Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Южная Корея

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Глобальная бизнес- и технологическая компания, предоставляющая комплексные решения. Отрасль: консалтинговые услуги. Обязанности - Создание функций - Развертывание систем - Взаимодействие с командами Навыки и инструменты - Python, FastAPI - LLM-модели - Инструменты кодирования - RAG-системы - Базы данных - Лучшие практики - Продакшен-решения для генеративного ИИ - Claude, Copilot, MCP Условия - Категория: разработка программного обеспечения - Уровень: Senior - Занятость: полная, контракт - Формат работы: удалённо - Зарплата: USD 176 800 – 228 800 в год - Язык: английский - Бенефиты: 401k matching, щедрый отпуск, пенсионный план

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior AI Software Engineer (Agentic Systems & LLM Applications). Удалённая работа, W2. Роль: проектирование, разработка и масштабирование интеллектуальных приложений на базе современных ИИ и больших языковых моделей. Это инженерная позиция, а не роль дата-сайентиста. Задачи: - Разработка Python-API для ИИ-приложений и сервисов. - Построение и оркестрация агентных рабочих процессов с использованием фреймворков LangChain, LangGraph, AutoGen, Semantic Kernel или LlamaIndex. - Внедрение и оптимизация пайплайнов RAG. - Разработка масштабируемых ИИ-систем с применением фреймворков машинного и глубокого обучения. - Интеграция и управление векторными базами данных (Pinecone, Weaviate, Chroma) для семантического поиска и памяти. - Проектирование и развертывание приложений в облаке (AWS, GCP, Azure). - Применение принципов domain-driven design и микросервисной архитектуры. - Обеспечение качества кода через ООП (наследование, полиморфизм) и паттерны проектирования. - Кросс-функциональное взаимодействие для поставки production-ready решений. Требования: - Опыт разработки на Python. - Практический опыт работы с LLM-фреймворками и инструментами оркестрации (LangChain, LangGraph, AutoGen и др.). - Понимание архитектур RAG и систем векторного поиска. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения (TensorFlow или PyTorch). - Навыки создания и потребления RESTful API. - Опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS, GCP или Azure). - Знание микросервисной архитектуры и domain-driven design. - Глубокое понимание ООП и паттернов проектирования. Предпочтительно: - Опыт создания агентных или автономных ИИ-систем. - Знакомство с real-time приложениями и потоковой архитектурой. - Опыт оптимизации ИИ-систем по производительности и масштабируемости. - Опыт работы с MLOps и пайплайнами развертывания.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Компания FlexBoard ищет Senior Full-stack инженера в команду Engineering & Integration (E&I). Это инженерная роль: написание production-кода, проектирование возможностей платформы и задание технического направления разработки. Команда работает как объединённый Product и Engineering в составе IT и создаёт собственные внутренние решения вместо покупных. Центральная часть роли — методология AI-SDLC: использование набора AI-моделей и AI-инструментов кодирования для проектирования, разработки, тестирования и поставки ПО. Ожидается уверенное владение этими инструментами, интерес к быстро меняющемуся AI-ландшафту и внедрение лучших практик в повседневную работу. Требования - Глубокий опыт full-stack разработки и сильные общие инженерные навыки. - Опыт разработки в AI-среде и использования AI-дополненной разработки. - Владение AI-инструментами кодирования, включая Claude, ChatGPT и альтернативы. - Знание Salesforce-стека: Apex, Lightning Web Components, DX, CPQ. - Опыт работы с AWS, Python, REST, SOAP, middleware и ETL-инструментами. - Понимание CI/CD, автоматизированного тестирования и практик надёжной поставки ПО. Задачи - Применять и развивать методологию AI-SDLC, использовать AI-чат и инструменты кодирования на всех этапах жизненного цикла разработки. - Создавать и поддерживать плагины и инструменты Claude, встраивающие AI-возможности в инженерные процессы. - Строить и поддерживать MCP-серверы (Model Context Protocol) для подключения AI-инструментов к системам и данным. - Оценивать новые AI-инструменты и находить практические способы их внедрения. - Устанавливать паттерны и ограничения для эффективной и согласованной AI-ассистированной разработки. - Создавать переиспользуемые возможности платформы: unlocked packages, общие библиотеки Apex и LWC, custom metadata frameworks и паттерны конфигурации CPQ. - Проектировать решения с использованием DX, platform events, custom metadata types и лучших практик Salesforce. - Писать production-код на Apex, Lightning Web Components и интеграциях. - Поддерживать интеграционные системы и инструменты, включая REST, SOAP, middleware и ETL. - Строить сервисы и автоматизацию на Python или другом объектно-ориентированном языке. - Проводить архитектурные ревью, сессии по дизайну решений и код-ревью для Apex, LWC, интеграций и CPQ. - Проектировать и эксплуатировать решения на AWS и других сервисах. - Строить и поддерживать CI/CD пайплайны, автоматизированное тестирование, валидацию схем и автоматизацию деплоя. Условия - Удалённая работа. - Работа в команде E&I в тесном взаимодействии с Operations, Finance, Sales, Support, Implementation, Product, Engineering и другими подразделениями.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания Skill ищет Application Security Engineer, AI & Automation для партнера — ведущего инноватора в финансовой отрасли, который занимается защитой обширной программной экосистемы и внедрением передовых ИИ и автоматизации в операции безопасности. Чем предстоит заниматься: - Тестировать, внедрять и оптимизировать инструменты безопасности приложений, использующие передовые LLM для выявления уязвимостей, анализа кода, ускорения триажа и автоматического исправления. - Обеспечивать единый триаж результатов SCA, SAST и DAST. - Вести быструю оценку и маршрутизацию эскалаций угроз и критических событий патчей. - Укреплять выбор open-source зависимостей, прием пакетов и видимость SBOM. - Создавать защитные механизмы для обнаружения вредоносных пакетов и обеспечения соблюдения политик безопасности в пайплайнах разработчиков. - Оценивать и защищать среды разработчиков, включая IDE, плагины/расширения, менеджеры пакетов и ИИ-ассистентов кодирования, от вредоносного кода и небезопасных конфигураций. - Помогать в проведении технических proof-of-value, проверок обработки данных и оценок выходных данных моделей, необходимых для безопасного внедрения новых ИИ-возможностей в предприятии. Требования: - 3+ года практического опыта в Application Security, глубокое знание жизненного цикла уязвимостей (SCA, SAST, DAST и ручная проверка). - Сильные инженерные основы: скриптовые языки (например, Python, Go), API, CI/CD пайплайны (например, GitHub Actions, GitLab CI) и интеграции инструментов разработчика. - Практическое знакомство или эксперименты с передовыми моделями (LLM), ИИ-ассистентами кодирования (например, Copilot), промт-инжинирингом или ИИ-оркестрацией. - Опыт защиты цепочек поставок ПО, менеджеров пакетов и сторонних зависимостей от современных векторов атак. - Умение переводить сложные криптографические или технические уязвимости в понятные рекомендации по исправлению для команд разработки. Плюсы: - Вклад в open-source инструменты безопасности или ИИ/LLM проекты (например, OWASP Top 10 for LLMs). - Опыт создания кастомных интеграций или LLM-агентов для автоматизации рабочих процессов аналитиков безопасности. О компании Skill: Skill соединяет лучших профессионалов в области административного, ИТ, инженерного и финансового персонала с ведущими мировыми брендами. Квалифицированные специалисты получают доступ к льготам, включая взносы на медицинское страхование, пенсионные планы с матчингом и гибкие счета расходов. Skill — работодатель равных возможностей.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания rockITdata — SDVOSB-сервисная компания, партнёр коммерческих организаций в сфере здравоохранения и биологических наук, а также государственных структур. Роль отвечает за проектирование, создание и оптимизацию AI-функций в среде контакт-центра Amazon Connect, работающего в AWS GovCloud (IL4). Работа охватывает конфигурацию Amazon Bedrock Agent, промт-инжиниринг, разработку базы знаний, проектирование правил коучинга, внедрение рубрик оценки качества и непрерывную оценку моделей. Инженер работает со всеми четырьмя AI-возможностями: приём звонков через IVR, AI-коучинг, сводки звонков и пост-звонковый анализ. Ключевые обязанности - Настройка и оптимизация Amazon Bedrock Agents для виртуального агента, коучинга в реальном времени, сводок звонков и пост-звонкового анализа качества. - Проектирование, версионирование и итеративная доработка шаблонов промтов для каждой AI-возможности с оценкой точности по SLA (≥95% совпадения с QA). - Создание и поддержка базы знаний AWS Bedrock Knowledge Base, включая пайплайны загрузки контента из Salesforce и оптимизацию семантического поиска с использованием моделей Amazon Nova. - Разработка правил коучинга, сопоставляющих обязательные раскрытия, HIPAA-чувствительные языковые паттерны и скрипты DHA с типами звонков для мониторинга соответствия в реальном времени. - Внедрение рубрик оценки качества для платформы пост-звонкового анализа: автоматическая оценка тона, соответствия, точности и эффективности решения по 100% звонков. - Настройка Bedrock Guardrails для редактирования PHI/PII, обнаружения галлюцинаций, защиты от prompt-инъекций и фильтрации контента на каждом вызове модели. - Оценка новых релизов моделей Amazon Nova (Nova Pro, Nova Lite, Nova Micro) по производственным бенчмаркам точности, задержки и стоимости; предложение замены моделей через change management. - Совместно с интеграционным инженером — обеспечение корректной передачи выходных данных Bedrock в Salesforce (через Lambda и Platform Events) и в Verint. - Мониторинг производительности моделей с помощью CloudWatch и дашбордов QuickSight; выявление и устранение дрейфа моделей на интервалах повторного бенчмаркинга на 30-й и 60-й день. - Участие в двухнедельных демо-спринтах с представлением данных о производительности AI, результатах настройки промтов и метрик точности заинтересованным сторонам TriWest. - Совместная работа с QA-рецензентами и экспертами TriWest для закрытия пробелов в знаниях через циклы обратной связи пост-звонкового анализа. - Обеспечение соответствия всех AI-вызовов и логирования требованиям FedRAMP High, DFARS 252.204-7012, HIPAA и NIST AI RMF. Требования - 3+ лет опыта в прикладном AI/ML-инжиниринге с практической разработкой LLM-приложений (промт-инжиниринг, RAG-архитектуры, агентные фреймворки). - Прямой опыт работы с Amazon Bedrock: конфигурация агентов, настройка базы знаний, Guardrails, вызовы foundation-моделей. - Владение семейством моделей Amazon Nova или эквивалентными foundation-моделями (например, Claude, Titan) в продакшн-среде. - Уверенные навыки Python и/или Node.js для разработки Lambda-функций и интеграции AI-пайплайнов. - Опыт с паттернами RAG: управление векторными хранилищами, стратегии чанкинга, оптимизация семантического поиска. - Знакомство с бессерверными сервисами AWS: Lambda, Kinesis, S3, CloudWatch, IAM в среде GovCloud. - Понимание требований к конфиденциальности медицинских данных (HIPAA, обработка PHI/PII) и федеральных фреймворков соответствия (FedRAMP, NIST 800-53). - Опыт управления промтами с версионированием и A/B-тестирования вариантов промтов. - Развитые аналитические навыки для интерпретации метрик производительности моделей и преобразования выводов в улучшения промтов или архитектуры. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных, AI/ML или смежной области (или эквивалентный опыт). Желательные квалификации - Опыт работы с Amazon Connect, Contact Lens и AI-процессами контакт-центров. - Предыдущая работа в средах FedRAMP High или IL4/IL5. - Знакомство с паттернами интеграции Salesforce (Platform Events, Streaming API, REST/SOAP API). - Сертификаты AWS: Machine Learning Specialty, Solutions Architect или DevOps Professional. - Опыт в домене TRICARE, DHA или медицинского страхования. - Опыт в дизайне разговорного ИИ (IVR, чат-боты, голосовые агенты). Условия - Удалённая работа (США).

