Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

ML-инженер (NLP, Авто.ру) Компания Т-Банк Формат работы и уровень Удалённая работа или офис, middle/senior Обязанности - Разрабатывать и обучать модели машинного обучения, включая генераторы кандидатов - Улучшать модели оценки стоимости автомобилей - Разрабатывать решения для антифрода и модерации контента - Подготавливать и трансформировать данные для обучения и продакшена моделей - Упаковывать модели в сервисы и внедрять их в продакшен Требования - Опыт оркестрации ML‑пайплайнов с помощью Airflow или Luigi - Умение программировать на Python или C++ - Умение работать с SQL и NoSQL для подготовки и трансформации данных - Умение разворачивать решения в виде микросервисов с использованием FastAPI, gRPC или Docker - Хорошие теоретические знания в области машинного обучения - Понимание устройства и принципов работы одного из ML‑фреймворков или библиотек, например CatBoost или PyTorch

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Python-разработчик в команду запуска внутренних AI-сервисов Удалённая работа, уровень Middle/Senior Компания: Т-Банк Обязанности - Запускать и развивать сервисы, которые основаны на ML-моделях и LLM. - Работать над проектами от идеи до продакшена: анализировать потребности, проектировать архитектуру, разрабатывать и внедрять проекты. - Интегрировать модели в удобные для сотрудников интерфейсы. - Вместе с командой влиять на технические решения и стандарты, внедрять лучшие практики. Требования - Опыт работы с Python 3. - Умение работать с FastAPI и базами данных (PostgreSQL), контейнерами в Docker и кластерами Kubernetes. - Навык написания тестов на Pytest. - Интерес к погружению в мир ML. - Самостоятельность и готовность нести ответственность за проект.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python developer [Trust & Safety] Компания: Wildberries Формат работы: удаленка Обязанности - Разрабатывать микросервисы и пайплайны обработки данных на Python. - Внедрять разрабатываемые DS специалистами ML-модели в продукты команды (продуктивизация). - Создавать отказоустойчивые интеграции с внешними и внутренними провайдерами данных. - Покрывать код тестами, метриками и создавать технические дэшборды. - Следовать единым подходам к созданию сервисов и обеспечению их наблюдаемости (observability). - Выстраивать процессы взаимодействия ML и Dev части команды для уменьшения TTM. Требования - Имеете опыт коммерческой разработки на Python от 3-х лет. - Опытны в создании веб-сервисов (FastAPI). - Знаете основы ООП, SOLID, шаблоны проектирования, умеете писать чистый, поддерживаемый код. - Понимаете принципы CI/CD и имеете практический опыт работы с Gitlab CI/CD. - Имеете опыт работы с K8s для развёртывания приложений.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python-developer / AI developer в Sance.AI Локация: удаленка Зарплата: 120 000 – 150 000 ₽ Опыт работы: от 1.5 лет О компании - Sance.AI — платформа ИИ-автоматизаций воронки продаж и поддержки для корпоративных заказчиков. - Призёры Yandex AI Startup Lab и Conversation AI. - Наш сайт с техническим описанием продукта. Задачи - Работать над повышением стабильности и улучшением производительности платформы - Сопровождать клиентские запуски совместно с клиентским менеджером и заказчиком - Разрабатывать новые интеграции и дорабатывать функционал - Создавать и настраивать автоматизации на платформе - Разбирать тикеты и фиксить баги Требования - Хорошее знание современного Python (фреймворки не принципиальны) - Опыт разработки функционала, связанного с LLM: знакомство с OpenAI API, принципами составления промптов, tool calling, prompt caching, RAG и прочим - Умение использовать ИИ в работе: составлять требования, проверять, тестировать, а не просто делать одиночные запросы - Опыт работы с API и интеграциями в основных российских CRM (AmoCRM, Bitrix24 и подобных) - Проактивность, готовность продолжать учиться новому и внедрять лучшие практики в работу Будет плюсом - Наличие pet-проектов, связанных с LLM/AI - Хорошее знание SQL и PostgreSQL / Clickhouse - Техническое образование - Опыт работы в небольших командах / стартапах Условия - Работа в быстрорастущем стартапе, что подразумевает максимально разнообразные задачи и быстрый рост.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Junior

