Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Мы создаём новый интерфейс взаимодействия человека с окружающим миром и интернетом через носимые устройства. Наша цель — максимально приблизить искусственный интеллект к человеку. Стек: Kotlin, Coroutines, Flow, Ktor, Dagger 2, Protobuf, Compose. Задачи - Реализация протокола обмена данными с носимыми устройствами по Bluetooth GATT: связывать прошивку устройства с внешним миром, реализовывать логику чтения и изменения состояния устройства, а также обработку событий и сигналов от него. - Разработка и запуск продуктов носимых устройств: участие в полном цикле разработки (от MVP-прототипа до массового продукта) и поддержка работы устройства с мобильным приложением. - Интеграция пользовательских сценариев с Алисой: связывать голосовые сценарии с системными возможностями Android и реализовывать пользовательские сценарии — например, музыкальный, звонки по контактам из книги, геолокационные сценарии, биометрию. - Развитие SDK для взаимодействия с носимыми устройствами: разработка SDK, который позволяет встроить сценарий взаимодействия с носимыми устройствами в любое приложение Яндекса, а также обеспечивает бесшовную работу с несколькими устройствами одновременно. Требования - Разрабатывали библиотеки и SDK - Хорошо знаете Kotlin, ориентируетесь в Android SDK - Следите за трендами Android-разработки - Умеете объяснять сложные технические решения - Применяете AI-инструменты в повседневной работе Будет плюсом - Работали с Bluetooth- и Wi-Fi-стеком Android - Писали нетривиальную логику взаимодействия с WebView - Разрабатывали технические устройства Преимущества Яндекс — это комьюнити. Есть спортивные клубы, книжный клуб, киберспортивное сообщество.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Listee — международная технологическая компания, создающая следующее поколение C2C-коммерции, объединяя объявления, безопасные платежи, доставку и инструменты доверия и безопасности на основе ИИ в одной платформе. Регион: Центральная Азия. Формат работы: гибридный или удаленный.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Канал с подборками remote-вакансий и стажировок в Coursera, Duolingo, Deel, Notion и других глобальных компаниях. В комьюнити доступны: - переупаковка резюме, LinkedIn и Cover Letter под зарубежный рынок; - подготовка к интервью: реальные вопросы и разбор кейсов; - инсайты по referrals, повышающие шанс попасть в шорт-лист; - AI-инструменты для поиска и откликов. Сообщество насчитывает 23K+ подписчиков, 25 000+ специалистов уже переупаковали резюме и LinkedIn с его помощью. Команда — резидент акселератора из Кремниевой Долины, участник NVIDIA Inception, о платформе писал Forbes. Проводятся гостевые эфиры и разборы кейсов тех, кто дошёл до оффера.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Talent Ark — HR-консалтинговая компания, специализирующаяся на игровой индустрии, ищет специалиста по созданию AI-видеоконтента и генеративным пайплайнам. Работа над игровым проектом в жанре adult. Задачи: — создавать высококачественный AI-видеоконтент; — разрабатывать и улучшать пайплайны генерации; — тестировать новые модели и внедрять лучшие решения в production; — обучать и дорабатывать LoRA-модели; — работать с локальными генеративными моделями; — оптимизировать инференс и workflow; — взаимодействовать с художниками и разработчиками; — анализировать артефакты и повышать качество генераций; — создавать стабильные и воспроизводимые AI-процессы. Требования: — от 2 лет опыта работы с генеративными AI-моделями; — глубокое понимание генерации изображений и видео; — уверенная работа с локальными моделями; — понимание inference, sampling, CFG, seed, scheduler и других параметров; — практический опыт обучения и использования LoRA; — уверенное владение ComfyUI или аналогичными node-based workflow; — понимание принципов работы diffusion-моделей; — умение сравнивать модели по качеству, скорости и требованиям к VRAM; — способность самостоятельно исследовать новые инструменты и выбирать оптимальный стек; — хороший визуальный вкус и внимание к деталям. Условия: — конкурентная заработная плата; — гибкий формат работы; — возможности для роста и обучения; — работа над игровым проектом в сильной команде; — комфортная рабочая среда и баланс работы с личным временем.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Агентство SVMD с 2013 года оказывает маркетинговые сервисы для мобильных продуктов по всему миру. На основе опыта привлечения пользователей компания развивает услуги видеопродакшена с фокусом на игровой отрасли. Среди клиентов — топ-10 игровых компаний на мировом рынке. В компании горизонтальная команда профессионалов, у каждого сотрудника есть возможность высказывать и реализовывать свои идеи. Отдел видеопродакшена — творческое ядро компании. Основные направления: создание анимационных креативов в 2D и 3D, UGC-контента и использование AI-генераций. Компания активно растет по количеству проектов и сложности задач. В связи с ростом ищут Creative Producer, который поможет формировать креативную стратегию и генерировать идеи для рекламных креативов мобильных игр различных жанров. Задачи: - Брифинг клиентов на русском и английском языках - Составление креативной стратегии для создания видеокреативов/рекламных роликов мобильных игр (идеи, сценарии, механики) - Проведение исследований конкурентов - Поиск трендов и новых механик для проектов - Анализ результатов - Курирование брифинг-отдела (в команде 1-2 менеджера) Важно в опыте: - Свободный английский язык - Креативность - Опыт в составлении брифов для мобильных игр разных жанров - Опыт разработки креативных стратегий - Умение проводить ресерч конкурентов - Опыт внедрения новых трендов и механик в проекты - Умение анализировать результаты для разработки новых стратегий - Опыт в ведении клиентов Предлагают: - Удаленный формат работы - График: фултайм, 5/2, с 11:00 до 20:00 по мск - Сильную команду, готовую поддерживать в любом вопросе - Участие в проектах международного уровня - Возможность растить экспертность и зарабатывать

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Обязанности: — придумывать рекламные концепты, хуки и форматы; — самостоятельно создавать AI-видео от идеи до финального монтажа; — работать с Veo, Kling, Runway, Sora, HeyGen, ElevenLabs, CapCut и аналогами; — выпускать десятки креативов в неделю; — анализировать метрики и масштабировать то, что реально продаёт. Требования: — опыт самостоятельного AI-продакшна; — понимание performance-рекламы; — sales-мышление: хук, CTA и цифры важнее просто красивой картинки; — английский для написания текстов роликов; — самостоятельность и высокая скорость. Плюсом будет опыт в арбитраже, performance-агентстве или UGC-продакшне. Условия: — полностью удалённо; — гибкий график; — part-time на старте; — оплата в USDT; — оплачиваемый тест — $50; — после теста — оплачиваемый пробный период 1–2 недели; — далее постоянное сотрудничество. Важно: рассматриваем кандидатов, кроме граждан Украины.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Позиция: Системный аналитик (Middle/Middle+/Senior) Вилка: 230 000 - 280 000 руб. gross Занятость: Полная Формат работы: Удаленный/Гибрид (в приоритете, г. Москва) Срок проекта: 6+ месяцев Локация: РФ Оформление: ИП Задачи: - Сбор, анализ и формализация функциональных и нефункциональных требований заказчика к платформе и реализуемым на базе платформы ИИ-агентам (в т.ч. «охлаждение» нереалистичных требований) - Трекинг реализации функциональных требований - Описание спецификаций агентов: роль и цель агента, сценарии использования, границы полномочий, поведение при отказе, эскалация к человеку (human-in-the-loop) - Определение критериев успешности внедрения платформы и реализации ИИ-агентов (выделение ключевых метрик, определение методики расчета данных метрик, согласование достижимости ожидаемых значений) - Описание процессов as-is / to-be - Формализация политик ограничений и требований ИБ - Описание контрактов внешних систем: возможности систем заказчика, требования к данным агента, разрешённые действия и классы данных - Организация и проведение ПСИ (приёмо-сдаточных испытаний), подготовка ПМИ, составление протокола приемки - Управление объемом проекта (арбитраж расхождений «дефект реализации / корректное поведение по спецификации / новое требование») - Ведение проектной документации и базы знаний проекта (Jira, Confluence) Требования: - Опыт работы системным аналитиком от 4 лет, в т.ч. на проектах внедрения ПО у enterprise-заказчиков - Умение писать проверяемые требования: каждое требование имеет способ подтверждения и критерий приёмки - Понимание интеграций на уровне контрактов: REST API, JSON, микросервисная архитектура - Понимание устройства ИИ-систем на уровне постановки требований: что такое LLM и её вероятностная природа, агент, инструмент (function calling), RAG, guardrails, мультиагентная схема - Понимание специфики приёмки недетерминированных систем: метрики качества, пороги, эталонные датасеты, статистическая природа результата - Навыки управления ожиданиями заказчика - Опыт работы с LLM на уровне выше вопрос/ответ Будет плюсом: - Опыт проектов с ML/LLM, ИИ-агентами, RAG-системами и т.д. - Опыт реализации собственных ИИ-агентов - Знакомство с практиками оценки качества LLM: evals, golden dataset, LLM-as-judge - Понимание возможностей платформ для реализации ИИ-агентов (для оценки реализуемости требований) - Опыт on-premise внедрений у крупных заказчиков / госсектора - Опыт работы с требованиями к нагрузке и SLA на уровне сбора и фиксации