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Бэкенд-разработчик в команду поездов и расписаний Яндекс Путешествия — сервис, который поможет спланировать поездку за несколько минут: подобрать билеты, отель или апартаменты, прочитать отзывы и оплатить всё картой. Группа бэкенда поездов и расписаний — небольшая и сфокусированная команда: четыре разработчика и тимлид. Входит в продуктовую команду, где есть все нужные специалисты и всё для того, чтобы принимать решения быстро и видеть результат своей работы. Ищем бэкенд-разработчика, которому интересно строить надёжные сервисы. Вы будете влиять на архитектуру и запускать новые решения в продакшен. Задачи - Разработка сервисов поиска билетов на разные виды транспорта. Предстоит самостоятельно вести новый функционал: продумывать интеграции с внешними партнёрами, выстраивать быстрый пайплайн доставки оферов до пользователя, разрабатывать новые способы оплаты. Участие в код-ревью, проведение технического проектирования. - Развитие инфраструктуры бэкенда сервисов. Задачи — улучшать мониторинг и стабильность: работа с телеметрией сервисов, выстраивание системы мониторинга и роутинга событий, распределённые системы. Настройка CI/CD-пайплайнов, выступление в роли DevOps для настройки окружения сервиса и управления трафиком. Требования - Опыт коммерческой разработки на Go более пяти лет - Умение декомпозировать задачи и работать самостоятельно - Готовность разбираться в чужом коде и отсутствие страха перед легаси Будет плюсом - Опыт работы с Terraform, gRPC, PostgreSQL, Nginx, Kafka - Знание Python или Java: в команде есть сервисы на этих языках - Использование AI-агентов для разработки Условия Предоставляется полный набор, который поможет уберечься от тревожности и выгорания: ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия. Полный список бонусов доступен на сайте.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Обязанности - Проектирование архитектуры решения для высокой доступности и масштабируемости - Оптимизация производительности - Code review - Покрытие кода тестами - Участие в проектировании новых фич и сервисов Требования - Опыт коммерческой разработки (3+ лет) и разработки на Python (2+ лет) - Понимание настройки и запуска CI/CD пайплайнов - Экспертиза в облачной инфраструктуре - Опыт работы с бэкендом для AI и ML

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Senior Python+Go Developer (в Бильбао, Испания) Локация: Бильбао, Испания Формат: Офисный Домены: AI, Computer Vision, NLP, Fintech Команда: PhD, преподаватели университетов, победители олимпиад Artificial Seed разрабатывает передовые решения на стыке искусственного интеллекта и прикладных технологий, делая фокус на практических задачах, а не только на теоретических исследованиях. Мы работаем в направлениях AI, компьютерного зрения, NLP и финтеха, создавая и внедряя системы, которые решают сложные реальные бизнес-задачи. Наша международная команда насчитывает более 100 специалистов и работает в среде, где ценятся глубокая экспертиза, инновации и постоянное развитие. Участники команды получают возможность решать нетривиальные задачи, сотрудничать с сильными экспертами и расти в быстро развивающейся технологической индустрии. Мы ищем талантливого Python+Go Backend разработчика. Стек: Python, Golang, Postgres, Clickhouse, FastAPI, SQL, Kafka, Redis, RabbitMQ Что предстоит делать - Разрабатывать и поддерживать высоконагруженную систему - Создавать и развивать веб-сервис на FastAPI - Проектировать и реализовывать архитектурные решения - Писать качественные и покрывающие тесты - Улучшать и масштабировать существующее решение, расширяя поддержку новых языков программирования Кого мы ищем - Инженера с 5+ годами коммерческой разработки на Python и Golang - С опытом работы с FastAPI - С уверенным пониманием принципов разработки RESTful API - С опытом работы с SQLAlchemy или другими ORM Будет плюсом - Опыт работы с сервисами обработки данных - Знание Docker и принципов контейнеризации - Понимание DevOps-подходов и CI / CD - Готовность писать строго типизированный код Что мы предлагаем - Гибкий график работы - вы самостоятельно определяете комфортное время начала дня - Полную поддержку при релокации в Бильбао, для вас и вашей семьи - помощь с оформлением документов, адаптацией и переездом, включая питомцев - Неограниченный отпуск - возможность брать отдых тогда, когда это действительно нужно - Атмосферу доверия и уважения к экспертности без излишнего контроля - Современный офис в комфортной локации, командные мероприятия и регулярные оффсайты - Профессиональный рост, участие в архитектурных решениях, амбициозные задачи и работу в сильной команде, у которой можно перенимать опыт Заработная плата: Уровень дохода не указан

