Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Инженер данных Компания: Альфа-Банк Местоположение: Москва Формат работы: гибрид Задачи - Реализация высоконагруженных конвейеров обработки данных для обеспечения надежной и бесперебойной репликации данных из ИТ-систем Банка. - Реализация комплексных задач по подготовке данных в целевых аналитических хранилищах (DataLake, SandBox, FeatureStore) для построения признаков, необходимых для разработки моделей машинного обучения. - Разработка и поддержание в актуальном состоянии документации по разработанному функционалу. - Своевременное отражение статуса выполнения задач в Jira. - Проверка качества кода (код-ревью), написанного инженерами и младшими инженерами данных. Требования - Python — уверенное знание структур данных и алгоритмов, эффективное применение принципов ООП и ФП (Функциональное программирование), опыт написания модульных и интеграционных тестов, знание и опыт применения библиотек обработки и анализа данных — numpy, pandas. - Опыт разработки и внедрения в промышленную эксплуатацию сервисов загрузки и обработки неструктурированных и слабо структурированных данных (текст, xml, json) из внешних источников. - Способность разобраться с API поставщиков данных, используя доступную документацию. - SQL — умение создавать сложные запросы с использованием аналитических оконных функций и использовать инструменты профилирования для оптимизации их производительности, опыт работы с БД Oracle, Postgres, Greenplum. - Уверенное знание и опыт работы с инструментами разработки, планирования и мониторинга рабочих процессов (workflow engines) пакетной обработки данных. - Airflow — опыт разработки сложных, высоконагруженных приложений обработки данных на основе PySpark, уверенное знание настроек Spark и их влияния на производительность приложений Spark.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python Backend Developer Компания: Облако.ру Формат работы: удаленка Обязанности - Проектирование архитектуры решения для высокой доступности и масштабируемости. - Оптимизация производительности. - Code review. - Покрытие кода тестами. - Участие в проектировании новых фич и сервисов. Требования - Опыт коммерческой разработки от 3 лет и разработки 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

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Data Scientist в команду Посуточно Компания: Циан Формат работы: удаленка, офис Стек: - Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch, LightFM, RecFormer) - Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka) - Airflow Задачи: - Развитие алгоритмов ранжирования и рекомендаций для контента вертикали Посутка - Построение и развитие моделей улучшения качества контента - Исследование возможностей внедрения ML и AI в команде - Вместе с продуктовым руководителем вертикали формировать планы и отвечать за результат работы ML моделей Требования: - Опыт работы от 3х лет - Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения - Опыт построения ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR - Опыт использования технологий для работы с большими данными и распределенными системами (Hadoop, Spark, S3) - Знание ML-алгоритмов и применение их на практике - Владение Python и основными ML-фреймворками - Понимание различных моделей монетизации и механизмов управления ликвидности - Прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Главный разработчик Python (Gen AI) Компания: Альфа-Банк Формат работы: удалённо Чем предстоит заниматься - Разработка и развитие backend-компонентов и микросервисов на Python (FastAPI, asyncio). - Разработка и развитие интеграционных решений для взаимодействия с внутренними и внешними сервисами посредством REST API. - Разработка и развитие компонентов, связанных с применением технологий Generative AI и AI-агентов. - Разработка и развитие высоконагруженных сервисов с использованием PostgreSQL, Redis и современных подходов к работе с данными. - Разработка и развитие асинхронных процессов обработки данных и механизмов обмена сообщениями. - Разработка и развитие решений по логированию, мониторингу и наблюдаемости сервисов. - Участие в проектировании архитектуры решений, проработке контрактов взаимодействия между сервисами и выборе технических подходов. - Участие в тестировании разрабатываемого функционала и обеспечении качества кода. - Взаимодействие с командой разработки, аналитиками, архитекторами и QA-инженерами при реализации задач проекта. Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 3-4 лет. - Уверенное знание Python 3.9+. - Опыт разработки микросервисной архитектуры и REST API. - Практический опыт работы с FastAPI, asyncio, aiohttp или httpx. - Опыт работы с PostgreSQL, Redis, SQLAlchemy. - Понимание принципов асинхронного программирования. - Опыт контейнеризации приложений с использованием Docker и понимание основ Kubernetes. - Опыт проектирования и реализации интеграционных решений. - Опыт написания тестов (pytest, unittest, pytest-mock). - Знание подходов к логированию и мониторингу приложений. - Понимание принципов построения высоконагруженных систем.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Кого ищут? 3 специалистов Растущий стартап со штаб-квартирой в Дубае, строят платформу с AI-возможностями для государственных и окологосударственных организаций. В команде ребята из G42 и Meta, есть люди с research и PhD-бэкграундом. Офис рядом с Dubai Internet City и Palm Jumeirah. В оффер входят: UAE visa sponsorship, помощь с переездом и медстраховка. Senior Full-Stack Engineer - TypeScript, React, современный фронтенд плюс бэкенд на Node.js или Express и PostgreSQL. - Много data-rich интерфейсов, аутентификация, безопасность. - В плюс пойдут Next.js App Router, Tailwind, TanStack Query, визуализация через Mapbox GL, deck.gl или Cytoscape, real-time на SSE и WebSockets, тесты в Playwright и Vitest. Backend / Data Engineer - Python с FastAPI или TypeScript с Express. - Владение сервисами, которые связывают фронтенд, AI-агента, базы, identity-системы и внешних поставщиков данных. - Сильный PostgreSQL: схемы, миграции, транзакции, производительность. - Плюс OAuth/OIDC, JWT, RBAC. - Бонусом Snowflake или ClickHouse, геоданные, графовые модели, GCP или AWS, Temporal. Senior QA & AI Evals Engineer - Построение системы качества для детерминированного софта и недетерминированных AI-выходов. - Playwright, pytest, Vitest, Gherkin и BDD, а также оценка LLM через Langfuse с датасетами, метриками и regression gates прямо в CI.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI-разработчик (Python/Go) — автоматизация в AdTech Локация: Удалённо Компания: NDA Зарплата: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования) Занятость: Полная Мы строим инструменты для digital-маркетинга и автоматизации. Код в команде пишем через AI-агенты — Claude Code, Codex и другие. Не в браузерном чате, а в терминале: агент читает кодовую базу, вносит изменения, запускает тесты. Это рабочий процесс, который ускоряет опытного разработчика, а не заменяет его. Ищем программиста с крепким бэкграундом, который уже встроил AI-агенты в свой рабочий процесс и делает за день то, на что раньше уходила неделя. Сфера: Арбитраж трафика Что будете делать - Разрабатывать backend-сервисы, используя Claude Code, Codex или другие AI-агенты для ускорения работы - Проектировать и реализовывать интеграции с внешними API (рекламные сети, трекеры, аналитика, платёжные системы) - Автоматизировать бизнес-процессы — сбор данных, отчётность, мониторинг - Прототипировать решения: от идеи до рабочего MVP за часы - Ревьюить и рефакторить код — как свой, так и сгенерированный агентом - Настраивать окружение для AI-агентов: инструкции, правила, контекст проекта Хард-требования - Python: коммерческий опыт от 2 лет. Уверенное владение asyncio, FastAPI или Flask, SQLAlchemy или аналоги. Понимание GIL, менеджеров контекста, декораторов, генераторов — не на уровне “знаю что это”, а используете в работе - Go (будет серьёзным плюсом): goroutines, channels, стандартная библиотека, понимание concurrency-модели - Базы данных: PostgreSQL или MySQL на уровне написания сложных запросов, понимание индексов, миграций, оптимизации. - Опыт с Redis - API: проектирование и реализация REST API, работа с вебхуками, OAuth, rate limiting. Опыт интеграции с внешними сервисами в продакшене - Git: ветвление, ребейз, черри-пик, решение конфликтов — не гуглите каждый раз - Инфраструктура: Docker на уровне написания и отладки Dockerfile и docker-compose. Базовое понимание CI/CD - Linux: уверенная работа в терминале, дебаг на удалённом сервере, чтение логов Требования по AI-инструментам - Реальный опыт работы с Claude Code, Codex, Cursor, Aider или другими AI-агентами — именно как инструмент в ежедневной разработке - Умение декомпозировать задачу для агента, управлять контекстом, задавать ограничения - Понимание, где агент силён, а где стабильно ошибается — и привычка проверять результат Не подойдёт, если - Вы пришли в программирование через AI и не писали код самостоятельно до появления ChatGPT - Ваш коммерческий опыт меньше 1.5 лет - Вы не можете без подсказки объяснить, чем отличается процесс от потока, зачем нужен индекс в БД или как работает HTTP-запрос на уровне TCP - Ваш опыт с AI — только браузерный чат, без терминальных или IDE-агентов Условия - Удалённо, ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК - Выплаты: от 1200-1500$ в месяц (по результатам собеседования, в дальнейшем возможен рост) - Оплачиваемая стажировка до 2 недель (полная ставка) - Выплаты 1 и 16 числа (USDT BEP-20) - Все расходы на AI-инструменты покрывает компания - Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации)