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания WOWSPACE DECOR занимается масштабным event-декором, выставочными стендами и имиджевой графикой для крупных брендов. Ищем специалиста, который умеет быстро генерировать идеи и превращать их в 3D-визуал. Задачи: - Разрабатывать 3D-визуализацию (стенды, декорации, сцены, инсталляции, 3D-графика). - Быстро набрасывать идеи и референсы с помощью нейросетей. Требования: - Владение 3D-программами (Blender / C4D / Max). - Опыт работы в CG от 2-3 лет. - Уверенная работа с AI-инструментами (Midjourney, Stable Diffusion и др.) для ускорения согласования концептов. - Высокая скорость работы и отличный визуальный вкус. Условия: - Удаленная работа, рабочий день с 12:00 до 20:00 по Москве (обсуждается). - Подписание договора с самозанятым. Обязательно прикрепить ссылку на портфолио (кейсы, рендеры или лучшие генерации). Кандидатов без портфолио рассматривать не сможем.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Формат работы: можно удалённо. Компания — один из крупнейших независимых digital-продакшнов в России, работает с 2005 года, в штате более 550 человек. Ищет ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для проектов компании. Чем предстоит заниматься: - Поддерживать текущие алгоритмические решения - Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы - Адаптировать и дообучать LLM (например, LLaMA, Mistral, YaLM 2) под специфику продукта - Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных - Настраивать векторные БД (Pinecone/Weaviate/Qdrant) и оптимизировать кэширование Пожелания к кандидатам: - Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других) - Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow - Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных - Опыт внедрения RAG

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Product Owner в команду R&D в Banki.ru. Часть задач уже сформирована, часть будем придумывать вместе. Нужен человек, который умеет спокойно челленджить свои идеи вместе с командой и быстро переходить от обсуждений к проверке. Не принципиально, использует человек AI или нет. Если с ним быстрее — отлично. Если без него быстрее — тоже. Важно быстро проверить идею, выпустить и посмотреть на результат. То, что не работает, закрывать. То, что работает, развивать. Ищем человека, который умеет организовать работу, но помнит, зачем она вообще началась. Формат: офис, Москва.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания xMessenger — российская платформа для автоматизации взаимодействия бизнеса с клиентами на базе ИИ. Платформа объединяет все каналы общения в одном окне: Telegram, сайт, мобильное приложение и другие — и подключает ИИ-агента, который берёт на себя типовую работу: отвечает на вопросы, собирает информацию, квалифицирует входящие обращения и передаёт нужный контекст сотруднику. Результат для клиента — быстрые ответы 24/7, разгруженная команда и больше времени на то, что действительно важно. Продукт работает как для автоматизации поддержки, так и для обработки входящих лидов в отделе продаж. Что нужно делать: • Продавать продукт на рынке ИИ-автоматизации • Вести поиск клиентов и работать с готовыми базами • Совершать холодные звонки и выходить на ЛПР • Вести outreach-коммуникации: писать владельцам Telegram-каналов, ВКонтакте-сообществ, Авито-магазинов и других площадок • Сопровождать клиента на всём пути сделки — от первого контакта до закрытия • Составлять и отправлять коммерческие предложения • Формировать и расширять клиентскую базу • Поддерживать действующих клиентов и помогать в решении технических вопросов • Фиксировать и передавать ИТ-отделу найденные баги, а также рекомендации по доработкам продукта на основе обратной связи от клиентов Пожелания к кандидату: • Опыт работы менеджером по продажам от 1 года • Опыт холодных звонков — обязательно • Умение выходить на ЛПР и уверенное владение техниками обхода секретарей • Стабильное выполнение планов продаж • Готовность к активным коммуникациям и самостоятельной работе без микроменеджмента • Желание участвовать в развитии молодого продукта и влиять на его рост • Ответственность, пунктуальность, энергичность • Стремление учиться и расти вместе с командой Будет плюсом: • Опыт работы с ИИ-инструментами • Опыт продаж в B2B-сегменте • Опыт работы с ИТ-продуктами или SaaS • Опыт менторства или обучения сотрудников Что предлагаем: • Оклад 70 000 ₽ фикс + % от продаж (без потолка) • График 5/2 • Полностью удалённый формат • Работа в CRM Bitrix24, прозрачная отчётность • Реальный карьерный рост внутри компании

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Позиция: Ведущий DevSecOps / MLOps Инженер Название компании: Агрохолдинг Формат: удалённая работа Занятость: полная, долгосрочный проект Оформление: аутстафф ИП, СЗ Ставка: от 270 000 до 280 000 RUB Гражданство — РФ/РБ, локация — РФ, РБ Ищем ведущего DevSecOps/MLOps-инженера для внедрения ИИ и цифровой трансформации. Роль сочетает техническую экспертизу, архитектуру и бизнес-анализ: будете проектировать инфраструктуру для AI/ML- и RAG-сервисов, выстраивать DevSecOps-практики и интегрировать ИИ-решения с корпоративными системами. Ключевые требования: - Опыт от 3 лет в DevSecOps с фокусом на ИТ- и AI-решениях, проекты в промышленной эксплуатации. - Проектирование AI/ML/RAG-инфраструктуры (LLM, векторные БД, GPU-инференс, оркестрация). - CI/CD (Jenkins, K8s, Helm), IaC (Terraform, Ansible), Linux, сетевые контуры (VLAN, DMZ). - Мониторинг и безопасность: Prometheus/Grafana, SAST/DAST, Trivy, Vault; знание 152-ФЗ, 187-ФЗ. - Инструменты и стек: Python 3.10+, SQL, JS/TS, vLLM, Qdrant/Weaviate, Airflow, MLflow, Keycloak, Dify/LangGraph. - Архитектурные навыки: C4, UML, BPMN; интеграция с 1С, CRM, DWH, BI. Будет плюсом: - Построение DevSecOps с нуля или развитие практик. - MLOps/LLMOps: версионирование, мониторинг качества моделей. - Облака (Yandex Cloud, AWS, GCP), сертификаты DevOps/Kubernetes/ИБ. Основные задачи: - Проектировать и сопровождать инфраструктуру (DataHub, AI/ML, RAG, чат-боты, базы знаний). - Развивать DevSecOps: CI/CD, IaC, управление секретами, контроль уязвимостей, аудит. - Настраивать пайплайны сборки, тестирования и доставки в dev/test/preprod/prod. - Обеспечивать надёжность, отказоустойчивость, масштабирование и оптимизацию затрат. - Собирать требования бизнеса, формировать ТЗ, совместно с DE/DS/ML определять архитектуру ИИ-решений. - Интегрировать ИИ-сервисы с корпоративными системами.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior

Digital Designer Удалённо (Мир) Ищем дизайнера, который будет собирать маркетинговые креативы, простые UI-решения, онбординги, пейволы и другие digital-материалы. Важно: уверенная Figma, сильные визуальные навыки, Photoshop и активное использование AI-инструментов.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Cloud.ru — ИТ-компания в сфере облачных и ИИ-технологий, входит в топ крупнейших ИТ-компаний России. Формат работы: удалённо. Чем предстоит заниматься: - Проектирование архитектуры решения для высокой доступности и масштабируемости - Оптимизация производительности - Code review - Участие в проектировании новых фич и сервисов Пожелания к кандидатам: - Опыт коммерческой разработки от 3 лет, на Python от 2 лет - Понимание настройки и запуска CI/CD пайплайнов - Экспертиза в облачной инфраструктуре - Опыт работы с бэкендом для AI и ML