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

ML-разработчик Компания: Мегафон Локация: Санкт-Петербург, офис Задачи - Проектировать и разрабатывать масштабируемые ML-сервисы и микросервисы на базе Python (FastAPI/Flask) - Интегрировать обученные модели в существующие бизнес-процессы и продуктовые решения - Проводить рефакторинг и оптимизацию кода моделей для повышения их производительности - Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны для подготовки данных к обучению и эксплуатации - Анализировать технические требования к новым фичам и предлагать архитектурные решения с учетом ограничений по ресурсам и времени - Проводить A/B тестирование новых моделей и анализировать их влияние на бизнес-метрики - Документировать процессы разработки, архитектуры решений и инструкции по развертыванию - Предлагать улучшения в инструментарий команды и процессы MLOps для ускорения разработки Требования - Опыт работы в области Data Science от 2 лет - Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа - Базовый опыт работы с PyTorch или TensorFlow - Навыки построения аналитических моделей на Python - Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных - Опыт работы с Linux на базовом уровне - Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, AirFlow, FastApi, Flask - Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях - Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом - Знание английского языка на техническом уровне

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

ML-разработчик Компания: Мегафон Локация: Санкт-Петербург Формат: офис Задачи - Проектировать и разрабатывать масштабируемые ML-сервисы и микросервисы на базе Python (FastAPI/Flask) - Интегрировать обученные модели в существующие бизнес-процессы и продуктовые решения - Проводить рефакторинг и оптимизацию кода моделей для повышения их производительности - Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны для подготовки данных к обучению и эксплуатации - Анализировать технические требования к новым фичам и предлагать архитектурные решения с учетом ограничений по ресурсам и времени - Проводить A/B тестирование новых моделей и анализировать их влияние на бизнес-метрики - Документировать процессы разработки, архитектуры решений и инструкции по развертыванию - Предлагать улучшения в инструментарий команды и процессы MLOps для ускорения разработки Требования - Опыт работы в области Data Science от 2 лет - Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа - Базовый опыт работы с PyTorch или TensorFlow - Навыки построения аналитических моделей на Python - Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных - Опыт работы с Linux на базовом уровне - Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, AirFlow, FastApi, Flask - Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях - Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом - Знание английского языка на техническом уровне