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Старший AI/ML-инженер в Центр экспертизы enterprise-продаж Мы ищем AI/ML-инженера, который станет техническим лидером направления искусственного интеллекта в нашей команде. Наша команда строит процессы и инфраструктуру, которые напрямую влияют на портфель enterprise-рекламодателей объёмом около 50 млрд рублей в квартал. Вам предстоит вести R&D-разработку и быть основным AI/ML-инженером в нашей команде. Какие задачи вас ждут - Разработка и внедрение AI-агентов: полный цикл создания мультиагентных систем — проектирование логики, выбор оптимальных LLM, создание кастомных навыков и настройка интеграций с внутренними сервисами Яндекса и внешними API. - Развитие ML-модели потенциала клиентов: доработка фичей существующей модели (оценивает денежный потенциал клиента по 400+ параметрам), тестирование гипотез и эксперименты по улучшению точности алгоритма. - Проектирование архитектуры и MLOps-процессов: создание надёжного фундамента для работы моделей, выстраивание пайплайнов данных, упаковка решений в сервисы и обеспечение стабильной работы в продакшне. Мы ждём, что вы - Занимались коммерческой разработкой на Python от трёх лет - Работали с LLM API - Глубоко понимаете принципы работы классического ML - Уверенно работаете с данными, используете SQL, pandas, инструменты визуализации - Обладаете высокой самостоятельностью и готовы брать на себя ответственность за архитектурные решения Будет плюсом - Строили мультиагентные системы - Внедряли LLM-as-a-judge или RAGAS для автоматической оценки качества - Понимаете специфику AdTech или перформанс-маркетинга - Владеете базовыми навыками DevOps Льготы - Ежегодные медицинские чекапы - Йога - Психотерапия