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания: Top Selection Ищем AI-исследователя в команду ИИ-инкубатора крупного ритейлера. Будем собирать PoC, агентов и внедрять LLM в реальные бизнес-процессы. Зарплата: 260-300 тыс. руб/мес График: МСК ± 2, полная удаленка Гражданство/локация: только РФ Проект до конца года + возможна пролонгация Оформление: по договору ИП Требования: - Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop - Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов - Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации; уверенный выбор алгоритмов под задачу - Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов - Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта - Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене - Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование; рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI - Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL - Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью - Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы - Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента - Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками - Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах - Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes - Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference - Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT) - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными Задачи на проекте: - Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив Условия: - Решаем нестандартные задачи ИИ-инкубатора (от гипотезы до защиты на Экспертном комитете) - Реальный highload и Big Data в Retail

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания, Испания, Польша

Город

Не указан

Компания: Intellias Уровень: principal, lead Обязанности: - Создание фундамента данных и оценочных фреймворков, обеспечивающих надежность ИИ-агентов в регулируемой финансовой компании, управляющей активами на сумму более $228 млрд. - Разработка пайплайнов обработки и извлечения документов. - Оценка качества и обоснованности выходных данных моделей. - Преобразование полученных результатов в практические улучшения в области безопасности агентов и данных, готовых для ИИ. Локация: Удаленно — Польша, Испания, Великобритания. Запрещенные локации: за пределами Польши, Испании и Великобритании. Формат: Полная занятость. Теги: ИИ, машинное обучение, LLM, RAG, Python, инженерия данных, финтех, удаленная работа, principal.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Работодатель: Jet24 — группа компаний в сфере авиации и премиального сервиса. Включает консьерж-сервис, компанию по продаже самолётов и организации чартеров, а также два специализированных СМИ об авиации. Обязанности: — Ведение аккаунтов в Instagram, LinkedIn, Facebook (кросс-постинг с корректировками под платформу). Полное ежедневное ведение аккаунта: сторис, посты, карусели, Reels. Работа строго по утвержденной контент-матрице и контент-плану. — Написание текстов для Reels (сценарии, подводки, смысловые акценты), постов и каруселей, сторис. Работа с анонимными кейсами: без имён, без лиц, без раскрытия конфиденциальной информации. Передача ключевых ценностей бренда; строгое соблюдение Tone of Voice. — Съемка первых лиц в офисе в центре Москвы, монтаж. — Создание визуального контента с использованием ИИ: атмосферные изображения, визуальные сцены сервиса, видеоклипы и сцены под Reels. Сборка единого визуального стиля из ИИ-материалов (аватары первых лиц уже сняты). — Публикация контента по графику. Ответы в директе и реакциях. — Работа в связке с руководителями направлений. Получение и внедрение правок. Аккуратная реализация стратегии без искажений смыслов. Требования: — Владение английским (уровень не ниже B2). — Опыт работы SMM-специалистом от 3-х лет. — Умение писать выверенные, лаконичные тексты. — Умение снимать на мобильный телефон и монтировать короткие ролики. — Понимание специфики премиального сегмента. — Опыт или уверенные навыки работы с ИИ-визуалом и ИИ-видео. — Умение работать в рамках, а не «ломать» бренд под себя. — Внимательность к деталям и контексту. — Способность своевременно поднимать вопросы, если для результата не хватает информации, ресурсов или решений. Условия: — Заработная плата от 150 000 ₽. — Гибрид (офис + удалённая работа), гибкий график. — Полная занятость. — Работа по договору (самозанятость или ИП).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания разрабатывает AI-платформу Tenant Reply AI для автоматизации бизнес-процессов в сфере PropTech (Real Estate Tech) для рынка США. Ищем опытного инженера, который умеет самостоятельно проектировать архитектуру сервисов, принимать технические решения и реализовывать их в коде. Техническая команда с опытом разработки более 15 лет. Важно глубокое понимание архитектуры приложений, проектирования систем, моделей данных и интеграций. Обязанности: - Разработка backend-сервисов на Python. - Проектирование архитектуры новых компонентов системы. - Развитие и рефакторинг существующих сервисов. - Разработка REST API и интеграций с внешними сервисами. - Проведение технического анализа новых задач. - Оптимизация производительности существующего кода. - Участие в code review и обсуждении архитектурных решений. - Подготовка технических решений и аргументация выбранного подхода перед командой. - Использование современных AI-инструментов (Codex, Cursor AI, Claude Code и др.) для ускорения разработки при сохранении полного инженерного контроля над архитектурой и качеством решения. Требования: - Коммерческий опыт backend-разработки от 3 лет (Python или Java). - Опыт проектирования архитектуры высоконагруженных backend-систем. - Хорошее понимание PostgreSQL и проектирования реляционных БД. - Опыт проектирования REST API. - Понимание принципов SOLID, GRASP, DRY, KISS. - Знание основных GoF-паттернов и понимание, когда их действительно стоит применять. - Понимание микросервисной архитектуры и способов взаимодействия сервисов. - Умение читать, анализировать и безопасно рефакторить существующий код. - Умение оценивать технический долг и предлагать способы его уменьшения. - Способность аргументировать архитектурные решения и защищать свою позицию в технической дискуссии. Условия: - Частичная занятость. - Удаленная работа. Для нас особенно важно: - Самостоятельное проектирование архитектуры системы. - Понимание устройства моделей данных и причин их структуры. - Осознанные технические решения, а не сгенерированные AI. - Умение объяснить преимущества выбранного решения. - Способность критически оценивать код, написанный AI. - Восприятие AI как инструмента повышения продуктивности, а не замены инженерному мышлению.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Резюме Senior Frontend Developer, от 290 000 ₽ / $3 500, удаленно, фуллтайм. Опыт и достижения: - Рост продаж на 25% и спасение 15% регулярной выручки. - Разработка SDK, плагинных систем и монорепозиториев. - Понимание бизнес-контекста: воронки продаж и пользовательские боли через призму кода. - Сокращение стоимости AI-запросов и ускорение CI. - Опыт сложной миграции Stripe без даунтайма. - Применение архитектурных подходов (FSD) в крупных кодовых базах. - Миграция с React на Svelte (-89% bundle size). - Высокая скорость поставки MVP (16 экранов за 8 дней). - Работа с real-time потоками данных в высоконагруженных Web3 интерфейсах. - Опыт работы с высокой нагрузкой (500–1000 RPS) и крупными базами пользователей (90K MAU, 1M+ аудитории каналов). - Интеграция сложных платежных систем (Stars, Crypto, фиат) в Telegram Mini Apps. - Параллельная обработка данных от 418 поставщиков, оптимизация очередей и биллинга. - Снижение нагрузки, оптимизация Core Web Vitals. - Применение AI-инструментов (Claude API, MCP) как часть рабочего процесса. - Каждое достижение подкреплено конкретным процентом конверсии или роста эффективности. - Акцент на пользовательские сценарии и решение задач, а не просто перечисление библиотек. - Разноплановый опыт: от сложных CRM до AI-лендингов и переноса кастомного кода на Tilda. - Опыт создания собственного SaaS с нуля: от архитектуры до биллинга и монетизации. - Экспертиза в медиа-инфраструктуре: FFmpeg, RTMP, HLS. - Практический опыт внедрения RAG-систем и локальных LLM. - Конкретные результаты по AI-MVP и оптимизации релиза техдокументации. - Реальные кейсы в 3D/WebGL: от AR-сцен для автопрома до инди-игр. - Демонстрация стека через живые проекты.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Резюме Fullstack Developer / Team Lead, от $3 000, удаленно, фуллтайм или парт-тайм. Ключевые результаты: - Конкретные измеримые результаты: -40% времени отклика, -30% багов в проде, ускорение LCP на 1.5с. - Демонстрация инженерного мышления: фокус на архитектурных решениях (Module Federation, FSD, gRPC) вместо простого перечисления библиотек. - Реальный опыт в специфичных доменах (MedTech/HIPAA, Web3) с понятной привязкой к используемым технологиям. - Конкретная оптимизация: сокращение времени выполнения этапа пайплайна с 8 часов до 40 минут. - Техническая глубина: устранение 6,200 ошибок Sentry и борьба с N+1 запросами через TanStack Query. - Бизнес-результат: поднятие Lighthouse SEO с 65 до 92 баллов с помощью внедрения SSR. - Конкретные бизнес-результаты: сокращение времени рутины с часов до минут. - Реальные кейсы с ИИ-интеграцией и сложной бизнес-логикой. - Понятное описание архитектурных решений, а не просто перечисление библиотек. - Отличная связка конкретных цифр (снижение LCP, ререндеров, ускорение разработки) с описанием того, что именно было сделано. - Демонстрация продуктового мышления через метрики, а не просто перечисление технологий. - Портфолио с живыми ссылками на проекты, где можно пощупать работу с GSAP и 3D. - Отличная связка конкретных технических решений (Zod, React Query, WebSocket) с измеримым бизнес-результатом. - Внятная демонстрация Fullstack-автономности: от схемы БД до UI-компонента без лишнего «пинга». - Реальный бизнес-кейс с SEO-результатами (топ-3 выдачи) и оптимизацией AWS-расходов. - Глубокие технические навыки в работе с протоколами (RTMP/RTP/RTCP), а не просто CRUD-запросы. - Внятное описание архитектурного вклада, а не перечисление ключевых слов. - Наличие измеримых результатов: оптимизация сетевого трафика на 30% и сокращение запросов к блокчейн-нодам на 35%. - Техническая глубина: решение проблем с ANR и утечками памяти в React Native, а не просто перекладывание JSON-ов. - Разноплановый опыт: от Web3 и игровых механик до полноценных аналитических платформ. - Отличная связка «проблема-решение-цифра»: от сокращения времени входа до оптимизации видеолент. - Демонстрация работы с CI/CD и релизным циклом, а не просто перечисление библиотек. - Внедрение актуальных инструментов (Cursor, MCP) показывает, что разработчик не застрял в 2020 году.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