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

LLM DevOps/Inference Engineer Локация: удаленно Контекст: работа над платформой оценки и бенчмаркинга ИИ-моделей для здравоохранения. Начальная цель — клинические задачи прогнозирования: сепсис, дни до смерти, прогнозирование трендов лабораторных показателей. Оценка проводится на нескольких frontier-моделях и отраслевых моделях. Обязанности: - Построение и поддержка AWS-инфраструктуры платформы оценки как кода: сеть, вычисления, оркестрация, секреты, наблюдаемость, CI/CD. - Запуск self-hosted трека инференса для нишевых медицинских моделей: GPU-инфраструктура с батчингом, квантизацией, автоскейлингом и стандартным онбордингом новых моделей. - Создание слоя абстракции провайдеров совместно с ИИ-инженерами: единый интерфейс для API-моделей (OpenAI, Anthropic, Gemini и др.) и self-hosted моделей. Ответственность за rate limiting, ретраи, управление квотами, логирование запросов и ответов, атрибуцию затрат на запуск. - Обеспечение воспроизводимости и оптимизации затрат на бенчмарк-запуски: закрепление версий моделей и контейнеров, стратегия spot и reserved capacity, устранение простоя GPU. - Построение наблюдаемости: пропускная способность, задержка, стоимость токенов и GPU-часов, таксономия сбоев, дашборды по моделям. - Поддержка волновой нагрузки: возможность для группы ИИ-инженеров запускать эксперименты и уходить без поломок и осиротевших ресурсов. - Участие в архитектуре Trusted Execution Environment (TEE): оценка AWS Nitro Enclaves и аналогичных подходов для сценария bring-your-own-data / bring-your-own-model, включая аттестационный выпуск ключей и практические ограничения инференса внутри enclave. Требования: - AWS-инфраструктура на продакшн-масштабе: EKS или ECS, GPU-инстансы EC2 (G5/G6, P4d/P5) и их ограничения, проектирование VPC, IAM, KMS, Secrets Manager, ECR, CloudWatch, Service Quotas. - Инфраструктура как код: Terraform. Без ручного создания ресурсов через консоль. - Опыт работы с LLM: практическое владение стратегией батчинга, поведением KV cache, компромиссами квантизации, мульти-GPU шардированием. - Оркестрация контейнеров и планирование GPU: ECS/EKS с GPU-нагрузками, автоскейлинг нод, пайплайны сборки образов для CUDA-зависимых стеков. - Надежность и оптимизация затрат: SLO, алертинг, подтвержденный опыт снижения облачных расходов без потери функциональности. - Опыт запуска инференс-контейнеров. - Опыт в ИИ и LLM. - Опыт работы в здравоохранении (HIPAA, HL7 и др.). - Сильные коммуникативные навыки. Желательно: - Опыт с AWS SageMaker endpoints и Bedrock. - Практический опыт Python для работы с harness и слоем адаптеров провайдеров. - Основы конфиденциальных вычислений: enclaves, remote attestation, sealed key release, границы безопасности TEE. - Комплаенс в здравоохранении: выбор HIPAA-совместимых сервисов, BAA scope, аудит-логирование, контроль доступа к PHI. - Усиление безопасности: сканирование образов, контроль исходящего сетевого трафика для замкнутого контура. Будет плюсом: - Опыт хостинга медицинских изображений или мультимодальных моделей. - Nitro Enclaves в продакшене или аналогичный опыт TEE. - Опыт поддержки self-service сред, чистых границ тенантов и быстрого предоставления учетных данных.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Обязанности - Быстрое прототипирование AI-функций для улучшения поиска, рекомендаций и автоматизации рабочих процессов на платформе. - Применение машинного обучения для оптимизации рабочих процессов, персонализации и выявления ключевых инсайтов. - Дообучение LLM и RAG-пайплайнов для работы с интернет-данными, суммаризации и предоставления контекстных инсайтов. - Разработка и поддержка аналитических и автоматизированных систем на базе ИИ. - Совместная работа с командами frontend, product и data engineering для создания бесшовных и безопасных AI-решений. - Постоянная оценка и улучшение качества моделей с помощью RAGAS, LangSmith и автоматизированных регрессионных тестов. Требования - 5+ лет опыта в разработке ПО, включая 2+ года создания и масштабирования AI-функций для пользователей. - Владение Python для разработки бэкенда и API. - Знакомство с фреймворками оценки RAG (RAGAS, LangSmith) и проектированием регрессионного тестирования LLM-пайплайнов. - Способность быстро прототипировать, проверять и дорабатывать AI-функции в среде, ориентированной на эксперименты. - Опыт повышения точности, рассуждения и согласованности LLM. - Понимание безопасного и ответственного ИИ, внедрение guardrails и проверок безопасности для предотвращения злоупотреблений и утечек данных. - Практический опыт с CI/CD, автоматизацией тестирования и лучшими практиками деплоя AI-приложений. - Навыки кросс-командного взаимодействия. - Использование AI-инструментов для ускорения разработки и улучшения продукта. - Продвинутые знания AI/ML-архитектур, оценки моделей и глубокого обучения. - Опыт с RAG, поиском и fine-tuning LLM. - Понимание эмбеддинг-моделей и AI-аналитики. - Опыт оптимизации AI-моделей для низкой задержки в браузерных или frontend-средах. - Опыт развертывания безопасных AI-систем в кибербезопасности или других областях с чувствительными данными. Условия - Удалённая работа; вакансия открыта для кандидатов в США. - Льготы с первого дня: 401k match, медицинская и стоматологическая страховка. - Компания — маркетплейс, соединяющий рекрутеров и технологов; основана в 1990 году, штаб-квартира в Сентенниал, Колорадо, 201–500 сотрудников. - Компания имеет историю H1B-спонсорства: 2 в 2022, 4 в 2021, 5 в 2020; для данной роли спонсорство не гарантировано.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: TMS LLC О позиции Ищем Senior AI Software Engineer с опытом проектирования, создания и развертывания production-grade Agentic AI-систем. Нужен опыт разработки AI-агентов с многошаговыми рассуждениями, оркестрацией инструментов, RAG и безопасных корпоративных AI-решений. Это не традиционная Java/.NET Full Stack или интеграция чат-ботов. Нужны инженеры с реальным production-опытом создания AI-агентов на Python и современных Agentic AI-фреймворках. Задачи - Проектировать и разрабатывать корпоративные Agentic AI-решения. - Создавать AI-агентов с планированием, рассуждением, использованием инструментов и многошаговым выполнением задач. - Разрабатывать переиспользуемые AI-агентные фреймворки, SDK и RAG-пайплайны. - Создавать безопасные AI-сервисы с guardrails, approval workflows, retries и отказоустойчивостью. - Внедрять production LLMOps, мониторинг, оценку, наблюдаемость и оптимизацию производительности. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, дата-сайентистами и инженерными командами для создания масштабируемых AI-платформ. Требования - 5–10+ лет опыта в разработке ПО. - Сильный практический опыт с Python и бэкенд-разработкой (предпочтительно FastAPI). - Опыт создания и развертывания production AI-агентов / Agentic AI-приложений. - Сильный опыт с LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen или аналогичными AI-агентными фреймворками. - Практический опыт с RAG, архитектурой AI-агентов, мультиагентными системами, tool calling / function calling, памятью агентов, промт-инжинирингом, эмбеддингами. - Опыт с векторными базами данных: Pinecone, FAISS, Weaviate, ChromaDB или Azure AI Search. - Опыт развертывания LLM-приложений с использованием OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Anthropic Claude, Google Vertex AI или Llama-моделей. - Сильный опыт с Docker, Kubernetes, CI/CD, LLMOps, мониторингом и наблюдаемостью. - Опыт работы с AWS, Azure или GCP. - Понимание AI-безопасности, guardrails, защиты от prompt injection, обработки PII, RBAC и Responsible AI. Желательно - LangGraph. - MCP (Model Context Protocol). - Фреймворки оценки AI-агентов. - Опыт в регулируемых отраслях: healthcare, banking, insurance. Условия - Очное собеседование в Нью-Джерси.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Удалённая работа для кандидатов в США. Обязанности - Создавать и тестировать автоматизации и AI-инструменты, оптимизирующие рабочие процессы, ускоряющие маркетинговые операции и автоматизацию выхода на рынок. - Проектировать MCP-серверы для обеспечения интероперабельности внутренних систем. - Сотрудничать с командами маркетинга, продукта и другими для автоматизации создания брендированных документов и маркетинговых материалов, обеспечивая согласованность go-to-market материалов. - Постоянно исследовать, экспериментировать и применять новейшие GenAI-технологии в дорожной карте AI-автоматизации компании. - Быстро создавать прототипы и итерировать интеллектуальные рабочие процессы, достигая результатов за дни или недели вместо месяцев. - Вносить вклад в Deal Desk, встраивая AI-возможности в активацию продаж и их выполнение. - Писать чистый, поддерживаемый и документированный код. - Участвовать в ревью и сессиях обмена знаниями, продвигая AI-first инженерную культуру. Требования - 7+ лет опыта в разработке ПО (например, Python, JavaScript и Java). - Сильный опыт интеграции API и автоматизации рабочих процессов. - Практический опыт с AI-агентными фреймворками (например, Claude Agent SDK). - Знакомство с AI-инструментами для написания кода (например, Claude или аналог). - Проверенная способность работать самостоятельно, быстро решать проблемы и действовать быстро. - Двуязычие (английский/французский). - Предпочтительно нахождение в Квебеке. - Опыт с AWS. - Вклад в open-source или личное портфолио кода. - Осведомлённость в кибербезопасности или знание лучших практик. - Опыт работы в стартап-среде. Условия - Конкурентная зарплата. - До шести недель отпуска в год. - Комплексное медицинское страхование, включая: страхование жизни, краткосрочную и долгосрочную нетрудоспособность, парамедицинские услуги и телемедицину, счёт на медицинские расходы (HSA). О компании Компания помогает предприятиям безопасно внедрять AI, создавая контроль над копией данных. Она находит, отслеживает и защищает самые чувствительные данные в мире. Основана в 2018 году, штаб-квартира в Квебеке, Канада, 51–200 сотрудников.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Вакансия удаленная, открыта для кандидатов из США. Компания — глобальный лидер в области кибербезопасности, специализирующийся на предотвращении взломов с помощью продвинутых платформ на базе ИИ. Ищут Senior AI Infrastructure Engineer для проектирования, создания и масштабирования ИИ-инфраструктуры для продуктов, с фокусом на большие языковые модели (LLM) и ИИ-системы. Обязанности - Предоставление и настройка крупных GPU-кластеров и вычислительных ресурсов для задач обучения, дообучения и инференса LLM. - Оптимизация инфраструктуры обслуживания LLM-моделей, включая развертывание и оптимизацию различных фреймворков инференса. - Управление жизненным циклом моделей: версионирование, контрольные точки и воспроизводимость в процессах обучения и инференса. - Проектирование и внедрение надежных фреймворков оценки для проверки производительности, точности и надежности моделей, обеспечивая соответствие ИИ-систем производственным стандартам. - Выявление и устранение узких мест использования GPU и эффективности памяти GPU, применение таких техник, как квантование, пакетная обработка и кэширование. - Проектирование и поддержка платформ и пайплайнов данных, специально предназначенных для поддержки LLM, RAG (Retrieval-Augmented Generation) и ИИ-систем в производственной среде, с акцентом на производительность, сопровождаемость и строгость тестирования, обеспечивая быструю поставку без ущерба качеству. - Применение экспертизы в моделировании данных, нормализации и семантическом каталогизировании для AI/ML-нагрузок. - Определение и внедрение лучших практик MLOps/DataOps для LLM, включая мониторинг, наблюдаемость и механизмы восстановления для ИИ-сервисов. - Тщательное документирование архитектурных решений и донесение технических деталей до заинтересованных сторон. - Взаимодействие с Data Scientists, Product Managers и другими инженерными командами для превращения исследовательских прототипов в надежные сервисы производственного уровня. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии данных или STEM; магистерская степень приветствуется. - 6+ лет опыта в инфраструктурной/дата-инженерии, как минимум 2 года в создании и поддержке платформ/пайплайнов, поддерживающих LLM-системы и приложения. - Подтвержденный практический опыт в LLM-инфраструктуре: предоставление кластеров, оптимизация обучающих нагрузок и поддержка инференс-пайплайнов. - Исключительная способность писать чистый, элегантный, поддерживаемый и хорошо протестированный код, а также сильный фокус на быстрой поставке результатов. - Глубокое понимание инженерных практик, включая эффективные ревью кода и отказоустойчивую архитектуру. - Проявление технического лидерства и наставнических качеств. - Подтвержденный опыт использования ИИ-технологий для улучшения принятия решений, оптимизации рабочих процессов и процессов, повышения эффективности и бизнес-результатов. - Практический опыт с MLOps-инструментами (MLflow, SageMaker, AI). - Сильное понимание основ CUDA, драйверов, GPU и TPU. - Опыт работы с фреймворками инференса, такими как vLLM и Triton Inference Server. - Владение фреймворками обучения: PyTorch, Ray, Megatron, JAX. - Экспертный уровень владения высокоуровневым языком программирования (Python). - Глубокие знания контейнеризации и оркестрации (Slurm, Airflow). - Владение инструментами Infrastructure as Code, такими как Terraform и Ansible. - Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP или OCI) и сервисами данных. - Опыт работы в сфере кибербезопасности, разведки или отраслях с высокими требованиями к соответствию. - Опыт создания, развертывания и управления LLM в производственной среде. - Опыт работы с распространенными фреймворками рабочих процессов. - Опыт работы с фреймворками обработки данных (например, Dask, Flink). Условия - Право на бонусы. - Гранты на акции. - Комплексный пакет льгот: медицинская страховка, 401k, оплачиваемый отпуск, конкурентоспособная компенсация и акции. - Комплексные программы физического и психического здоровья. - Конкурентоспособный отпуск и праздники, отпуск по уходу за ребенком и усыновлению. - Возможности для развития для всех сотрудников независимо от уровня или роли. - Сети сотрудников, географические сообщества и волонтерские возможности для установления связей. - Офисная культура с удобствами мирового класса. - Сертификация Great to Work Certified™ по всему миру.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании JPI — один из крупнейших девелоперов и строителей многофункциональных жилых комплексов в США, работает более 35 лет. Компания входит в состав Sumitomo Forestry. JPI использует данные и технологии для принятия стратегических решений. О роли JPI ищет разработчика агентного ИИ в команду приложений и интеграций в рамках Digital & IT в Далласе, Техас. Роль включает проектирование, разработку и внедрение агентных систем, AI-приложений, RPA-решений, интеграций и автоматизаций. Основное внимание уделяется безопасности ИИ, защитным механизмам и ответственному управлению ИИ. Обязанности - Проектирование, разработка, тестирование и поддержка агентных AI-приложений, AI-автоматизаций и RPA-решений. - Внедрение средств контроля безопасности, политик, управления доступом и мониторинга для безопасной работы AI-агентов. - Проверка поведения AI-агентов через тестирование, оценку промптов, логирование и мониторинг для повышения надежности, точности и соответствия. - Поиск и устранение неисправностей, оптимизация и улучшение существующих AI-агентов на основе эксплуатационных показателей, отзывов пользователей и меняющихся бизнес-требований. - Сотрудничество со старшими AI-разработчиками для внедрения корпоративных стандартов ИИ и лучших практик безопасности. - Разработка и поддержка интеграций с использованием Workato, Python, Oracle Cloud, REST API и смежных технологий. - Настройка безопасных соединений между корпоративными приложениями и сторонними платформами. - Создание и поддержка технической документации для интеграционных процессов, API и конфигураций агентов. - Мониторинг производительности AI-агентов и системных интеграций, поиск возможностей для улучшения масштабируемости, надежности, безопасности и общей производительности. Условия - Конкурентная заработная плата и бонусная программа. - 4 недели оплачиваемого отпуска для новых сотрудников (пропорционально дате найма). - 11 праздничных дней и 8 дней раннего ухода. - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни. - 401(k) с корпоративным взносом (до 5%). - Медицинский сберегательный счет (HSA). - Гибкие расходные счета (зависимые и медицинские). - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Оплачиваемое волонтерское время. - Помощь в оплате обучения. - Компенсация за телефон. - Бонусы за рекомендации сотрудников.