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Аналитик-разработчик в core-команду Независимого Екома Наша цель — помочь пользователям быстро найти и выбрать то, что нужно, и сделать этот опыт приятным. В работе много исследований, тестирования и анализа. Мы изучаем, как пользователи взаимодействуют с продуктом, проверяем гипотезы, внедряем новые алгоритмы и технологии. Еком-сценарии в Поиске — новый подход к выбору товаров в интернете. С помощью технологий и данных мы делаем покупки простыми и удобными. Команда B2C-аналитики строит продукт на основе данных. Задачи - Методология оценки B2C-показателей: создавать систему оценки основных продуктовых и бизнес-метрик, выстраивать инструменты для отслеживания динамики, объяснения изменений и поиска причинно-следственных связей. - Оценка пользовательских сценариев: разрабатывать подходы к систематической оценке сценариев использования продукта, методологии, классификаторы, модели сегментации. - Разработка аналитических инструментов: разрабатывать и развивать общекомандные аналитические инструменты, которые помогут стандартизировать подходы к анализу данных и ускорить решение бизнес-задач. Требования - Проектировали метрики и строили системы их мониторинга - Уверенно владеете Python и SQL - Умеете работать с большими объёмами данных, владеете методами моделирования и декомпозиции - Знаете, как создавать витрины и хранилища данных Будет плюсом - Применяли ML в продуктовой аналитике - Работали с распределёнными системами и инструментами для обработки больших данных - Строили сложные аналитические пайплайны Преимущества - ДМС Яндекса действует с первого месяца работы. Получить плановую или неотложную помощь можно и за рубежом.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Специалист для обеспечения качества AI-платформы, связанной с монетизацией трафика в Telegram на базе AI Обязанности Функциональное тестирование: ручное тестирование релизов и обновлений платформы. Тестирование интеграций: сборка, настройка и проверка клиентских воронок продаж (чат-боты, рассылки, интеграции со сторонними сервисами). Сквозная проверка сценариев: контроль логики работы алгоритмов, корректности передачи данных внутри платформы. Автоматизация тестирования: разработка и поддержка автотестов. Анализ дефектов: локализация багов, поиск узких мест в бизнес-сценариях и заведение подробных баг-репортов в таск-трекере. Требования Опыт работы в тестировании программного обеспечения от 3 лет (понимание полного цикла QA, самостоятельная разработка тест-кейсов и чек-листов). Навык чтения кода на уровне, достаточном для анализа логики приложения (приветствуется знание Python или JavaScript/TypeScript). Уверенное владение SQL для проверки целостности и корректности данных непосредственно в базах данных. Практический опыт работы с инструментами автоматизации тестирования. Понимание принципов работы маркетинговых воронок, CRM-систем и механизмов интеграций (REST API, Webhooks, JSON/XML). Инструментарий: опыт работы с системами контроля версий (Git), CI/CD (плюсом будет знакомство с Docker), а также с Jira или аналогичными баг-трекерами и Zeplin/Figma для сверки макетов. Soft skills: высокая внимательность к деталям, аналитическое мышление, умение ясно коммуницировать с разработкой и бизнесом, готовность глубоко погружаться в техническую и бизнес-логику задач. Будет плюсом Опыт нагрузочного тестирования. Знание инструментов визуального регрессионного тестирования. Опыт работы с платежными шлюзами и понимание протоколов безопасности транзакций. Условия Формат работы: полностью удаленный. График: 6/1 (ПН–ПТ, 10:00–19:00 МСК; СБ — с 10:00 до 14:00). Испытательный срок: 2 недели оплачиваемой стажировки (полная ставка, без срезов оклада). Оплата: 1000–1500$ по результатам собеседования. Выплаты производятся каждые 2 недели на USDT (BEP20). Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации).

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

С понедельником, коллеги! Чтобы поднять вам настроение, мы подготовили эти 🔢 вакансий. Приятного просмотра! 📍 Backend Middle+ Python Developer в Авиасейлс Удалённо 📍 Аналитика Middle+ Analyst (Commerce) в Авиасейлс Удалённо (Мир) Стажер Аналитик в OZON Москва, гибрид 📍 Тестирование Ведущий инженер по тестированию под проекты СберТеха Удаленно Стажёр инженер по тестированию Удалённо 📍 Менеджмент Middle+ Product Manager (B2B Platform / Analytics / CTV) в агентство Москва, гибрид 📍 Маркетинг Middle+ PR & SMM Manager в b2b продакшен Удалённо (Мир) Middle+ Контент продюсер в продуктовую компанию Удаленно (РФ) 📍 Дизайн Middle+ Design System Designer в международную компанию Кипр, релокация Middle+ Middle/Senior 3D Motion Designer на UE + AI (full-time) в студию Удалённо Middle+ Дизайнер e-mail рассылок в агентство Удалённо 🖤 Разместить вакансию 💚 Джунам 🫶 Удалёнка джунам 💜 За рубежом 💚 Разрабам 💖 Дизайнерам 🟠 Маркетологам 🖤 HR 💜 QA 🟡 Менеджерам 🔴 Аналитикам мы также есть там, куда всех хотят отправить — https://max.ru/itvakansiijobs

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Должность AQA инженер (Python) Компания Timeweb Cloud Зарплатная вилка 250-350 Формат работы Удаленка Страна работы Россия Описание компании Timeweb — международный хостинг-провайдер, который входит в топ по количеству клиентов в России на рынке хостинга. На данный момент это порядка 200 тысяч. Мы продолжаем расти быстрее, чем рынок. Мы постоянно обогащаем продукт новыми сервисами, которые из «размести сайт» превращают его в мультипродукт для малого бизнеса. Мы про обновление технологического стека, современный дизайн и юзабилити, про клиентский опыт и про удобный клиентский путь. Мы развиваем микросервисную архитектуру и ищем AQA-инженера, который поможет выстроить автоматизированное тестирование практически с нуля. В команде уже есть manual QA, которым требуется усиление, а также сформирован Python-стек разработки. Обязанности - Построение автотестирования с нуля для новых микросервисов - Разработка и поддержка автотестов на Python (API, интеграционные, e2e) - Интеграция тестов в CI-пайплайны - Работа с RabbitMQ - Взаимодействие с базами данных: подготовка тестовых данных, проверки, валидации - Анализ результатов тестирования и участие в улучшении качества продукта - Обеспечение стабильности релизов: контроль, чтобы новые фичи не ломали существующий функционал - Передача экспертизы по автоматизации внутри команды (в том числе manual QA) - Использование AI-инструментов для ускорения разработки тестов и поиска решений Требования - Коммерческий опыт автоматизации тестирования от 2 лет - Уверенное знание Python (основной стек команды) - Опыт работы с CI/CD (настройка и поддержка автотестов в пайплайнах) - Опыт работы с очередями сообщений (RabbitMQ или аналоги) - Опыт работы с базами данных (SQL) - Понимание принципов тестирования микросервисной архитектуры - Опыт написания API/интеграционных тестов - Умение самостоятельно выстраивать процессы автоматизации Будет плюсом - Опыт работы с биллинговыми системами (финансовые операции, расчёты) - Опыт тестирования сервисов, связанных с документами (юридические, бухгалтерские, отчётные) - Опыт работы в high-load или критичных системах Предлагаем - Официальное оформление в аккредитованной IT компании со всеми вытекающими преимуществами - ДМС и компенсация приемов психолога - Компенсация спорта - Компенсация питания по “НаЛанч” - Удаленный формат работы (или гибрид в Петербурге по желанию) - Амбициозный и интересный продукт, работа в команде профессионалов и никакой бюрократии