О компании Abridge основана в 2018 году с миссией улучшать взаимопонимание в здравоохранении. Платформа на основе ИИ преобразует разговоры между пациентами и врачами в структурированные клинические заметки в реальном времени, интегрируется с EMR. Компания использует Linked Evidence и аудируемый ИИ, сопоставляет сгенерированные сводки с первоисточником. Офисы находятся в Сан-Франциско (Mission District), Нью-Йорке (SoHo) и Питтсбурге (East Liberty). В команде — практикующие врачи, ИИ-исследователи, PhD, креативщики, технологи и инженеры. Роль Компания ищет инженеров по генеративному ИИ любого уровня. Работа в кросс-функциональной команде с исследователями, клиницистами и инженерами. Задача — превращать возможности языковых моделей в надежные клинические системы: проектировать продвинутые LLM-процессы, включая агентные возможности, структурированные инструменты, разветвленные цепочки вызовов, интеграцию с поисковыми системами. Также разработка и применение фреймворков оценки (автоматизированных и с участием человека) для проверки точности, надежности, многоязычности. Проектирование экспериментов для поиска отказов, симуляция крайних случаев, нагрузочное тестирование. Владение полным циклом продакшена LLM-процессов: развертывание в средах с низкой задержкой, мониторинг, наблюдаемость, постобработка, версионирование. Задачи - Проектировать и создавать агентные системы, превращающие LLM в компонуемые надежные инструменты (поиск, вызов инструментов, агентные рассуждения, структурированные выходы). - Сотрудничать с ML- и инфраструктурными инженерами для масштабирования и оптимизации агентных процессов: задержка, контекстные окна, выбор моделей. - Писать высококачественный модульный код, устойчивый к сбоям, гибкий к изменениям. - Отвечать за ключевые архитектурные решения: архитектура процессов, потоки данных, кэширование промежуточных состояний, структура генерируемых выходов. - Проводить строгую оценку: создавать бенчмарк-датасеты, автоматизированные и human-in-the-loop фреймворки, эксперименты для выявления отказов и крайних случаев, A/B-тесты, анализировать обратную связь клиницистов. - Использовать передовые возможности: быстрое прототипирование с новыми моделями, открытыми инструментами и техниками промптинга. Требования - 3+ года опыта создания production-grade систем, из них 1–2+ года — с LLM или агентными продуктами. - Глубокое владение LLM API, стратегиями промптинга и паттернами оркестрации (LangChain, LlamaIndex, кастомные пайплайны). - Опыт с поисковыми системами (семантический и лексический поиск, векторные БД, эффективный kNN), вызовом функций, tool-use или агентными процессами. - Рабочее знание оценки моделей: создание разнообразных датасетов, автоматизированная и human-in-the-loop оценка, A/B-тесты, работа с экспертами для улучшения моделей. - Сильные знания Python: чистый код, комплексные тест-кейсы, знание стандартной библиотеки; желателен опыт с async-программированием, профилированием производительности, упаковкой и деплоем. - Хорошая интуиция: понимание, когда ускоряться и итерировать, а когда устранять технический долг. Ценятся готовность учиться и признание, что отличный член команды может не полностью соответствовать описанию.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Инженерная культура Hatch строится на скорости, ответственности и влиянии. Это небольшая амбициозная команда, создающая ИИ, который меняет способы роста сервисных бизнесов. Инженеры владеют задачами от начала до конца, быстро выводят код в продакшн и работают с современным стеком (Elixir, Python, Go, React + TypeScript). В команде AI-агентов вы будете на стыке классической разработки продуктов и ИИ — создавать системы, которые позволяют агентам рассуждать, действовать и улучшаться. Ваша работа напрямую влияет на выручку клиентов. Требуется нахождение в США. Задачи - Проектировать, создавать и поддерживать системы, обеспечивающие работу голосовых и текстовых ИИ-агентов: обработка звонков, SMS и email на всех точках контакта с клиентом. - Разрабатывать системные промпты, формирующие поведение, надёжность и результаты агентов, с пониманием влияния структуры промпта на реальную производительность. - Разрабатывать интеграции вызова инструментов, чтобы агенты могли безопасно и предсказуемо выполнять действия: запись на приём, поиск данных клиентов, тёплая передача оператору. - Строить оценки LLM-as-a-judge и наблюдаемость ИИ: телеметрию, трейсы, дашборды качества для измерения производительности агентов, выявления регрессий и повышения надёжности. - Тесно работать с продуктом и дизайном: сочетать продуктовое чутьё, потребности пользователей, бизнес-цели и технические компромиссы. - Применять инженерные практики: тщательное ревью кода, автоматизированное тестирование, CI/CD, постепенное внедрение с фича-флагами и A/B-экспериментами, наблюдаемость, понятная техническая документация. - Наставлять младших инженеров, развивать культуру обучения и технического совершенства. Требования - Практический опыт работы с LLM в продакшене: промпт-инжиниринг, вызов инструментов/функций, фреймворки оценки или оркестрация агентов. - Уверенный бэкенд-опыт на одном из языков: Elixir, Go, Python или аналогичном серверном языке, готовность осваивать новые языки и фреймворки. - Комфортная работа со всем стеком: от модели данных и логики LLM/агентов до API и, при необходимости, UI. - Опыт ведения проектов от спецификации до запуска в команде с несколькими участниками. - Глубокое чувство ответственности и склонность к действию: доводить неоднозначные задачи до конца, работать через границы команд, оставаться подотчётным до доставки. - Чёткие коммуникативные навыки, умение эффективно взаимодействовать с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. - Стремление следить за изменениями в области ИИ: активно изучать новые модели, инструменты и техники, применять их в работе и продукте. Условия - Компенсация: $112 000 – $216 000 (в зависимости от опыта и других факторов). - Полная ответственность за проекты с первого дня, коллаборативная команда, динамичная рабочая среда. - С первого дня: полная медицинская страховка, стоматология и офтальмология. - Поддержка психического здоровья через Modern Health. - 15 дней оплачиваемого отпуска (начисление с даты найма, увеличивается после 2 лет работы), 12 оплачиваемых праздничных дней + один плавающий праздник. - До 14 недель отпуска по уходу за ребёнком. - Ежемесячная велнес-стипендия. - Пенсионный план 401(k). - Программа покупки акций для сотрудников. - Возмещение расходов на профессиональное развитие. - Возмещение расходов на работу из дома. - Возможность формировать будущее ИИ-клиентского сервиса. - Работа с основателями и лидерами, ценящими скорость, ответственность и амбициозность. - Решение сложных задач и влияние на реальный бизнес и клиентов. - Команда инженеров, которым важны качество, быстрая реализация и взаимная поддержка. - Гибридный формат работы в Нью-Йорке, США.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Лос-Анджелес