Младший Python разработчик, Отдел разработки аналитических инструментов и управления данными Компания: OZON Уровень: Junior Формат работы: удалённая работа или офис Задачи: - Внедрение AI-инструментов, агентов и сценарных ботов в продукты и сервисы. - Разработка микросервисов для обработки данных. - Проектирование и оптимизация ETL-процессов. - Поддержка и развитие потоковых и пакетных систем обработки данных. - Повышение производительности, отказоустойчивости и масштабируемости существующих решений. - Интеграция различных систем и источников данных. - Автоматизация мониторинга и системы алертинга. Требования: - Опыт работы с данными и их трансформацией с использованием SQL (ClickHouse, PostgreSQL, Vertica, Trino и другие). - Уверенное знание Python. - Опыт работы с инструментами оркестрации процессов (Airflow). - Понимание архитектуры и принципов построения ETL-пайплайнов.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

LLMOps Компания KODE Локация Калининград Формат работы Удалённая работа, гибрид, офис Занятость Полная Зарплата от 170 000 до 230 000 gross Особенности найма - 2 этапа интервью Задачи - Развертывание, сопровождение и обновление LLM-инференс платформ (vLLM, SGLang, Ollama) - Эксплуатация и развитие AI-платформы в Kubernetes, включая масштабирование и управление GPU-ресурсами - Настройка AI Gateway (LiteLLM): маршрутизация запросов, API-ключи, квоты, лимиты и политики доступа - Оптимизация производительности inference: batching, KV Cache, semantic cache, снижение latency и стоимости инференса - Настройка мониторинга, логирования и трассировки (OpenTelemetry, Langfuse, Signoz, Prometheus/Grafana) - Автоматизация CI/CD процессов для инфраструктуры и моделей, поддержка GitOps-подхода - Интеграция и сопровождение сервисов памяти, векторных хранилищ и компонентов RAG/Agentic AI - Диагностика и устранение инцидентов, обеспечение стабильности и высокой доступности LLM-платформы Требования - Опыт в роли DevOps от 3 лет - Опыт администрирования Kubernetes в production, Docker, Helm, понимание GitOps-подходов - Опыт эксплуатации LLM inference-серверов (vLLM, SGLang, Ollama или TGI) и понимание их архитектуры - Хорошее понимание принципов работы LLM: токены, KV Cache, batching, streaming, квантование, RAG - Практический опыт работы с GPU (NVIDIA/CUDA), распределением ресурсов и оптимизацией производительности - Опыт настройки мониторинга и observability (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Signoz/Langfuse) - Уверенные знания Linux, Docker, сетевого взаимодействия и диагностики инфраструктурных проблем - Навыки автоматизации на Python и работы с CI/CD (GitLab CI/GitHub Actions) - Опыт работы с Redis, PostgreSQL и API-шлюзами Будет плюсом - Знание LiteLLM, KEDA, Qdrant/Milvus

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Инженер по инфраструктуре сетевых сервисов (DevOps/SRE) ЗП: от 4000 до 8000 $ Быстрорастущий VPN-сервис с аудиторией в несколько сотен тысяч пользователей активно масштабируется и ищет сильного DevOps/SRE для развития проекта. Чем предстоит заниматься: - Администрировать и развивать Linux-инфраструктуру - Настраивать и оптимизировать сетевой стек - Писать production-коды на GO и Python - Работать с сетевыми протоколами, поддерживать и развивать распределенную инфраструктуру доставки и маршрутизации трафика Ожидания от кандидата: - Опыт работы в VPN-сервисах - Уверенное администрирование Ubuntu - Опыт работы с systemd (юниты, зависимости, hot-reload сервисов), netplan, journald, logrotate - Настройка и оптимизация сетевого стека Linux через sysctl (буферы, conntrack, очереди NIC), настройка IPv4/IPv6, swap - Опыт написания идемпотентных Bash-скриптов - Уверенная работа по SSH с большим количеством серверов - Опыт реализации безопасных деплоев и green-blue updates - Глубокое понимание TCP/UDP, TLS (SNI, ALPN, handshake на уровне пакетов), HTTP/1.1–HTTP/2, WebSocket - Экспертное знание DNS - Опыт построения DNS Load Balancing - Опыт работы с CDN, nginx Reverse Proxy, TLS-терминацией, проксированием WebSocket, fallback-страницами и health-check - Уверенный опыт разработки на Go (concurrency, тестирование, работа с сетевым стеком) - Опыт разработки на Python (FastAPI, слоистая архитектура) - Уверенный технический стек (SQLAlchemy, Alembic, pytest (unit и e2e), генерация конфигураций из YAML-деклараций) - Опыт работы с Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose - Навыки диагностики production-инцидентов с использованием tcpdump, dig, ss, iproute2 - Ежедневное использование AI-инструментов в разработке, автоматизации и инженерных задачах Мы предлагаем: - Полностью Remote, full-time 5/2 - Конкурентную заработную плату - Полностью оплачиваемый испытательный срок (1 месяц) - Возможность напрямую влиять на архитектуру продукта и принимать ключевые технические решения - Работу в небольшой сильной команде без бюрократии и долгих согласований