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Область и стек Бэкенд Должность Ведущий разработчик Java Компания BellIntegrator Зарплатная вилка от 400к Формат работы Удаленка Страна работы РФ Требования - Senior Java разработчик с опытом (можно в личных проектах) работы с LLM - Понимание того, что такое Embedding, как конструируется и используется RAG - Понимание того, что такое агенты и как они реализуются. Что такое tools и MCP - Будет плюсом опыт использования Spring AI и использования Python (на любом уровне) - Высшее образование в области ИТ (или опыт работы в ИТ сфере от 6 лет) и опыт работы программистом от 4 лет в компании уровня Enterprise - Свободное владение Java 15+ и/или Kotlin, Spring Framework, SQL - Знание и опыт применения шаблонов проектирования ПО и интеграции систем - Опыт создания приложений, функционирующих в микросервисной архитектуре - SQL (написание и оптимизация запросов), использование ORM Hibernate (миграции Liquibase) - Отличное понимание и опыт реализации взаимодействия приложений, построенного на основе REST, GRPC, JSON-RPC, Kafka - Опыт работы с кэшами, в том числе распределёнными - Опыт работы с алгоритмами шифрования, ЭП, Сертификатами - Опыт организации интеграционного тестирования и тестирования на моках Дополнительные требования - Опыт выполнения функции архитектора приложения - Опыт использования Docker, понимание работы Kubernetes - Знание принципов работы Istio и опыт использования OpenShift - Опыт работы по Agile/Scrum методологии Обязанности - Участие в создании отказоустойчивых систем - Анализ кодовой базы, ревью пул-реквестов, контроль программного дизайна - Экспертная оценка плановой трудоемкости задач Условия - Конкурентоспособная заработная плата - Корпоративное обучение и сертификация в технических и бизнес областях - Корпоративные развлекательные программы - Возможность работать удаленно на территории РФ

Формат

Удалённо

Страна

Аргентина

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Webflow ищет Senior Software Engineer в команду Convert (Backend/Infra). Это постоянная полная занятость, удалённый формат (Аргентина). Задачи: - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать распределённые бэкенд-системы для пайплайна рекомендаций и движка выполнения AI-воркфлоу, преимущественно на Python и TypeScript/Node.js. - Владеть и укреплять инфраструктуру продуктов, включая AI-платформу на AWS и Kubernetes: повышать надёжность, наблюдаемость и масштабируемость. - Улучшать обработку сбоев: событийность и стриминг, ретраи, backpressure, восстановление. - Устранять единые точки отказа в инфраструктуре, разделять операционную и on-call ответственность. - Проектировать чистые границы сервисов и API, оптимизировать модели данных и запросы MongoDB. - Использовать современные AI-инструменты для повышения эффективности, строить надёжные системы на основе недетерминированных LLM-компонентов. - Работать с продуктовыми инженерами, PM и дизайнерами, повышать стандарты тестируемости, наблюдаемости и поддерживаемости кода. - Наставлять инженеров в области бэкенда и надёжности. Требования: - BA/BS степень или эквивалентный опыт. - Свободный деловой английский (чтение, письмо, речь). - 5+ лет опыта разработки и эксплуатации бэкенд-систем в production, желательно в масштабируемом multi-tenant SaaS. - Глубокие знания распределённых систем: конкурентность, асинхронная и событийно-согласованная обработка, очереди/стриминг, проектирование с учётом сбоев. - Уверенное владение Python и/или TypeScript/Node.js, опыт моделирования данных в MongoDB или аналогичной БД. - Практический опыт с облачной инфраструктурой и DevOps: AWS, контейнеры, Kubernetes, CI/CD, наблюдаемость (метрики, логи, трейсинг). - Ценность тестирования, документации и надёжности, умение объяснять компромиссы. - Комфорт в условиях неопределённости, готовность наставлять менее опытных инженеров. - Открытость к изучению нового, активное использование AI в работе. Будет плюсом: - Опыт с движками воркфлоу/оркестрации (n8n, Temporal, Airflow или аналоги). - Опыт создания или эксплуатации LLM-поддерживаемых или агентных систем в production. - Опыт превращения нестабильного сервиса в стабильно надёжный.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания UST ищет AI-инженера для создания и внедрения продакшн-систем агентного ИИ корпоративного уровня. Инженер будет разрабатывать мультиагентные рабочие процессы, интегрировать большие языковые модели в существующие корпоративные системы и обеспечивать развертывание и автоматизацию для их надежной и безопасной работы в продакшене. Задачи: - Создание AI-агентов и мультиагентных систем с использованием фреймворков LangGraph и инструментов LangChain. - Разработка и настройка рабочих процессов промт-инжиниринга для нескольких LLM (GPT, Claude, LLaMA) с балансировкой надежности, стоимости и задержки. - Разработка REST API, WebSocket-сервисов и событийно-ориентированных конвейеров для AI-сервисов реального времени, стабильных под нагрузкой. - Автоматизация тестирования и релизов через Jenkins CI/CD, поддержание стандартов кода и документации с использованием Git, Jira и Confluence. - Развертывание AI-приложений на предприятии в соответствии с лучшими практиками. - Использование AI-дополненных инструментов разработки, таких как Claude Code и Codex, для ускорения поставки. - Координация с командами платформы, безопасности и продукта для обеспечения масштабируемых и безопасных развертываний. Требования: - 3-5 лет опыта в машинном обучении, AI или смежной области с поставленными продакшн-системами. - Не менее 1 года создания кастомных агентных AI-приложений. - Уверенные навыки Python и современные практики разработки. - Практический опыт работы с LLM и промт-инжинирингом на протяжении всего жизненного цикла приложения. - Подтвержденный опыт создания AI-агентов с LangGraph. - Знание как минимум одной корпоративной облачной AI-платформы для создания и развертывания агентных приложений, такой как Azure AI Foundry, AWS Bedrock или Google Gemini Enterprise, включая практики облачного развертывания. - Рабочее знание REST API, WebSockets и событийно-ориентированных систем. - Владение инструментами CI/CD (Jenkins) и контроля версий (Git). - Свободное владение AI-дополненными инструментами разработки для быстрого прототипирования. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки, аналитический подход к решению проблем и способность работать самостоятельно в кросс-функциональной команде. - Курирование слоя данных и интеграция с исходными системами для агентных приложений. Желательно: - Знакомство с Databricks. - Опыт работы с MLOps/LLMOps процессами и мониторингом приложений. - Знание корпоративной безопасности, соответствия требованиям и управления для AI-систем. - Знакомство с практиками управления жизненным циклом кода и моделей. Условия: - Локация: Калифорния. - Компенсация: $94,000-$141,000. - Льготы для штатных сотрудников: минимум 10 дней оплачиваемого отпуска в год, 6 дней оплачиваемого больничного в год (пропорционально для новых сотрудников), 10 оплачиваемых праздничных дней, оплачиваемый отпуск по утрате близкого человека и исполнение обязанностей присяжного. Участие в пенсионном плане 401(k) с взносами работодателя. Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка для сотрудников и их иждивенцев, проживающих в США, а также оплачиваемые компанией льготы для сотрудников: базовое страхование жизни, страхование от несчастных случаев и инвалидности, краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность. Штатные сотрудники могут приобрести дополнительные добровольные льготы по краткосрочной нетрудоспособности и участвовать в сберегательном счете на медицинские расходы (HSA), а также в гибком счете расходов (FSA) на здравоохранение, уход за детьми и/или транспортные расходы в соответствии с нормами IRS. Льготы различаются в Пуэрто-Рико. Сотрудники, работающие неполный рабочий день, получают 6 дней оплачиваемого больничного в год (пропорционально для новых сотрудников) и могут участвовать в пенсионном плане 401(k) с взносами работодателя. Временные сотрудники, работающие полный рабочий день, получают 6 дней оплачиваемого больничного в год (пропорционально для новых сотрудников).