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Soda — платформа мониторинга качества данных и ИИ. Клиенты: Disney, Ralph Lauren, CBRE, HelloFresh, 2K Games, Nubank. Open-source движок Soda Core используется компаниями Tesla, Slack, Adyen, Walmart, JPMC. Компания основана в 2019 году. Инвесторы: Point 9 Capital, Hummingbird, Singular, Eurazeo. О роли Присоединение к Platform-команде: полный путь от бэкенд-сервиса до продакшена — Java-сервисы Soda Cloud и AWS/Kubernetes-инфраструктура. Роль — в первую очередь бэкенд-инженер: большинство времени уходит на проектирование и разработку сервисов. Инфраструктура — часть работы, позволяющая доводить сервисы до продакшена. Это не DevOps и не SRE-позиция. Инженеры продукта: общение с пользователями, совместная разработка решений с продакт-менеджером, сквозная поставка. Используются AI-кодинг-агенты. Задачи - Проектировать и разрабатывать бэкенд-сервисы и API на Java для мультитенантной SaaS-платформы. - Поставлять продуктовые функции end-to-end, работать напрямую с продуктом и клиентами. - Повышать надёжность, производительность и масштабируемость сервисов, доводить их до продакшена на AWS/Kubernetes. - Поддерживать скорость разработки: CI/CD-пайплайны, GitOps-процессы, наблюдаемость. - Улучшать системы для агентной разработки: быстрая CI-обратная связь, надёжные dev-среды, защитные механизмы для безопасной работы агентов. - Принимать архитектурные решения — от дизайна сервисов до эволюции платформы. Требования - 5+ лет разработки бэкенда в продуктовой компании: проектирование, разработка и владение продакшен-сервисами. - Сильный Java: API, асинхронная обработка, конкурентность, оптимизация производительности. - Уверенный SQL в бэкенд-контексте: проектирование схем, оптимизация запросов, миграции в продакшене. Используются MySQL и ClickHouse. - Архитектурное мышление: понимание влияния дизайна API и сервисов на потоки данных, паттерны запросов, задержки и сценарии отказов. - Запуск собственных сервисов: опыт работы с Kubernetes и AWS (EKS, IAM, networking, RDS, S3) в продакшене. - CI/CD, GitOps и инфраструктура как код: GitHub Actions, ArgoCD/Flux, Terraform или Pulumi, скриптинг. - Наблюдаемость как привычка: метрики, логирование, трейсинг (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry), написание тестов. - Агентная инженерия: разработка продакшен-кода с AI-кодинг-агентами (Claude Code, Cursor или аналоги) в цикле, умение направлять их при сохранении высокого стандарта качества. - Самостоятельность: работа в распределённой асинхронной команде из 12+ стран без постоянного контроля. - Свободный английский. Будет плюсом - Мультитенантный SaaS в масштабе; опыт работы в быстрорастущем стартапе. - Python: стек data engineering работает на нём. - Опыт в регулируемой среде (ISO27001, SOC2). - Опыт создания агентных рабочих процессов в продукте: функции на LLM, агенты с инструментами, AI-автоматизация для реальных пользователей. - Опыт в области качества данных, управления данными, наблюдаемости данных или мониторинга ML. Условия - Компенсация €85,000–120,000 в год + опционы. - Полная удалённость (в странах ЕС), доступен офис в Бельгии. - Доступ к токенам всех передовых моделей. - Реальная ответственность. Процесс отбора - Скрининг резюме. - 20-минутный телефонный разговор. - Первое техническое интервью (45 минут). - Второе техническое интервью (60 минут). - Интервью на соответствие культуре (45 минут). - Ответ каждому кандидату в течение 3–5 дней после каждого этапа.

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Soda Data Nv разрабатывает платформу мониторинга качества данных и производительности ИИ. Компания основана в 2019 году. Среди клиентов — Disney, Ralph Lauren, CBRE, HelloFresh, 2K Games, Nubank. Открытый движок Soda Core используют Tesla, Slack, Adyen, Walmart, JPMC. Инвесторы — Point 9 Capital, Hummingbird, Singular, Eurazeo. О роли Инженер работает над всем стеком: Java-бэкенд и TypeScript/Angular-фронтенд, обеспечивающие работу Soda Cloud. Продуктовые инженеры владеют функциональностью от начала до конца: общаются с пользователями, участвуют в проектировании, реализуют от базы данных до интерфейса. В компании активно используются ИИ-агенты для написания кода. Задачи - Реализация функций от начала до конца: бэкенд-API, изменения в БД, фронтенд, выкладка в продакшн. - Проектирование и разработка бэкенд-сервисов для мультитенантной SaaS-платформы. - Работа с реляционными БД (MySQL): проектирование схем, оптимизация запросов, моделирование данных. - Разработка фронтенд-функций: чистый, быстрый интерфейс. - Оптимизация производительности по всему стеку, написание тестов (unit, integration, e2e). - Встраивание агентных функций в продукт: рабочие процессы на основе LLM для поиска, понимания и исправления проблем с данными. - Улучшение систем для агентной разработки: инструкции для агентов, навыки, циклы обратной связи через тесты. - Совместная работа с продуктом, дизайном и клиентами для определения направлений разработки. Требования - 5+ лет разработки в продуктовой компании, владение значимыми частями продакшн-системы. - Сильный Java: REST API, взаимодействие с БД, асинхронная обработка. - TypeScript и современный фронтенд-фреймворк, предпочтительно Angular. - Фундаментальные знания фронтенда: сложные UI, компонентная архитектура, управление состоянием, производительность, адаптивный дизайн. - Уверенный SQL в бэкенд-контексте: проектирование схем, оптимизация запросов, миграции в продакшене. Используются MySQL и ClickHouse. - Привычка писать тесты, включая e2e (Cypress/Playwright). - Архитектурное мышление: проектирование API с точки зрения потребителя, понимание влияния на поток данных и задержки. - Владение DevOps: контейнеры, CI/CD, инфраструктура как код, уверенная работа с Linux. - Агентная разработка: опыт написания продакшн-кода с ИИ-агентами (Claude Code, Cursor или аналоги) в цикле, умение направлять их при сохранении высокого качества. - Самостоятельность в распределённой асинхронной команде из 12+ стран. - Свободный английский. Желательно - Опыт мультитенантного SaaS в масштабе, опыт работы в быстрорастущем стартапе. - Чувство дизайна. - Python: стек data engineering. - Опыт встраивания агентных функций в продукт: LLM-функции, агенты с инструментами, автоматизация на ИИ. - Опыт в области качества данных, управления данными, наблюдаемости данных или мониторинга ML. Условия - Компенсация €85,000–120,000 в год + опционы. - Полная удалённость (в пределах ЕС), доступен офис в Бельгии. - Доступ к токенам всех frontier-моделей. - Реальная ответственность и влияние, без микроменеджмента. - Команда senior-инженеров из 12+ стран. Ценности Свобода с ответственностью, прозрачность, мышление роста. Нетерпимость к нечестности, открытая и прямая коммуникация. Автономия в принятии решений.