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

DevOps-инженер О компании: Группа Компаний «Фурштат Поволжье Групп» (ломбардный бизнес, ювелирный ритейл, недвижимость). Локация: Санкт-Петербург, станция метро «Площадь Восстания». Формат работы: гибридный (офис и удалёнка), обязательно нахождение в Санкт-Петербурге. Доступ к мощному железу (GPU NVIDIA). Занятость: полная. Зарплата: - Оплата фиксированная за этапы или проектная. - Бюджет от 300 000 руб. за реализацию базовой инфраструктуры. - Поэтапная оплата за каждый внедрённый модуль (IaC, RAG, Data Pipeline, n8n). - Уровень Middle+: 200 000 — 280 000 руб. - Уровень Senior/Architect: 300 000 — 400 000+ руб. Особенности найма: работа строго с ИП или самозанятыми, обязательное подписание NDA. Задачи - AI & RAG: развертывание локальных моделей (Ollama, vLLM), настройка векторных БД (Qdrant/Milvus), интеграция «тяжёлых» моделей для обучения локальных. - Data Pipeline: настройка пайплайнов для OCR (распознавание документов), очистки данных и векторизации. - Integration: настройка n8n, автоматизация взаимодействия с клиентами. - Security: обеспечение сетевой безопасности. Требования - Опыт работы DevOps/System Architect от 3 лет. - Уверенный стек: Linux, Docker, Python. - Практический опыт работы с LLM (развертывание, квантование, RAG). - Понимание того, как работают API.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

C Developer, удаленно Мы разрабатываем продукты, которые привлекают пользователей и способствуют эффективному достижению бизнес-целей. Наши ключевые направления: Development, IT, AI, Marketing, Project Management, Product Management. В связи с динамичным развитием и расширением бизнеса мы ищем C Developer для работы в команде профессионалов над интересными и инновационными проектами. Обязанности - Работа в команде над проектами компании и проектами клиентов - Развитие продуктов компании и участие в создании продуктов с нуля Требования - Уверенное владение C и .NET 8 - Опыт работы с ASP.NET Core (3+ года) - Знание принципов асинхронного программирования - Опыт работы с REST API - Понимание протоколов SIP и RTP - Опыт работы с потоковым аудио - Опыт использования JSON для конфигурации приложений - Умение работать с внешними API и webhook'ами Желательно - Опыт интеграции с Asterisk или другими IP-АТС - Знакомство с библиотекой SIPSorcery - Опыт работы с NAudio или аналогичными аудио-библиотеками - Навыки отладки сетевых протоколов - Базовые знания Python (для интеграции с ML-сервисами) - Опыт разработки систем распознавания голоса или их интеграции - Навыки работы с Telegram API - Знание Docker и контейнеризации

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Data Scientist, Логистика и операционные процессы Компания: OZON Формат: удаленная работа Уровень: middle Задачи - Анализировать опоздания и «плохо построенные» маршруты. - Писать промышленный код и выводить его в продакшн. - Общаться с заказчиком, формализовывать требования. - Креативить, предлагать новые идеи. Требования - Уверенное знание Python и стандартных библиотек для Data Science. - Знание хотя бы одного диалекта SQL (предпочтительно PostgreSQL). - Знание основ машинного обучения и задач дискретной оптимизации. - Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Старший бэкенд-разработчик в команду Quality Компания: Авито Формат работы: удалёнка Задачи - Построить единую платформу для работы AI-агентов в рамках кластера — от концепции до внедрения - Разработать инструменты наблюдаемости, оценки качества и проводить исследования, чтобы понимать, какие подходы, фреймворки и технологии работают в реальных сценариях - Внедрять архитектурные решения для ключевых инициатив в области GenAI, обеспечивая масштабируемость, надёжность и эффективность Требования - Опыт разработки на Python/Go - Глубокое понимание ограничений LLM: контекстные окна, галлюцинации, задержки и стоимость — и умение проектировать решения с учётом этих факторов - Опыт построения RAG-пайплайнов на realtime данных - Понимание архитектурных выборов: когда использовать harness, а когда — framework (Claude Code, Dify, n8n и др.), и как правильно подбирать модель под задачу - Умение считать token economics: оптимизировать маршрутизацию моделей, кешировать промпты, оценивать ROI on-prem решений - Опыт проведения бенчмаркинга AI-агентов с помощью precision/recall, LLM-as-judge и A/B-тестов на production-данных - Способность автономно вести квартальные проекты «под ключ» — от постановки цели до сдачи результата