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания, специализирующаяся на технологических сервисах и трансформации программного обеспечения и персонала, ищет ML / LLM инженера для участия в инициативе по машинному обучению, которая превращает агента, ориентированного на знания, в коммерчески успешный продукт. Работа предполагает взаимодействие с продуктовыми спецификациями для оценки рыночной жизнеспособности. Обязанности: - Инженерная трансформация существующего агента, ориентированного на знания и конкурентов, в агента, нацеленного на создание успешного продукта: перепроектирование его базового интеллектуального слоя от поиска и выборки к прогностическому скорингу. - Проектирование и создание ML-пайплайнов, которые принимают продуктовые входные данные (цвет, тип рукава, категория, цена и т. д.) и выдают классификации «успешный/неуспешный» с показателями уверенности. - Настройка и оптимизация LLM-интегрированных рабочих процессов, где текстовые описания продуктов, брифы покупателей или спецификации парсятся, обогащаются и подаются в модель. - Создание пользовательских интерфейсов ввода, позволяющих бизнес-пользователям вводить продуктовые спецификации в формализованном или диалоговом виде и получать ранжированные прогнозы с пояснительным обоснованием. - Работа с данными об ассортименте и эффективности продуктов для построения, валидации и непрерывного улучшения моделей с учителем и полуавтоматических прогностических моделей. - Разработка пайплайнов извлечения признаков из данных об атрибутах продуктов: обработка категориальных переменных (цвет, конструкция), сезонных паттернов, исторических показателей продаж и сигналов конкурентов. - Совместная работа с командами данных и продуктов для определения стратегий разметки для эталонной истины «успешный/неуспешный»: выявление правильных бизнес-метрик (продажи, маржа, повторные заказы) в качестве обучающего сигнала. - Оценка и итерация производительности моделей: создание офлайн-фреймворков оценки и интеграция циклов обратной связи от живого использования в процесс улучшения модели. - Документирование архитектуры моделей, данных и логики для поддержки управления, объяснимости и доверия заинтересованных сторон. Требования: - Сильный практический опыт в ML: классификация, регрессия, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, Random Forest), проектирование признаков, оценка моделей и продакшн-развертывание. - Практический опыт интеграции LLM в производственные рабочие процессы: инженерия промптов, вызов функций/инструментов, RAG-пайплайны, парсинг и оценка LLM. - Опыт построения моделей, прогнозирующих реальные результаты или успех продукта на основе данных об атрибутах: контексты розничной торговли, моды, FMCG или ассортимента являются преимуществом. - Владение Python с pandas, NumPy и scikit-learn; способность обрабатывать, очищать и создавать признаки из неструктурированных данных о продуктах или транзакциях. - Опыт построения и развертывания сквозных ML-пайплайнов: обучение, оценка, версионирование и сервировка инференса. - 4–8 лет общего опыта в машинном обучении и/или AI-инженерии, минимум 2 года работы с LLM в производственном или близком к производственному контексте. - Сильный количественный бэкграунд: уверенное владение математикой моделей классификации, калибровкой вероятностей и метриками оценки (AUC, F1, компромиссы precision/recall). - Одинаково комфортная работа с табличными данными (атрибуты продуктов, история продаж) и текстом (описания продуктов, заметки покупателей, отчеты о трендах). - Прагматичный инженерный подход, балансирующий сложность моделей и скорость доставки: понимание, когда тонко настроенная модель градиентного бустинга превосходит LLM-пайплайн, а когда нет. - Развитые навыки совместной работы с командами мерчандайзинга, данных и продуктов, которые могут не иметь технического бэкграунда. - Интерес к продуктовой области: искреннее понимание того, что делает продукт коммерчески успешным, а не только оптимизация функций потерь в изоляции. - Предыдущий опыт работы с данными о продуктовом ассортименте, системами мерчандайзинга, PLM-данными или прогнозированием спроса в розничном или потребительском контексте. - Практический опыт работы с LangChain, Semantic Kernel или аналогичными оркестрационными фреймворками для создания LLM-рабочих процессов. - Опыт использования текстовых или мультимодальных эмбеддингов для кодирования атрибутов продуктов, поиска по сходству или кластеризации ассортимента. - Знакомство с MLflow или аналогичными инструментами для отслеживания экспериментов, реестра моделей и мониторинга производительности. - Опыт работы с Azure ML, AWS SageMaker или аналогичными платформами.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Независимый научно-исследовательский институт ищет Software Engineer с опытом создания AI-приложений и применения технологий искусственного интеллекта для проектирования и внедрения AI-решений в различных секторах. Работа удаленная, для кандидатов в США. Обязанности: - Проектирование, разработка и поддержка AI-систем и мультиагентных рабочих процессов, включая retrieval, использование инструментов, оркестрацию и итеративное улучшение, с фокусом на production readiness и поддерживаемость. - Интеграция AI-систем с существующими платформами института, такими как сбор данных опросов, пайплайны систематических обзоров, инструменты обеспечения качества данных и рабочие процессы предложений, с учетом установленных архитектур и ограничений. - Разработка и поддержка сервисов с использованием контейнеров и современных практик CI/CD, создание масштабируемых, безопасных и экономичных AI-решений в облачных средах. - Преобразование исследовательских, бизнес- и пользовательских потребностей в работающие AI-приложения, автоматизирующие рабочие процессы, в тесном сотрудничестве с дата-сайентистами, исследователями и инженерами. - Участие в тестировании и оценке AI-систем, включая мониторинг производительности, проверки надежности и анализ компромиссов стоимости, в контексте федерально регулируемых и исследовательских сред. - Участие в технических обсуждениях, воркшопах и разработке прототипов с внутренними командами и клиентами, уточнение требований, демонстрация решений и итерации на основе обратной связи. - Документирование систем, создание переиспользуемых компонентов и общих абстракций, поддержка обмена знаниями внутри команды. Требования: - Степень магистра и не менее трех лет релевантного опыта разработки AI-приложений, включая микросервисы, контейнеризацию или serverless-функции; ИЛИ степень бакалавра с не менее чем пятью годами релевантного опыта. - Не менее двух лет опыта программирования на Python, JavaScript, TypeScript или аналогичных языках, обычно используемых в AI и backend-разработке. - Подтвержденный опыт участия в разработке и развертывании AI- или LLM-систем, включая retrieval-пайплайны, проектирование, рабочие процессы или автоматизацию. - Опыт интеграции AI-моделей в программные приложения через модельный сервинг. - Опыт разработки систем, работающих с чувствительными, ограниченными или конфиденциальными данными, и понимание влияния требований безопасности и соответствия на проектирование систем. - Владение общими системами контроля версий (например, Git) и рабочими процессами разработки ПО. - Знакомство с современными практиками развертывания и доставки, включая CI/CD-пайплайны, контейнеры и базовые концепции infrastructure-as-code. - Опыт работы в кросс-функциональных командных средах, включая участие в технических обсуждениях, ревью и итеративной поставке. - Отличные письменные и устные коммуникационные навыки, способность объяснять поведение, компромиссы и ограничения AI-систем нетехническим исследователям, клиентам и федеральным стейкхолдерам. - Юридическое разрешение на работу в США без необходимости спонсорства визы (например, H-1B). Предпочтительно: - Опыт работы с фреймворками оркестрации AI, такими как LangChain, LlamaIndex или аналогичными. - Опыт создания приложений, координирующих несколько моделей, инструментов или этапов обработки. - Опыт работы с одной из облачных платформ: AWS, Azure или GCP. - Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных (например, PostgreSQL, SQL-системы). - Опыт работы в регулируемых, исследовательских средах. - Опыт участия в подготовке предложений, техническом написании или развитии бизнеса в исследовательском или федеральном контексте. - Владение Unix/Linux.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания Alignerr ищет Software Engineer для работы над обучением ИИ. Роль предполагает создание, оценку и улучшение кода, генерируемого ИИ, чтобы помочь системам ИИ мыслить как разработчики. Формат: почасовая контрактная работа, полностью удалённо. Занятость: 10–40 часов в неделю. Задачи: - Писать, отлаживать и оптимизировать код на различных языках, фреймворках и в разных предметных областях - Оценивать код, сгенерированный ИИ, на корректность, эффективность, читаемость и соответствие лучшим практикам - Выявлять ошибки, логические сбои, проблемы безопасности и узкие места производительности в результатах ИИ - Предоставлять структурированную детальную обратную связь с объяснением, почему код работает или не работает - Разрабатывать сложные промпты и сценарии с крайними случаями для проверки возможностей ИИ - Сравнивать и ранжировать несколько решений, сгенерированных ИИ, на основе инженерного качества - Работать самостоятельно и асинхронно по собственному графику Требования: - Владение одним или несколькими языками программирования (Python, JavaScript, Java, C++, Go, TypeScript или аналогичными) - Уверенное понимание структур данных, алгоритмов и принципов проектирования ПО - Умение читать, писать и рассуждать о коде ясно и точно - Развитые навыки решения проблем и системный подход к отладке - Понятная письменная коммуникация — умение объяснять технические решения простым языком - Самомотивация и надёжность при самостоятельной работе без контроля - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области — или эквивалентный практический опыт Приветствуется: - Опыт работы с несколькими языками или технологическими стеками (full-stack, backend, системы, data engineering) - Знакомство с концепциями ИИ/ML, LLM или промпт-инжинирингом - Опыт ревью кода, технического написания или наставничества младших разработчиков - Опыт работы с облачными платформами, DevOps или распределёнными системами - Участие в соревновательном программировании, open-source проектах или пет-проектах - Учёная степень в области компьютерных наук или смежной дисциплины Условия: - Работа над передовыми ИИ-проектами совместно с ведущими исследовательскими лабораториями - Полная удалённость и гибкий график - Свобода фрилансера с интеллектуально стимулирующей работой - Прямое влияние на то, как ИИ пишет, понимает и рассуждает о коде - Возможность постоянной работы и продления контракта по мере запуска новых проектов