Грейд

Senior

О компании Crunchyroll — сервис, основанный фанатами, доставляет искусство и культуру аниме сообществу. Компания обслуживает более 100 миллионов фанатов аниме и манги в более чем 200 странах и территориях. Опыт включает онлайн и офлайн-форматы: стриминг, кинотеатральные показы, игры, мерчандайз, события и другое. О роли Senior AI-инженер платформы и инструментов создаёт платформу, автоматизацию и инструменты, на которых работает остальная часть AI Enablement, и администрирует корпоративные AI-инструменты, на которые полагается вся компания. Роль входит в команду Tools & Governance платформы внутри AI Enablement (AIEN), подчиняется AI Platform, Strategy & Governance Lead. Это универсальная позиция полного цикла: автоматизация оценки и управления AI, переиспользуемые строительные блоки для других команд и повседневное администрирование одобренных AI-инструментов. Работа охватывает три связанных направления: - Превращение оценки и управления AI из ручного процесса в автоматизированную платформу: структурированные оценки, конвейеры приёма и скоринга, маршрутизация согласований, policy-as-code и телеметрия использования. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов, отслеживание новых релизов и оценка целесообразности их внедрения. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов: RAG-паттерны, каркасы агентов, библиотеки промптов, eval-харнессы — на которых строит команда Build & Partner. Это ранняя небольшая команда, поэтому инженер совмещает несколько ролей, ведёт функции от начала до конца и помогает задавать инженерные стандарты роста функции. Задачи - Создание платформы оценки AI: автоматизированные инструменты для структурированных оценок (возможности, стоимость, задержка, поведение, надёжность) в масштабе, а не разовых ручных проверок. - Инструментирование телеметрии использования и затрат по одобренному AI-стеху: расход токенов, использование мест, расходы по вендорам и обнаружение отклонений в одобренных инструментах. - Автоматизация управления AI: приём заявок, скоринг, маршрутизация согласований и enforcement policy-as-code, интегрированные с Glean-агентами и JSM-процессами. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов — RAG-паттерны, каркасы агентов, библиотеки промптов, eval-харнессы — для команды Build & Partner. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов Crunchyroll, включая ChatGPT, Glean, Claude и Gemini; управление настройками, паттернами доступа, включением функций и операционными изменениями совместно с IT и Security. - Отслеживание новых релизов и изменений продуктов среди одобренных AI-инструментов, оценка необходимости их внедрения в Crunchyroll и организация раскатки для максимальной пользы сотрудников. - Обеспечение того, чтобы платформа была путём наименьшего сопротивления: решения AIEN по умолчанию используют golden paths и стандарты, и улучшение ключевых метрик (время оценки, adoption golden-path). - Создание агентов и воркфлоу средней сложности для нетехнических команд на одобренных AI-платформах с соблюдением стандартов AIEN по безопасности, управляемости, поддерживаемости и измеримости. - Совместная работа с AI Security Engineer для встраивания необходимых контролов, обнаружения и предотвращения в платформу, чтобы безопасность обеспечивалась на уровне платформы, а не добавлялась отдельно к каждому проекту. - Работа универсалом в небольшой команде: ведение функций от дизайна до продакшена и помощь в установлении инженерных паттернов для масштабирования команды. Требования - 6+ лет инженерной работы в software или platform engineering, включая создание инструментов или сервисов, используемых другими инженерами. - Практический опыт администрирования, настройки или поддержки корпоративных SaaS-инструментов, AI-платформ или внутренних продуктовых платформ в производственной бизнес-среде. - Сильные навыки разработки (например, Python, плюс Go/TypeScript или аналогичные) — создание production-quality инструментов, а не только прототипов. - Рабочее понимание устройства современных AI-систем: LLM API, RAG, агентные фреймворки, методологии оценки и основы инференса. - Опыт создания автоматизации, пайплайнов данных или внутренних инструментов для разработчиков. - Опыт создания практичных AI-агентов, ассистентов или автоматизации воркфлоу для бизнес-пользователей, включая сбор требований, дизайн промптов и воркфлоу, тестирование, внедрение и итерации. - Опыт ведения функций от начала до конца в небольшой команде: дизайн, разработка, релиз, итерации. - Чёткая письменная коммуникация: инструменты и документация должны приниматься другими инженерами.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Postali создает ИИ-ассистированные рабочие процессы для контента, поиска, исследований, отчетности и публикации на сайте. В команду ищут AI-native инженера, который использует ИИ как инструмент решения задач, а не только как помощника для написания текстов. Роль предполагает владение полным циклом: от неоднозначной бизнес-задачи до работающей, контролируемой системы, которой пользуются люди. Задачи - Управлять портфелем ИИ-агентов и ИИ-процессов в области контента, SEO, исследований, анализа отчетности, поддержки публикаций и внутренних операций. - Находить задачи с высокой ценностью: описывать текущий процесс, определять точки принятия решений и риски, выбирать сочетание LLM, детерминированной логики, автоматизации и контроля со стороны человека. - Проектировать и поддерживать переиспользуемые навыки агентов, промпты, контекстные файлы, базы знаний и системы поиска, структурированные выходы, подключения к инструментам и конфигурации под конкретных клиентов. - Развивать систему ИИ-контента: исследования, черновики, контекст клиента, проверка фактов и цитирований, контроль бренда и юридического качества, передача редакторам и настройка под новых клиентов. - Создавать агентные процессы, помогающие командам анализировать эффективность, изучать конкурентов, обобщать данные, предлагать следующие шаги и превращать одобренные решения в исполнимую работу. - Проектировать контроль с участием человека: определять, что система делает автономно, что требует проверки экспертом, а что нельзя автоматизировать (особенно заявления для клиентов, регулируемый контент, чувствительные данные и изменения в продакшене). - Подключать агентов к одобренным инструментам и данным через API, вебхуки, MCP, платформы автоматизации и небольшой продакшен-код. - Строить оценки до объявления системы готовой: измерять точность, полноту, согласованность, соответствие требованиям, задержку, стоимость и практическую полезность, использовать результаты для улучшения или отключения процесса. - Отвечать за надежность ИИ-систем в продакшене: логи, мониторинг, алерты, версионирование, права доступа, стоимость моделей и токенов, поведение при сбоях, реагирование на инциденты и восстановление. - Создавать переиспользуемые фреймворки, масштабируемые на разных клиентов, с сохранением специфичного контекста, стандартов и экспертизы каждой юридической фирмы. - Документировать архитектуру системы, модели, источники данных, промпты, навыки, зависимости, решения, учетные данные, runbook и владельцев резервного копирования. - Обучать команды эффективно использовать системы, отслеживать, где ломается внедрение или доверие, и улучшать как технологию, так и операционные процессы. - Постоянно экспериментировать: тестировать новые модели, инструменты и паттерны на понятных кейсах и доказательствах, а не внедрять технологии ради самих технологий. Требования - Подтвержденный опыт самостоятельной разработки и эксплуатации ИИ, автоматизации, программных или данных-систем, которыми пользуются другие люди. Точные должности и годы не важны; важны продуманные, продакшен-ориентированные результаты. - Настоящее владение ИИ: умение показать, как ИИ изменил подход к исследованию, рассуждению, разработке, отладке и решению задач. - Практический опыт с агентами на основе LLM, вызовом инструментов, структурированными выходами, поиском или системами знаний, контекстной инженерией, оценками и процессами с одобрением человека. - Понятная коммуникация и лидерство в изменениях: умение объяснять ИИ-системы техническим и нетехническим коллегам, писать полезную документацию и помогать команде осваивать новые способы работы. - Практические навыки интеграции: API, вебхуки, аутентификация, JSON, платформы автоматизации. Понимание, когда достаточно no-code, а когда код надежнее. - Опыт с MCP, векторным или гибридным поиском, оркестрационными фреймворками, платформами автоматизации рабочих процессов и наблюдаемостью.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Сан-Франциско