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания Мегафон Название вакансии Python разработчик цифровых продуктов Локация и формат работы Москва, офис Задачи - Разрабатывать сервисы под NLP и LLM - Разрабатывать AI-тренажеры, работа с RAG, интеграция с голосовым движком (ASR/TTS) - Проводить PoC по новым инициативам - Проводить code review Требования - Уверенные знания Python - Стек: FastAPI, asyncio, PostgreSQL, Redis, Docker/Kubernetes - Опыт работы с RAG, векторными БД (Milvus, Chroma) - Умение писать тесты (pytest) и проектировать отказоустойчивые API - Опыт разработки телеграм и макс ботов (библиотеки maxapi, aiogram) - Опыт работы с ASR/TTS - Знание инфраструктуры ML (Triton Inference Server, локальные LLM) - Опыт проектирования или работы с AI платформами - Опыт работы в кросс-функциональных командах с DS и DevOps

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Вакансии прошедшей недели Junior/Junior+ - Junior Python-разработчик (Технологические сервисы), Сбер (офис) - Младший Python разработчик, Отдел разработки аналитических инструментов и управления данными, OZON (удаленка) - Junior Python Developer [Маркетолог], МТС (офис) Middle/Middle+ - Data Scientist middle/senior, X5 Tech (офис) - ML-инженер (NLP, Авто.ру), Т-Банк (удаленка, офис) - Разработчик на Python, Яндекс (гибрид) Senior/Head - Python-разработчик, Иви (гибрид) - SDET / AQA Python, Arenadata (удаленка) - Ведущий Python-разработчик, Лига Цифровой Экономики (удаленка)

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Компания: ВкусВилл Backend Developer (Middle/Senior) — Москва Чем предстоит заниматься - Разрабатывать и поддерживать высоконагруженный бэкенд корпоративного портала на Python и FastAPI (async/await, dependency injection, middleware). - Проектировать схемы и работать с PostgreSQL (SQL) и MongoDB (NoSQL), а также с объектными хранилищами (S3). Интегрировать локальные LLM, работать с векторным хранилищем Qdrant и поисковым движком OpenSearch. - Настраивать инструменты наблюдаемости (OTEL, Jaeger, Prometheus, Grafana) для отладки распределённых систем. - Работать с Docker, Nginx, настраивать CI/CD пайплайны в GitLab. - Проектировать отказоустойчивые API, участвовать в Code Review, поддерживать высокий стандарт качества кода. Требования - Ключевой стек: Python, FastAPI, PostgreSQL, MongoDB, AI/LLM, Qdrant. - Core: глубокое знание Python и фреймворка FastAPI: async/await, dependency injection, middleware. - Базы данных: опыт проектирования схем и работы с PostgreSQL, SQL и MongoDB NoSQL, знание объектных хранилищ S3. - AI & Search: опыт интеграции локальных LLM, работы с векторными хранилищами Qdrant и поисковыми движками OpenSearch. - Наблюдаемость: опыт настройки и использования инструментов мониторинга OTEL, Jaeger, Prometheus, Grafana для отладки распределённых систем. - DevOps: уверенная работа с Docker, Nginx, настройка CI/CD пайплайнов в GitLab. - Уровень: Middle от 3 лет, Senior от 5 лет; умение проектировать отказоустойчивые API.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python-разработчик Компания: Лоция Миссия: Спроектировать и внедрить экосистему для комплексного управления большими языковыми моделями (LLM). Стек: Python (FastAPI), AsyncIO, Postgres, Redis, Kafka, Qdrant, Pytest. Чем предстоит заниматься: - самостоятельная разработка функционала платформы на Python; - тестирование нового функционала; - самостоятельное участие в процессах и решение средних и сложных задач; - анализ ТЗ и согласование планов выполнения работ для текущих задач; - обнаружение дефектов и повышение качества программного продукта. Чего мы ждем от тебя: - опыт коммерческой разработки бэкенд-разработчиком - от 4-х лет; - опыт разработки решений в монолитной и микросервисных архитектурах; - понимание принципов взаимодействия с LLM, MCP-серверами; - опыт работы с реляционными БД и SQL, векторными базами данных; - опыт работы с FastApi; - опыт работы с системами управления версиями GIT; - базовые знания и опыт работы с системами Continuous Integration; - проактивность при выполнении рабочих обязанностей; - развитые коммуникационные навыки. Будет огромным плюсом: - опыт разработки AI-агентов, использования протокола A2A.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Python Developer (LLM, Москва) Компания: Bell Integrator Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет - Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+) - Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP) - Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow - Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду - Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре - Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL) - Опыт написания unit-тестов - Опыт разработки асинхронных приложений на Python - Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile - Важно: Опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться Задачи - Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM - Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI - Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов - Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов - Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний - Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода - Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки - Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями - Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков Условия - Возможность участия в интересном проекте - Возможность профессионального и карьерного роста в компании - Опыт работы в команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Удаленный формат работы, офисный формат в Москве