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Soda — платформа мониторинга качества данных и AI. Миссия компании — мониторинг решений, принимаемых в мире. Платформа охватывает сбор данных и автоматизированное принятие решений, помогает клиентам находить, понимать и исправлять проблемы качества данных. Компания основана в 2019 году. Клиенты: Disney, Ralph Lauren, CBRE, HelloFresh, 2K Games, Nubank. Open-source движок Soda Core используется компаниями Tesla, Slack, Adyen, Walmart, JPMC. Инвесторы: Point 9 Capital, Hummingbird, Singular, Eurazeo. Роль Senior Full-Stack Engineer. Вы будете ведущим фронтенд-разработчиком в одной из продуктовых команд. Стек: TypeScript/Angular приложение, компоненты на Storybook, e2e-тесты Cypress, Java-бэкенд. Вы отвечаете за пользовательский опыт от начала до конца: от архитектуры компонентов и управления состоянием до формы API, так как бэкенд тоже доступен для изменений. Вы продуктовый инженер, а не исполнитель тикетов: общаетесь с пользователями, формируете дизайн с продакт-менеджером и поставляете результат без ожидания передачи. Большую часть времени вы работаете во фронтенде, но можете реализовать бэкенд-эндпоинт, когда это нужно для фичи. В компании принята агентная разработка: AI-кодинг-агенты — часть ежедневного рабочего процесса. Задачи - Владение сложными интерфейсами с большим объёмом данных: дашборды, мониторинговые представления, большие таблицы, диффы и детализации, которые остаются быстрыми и читаемыми. - Развитие архитектуры компонентов, управления состоянием и производительности фронтенда. - Работа с библиотекой компонентов и Storybook; поддержание согласованности дизайн-системы по мере роста продукта. - Написание тестов на всех уровнях, включая поддержание осмысленного набора e2e-тестов Cypress. - Создание фронтенда агентных функций: интерфейсы, где пользователи направляют, проверяют и выполняют действия в LLM-управляемых процессах. - Улучшение систем для агентной разработки во фронтенде: конвенции, покрытие Storybook и тесты, на которые агенты могут надёжно опираться. - Формирование API, которые вы потребляете, и реализация изменений на бэкенде (Java), когда это требуется для фичи. - Наставничество инженеров, ориентированных на бэкенд, во фронтенд-практиках, помощь команде в росте до полного стека и поставке функций от начала до конца. - Непосредственная работа с продуктом, дизайном и клиентами для определения того, что создавать. Требования - 5+ лет опыта создания фронтенда для реальных продуктов: сложные одностраничные приложения с реальными пользователями, не только маркетинговые сайты. - Экспертный TypeScript и глубокий опыт работы с современным фреймворком: предпочтителен Angular (на нём работает Soda Cloud); приветствуются сильные React/Vue-инженеры, готовые работать на Angular. - Фронтенд-мастерство: архитектура компонентов, управление состоянием, производительность рендеринга, адаптивный дизайн, внимание к деталям. - Привычка писать тесты, включая e2e (Cypress/Playwright). - Рабочие навыки бэкенда: умение читать и модифицировать Java-сервис, проектировать API с точки зрения потребителя, писать грамотный SQL. - Понимание систем: как форма API влияет на количество запросов, поток данных и воспринимаемую задержку в интерфейсе. - Агентная инженерия: вы поставляете продакшн-код с AI-кодинг-агентами (Claude Code, Cursor или аналоги) в цикле, умеете ими управлять, сохраняя высокое качество. - Самостоятельность: не нуждаетесь в постоянном контроле в распределённой асинхронной команде из 12+ стран. - Свободный английский. Желательно - Опыт работы с продуктами, насыщенными данными, или инструментами для разработчиков: визуализация данных, мониторинг, аналитические интерфейсы. - Владение дизайн-системой или библиотекой компонентов. - Мультитенантный SaaS в масштабе; опыт работы в быстрорастущем стартапе. - Python: стек инженерии данных компании работает на нём. - Опыт внедрения агентных процессов в продукт: LLM-функции, агенты, использующие инструменты, или AI-автоматизация, переданная реальным пользователям. - Опыт в области качества данных, управления данными, наблюдаемости данных или мониторинга ML. Условия - Зарплата: €85,000–120,000 в год + опционы (equity). - Полная удалённая работа (в странах ЕС), доступен офис в Бельгии. Процесс найма - Скрининг резюме. - 20-минутный телефонный разговор. - Первое техническое интервью (45 минут). - Второе техническое интервью (60 минут). - Интервью на соответствие культуре (45 минут). Компания отвечает на каждую заявку, и каждый кандидат получает обратную связь в течение 3–5 дней после каждого этапа.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Constructor — AI-first платформа для поиска и обнаружения товаров в электронной коммерции, запущена в 2019 году. Помогает покупателям находить нужные товары и позволяет мировым брендам электронной коммерции увеличивать выручку и конверсию. О роли Команда ML Infrastructure создаёт и поддерживает общие бэкенд-сервисы и платформенные возможности, которые команды ML и продуктов используют для разработки, развёртывания и запуска машинного обучения в масштабе — от сервинга моделей (включая LLM) до специализированных хранилищ и пайплайнов данных. Это сервисная команда: дорожная карта формируется потребностями продуктовых команд. Ищем Senior Backend Engineer, готового брать полную ответственность за ключевые сервисы. Ближайшие и среднесрочные направления: - Упрощение запуска, масштабирования и эксплуатации ML-нагрузок для всех команд. - Предоставление self-service и настраиваемых компонентов инфраструктуры для ML и продуктовых команд. - Развитие ключевых ML-сервисов и связанных пайплайнов с высокими требованиями к надёжности и производительности. Задачи - Проектировать, создавать и эксплуатировать высоконагруженные распределённые бэкенд-сервисы, обеспечивающие ML-инфраструктуру компании. - Владеть ключевыми ML-сервисами и связанными пайплайнами данных: от дизайна и реализации до развёртывания, наблюдаемости и постоянного улучшения. - Взаимодействовать с ML и продуктовыми командами, превращая их потребности в надёжные и переиспользуемые платформенные возможности. - Принимать и защищать технические решения: оценивать компромиссы, сначала проектировать, отвечать за результат. - Отвечать за свою работу и работу команды. Требования - 5+ лет профессионального опыта в бэкенд- или платформенной инженерии. - Глубокие знания Python (основной язык). - Практический опыт разработки в публичном облаке (AWS, GCP или Azure) или с self-managed Kubernetes. AWS — основная платформа, но не ограничиваясь ей. - Опыт проектирования и создания распределённых высоконагруженных сервисов и API. - Сильные знания структур данных, алгоритмов и их компромиссов. - Инженерный подход, ориентированный на проектирование: среда поддерживает использование AI-инструментов, но вы ведёте за счёт системного дизайна и понимания их применимости. - Ответственность и проактивность: не закрывать глаза на проблемы, решать их и отвечать за результаты. - Дружелюбие и готовность помогать коллегам. Будет плюсом - Опыт с Rust (или C/C++/Go) — существенный плюс. - Опыт разработки или участия в ML-платформах или ML-инфраструктуре — существенный плюс. - Опыт настройки и эксплуатации векторных баз данных (Qdrant, Milvus, Weaviate, OpenSearch, pgvector и т.п.) — существенный плюс. - Опыт с сервингом моделей / инференс-инфраструктурой, включая LLM. - Опыт с Infrastructure as Code (Terraform или аналоги). Условия - Безлимитный отпуск (рекомендуется минимум 3 недели в год). - Полностью удалённая команда — можно жить где угодно. - Стипендия на работу из дома для обустройства домашнего офиса. - Ноутбуки Apple для новых сотрудников. - Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, обновляется каждый год. - Оплачиваемый отпуск по беременности и уходу за ребёнком для соответствующих сотрудников. - Работа с умными людьми, которые помогают расти и влиять на результат. - Базовая зарплата: $80,000–$120,000 USD в зависимости от знаний, навыков, опыта и результатов интервью. - Опционы на акции в дополнение к базовой зарплате. - Регулярные командные оффсайты для общения и совместной работы.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Constructor — платформа нового поколения для поиска и обнаружения товаров в электронной коммерции, оптимизирующая метрики: выручку, конверсию и прибыль. Поисковый движок разработан внутри компании с использованием трансформеров и генеративных LLM. Платформа обрабатывает более 1 миллиарда запросов в день на 150 языках в примерно 100 странах. Среди клиентов — Sephora, Under Armour, Petco. Компания основана в 2019 году, базируется в США. О команде Retail Media team строит платформу для связи ритейлеров и брендов. Retail media позволяет бренду покупать размещение в результатах поиска, просмотра, рекомендаций, подборок или викторин. Платформа интегрируется с онлайн-ритейлерами, предлагает таргетинг, ставки и аналитику. Команда новая, ищет Senior Full Stack инженеров для создания Customer Dashboard интерфейса для ритейлеров и брендов. О задаче Основная задача — проектировать, разрабатывать и поддерживать веб-приложение в тесном сотрудничестве с другими инженерами. Обязанности - Работать совместно с командами Product и Design над функциональностью Retail Media. - Взаимодействовать с техническими и нетехническими бизнес-партнёрами для разработки и обновления функциональности. - Общаться со стейкхолдерами внутри и вне команды. - Разрабатывать функции Customer Dashboard с использованием Typescript и React, взаимодействуя с бэкенд-сервисами (Python и FastAPI). Требования - Уверенное знание клиентского JavaScript, база компьютерных наук и знакомство с принципами работы сетей. - Опыт работы с Typescript и фронтенд-фреймворками, такими как React. - Опыт создания, поддержки и отладки full-stack веб-приложений. - Опыт работы с Python и одним из бэкенд-фреймворков (FastAPI, Flask или Django) или готовность изучить этот стек. - Понимание принципов проектирования API. - Знакомство с сервис-ориентированной архитектурой. - Опыт работы с реляционными базами данных, распределёнными системами и решениями для кэширования (MySQL/PostgreSQL). - Аналитические навыки и опыт работы с SQL для анализа данных в дашбордах и решениях (ClickHouse, Athena). - Опыт работы с одним из крупных облачных провайдеров: AWS, Azure, GCP. - Опыт работы в кросс-функциональных командах. - Отличные коммуникативные навыки на английском языке. - Идеальный кандидат имеет опыт создания рекламных технологий (ad tech). Условия - Безлимитный отпуск (рекомендуется минимум 3 недели в год). - Полностью удалённая команда. - Стипендия на обустройство рабочего места из дома. - Ноутбуки Apple для новых сотрудников. - Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, обновляется ежегодно. - Отпуск по беременности и уходу за ребёнком для соответствующих сотрудников. - Базовая зарплата: $80 000–$120 000 USD в зависимости от знаний, навыков, опыта и результатов собеседования. - Опционы на акции в дополнение к базовой зарплате. - Регулярные командные офлайн-встречи. Разнообразие и инклюзивность Constructor стремится создавать разнообразную, справедливую и инклюзивную рабочую среду. Компания является равноправным работодателем и приветствует кандидатов любого происхождения, предоставляя равные возможности независимо от образования, мнений, расы, цвета кожи, религии и других характеристик.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О роли Компания Clera — европейский стартап на ранней стадии, разрабатывающий AI-платформу телефонного ассистента для малого и среднего бизнеса. Продукт автоматизирует входящие и исходящие звонки, запись на приём, взаимодействие с клиентами и другие процессы. Ищем инженера по внедрению (Forward Deployment Engineer), который будет отвечать за технический успех внедрений у клиентов от начала до конца. Роль находится на стыке продукта и результатов для клиентов. Вы будете превращать реальные бизнес-требования в надёжные production-конфигурации, создавать интеграции и связующий код, а также передавать полученный опыт в продукт, чтобы каждое следующее внедрение было быстрее и эффективнее. Работа в небольшой команде с высокой скоростью, в тесном взаимодействии с продуктом, инженерией и go-to-market. Задачи - Выступать техническим мостом между продуктом и клиентскими конфигурациями: собирать требования и превращать их в надёжные production-реализации. - Вести сквозное развёртывание конфигураций AI-ассистента в production, включая сценарии, логику, потоки данных, промпты и ограничения. - Реализовывать интеграции со сторонними системами через API и webhooks: CRM, календари, тикет-системы, платежи, распространённые схемы аутентификации (OAuth, API-ключи). - Разрабатывать небольшие и средние функции и связующий код для переноса клиентских сценариев в production-системы, с соответствующими тестами, мониторингом и логированием. - Отлаживать проблемы в звонках, сценариях и конвейерах данных, быстро выпускать исправления в production-условиях. - Создавать переиспользуемые шаблоны, плейбуки по внедрению и лучшие практики для масштабируемости и повторяемости. - Поддерживать быструю обратную связь с продуктовой командой: сообщать о болевых точках, пробелах в функциях и повторяющихся паттернах с конкретными рекомендациями. - Отвечать за успех внедрения и обеспечивать надёжную работу клиентских конфигураций в реальной среде. Требования Обязательные: - 3+ года практического опыта в инженерии внедрений, production-интеграциях AI и автоматизации рабочих процессов. - Глубокий опыт с системами на основе AI/LLM: дизайн промптов, использование инструментов, RAG/поиск знаний, оценка и обработка сбоев. - Подтверждённая способность превращать сложные бизнес-процессы в надёжные, тестируемые AI-рабочие процессы. - Опыт создания интеграций со сторонними системами (API, webhooks, CRM, календари, тикет-системы, платежи), включая схемы аутентификации и форматы данных. - Уверенные навыки программирования для реализации связующего кода и функций, с тестами, мониторингом и логированием. - Базовые знания облачных технологий: развёртывание, наблюдаемость, отладка в production. - Прагматичный подход, ориентированный на результат: быстрая поставка и итерации. Желательно: - Опыт программирования на TypeScript или Python. - Опыт работы с n8n или другими инструментами автоматизации рабочих процессов. - Опыт интеграции голосовых/телефонных систем. - Владение SQL и инструментами мониторинга/трассировки. - Понимание GDPR / Privacy-by-Design. Условия - Зарплата: €60 000 – €90 000 в год, в зависимости от опыта. - Полностью удалённая работа в Германии. - Работа в небольшой команде с высокой степенью ответственности на ранней, быстрорастущей стадии компании. - Спонсорство визы не предоставляется. Локация Полностью удалённая позиция. Кандидаты должны находиться в Германии. Спонсорство визы не предусмотрено.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Инженер-программист (C++ / Python) Автономные технологии — компания, которая разрабатывает инновационные решения, направленные на улучшение и совершенствование робототехники и технологий машинного обучения с применением передовых технологий искусственного интеллекта (ИИ) и уникальных инженерных решений. Чем предстоит заниматься: - Разработка и поддержка ПО для встраиваемых систем (OrangePi, микроконтроллеры STM, ESP и др.) - Оптимизация и рефакторинг легаси-кода на C++ и Python - Разработка новых модулей на C++ для интеграции в существующую систему с соблюдением обратной совместимости - Оптимизация производительности критических участков кода (в том числе алгоритмов, работы с памятью, многопоточности) - Написание кода для взаимодействия с периферией (UART, SPI, I2C, GPIO и др.) - Самостоятельная реализация небольших проектов от концепции до рабочего прототипа, включая разработку ПО, тестирование и отладку на конечном устройстве - Документирование кода и создание технических спецификаций Мы ожидаем: - Опыт работы от 3 лет - Профессиональное владение C++ и Python 3 - Базовые знания алгоритмов и структур данных, понимание сложности алгоритмов - Опыт работы с легаси-кодом (анализ, доработка, рефакторинг) - Понимание принципов low-level оптимизации (память, прерывания, энергоэффективность) - Глубокое понимание Linux - Практический опыт с микроконтроллерами (STM32, ESP32 и др.) - Практический опыт работы с микрокомпьютерами - Практический опыт работы с периферией микрокомпьютеров (камеры, датчики, кнопки и т.д.) - Английский язык на уровне чтения технической литературы - Высшее техническое образование Будет плюсом: - Опыт с ROS (Robot Operating System) - Знание Rust или Go - Участие в open-source проектах или наличие своего проекта с проектированием плат Мы предлагаем: - Работу в аккредитованной IT-компании и трудоустройство в соответствии с ТК РФ - Систему наставничества и комфортную адаптацию в компании - Возможности для профессионального и карьерного роста Заработная плата: от 250 000 ₽ за месяц, на руки