Hatch — небольшая команда, создающая ИИ для роста сервисных компаний. Стек: Elixir, Python, Go, React + TypeScript. Роль входит в команду AI-агентов: вы будете строить системы, которые позволяют агентам рассуждать, действовать и улучшаться. Требуется нахождение в США. Формат — гибридный, Сан-Франциско. Задачи - Проектировать, создавать и поддерживать системы, обеспечивающие работу голосовых и текстовых ИИ-агентов: обработка звонков, SMS и email-переписки на всех точках взаимодействия с клиентом. - Разрабатывать системные промпты, определяющие поведение, надёжность и результаты агентов, с пониманием влияния структуры промпта на реальную производительность. - Развивать интеграции вызова инструментов (tool calling), чтобы агенты могли надёжно выполнять действия: запись на приём, поиск данных клиента, тёплая передача оператору — безопасно и предсказуемо. - Строить оценки на базе LLM-as-a-judge и observability для ИИ: телеметрия, трейсы, дашборды качества — для измерения производительности агентов, выявления регрессий и повышения надёжности. - Тесно работать с продуктом и дизайном: применять продуктовое чутьё в каждой функции, балансируя потребности пользователей, бизнес-цели и технические компромиссы. - Применять инженерные практики: тщательное ревью кода, автоматическое тестирование, CI/CD, постепенная выкатка с фича-флагами и A/B-экспериментами, observability, понятная техническая документация. - Наставлять младших инженеров, развивать культуру обучения и технического совершенства. Требования - Практический опыт работы с LLM в продакшене: промпт-инжиниринг, вызов функций/инструментов, фреймворки оценки, оркестрация агентов. - Уверенный бэкенд-опыт в одном из языков: Elixir, Go, Python или аналогичном серверном языке, готовность осваивать новые языки и фреймворки. - Комфортная работа на всех уровнях стека: от модели данных и логики LLM/агентов до API и (где нужно) UI. - Опыт ведения проектов от спецификации до запуска в команде с несколькими участниками. - Чувство ответственности и склонность к действию: доводить неоднозначные задачи до конца, работать через границы команд, отвечать за результат. - Чёткие коммуникативные навыки, умение эффективно взаимодействовать с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. - Стремление следить за изменениями в области ИИ: изучать новые модели, инструменты и техники, применять их в работе и продукте. Условия - Ожидаемый диапазон компенсации: $112,000–$216,000 в зависимости от уровня опыта. Фактическая зарплата может варьироваться в зависимости от локации и опыта. - Полная ответственность за проекты с первого дня, коллаборативная команда, динамичная рабочая среда. - С первого дня: полная медицинская страховка, стоматология и офтальмология. - Поддержка психического здоровья через Modern Health. - 15 дней оплачиваемого отпуска (начисление с даты найма, увеличивается после 2 лет работы), 12 оплачиваемых праздничных дней + один плавающий праздник. - До 14 недель отпуска по уходу за ребёнком. - Ежемесячный велнес-стипендия. - Пенсионный план 401(k). - Программа покупки акций для сотрудников. - Возмещение расходов на профессиональное развитие. - Возмещение расходов на работу из дома. - Возможность формировать будущее ИИ-клиентского сервиса. - Работа с основателями и лидерами, ценящими скорость, ответственность и амбициозность. - Решение сложных задач и видимый эффект для реального бизнеса и клиентов. - Команда инженеров, ценящих качество, быструю разработку и друг друга.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Остин