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Разработчик Python Компания: МТС Финтех Локация: Москва, офис Обязанности: - разработка и поддержка DAG в Apache Airflow - работа со скорингом (расчет стратегий взыскания клиентов) - программирование на Python (основной язык) - оптимизация запросов и работа с Oracle (SQL, хранимые процедуры) - поддержка и сопровождение выгруженных DAG - участие в разработке и применении моделей (машинное обучение, сегментация клиентов) - проведение код-ревью - самостоятельное проведение аналитики (в команде нет системных аналитиков) Требования: - Python – уверенное коммерческое программирование - Airflow – создание DAG, опыт работы - Oracle – SQL на уровне оптимизации запросов, хранимые процедуры - Linux – базовые навыки (собрать образ, решить задачу без DevOps) - Kubernetes – опыт работы - Middle: ~2–3 года коммерческой разработки на Python - релевантный опыт с Airflow желательно 2–3 года - опыт именно оптимизации запросов в Oracle, а не просто написания простых запросов

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys Компания: X5 Tech Обязанности: - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Требования: - Знание Python - Опыт работы в рекомендательных системах/поиске - Опыт работы в роли mle/ds от 5 лет - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком - Опыт работы с docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow - Наличие опыта вывода разработанных решений в прод

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Junior

Младший Python разработчик в OZON, Отдел разработки аналитических инструментов и управления данными Формат работы: удалённая работа или офис. Уровень: Junior. Задачи - Внедрять AI-инструменты, агентов и сценарных ботов в продукты и сервисы. - Разрабатывать микросервисы для обработки данных. - Проектировать и оптимизировать ETL-процессы. - Поддерживать и развивать потоковые и пакетные системы обработки данных. - Повышать производительность, отказоустойчивость и масштабируемость существующих решений. - Интегрировать различные системы и источники данных. - Автоматизировать мониторинг и систему алертинга. Требования - Опыт работы с данными и их трансформацией с использованием SQL (ClickHouse, PostgreSQL, Vertica, Trino и другие). - Уверенное знание Python. - Опыт работы с инструментами оркестрации процессов (Airflow). - Понимание архитектуры и принципов построения ETL-пайплайнов.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior / Middle

Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs] Компания: МТС Чем предстоит заниматься - Проектировать микросервисы и API (REST/gRPC) - Создавать RAG и AI-агенты: разрабатывать системы генерации ответов на основе документов, цепочек рассуждений и логики Tool Calling (LangChain/LangGraph/LlamaIndex) - Работать с данными и текстом: парсинг, очистка и чанкинг текстов, извлечение сущностей (NER), классификация, реализация гибридного семантического и полнотекстового поиска - Проектировать базы данных: работать с реляционными (PostgreSQL), векторными (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми (Neo4j) базами под задачи GraphRAG - Заниматься оптимизацией производительности, покрытием кода тестами (Pytest), написанием асинхронного кода на Python (FastAPI/Django) - Проводить code review и контейнеризацию приложений (Docker) Что мы ожидаем - Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет для выпускников профильных факультетов ведущих вузов (МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ, ИТМО, МГТУ им. Баумана, СПбГУ, МИФИ) или от 3 лет для кандидатов с другим образованием - Уверенное знание Python, асинхронного программирования, веб-фреймворков (FastAPI) и принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST, Swagger, gRPC) - Практический опыт работы с LangChain, LlamaIndex, LangGraph, современными LLM (GPT, open-source модели) и фреймворками для создания AI-агентов - Опыт обработки и классификации документов различных форматов (PDF, сканы), извлечения сущностей (NER, гибридный поиск) с использованием Transformers, BERT, SpaCy, Natasha - Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL), NoSQL/кэшированием (Redis), векторными БД (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми системами (Neo4j) - Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka) - Владение инструментами контейнеризации и CI/CD (Docker, Git, S3) - Понимание полного жизненного цикла разработки ПО (SDLC) - Опыт работы по ТЗ с чтением схем (UML, BPMN)