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, стоящая за открытой платформой наблюдаемости Grafana Cloud. Внутренняя инженерная платформа (IEP) группы Foundations предоставляет инженерам приложений инструменты, системы и кластеры Kubernetes для сборки, развёртывания и запуска рабочих нагрузок. Новая команда Metal будет отвечать за создание и предоставление ресурсов (хранилище, сети, кластеры Kubernetes) в новых окружениях, начиная с собственного физического оборудования, и предоставлять контрольную плоскость Kubernetes и базовые ресурсы вне публичного облака для остальной части Engineering. Обязанности - Управление физической средой «Metal» от bare metal до Kubernetes. - Управление сетевыми компонентами кластера: балансировка нагрузки, NAT, DNS, CNI, межкластерная связь, протоколы маршрутизации, архитектура. - Управление планированием (scheduling) и автоматическим масштабированием. - Поддержка композиций Crossplane и модулей Terraform для общих ресурсов облачных провайдеров, а также управление версионированием и совместимостью Crossplane и Terraform core и провайдеров. - Работа с пользователями (командами приложений Grafana Cloud) для понимания их потребностей и обеспечения инвестиций в правильные возможности. Требования - Комфортно работать в remote-first компании; коммуникация — ключевой навык. - Готовность работать по консенсусу: участвовать в обсуждениях и затем принимать командное решение. - Интерес к распределённым системам и желание учиться и развиваться. - Целостный подход к разработке: команда владеет полным жизненным циклом кода — от написания дизайн-документов до анализа отзывов разработчиков и интеграционного тестирования. - Стек команды: Go, Python, Shell. - Опыт эксплуатации своего кода. - Опыт работы в дата-центрах. - Участие в дежурствах (on-call). Бонусы - Опыт с Cluster-API, Tinkerbell, Talos и/или Ceph. - Опыт работы в open source или других проектах на основе сообщества. - Опыт работы с несколькими облачными провайдерами (AWS, GCP, Azure; EKS, GKE, AKS). - Опыт эксплуатации и управления рабочими нагрузками на Kubernetes. Условия - Удалённая работа. - Рассматриваются кандидаты только из Великобритании, Испании и Ирландии.