О роли Компания Truss — финтех-стартап (YC S21) из примерно дюжины сотрудников, строящий банкинг и платежи для строительной отрасли. Уже использует ИИ в двух направлениях, каждому нужен владелец на полную ставку. - Внутренние ИИ-системы уже в продакшене. Запущен внутренний ИИ-харнесс. Бэк-офис по фроду и поддержке клиентов построен на ИИ: обработка кейсов, ревью, операционная поверхность, а не чат-бот на стороне. Система требует ежедневной поддержки, развития и отношения как к продукту. - Инженерная фабрика. Команда работает в Cursor и Claude Code. Настройка неравномерна: виртуальные окружения, виртуальные машины, скиллы и репозитории расходятся, скиллы устаревают. Нет ежедневной картины того, что вышло и насколько хорош код. Нужно сделать каждого инженера одинаково эффективным. Позиция — инженерная, а не DevRel, не «театр внедрения» и не стажер по промптам. Вы будете владеть продакшен-системами внутреннего ИИ (харнесс и бэк-офис по фроду/поддержке) и ускорять работу инженерной команды. Задачи - Владение внутренним ИИ-харнессом. Он существует: поддержка, укрепление, развитие на полную ставку. Эвалы, подключение инструментов, песочницы — всё, что делает агентов надежными. - Владение ИИ-бэк-офисом. Фрод и поддержка клиентов уже работают на ИИ-бэк-офисе. Расширение, обеспечение корректности, работа с операционной командой при сбоях в кейсах. Это продакшен, а не демо. - Обеспечение работоспособности окружений всех инженеров: Cursor, агентные рантаймы, виртуальные окружения, виртуальные машины, секреты, языковые тулчейны. Когда кто-то клонирует репозиторий, агент должен запускаться, тестироваться и выкатываться. - Владение командными скиллами: общие скиллы для стека и стиля работы, поддержание их актуальности. Устаревший скилл — это баг, который нужно исправить, а не вики, которую кто-то прочитает. - Подготовка репозиториев для агентов, а не только для людей: devcontainers или аналоги, таск-раннеры, точки входа для тестов, линтеры, фикстуры, документация, понятная модели. - Создание джобов для ежедневной оценки работы: сигнал о том, что вышло, качество ревью, здоровье тестов, использование агентов, узкие места. Улучшение фабрики, а не создание витринной дашборд-панели. - Внедрение устойчивых процессов: как открываются PR, как проходит ревью с агентами, как продвигается скилл, как отключается плохой. Скучно, с контролем, легко. - Работа с пользователями системы: инженерами и операционной командой. Наблюдение за сессией или сбоем кейса и исправление харнесса, скилла или бэк-офиса. Без перекладывания ответственности через Notion-страницу. Требования - Минимум 6 лет опыта инженерной работы с продакшен-софтом. Языки и стеки менее важны, чем наличие вкуса, выработанного в реальных проектах. - Доказательство работы: харнесс, eval-фреймворк, система агентов/скиллов или значимый опенсорс-вклад в этой области со ссылкой. Посты в блоге про «использование ChatGPT» не считаются. - Опыт настройки окружений для других людей, а не только для себя. Репозитории, которые запускаются, тесты, которые работают, агенты с нужными инструментами. - Отношение к харнессам, скиллам и бэк-офису как к продакшен-коду: версионирование, ревью, деприкация при устаревании. Уверенное владение Python/TypeScript или аналогичным: CI, скрейперы, MCP/инструмент-серверы, песочницы, операционные интерфейсы. - Опыт работы в малой команде. Не будет платформенного отдела — вы и есть функция внутреннего ИИ и ускорения инженерии. - Соответствие правилам локации и разрешения на работу из раздела Sanity Check. Условия - Удаленная работа в США или Канаде. Возможна работа в офисе в Остине, Техас, с 1 января 2026 года. - Полная занятость. - Опыт от 6 лет. - Зарплата: CAD 150K–250K для удаленной работы в Канаде, USD 125K–175K для удаленной работы в США. Оплата в валюте локации. - Опционы: 0.25%–0.50% капитала. - Виза TN допустима для канадцев. Другие визы не спонсируются. Не подходит, если - Менее 6 лет опыта написания продакшен-софта. - Опыт с ИИ ограничен ChatGPT в браузере и курсом на LinkedIn. - Хотите быть продуктовым инженером, который «заодно помогает» с ИИ.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О роли Replit — платформа для создания программного обеспечения с помощью агентов, позволяющая любому человеку создавать приложения на естественном языке. Миллионы пользователей по всему миру. Поиск перестраивается в реальном времени: миллионы людей начинают с вопроса к ChatGPT, Claude, Gemini или Perplexity, и полученный ответ определяет, какие продукты они попробуют. Replit должен быть ответом на вопрос, как создать приложение, сайт или инструмент для бизнеса. Мы нанимаем AEO/GEO/SEO-лида, который будет отвечать за то, как Replit находят через AI-ответы и традиционный поиск. Это роль с нуля: вы определите стратегию и будете реализовывать её сами, используя AI-инструменты, партнёрские агентства и кросс-функциональные команды. Ежедневная работа с командами Web, Growth, Brand, Content, Product, Engineering и Analytics. Быстрорастущие AI-нативные компании уже превратили AI-ответы в основной канал привлечения. Ваша задача — сделать то же для Replit: превратить AI-реферальный трафик в один из крупнейших источников новых пользователей, поддерживать рост традиционного поиска и сделать Replit платформой, которую AI-ассистенты рекомендуют всем, кто хочет создавать ПО. Replit движется быстро: непрерывные релизы, постоянные эксперименты. Нужен человек, который thrives в такой среде: частично стратег, частично оператор, частично исследователь канала, который меняется каждый месяц. Что нужно делать - Владеть стратегией AEO/GEO: определить, где Replit должен появляться в ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity и Google AI Overviews, для каких запросов и покупательских интентов, и создать плейбук для победы в этих ответах. Устанавливать цели, планировать дорожную карту и защищать стратегию данными. - Завоевывать цитирования в открытом вебе: LLM цитируют то, чему доверяют: треды Reddit, видео на YouTube, авторитетные публикации, контент сообществ и хорошо структурированные собственные страницы. Создавать долгосрочные программы на каждой из этих поверхностей, понимать период полураспада AI-цитирования и поддерживать позиции Replit при переобучении моделей и изменении систем поиска. - Управлять SEO от начала до конца: стратегия ключевых слов, оптимизация страниц, техническое SEO и контентный органический рост в партнёрстве с руководителем Web. Защищать и развивать поисковый капитал во время крупного редизайна сайта, координировать с командой платного поиска покрытие ключевых слов. - Создавать контент-движок: производить и направлять контент, рассчитанный на два типа читателей одновременно: LLM-краулеры и людей. Блоги, страницы сравнений, видео и структурированные ресурсы, создаваемые в объёме с помощью AI-ассистированных процессов и удерживаемые на высоком уровне качества. Основная человеческая работа здесь — суждение: стратегия, редакционное качество и дистрибуция. - Настроить измерение: создать отчётность для канала без идеальной атрибуции: AI-реферальный трафик, доля голоса в AI-ответах, отслеживание цитирований и последующие регистрации и выручка. Проводить контролируемые эксперименты, выявлять, что реально влияет на цитирования, и обучать остальную компанию. - Управлять агентствами и инструментами: владеть отношениями с агентствами и вендорами в области поиска и AI-видимости, а также стеком инструментов для отслеживания и производства. Составлять брифы, держать планку качества и решать, что остаётся внутри компании. Требования - 5+ лет в SEO, органическом росте или контентном привлечении (желательно в SaaS, технологических или разработческих компаниях), включая практическую работу с AEO/GEO в течение последнего года. - Подтверждённые результаты: рост AI-реферального трафика, выигранные цитирования, изменённые позиции и описание того, как вы это измеряли. - Техническое понимание SEO: исследование ключевых слов, краулинг, индексация, структурированные данные, архитектура сайта, анализ логов. - Понимание того, как LLM на самом деле извлекают и цитируют источники, и как это различается между ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity. - Умение ясно и быстро писать, способность направлять людей, агентства и AI-инструменты на создание контента, который получает цитирования. - Аналитические способности для создания достоверных измерений в быстро меняющемся канале, связывая органическую видимость с трафиком, регистрациями, принятием продукта и выручкой. - Умение работать с инженерными, продуктовыми, контентными и аналитическими стейкхолдерами для быстрого внедрения изменений. - Любовь к созданию с нуля: фреймворки, процессы, стратегия. - Мышление основателя: вы видите пробелы и заполняете их, действуете быстро и не ждёте, пока кто-то другой определит плейбук. - Совместный подход без большого эго и готовность вникать в детали. Будет плюсом - Превращение AI-ответов в основной канал привлечения в PLG, потребительской или разработческой компании. - Глубокое понимание Reddit: как работают сообщества и как заслужить там доверие. - Опыт ведения YouTube как органического канала обнаружения. - Практическая работа с инструментами AI-видимости и отслеживания цитирований (Profound, Peec, Ahrefs Brand Radar или аналоги). - Программный SEO в значимом масштабе. - Вы создавали с помощью Replit или других AI-инструментов для создания и понимаете наших пользователей из первых рук. - Опыт управления SEO/AEO-агентствами и фракционными специалистами. Условия - Конкурентная зарплата и опционы. - Программа 401(k) с матчем 4% (только для США). - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни. - Страхование краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, медицинский и по уходу за родственником. - Гибкий график отпусков (FTO) + праздники. - Компенсация транспортных расходов (для офиса и только для США). - Ежемесячная стипендия на здоровье. - Автономная рабочая среда. - Возмещение расходов на обустройство офиса (только для офиса). - Ежеквартальные командные встречи. - Офисные удобства (только для офиса). О компании Replit — платформа для создания программного обеспечения с помощью агентов, которая позволяет любому человеку создавать приложения на естественном языке. Миссия — сделать программирование более доступным во всём мире. Мы приветствуем уникальные перспективы и опыт, поощряем кандидатов из разных слоёв общества, включая недостаточно представленные и нетрадиционные группы.