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Стажировка / Junior

Junior Python-разработчик (стажировка) Локация: Москва Формат работы: офис Компания: Сбер Обязанности - разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы - исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) для автоматизации задач разработки и бизнес-процессов - участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM (совместно с командой) - проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - документирование результатов исследований и подготовка рекомендаций - участие в Code Review - работа в Agile-команде: участие в стендапах, спринтах и ретроспективах Требования - базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - понимание Git (коммиты, ветки, PR) - основы SOLID и паттернов проектирования - знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - понимание SQL (простые запросы) и принципов БД - общее представление о CI/CD (Jenkins) и сетевых протоколах - понимание принципов работы LLM (на уровне концепций), опыт использования AI‑CLI (Claude Code, Codex и др. — достаточно пробовал)

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Python Developer Компания: Сбер Локация: Москва Формат: офис Уровень: senior Задачи - проектировать архитектуру микросервисных систем и интеграций - разрабатывать высоконагруженные сервисы на Python - проектировать и разрабатывать API (REST, gRPC) - работать с асинхронными и event-driven подходами (Kafka) - обеспечивать отказоустойчивость, масштабируемость и наблюдаемость сервисов - оптимизировать производительность и работать с узкими местами - участвовать в code review и развитии инженерных практик команды Требования - опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет - опыт проектирования и разработки микросервисной архитектуры - навык разработки высоконагруженных и отказоустойчивых систем - уверенное знание PostgreSQL/Redis (индексы, транзакции, оптимизация) - опыт работы с Kafka или другими брокерами сообщений, а также разработки асинхронных приложений - понимание CI/CD процессов и практик - опыт работы с Kubernetes/OpenShift

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

Стажёр AI разработчик в дирекцию развития казначейства Компания: Альфа-Банк Город: Москва Формат работы: гибрид Обязанности - Участвовать в разработке ИИ-агента - Взаимодействовать в составе команды со специалистами по анализу данных и специалистами по развитию инфраструктуры - Проводить функциональное тестирование - Работать в Jira и Confluence Требования - Понимание общих принципов реляционных баз данных (таблица данных, первичный и внешний ключи, индексы, связи между таблицами) - Продвинутое знание MS Excel, SQL, Python - Наличие представления об основных банковских продуктах - Наличие интереса к искусственному интеллекту и желание использовать его в личных и стратегических задачах - Будет преимуществом базовое знание системы оркестрации процессов обработки данных Apache Airflow и базовое знание инструментов визуализации Apache Superset

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Разработчик на С++ или Python в Универсальный Поиск Универсальный Поиск — новый подход к структурированию данных и решению задач через Поиск. Мы не ограничиваемся только контентом сервисов Яндекса: Универсальный Поиск ищет по всем сервисам, подходящим под тематику запроса. Наша команда создаёт бэкенд для того, чтобы это стало возможным. Мы постоянно улучшаем качество поиска внутри наших тематик, запрашиваем обратную связь у пользователей, а также ищем новые тематики для развития и зоны роста в уже существующих. Задачи - Разработка компонентов Поиска: написание и оптимизация прикладного кода на C++ в большой микросервисной архитектуре, разработка продуктовых сценариев. - Построение процесса подготовки данных для Поиска: написание Python-кода и SQL-запросов для агрегации данных из множества источников, внедрение метрик качества данных и мониторингов. - Запуск экспериментов и анализ результатов: обучение моделей, оптимизация интерфейсов, анализ влияния изменений на метрики. - Поиск идей для улучшения продуктов: построение новых сценариев внутри Поиска. Требования - Уверенное владение C++ или готовность перейти на него. - Опыт коммерческой разработки на С++ или Python. - Знание классических алгоритмов и структур данных. Будет плюсом - Знакомство с базами данных и языком SQL. - Опыт разработки высоконагруженных систем. - Опыт в ML. Условия - Если для рабочих задач нужно подтянуть язык — компания организует обучение и оплатит 50% стоимости.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