Формат

Удалённо

Страна

Испания

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, разрабатывающая Grafana Cloud, полностью управляемую платформу наблюдаемости. Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду. Внутренняя инженерная платформа (IEP) группы Foundations предоставляет инженерам приложений инструменты, системы и кластеры Kubernetes. Новая команда «Metal» будет отвечать за создание и предоставление ресурсов, включая хранилища, сети и кластеры Kubernetes, начиная с собственного физического оборудования. Команда будет предоставлять контрольную плоскость Kubernetes и базовые ресурсы вне публичного облака для остальной части инженерного отдела. Удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Испании и Ирландии. Требования - Нравится работать с инженерами и управленческими структурами, которые поддерживают вас и вашу команду. - Комфортно работать в компании с удалённым форматом; коммуникация важна. - Работа в команде означает сотрудничество, дружелюбие, доброту и уважение. - Мы работаем на основе консенсуса: вы можете участвовать в обсуждении, но затем принимаете командное решение. - Интерес к работе с распределёнными системами. - Готовность учиться и развиваться. - Целостный подход к разработке. Команда отвечает за полный жизненный цикл кода: от написания дизайн-документов до анализа обратной связи от разработчиков и интеграционного тестирования. - Команда платформы в основном работает с Go, Python и Shell. - Опыт эксплуатации собственного кода. - Опыт работы с дата-центрами. - Участие в дежурствах (on-call). Обязанности - Управление физической средой «Metal» от bare metal до Kubernetes. - Управление компонентами кластерной сети: балансировка нагрузки, NAT, DNS, CNI, связь между кластерами, протоколы маршрутизации, архитектура. - Управление планированием и автоматическим масштабированием. - Поддержка композиций Crossplane и модулей Terraform для общих ресурсов облачных провайдеров (CSP). Управление версионированием и совместимостью ядра Crossplane и Terraform, а также провайдеров. - Работа с пользователями (командами приложений Grafana Cloud) для понимания их потребностей и выбора правильных направлений развития. Бонусы - Опыт с Cluster-API, Tinkerbell, Talos и/или Ceph. - Опыт работы в open source или других проектах на основе сообщества. - Опыт работы с несколькими облачными провайдерами. Мы запускаем Grafana Cloud на AWS, GCP и Azure, используя управляемые сервисы Kubernetes: EKS, GKE, AKS. - Опыт эксплуатации и управления рабочими нагрузками на Kubernetes.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: Auxmoney GmbH. О команде Работа в AI-команде: разработка ИИ-функций, платформ и сервисов, которые заметно продвигают бизнес, и активное формирование ИИ-возможностей и технической базы. Работа ведется в тесном сотрудничестве с продуктовой командой и профильными подразделениями. Также нужно задавать высокие стандарты в архитектуре и реализации и поддерживать менее опытных инженеров через менторство и обмен знаниями. Задачи - End-to-end ответственность: ведение тем от идеи через дизайн и архитектуру до публикации и эксплуатации, раннее выявление возможностей и рисков, достижение измеримых результатов. - Разработка и эксплуатация надежных, масштабируемых сервисов и приложений; обеспечение их надежности, поддерживаемости и понятности. - Написание чистого, тестируемого и эффективного кода, преимущественно на Python; повышение качества кода через ревью, четкие стандарты и прагматичные инженерные практики. - Тесная работа с продакт-менеджерами и стейкхолдерами, разработка пользователецентричных функций и быстрая адаптация на основе обратной связи и результатов. - Выявление полезных областей применения ИИ, разработка прототипов и контролируемый вывод AI-агентов и рабочих процессов в продакшн, например для автоматизации, поддержки принятия решений или внутренней продуктивности в инженерии. - Участие в технических дизайн-решениях и код-ревью; повышение планки надежности, поддерживаемости и производительности. - Постоянное улучшение систем, инструментов и процессов для повышения эффективности команды. - Рабочая модель: удаленно в пределах Германии или гибридно в офисах в Дюссельдорфе или Берлине, в зависимости от предпочтений и договоренности с командой. Требования - Опыт разработки и продуктивного запуска ИИ/ML-функций, например с LLM или агентными рабочими процессами, паттернами промптов и инструментов, эвалами и мониторингом, лучшими практиками безопасности ИИ или дизайном датасетов. - Несколько лет опыта в разработке ПО, отличное знание Python, уверенное объектно-ориентированное мышление. - Знание современных процессов разработки и работа в облачных средах, желательно с AWS и cloud-native деплойментами. - Уверенное и ответственное использование ИИ-инструментов программирования, таких как Claude Code, Cursor или аналогичных. - Продуктовое мышление: ориентация на пользователя и результат, активное задавание вопроса «зачем мы это строим», а не только «как». - Ответственность за результаты, самостоятельное ведение тем от концепции до эксплуатации и итеративное улучшение. - Четкая коммуникация, готовность к межфункциональной работе и активному обмену знаниями. - Немецкий язык на уровне C1 и английский на уровне C1 или C2. - Плюс: увлеченность ИИ, собственные проекты, готовность делиться примерами работ или демо. Условия - Гибкий график с семейными рабочими часами и щедрая политика удаленной работы. - Эргономичные рабочие места в офисах. - Короткие пути принятия решений, самостоятельная работа и пространство для ответственности и идей. - Возможности для развития и ежегодный бюджет на развитие. - Регулярные командные мероприятия и вечеринки. - Поддержка мобильности: билет на поезд или парковочное место. - Скидка на Fitness First или Urban Sports Club, фитнес-зал в офисе. - Взносы в корпоративную пенсионную программу.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Customs Support Group (CSG) — европейский лидер в области таможенных услуг, работающий в 15 странах. Компания принадлежит частной инвестиционной компании, быстро растёт и развивается за счёт органического роста и стратегических приобретений. Ключевые приоритеты — цифровая трансформация, операционное совершенство и клиентский опыт. О роли Разработка агентных AI-решений, интеграция LLM в существующие системы и автоматизация сложных бизнес-процессов в различных приложениях. Работа предполагает самостоятельный анализ требований, проектирование AI-решений и их внедрение до продакшена. Сочетание программной инженерии и AI-инженерии для обеспечения надёжной, безопасной и масштабируемой работы интеллектуальных систем. Обязанности - Анализ бизнес-требований и реализация технических решений - Разработка и интеграция интеллектуальных решений автоматизации и AI-приложений - Интеграция LLM в существующие корпоративные системы - Разработка надёжных бэкенд-компонентов и интеграционных модулей - Подключение существующих систем через API - Автоматизация бизнес-процессов с использованием современных workflow- и AI-платформ - Реализация новых AI-кейсов от концепции до продакшена - Обеспечение высокой производительности, стабильности и масштабируемости Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация - Опыт разработки ПО, желательно бэкенд-разработки - Опыт работы с Python или сопоставимым языком программирования - Знание проектирования API и системной интеграции - Опыт работы с облачными технологиями, Docker и Git - Аналитическое мышление - Интерес к современным AI-технологиям и автоматизации процессов - Самостоятельный, прагматичный и ориентированный на результат подход - Очень хорошее знание немецкого языка и хорошее знание английского языка - Готовность к командировкам Желательно - Практический опыт работы с большими языковыми моделями (Claude, OpenAI, GPT, Gemini) - Опыт с AI-агентами и агентными фреймворками - Опыт автоматизации workflow (например, n8n, Make, Power Automate) - Опыт работы с Kubernetes или CI/CD - Опыт работы с базами данных, моделированием данных и высокопроизводительными пайплайнами данных Условия - Разработка продуктивных AI-решений с использованием современных LLM, агентных фреймворков и облачных технологий - Высокая степень творческой свободы и автономии — от концепции до продакшена - Прямое взаимодействие с бизнес-подразделениями и командами без длительных согласований - Короткие пути принятия решений и прагматичный подход к работе - Сложные проекты в области AI и цифровой трансформации, приносящие прямую пользу - Современные технологии в AI, облаке и программной инженерии - Гибкий график работы и возможность удалённой работы