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Работа на стыке инженерии и продукта: создание функций, развитие ядра CMS, расширение возможностей платформы и участие в AI-функциях. Использование современных AI-инструментов разработки. Самостоятельность, инициативность, работа в команде. Чем предстоит заниматься - Развитие ядра CMS: улучшение производительности, надёжности и developer experience. - Разработка и поддержка расширений и интеграций. - Участие в AI-функциях продукта. - Выявление и исправление проблем на основе мониторинга, обратной связи и продуктового чутья. Задачи и обязанности - Работа в кросс-функциональной автономной команде: поставка функций и улучшений, часто на основе черновых прототипов. - Перевод бизнес-потребностей в технические решения совместно с продуктовой командой, участие в разговорах с клиентами. - Использование AI-инструментов разработки (Cursor, Claude, Codex или аналогичных). - Проактивное выявление и исправление проблем через мониторинг и observability. - Участие в архитектурных решениях для масштабируемости, надёжности и поддерживаемости платформы. - Обмен знаниями, обучение коллег, совместная работа. Ожидания по этапам 1 месяц: онбординг по продукту, стеку, инфраструктуре и видению; знакомство с кодовой базой; первые правки; понимание того, как клиенты используют Hygraph. 3 месяца: уверенная поставка функций и улучшений в продакшен; понимание продукта и архитектуры; вклад идеями, не только кодом; рабочие отношения с тимлидом, PM, дизайнерами и инженерами. 6 месяцев: значимый вклад в продукт и команду; свежие перспективы; повышение стандартов производительности, архитектуры и процессов; команда полагается на вас. Требования - Опыт (обычно от 6 лет) создания и владения продакшен-системами. - Сильные full-stack навыки в JavaScript/TypeScript, глубокий бэкенд-опыт, понимание масштабируемости и производительности (желательно Node.js). - Опыт создания пользовательских интерфейсов, желательно на React. - Опыт разработки хорошо протестированных API на GraphQL. - Уверенное знание реляционных баз данных (особенно PostgreSQL), включая проектирование схем и оптимизацию запросов. - Активное использование AI-инструментов разработки (Claude, Cursor, Codex или аналогичных). - Знакомство с cloud-native разработкой (AWS, GCP). - Опыт работы с мониторингом и observability (New Relic, Datadog или аналогичные). - Готовность к on-call и операционной работе (расследования, инциденты). - Умение работать с неопределённостью: черновые прототипы, меняющиеся требования, неполная информация. - Сильное продуктовое чутьё: понимание «зачем», а не только «как». Будет плюсом - Опыт с Golang. - Знание infrastructure as code (Pulumi, Terraform). - Опыт работы с клиентами или в клиентоориентированных ролях. - Знакомство с headless CMS или контентной инфраструктурой.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании DuckDuckGo — компания в сфере онлайн-защиты, удалённая команда из более чем 300 человек. Основана в 2008 году, прибыльна с 2014 года, годовая выручка превышает 100 млн долларов США. Продукты: браузер для Mac, Windows, iOS и Android, поисковая система, подписка DuckDuckGo, а также приватный ИИ Duck.ai, позволяющий общаться с ChatGPT, Claude и другими ИИ. Культура доверия, инклюзивности и самостоятельного управления проектами: каждый член команды полностью отвечает за свои проекты — от планирования и выполнения до постмортема. Роль и задачи Работа в функциональной команде Data Science. Задачи: улучшение качества поисковой выдачи и ранжирования. Недавние проекты: - Улучшение качества и точности первого этапа ранжирования без потери скорости. - Разработка новых сигналов лексического сопоставления и авторитетности документов. - Расширение поисковых оценок для измерения готовности релевантности и выявления слепых зон ранжирования. - Исследование LLM для генерации признаков и ранжирования. Данные соответствуют строгим стандартам приватности и ограничены, поэтому требуется творческий подход для получения практических выводов в культуре, основанной на фактах, где количественная строгость является базовым уровнем. Требования - Опыт работы в Data Science от 10 лет, из них от 2 лет на уровне Staff, Principal или Director. - Опыт руководства сложными проектами от планирования до продакшена с минимальным руководством. - Умение консультировать других по сложным задачам data science. - Способность разрабатывать стратегии для неоднозначных задач и превращать их в серию чётко определённых проектов. - Практический опыт внедрения ML в продакшен, разработки NLP-решений и использования AI-ассистированной разработки. - Написание продакшен-кода на Python или аналогичном высокоуровневом языке. - Продвинутые навыки SQL и оптимизации запросов. - Эффективное взаимодействие с продуктовыми командами и вклад в общую производительность команды. Предпочтительно: - Опыт реализации поисковых проектов (ранжирование, поиск или индексация) от планирования до продакшена. - Опыт работы с масштабной поисковой инфраструктурой (например, Vespa, Elasticsearch, OpenSearch или Solr). Условия - Зарплата: 222 033 доллара США в год и опционы на акции. Компенсация одинакова для профессиональных уровней независимо от географического расположения или команды. Уровень компенсации прозрачен внутри организации. - Право на медицинские льготы от компании ограничено сотрудниками, находящимися в США; не распространяется на сотрудников в других странах (например, Канада или Великобритания). - Поддержка благополучия: оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, обустройство офиса, надбавка на коворкинг. - Требуется участие в видеоконференциях с включённой камерой. - Ожидаются поездки минимум два раза в год: на общую встречу команды и на командный ретрит (каждый по 4–5 дней). Посещение настоятельно рекомендуется. - Гибкий график без фиксированных часов, но в среднем полная занятость 40 часов в неделю. - Успешный кандидат должен пройти проверку биографии (background check) как условие присоединения к команде.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания Luxury Presence — AI-платформа роста для сферы недвижимости. Компания поддерживается Bessemer Venture Partners и другими ведущими инвесторами, находится на стадии Series C и достигла $100 млн годовой повторяющейся выручки. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% из топ-100 агентов WSJ Real Trends в США, используют платформу для ведения и развития бизнеса. О роли Мы не просто используем ИИ. Мы создаем с его помощью, внедряем и мыслим с ним. Благодаря щедрому бюджету на токены наши инженеры ежедневно используют ИИ-агентов для написания, ревью и выкладки production-кода. Мы движемся к миру, где люди проектируют системы, а ИИ их создает, и мы уже далеко продвинулись на этом пути. Мы ищем hands-on инженерного менеджера для руководства командой Maps & Search. Эта команда владеет опытом поиска жилья на веб- и мобильных платформах. Это одна из самых заметных и высоконагруженных поверхностей — только поисковый сервис обрабатывает миллиард запросов в месяц. Это роль для менеджера, который ведет за собой: кто по-прежнему работает в терминале с ИИ, имеет сильные мнения о том, как ИИ меняет SDLC, и хочет усилить небольшую, опытную, дополненную ИИ команду. Вы будете задавать техническое направление, оставаться близко к коду и помогать команде стабильно достигать результатов. Задачи - Руководить и развивать команду Maps & Search. - Отвечать за найм, онбординг, коучинг, 1:1, прямую обратную связь и карьерное развитие. - Относиться к менеджменту как к ремеслу и строить здоровую высокоэффективную команду, которая выпускает значимые изменения. - Оставаться hands-on: вносить непосредственный вклад — код-ревью, дизайн-ревью, архитектура, сложная отладка — и сохранять техническую компетентность для принятия взвешенных решений по компромиссам. - Владеть и масштабировать высоконагруженную поисковую платформу. - Управлять архитектурой, релевантностью, задержкой и надежностью системы поиска недвижимости, обрабатывающей около 1 млрд запросов в месяц и сотни миллионов объявлений. - Обеспечивать первоклассный опыт поиска жилья: владеть основным процессом обнаружения жилья на веб- и мобильных платформах — улучшать вовлеченность, конверсию лидов и рабочие процессы агентов, сохраняя быстрые и отзывчивые взаимодействия в масштабе. - Продвигать поиск на основе ИИ: сотрудничать с командами для внедрения LLM и интеллектуального ранжирования в поиск и пользовательские процессы, улучшая то, как покупатели и агенты находят, фильтруют и взаимодействуют с объявлениями. - Формировать дорожную карту совместно с продуктом и дизайном: определять, что и зачем мы строим, а не только как. Переводить потребности пользователей и бизнес-цели в четкий технический план и отвечать за поставку от начала до конца — планирование, качество, надежность и реагирование на инциденты. Требования Качества: - Вы ведете за собой: остаетесь близко к коду и пользуетесь техническим уважением, относитесь к менеджменту как к ремеслу — развиваете инженеров, даете четкую обратную связь и строите команду, которая выпускает продукты. - Вы уже ежедневно работаете с ИИ: используете ИИ как ключевую часть рабочего процесса, а не как новинку — и ожидаете того же от команды. - У вас есть сильные, но гибкие мнения о том, как ИИ меняет архитектуру ПО, структуру команды и инженерную культуру. - Вы мыслите системами: связываете технические решения с результатами для клиентов и бизнес-ценностью. - Вы четко и прямо общаетесь: можете объяснять сложные компромиссы продукту, дизайну и руководителям. - Вас заряжает неопределенность и скорость: вы процветаете в быстрорастущей компании, где дорожная карта развивается, а ответственность реальна. - Вам нравится веселиться на работе: мы серьезно относимся к своему делу, но не к себе. Мы празднуем победы, шутим и получаем удовольствие от совместной работы. Навыки и опыт: - 8+ лет профессионального опыта в разработке ПО, включая значительное время на senior или staff-уровне, плюс 2+ года управления инженерными командами. - Опыт в поиске: вы работали с системами поиска, релевантности, ранжирования или поиска информации. Не обязательно именно OpenSearch или Elasticsearch, но вы понимаете, как работает поиск и как его улучшить. - Глубокая экспертиза в TypeScript, Node.js и React, с full-stack пониманием для рассмотрения всего пути запроса от UI до данных. - Опыт проектирования и эксплуатации масштабируемых микросервисных архитектур в cloud-native средах (предпочтительно AWS). - Сильное понимание GraphQL, событийных систем (Kafka) и баз данных (PostgreSQL, OpenSearch). - Подтвержденный опыт работы с высоконагруженными, низколатентными production-системами в масштабе — SLO, реагирование на инциденты и планирование мощностей должны быть привычными. - Опыт руководства значимыми инициативами от концепции до production в SaaS-среде. Технологический стек - Frontend: React, Tailwind, Apollo - Backend: Node.js / TypeScript микросервисы - Данные: PostgreSQL, OpenSearch - Инфраструктура: AWS, Kubernetes, Lambda - Обмен сообщениями: Kafka, Redis