ML-разработчик в команду распознавания речи Наша команда создаёт и совершенствует системы распознавания речи в самых разных приложениях и сервисах Яндекса, в том числе мы работаем с уникальным доменом запросов к голосовому помощнику. Наши модели позволяют выводить Алису в новые регионы: ОАЭ, Саудовскую Аравию, Казахстан. Кроме того, мы решаем множество смежных задач понимания голоса. Мы уже достигли высокого качества распознавания для многих областей и сейчас хотим расширять наши технологии на новые языки. Мы активно развиваем наши подходы и ищем опытного ML-разработчика, который сможет усилить нашу команду. Ценим глубокое понимание ML и DL, а работе со звуком готовы научить. Какие задачи вас ждут: - Расширять технологии на новые языки. Алиса уже работает на множестве языков в разных регионах мира, и на этой позиции главной задачей будет расширить её языковые возможности. - Участвовать в разработке новых проектов. Нужно будет изучать и применять научные публикации, строить гипотезы и проводить эксперименты. - Запускать в продакшн. Нужно будет собирать и анализировать данные для низкоресурсных языков, тренировать большие ASR-модели, внедрять свои результаты в продакшн. Мы ждём, что вы: - Хорошо знакомы с Python и работали с PyTorch - Обладаете опытом в области DL, например в CV или NLP - Имеете базовые навыки в C++ Будет плюсом, если вы: - Работали с DL в области речевых технологий - Внедряли нейросетевые модели в продакшн - Работали с большими данными Почему у нас классно: ДМС Яндекса действует с первого месяца работы. Причём получить плановую или неотложную помощь можно и за рубежом — так что можно не бояться путешествовать.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Team Lead RL в команду гуманоидных роботов Команда робототехники занимается всем, что связано с автономными роботами и роботизированными системами. Мы создаём нейросетевые компоненты для роботов. Вам предстоит стать техлидером в направлении reinforcement learning для автономных гуманоидных и других роботизированных платформ. Мы ищем человека, который умеет соединять исследовательскую глубину, инженерную строгость и продуктовую ответственность. Задачи - Возглавлять команду RL-разработчиков и отвечать за качество технических решений. - Определять, как применять RL в автономных гуманоидных и других роботизированных системах. - Развивать подходы к обучению роботов в симуляции, на синтетических сценариях и на данных с реальных устройств. - Исследовать и внедрять современные RL-подходы для гуманоидной локомоции, whole-body control, motion tracking и long-horizon-задач. Требования - Прекрасно ориентируетесь в RL - Работали с задачами робототехники, локомоции или управления движением - Понимаете специфику обучения в симуляции и переноса моделей на робототехнические платформы - Работали с PyTorch - Программируете на Python Бонусы - Забота о детях яндексоидов: устраиваем детские дни в офисе.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Аналитик-разработчик в группу аналитики поисковых технологий Команда занимается аналитикой ML- и инфраструктурных технологий Яндекс Поиска. От аналитики правильности зависит базовое качество продукта и пользовательский опыт. В рунете больше 100 млн товаров и более 20 млрд предложений об их продаже. Около 10% товаров меняют какую-либо характеристику в течение суток. Вы будете заниматься аналитикой правильности еком-товаров. Задачи - Выстраивание системы метрик От качества метрик зависит, чему научатся ML-модели и как будет развиваться продукт. Используется система офлайн- и онлайн-метрик. Нужно улучшать эту систему: понять область применения, найти недостатки и способы их исправить. - Сбор офлайн-метрик качества базы Сбор learn-датасета для ML-моделей и формирование метрик их качества. Для этого применяются краудсорсинг и GPT-разметка. - Приоритизация задач правильности Полноценно решить задачу правильности для всей товарной базы сложно из-за множества категорий и нюансов. Команда аналитики определяет приоритетные срезы и задачи. Требования - Опыт работы с большими объёмами событийных данных и логами сервисов - Уверенное владение Python и SQL - Знание статистики и теории вероятностей - Способность самостоятельно разбираться в данных, находить проблемы качества и причины аномалий Будет плюсом - Участие и победы в олимпиадах по математике, физике, программированию - Опыт работы с архитектурой аналитических данных продукта (сбор DWH, витрин) - Знание основ ML Мы предлагаем - ДМС с регулярными чекапами и вакцинацией