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Ведущий Data Scientist, Возвраты ML Компания: OZON Вы будете - Разработка и обучение ML/DL-моделей для задач NLP и Computer Vision. Возможен также classic ML. - Анализ и обработка данных. - Работа с PyTorch. - Тестирование и оптимизация моделей. - Подготовка модели к запуску в продакшене, участие в A/B тестах, поэтапных раскатках и мониторинге качества. - Поддержка существующих моделей. Нам важно - Широкий прикладной ML-бэкграунд: опыт работы минимум с двумя направлениями из Computer Vision, NLP / LLM, classic ML (обучение моделей, интеграция их в реальные проекты). - Коммерческий опыт в Data Science / ML от 4 лет. - Уверенное знание Python и PyTorch. - Хорошее знание классического ML и современного DL (включая математику за ними). - Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта. - Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и предлагать практичные решения.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python Developer (CAD Automation) Полная удалённая работа. Компания StoryGold создаёт ИИ, способный автоматически генерировать сложные CAD-модели на основе простых входных данных. Миссия — изменить подход к проектированию и производству продуктов. Компания — стартап с венчурным финансированием, расположенный в Сан-Франциско, Калифорния. О роли Это не типичная работа разработчика ПО. Сотрудник будет находиться в центре процесса обучения ИИ и отвечать за создание высококачественных данных для моделей. Задача — с помощью Python переводить 2D-изображения и схемы в программные 3D-модели с использованием CadQuery. Роль подходит Python-программисту, который хочет стать специалистом на стыке инженерии и CAD-дизайна. Обязанности - Писать код на Python с использованием библиотеки CadQuery для создания точных параметрических 3D-моделей - Создавать и поддерживать набор данных для обучения ИИ - Напрямую взаимодействовать с командой исследователей машинного обучения и CAD-дизайнерами для уточнения требований к данным и улучшения качества моделей - Разрабатывать скрипты и инструменты для автоматизации процесса создания данных - Владение английским языком Желательно - Опыт работы с CAD-программным обеспечением - Знакомство с концепциями 3D-моделирования или геометрическими библиотеками - Интерес к генеративному ИИ Процесс собеседования - Домашнее задание (около 3 часов) - Беседа с двумя членами команды - Оффер

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Обязанности - Разработка backend-сервисов, API, интеграций и внутренних инструментов на Python. - Проектирование архитектуры решений совместно с командой. - Написание чистого, поддерживаемого и тестируемого кода. - Работа с базами данных, очередями, внешними API и инфраструктурными сервисами. - Участие в code review и обсуждении технических решений. - Автоматизация рутинных задач разработки. Требования - Уверенное знание Python и опыт коммерческой разработки от 2-3 лет. - Опыт работы с backend-фреймворками: FastAPI, Django, Flask или аналогами. - Понимание принципов ООП, SOLID, REST API, асинхронного программирования. - Опыт работы с PostgreSQL, Redis, Docker, Git. - Умение писать и поддерживать тесты. - Опыт настройки CI/CD. - Опыт работы с микросервисной архитектурой. - Готовность быстро разбираться в новом коде и технических доменах. Будет плюсом - Опыт использования AI-инструментов для разработки: ChatGPT, Claude, Cursor, GitHub Copilot, Aider, Devin, OpenAI API или аналогов — для генерации кода, написания тестов, анализа логов, рефакторинга. - Умение проверять и дорабатывать код, сгенерированный AI, оценивать его безопасность и производительность. - Опыт построения собственных AI-агентов или инструментов автоматизации разработки. - Опыт работы с LLM API, LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK или аналогичными фреймворками. - Понимание DevOps-практик и облачных платформ. Мы предлагаем - Интересные задачи в области разработки современных backend-систем. - Возможность использовать современные инструменты в рабочем процессе. - Пространство для экспериментов с новыми подходами к разработке ПО. Формат работы - Формат: офис. - Занятость: полная. - Уровень: middle. - Оплата: обсуждается по результатам собеседования.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Аналитик-разработчик в команду алгоритмов поиска и назначения исполнителей в Такси Команда в Яндекс Такси отвечает за диспач: какому водителю из десятков кандидатов предложить заказ, как сократить время подачи и повысить эффективность сервиса. Ищем аналитика, который будет развивать алгоритмы назначения. Изменения будут влиять на сотни тысяч поездок ежедневно. Задачи - Алгоритмы назначения: разбираться в том, как устроена система: какие данные в неё входят, как формируется скоринг кандидатов, как решается задача о назначении. Находить слабые места и предлагать улучшения. - Метрики и их связь с бизнесом: понимать, какие технические и продуктовые метрики живут вокруг диспатча: от точности ETA и времени подачи до конверсии и эффективности платформы. Объяснять, как изменение в алгоритме отражается на каждой из них и где возникают компромиссы. - Эксперименты: проектировать и проводить эксперименты для проверки изменений в алгоритмах. Классический A/B-тест здесь работает не всегда: нужно понимать, когда и почему требуются другие подходы. - Кросс-функциональная работа: работать с командами продукта и разработки: переводить продуктовые задачи на язык алгоритмов и данных и обратно, доводить изменения до продакшена, проверять результат. Рассказывать о своих результатах — структурно и с выводами, на которые можно опереться при принятии решений. Требования - Владение SQL и Python: умение самостоятельно пройти путь от сырых данных до вывода - Сильная математическая база (тервер, статистика, оптимизация) - Понимание дизайна экспериментов - Сильные коммуникативные навыки - Вдумчивое использование AI-инструментов для ускорения и повышения качества Будет плюсом - Решение задач матчинга, диспатчинга или логистики - Опыт работы с алгоритмическими или ML-системами в продакшене Бонусы В крупных офисах есть спортзалы — с тренажёрами, инвентарём и душевыми.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

OKAMI GROUP ищет AI-интегратора OKAMI GROUP — торгово-производственная компания премиум-сегмента — ищет специалиста по AI-автоматизации бизнес-процессов. Что предстоит делать - Проводить аудит процессов и находить точки для автоматизации. - Создавать AI-ассистентов, чат-ботов и AI-агентов. - Автоматизировать работу с документами, отчётами и обращениями. - Интегрировать решения с 1С, Bitrix24, почтой и API маркетплейсов. - Рассчитывать ROI и экономический эффект. - Тестировать решения на реальных данных и доводить их до рабочего состояния. - Обучать сотрудников и создавать инструкции. Что важно - Опыт в AI-автоматизации от 1–3 лет. - Python на базовом/среднем уровне. - Опыт работы с LLM (ChatGPT, Claude и др.). - Понимание LangChain и API. - Опыт интеграции CRM, 1С, Bitrix24, Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркета. - Понимание бизнес-процессов и расчёта ROI. Условия - Оформление по ТК РФ. - Оклад + KPI. - График 5/2, 09:00–18:00. - Работа полностью в офисе, м. Калужская. - ДМС после испытательного срока. - Обучение и профессиональный рост. При отклике желательно приложить 1–2 успешных кейса.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Ведущий Data Scientist, Возвраты ML Компания: OZON Вы будете - Разработка и обучение ML/DL-моделей для задач NLP и Computer Vision. Возможен также classic ML. - Анализ и обработка данных. - Работа с PyTorch. - Тестирование и оптимизация моделей. - Подготовка модели к запуску в продакшене, участие в A/B тестах, поэтапных раскатках и мониторинге качества. - Поддержка существующих моделей. Нам важно - Широкий прикладной ML-бэкграунд: опыт работы минимум с двумя направлениями из Computer Vision, NLP / LLM, classic ML (обучение моделей, интеграция их в реальные проекты). - Коммерческий опыт в Data Science / ML от 4 лет. - Уверенное знание Python и PyTorch. - Хорошее знание классического ML и современного DL (включая математику за ними). - Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта. - Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и предлагать практичные решения.

Формат

Удалённо

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior ML Engineer - Search & LLM Ops Компания: RavenPack Уровень: senior Описание вакансии: Полный цикл машинного обучения для поисковой и рекомендательной интеллектуальной системы RavenPack: проектирование, разработка и внедрение алгоритмов ранжирования и моделей поиска для финансовых специалистов. Дообучение и дистилляция языковых моделей с использованием методов семантического эмбеддинга (binary, matryoshka, late-interaction), а также архитектура персонализированных рекомендательных систем. Локация: Европа Формат: удаленно Ограничения: работа только в Европе Теги: AI, machine learning, Python, PyTorch, TensorFlow, NLP, LLM, information retrieval, recommender systems, vector databases, SQL, remote, Europe, senior, full time, fintech