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Инженер по производительности GPU Мы управляем одним из самых дефицитных и самых дорогих ресурсов компании — графическими процессорами (GPU). Их эффективное использование критически важно для работы ключевых сервисов Яндекса. Наша миссия — обеспечить максимальную отдачу и эффект от каждой GPU-карты. Задачи - Повышение эффективности утилизации GPU - Формировать гипотезы и исследовать способы повышения эффективности утилизации GPU, участвовать в реализации и внедрении наиболее профитных решений. Формировать рекомендации и лучшие практики по повышению производительности. - Оптимизация и профилирование - Находить узкие места в производительности и устранять их с помощью профилировщиков, оптимизировать доступ к памяти, время ожидания и пропускную способность. - Развитие инструментов диагностики - Создавать и улучшать инструменты для быстрого выявления и устранения инфраструктурных проблем, которые влияют на эффективность утилизации, стабильность и скорость GPU-вычислений. - Исследование и внедрение современных решений - Изучать новейшие подходы к организации инфраструктуры для обучения и инференса, оценивать их эффективность и внедрять в проекты. - Анализ архитектуры, тестирование, интеграция - Взаимодействовать с разработчиками, ML-инженерами и системными архитекторами. Участвовать в оценке аппаратных решений и предлагать улучшения для будущих поколений GPU. Требования - Знаете Python и занимались системным программированием - Работали с фреймворком PyTorch - Оптимизировали производительность GPU-приложений и повышали эффективность утилизации GPU - Работали с GPU (NVIDIA) и CUDA - Применяете подходы параллелизации для распределённого инференса или обучения Будет плюсом - Уверенно владеете C/C++ или аналогичными низкоуровневыми языками - Работали с библиотеками RL-обучения для LLM Бонусы Яндекс — это комьюнити. Тут есть и спортивные клубы, и книжный клуб, и киберспортивное сообщество. Это не все бонусы — полный список доступен на сайте.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Лид ML-аналитики в Нейросервисы Мы строим AI-сервисы для бизнеса на базе технологий Яндекса. Среди наших продуктов — Нейроюрист, Алиса Про и Нейросаппорт. Параллельно мы активно развиваем новые направления Нейросейлз и Нейробухгалтер. Ищем лида ML-аналитики, который поможет выстроить сильную функцию аналитики качества AI-сервисов. Задачи - Развитие аналитики качества LLM: поиск способов измерения качества моделей и AI-сценариев, построение системы метрик, улучшение процессов оценки, помощь командам в быстром и безопасном запуске изменений. - Построение процессов ML-аналитики: от ручной разметки и продуктовых исследований до LLM-as-a-judge и автоматических проверок. - Работа с несколькими сервисами одновременно: помощь AI-продуктам (Нейроюристу, Алисе Про, Нейросаппорту, Нейросейлзу и др.), быстрое переключение между задачами, поиск общих паттернов и перенос лучших практик между командами. - Управление командой и её развитие: найм и развитие ML-аналитиков, формирование сильной инженерно-продуктовой культуры вокруг аналитики качества AI. Требования - Опыт руководства аналитиками, ML-аналитиками или quality-направлениями. - Умение строить метрики качества для AI-систем. - Уверенное владение SQL и Python. Будет плюсом - Работа с LLM-as-a-judge, synthetic data или автоматическими evals. - Опыт построения ML-метрик или платформ оценки качества. - Умение работать с AI-ассистентами, RAG-системами или агентами. - Понимание специфики B2B- и enterprise-AI-продуктов. Условия ДМС Яндекса действует с первого месяца работы. Причём получить плановую или неотложную помощь можно и за рубежом — так что можно не бояться путешествовать.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Публикатор: Nelly вакансия MLOps DevOps Python LLM AI MachineLearning Kubernetes Docker CICD PostgreSQL Мы создаем экосистему цифровых сотрудников на базе передовых открытых LLM/VLM-моделей. Наши ИИ-агенты автоматизируют ключевые операционные процессы, напрямую влияя на эффективность и конкурентное преимущество бизнеса наших заказчиков. Компания: Selecty Позиция: MLOps (банк) Уровень дохода: 250-340 к гросс Формат: оформление по ТК РФ Удаленка РФ чем предстоит заниматься: Ты станешь ключевым инженером, который превращает исследовательские прототипы в отказоустойчивую GenOps-фабрику цифровых агентов. Твои задачи: DevOps для AI: Проектирование и развитие самообслуживания CI/CD пайплайнов для внутреннего деплоя AI-агентов и мультиагентных систем. Инференс под управление: Развертывание и оптимизация LLM/VLM в процессе разработки (оптимизация памяти, формирование скорости) с использованием vLLM, Triton Inference Server, SGLang. Надёжность: Обеспечение высокой доступности сервисов, работа с масштабированием горизонтальных подов и управление состоянием агентов. Мониторинг 360°: Внедрение комплексного наблюдения: от стандартных метрик (CPU/GPU, задержка) до конкретных ML-метрик (качество генерации, дрейф данных, оценка тональности ответов). Обязательные требования Опыт вывода LLM-решений в прод. Уверенное владение Python и асинхронным программированием (asyncio). Уверенное владение Kubernetes (Helm, управление кластерами). Знание Gitlab CI, Jenkins и пр Понимание архитектуры RAG-систем, работы embedding-моделей и ранжирования. Умение оптимизировать инференс: квантизация, continuous batching, PagedAttention. Будет плюсом: опыт с графовыми БД и построением мультиагентных систем Технологический стек: Python, FastAPI, langchain/llamaindex/haystack k8s, docker, S3, postgres Опыт работы с векторными и графическими БД. Условия Оформление по ТК РФв в IT-аккредитованную компанию ДМС (включая стоматологию) Компенсация фитнеса Скидки на обучение английскому (Skyeng) Индексация заработной платы Современная техника IT-аккредитация компании