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Customs Support Group (CSG) — европейский лидер рынка таможенных услуг, работающий в 15 странах. CSG принадлежит частной инвестиционной компании и является быстрорастущим, динамичным и управляемым данными предприятием, расширяющим присутствие за счет органического роста и стратегических приобретений. Ключевые приоритеты: цифровая трансформация, операционное совершенство и оптимизированный клиентский опыт — все с целью стимулирования роста и повышения эффективности. Создавай интеллектуальные бизнес-процессы с помощью ИИ Ты хочешь не просто прорабатывать теоретические сценарии использования ИИ, а разрабатывать продуктивные решения, которые действительно продвигают компании вперед? Мы работаем прагматично, рано проводим валидацию и постоянно совершенствуемся. Ты разрабатываешь агентные ИИ-решения, интегрируешь LLM в существующий системный ландшафт и автоматизируешь сложные бизнес-процессы в различных приложениях. Ты работаешь самостоятельно, анализируешь требования, проектируешь ИИ-решения и доводишь их до продуктивного использования. При этом ты соединяешь программную инженерию с ИИ-инженерией и обеспечиваешь надежную, безопасную и масштабируемую работу интеллектуальных систем. Задачи - Анализ функциональных требований и реализация технических решений - Разработка и интеграция интеллектуальных решений автоматизации и ИИ-приложений - Интеграция LLM в существующие корпоративные системы - Разработка надежных бэкенд- и интеграционных компонентов - Подключение существующих систем через API - Автоматизация бизнес-процессов с помощью современных платформ рабочих процессов и ИИ - Реализация новых ИИ-сценариев от идеи до продуктивной эксплуатации - Обеспечение производительной, стабильной и масштабируемой работы Требования - Законченное образование в области информатики, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация - Опыт в разработке ПО, желательно в бэкенде - Опыт работы с Python или сопоставимым языком программирования - Знания в проектировании API и системной интеграции - Опыт работы с облачными технологиями, Docker и Git - Аналитическое мышление - Интерес к современным ИИ-технологиям и автоматизации процессов - Самостоятельный, прагматичный и ориентированный на решение стиль работы - Очень хорошее знание немецкого и хорошее знание английского языка - Готовность к командировкам Желательно - Практический опыт с большими языковыми моделями (LLM), такими как Claude, OpenAI, GPT или Gemini - ИИ-агенты и агентные фреймворки - Автоматизация рабочих процессов (например, n8n, Make или Power Automate) - Kubernetes или CI/CD - Базы данных, моделирование данных и разработка производительных конвейеров данных Условия - Разработка продуктивных ИИ-решений с использованием современных LLM, агентных фреймворков и облачных технологий - Большая свобода действий и высокая степень ответственности — от концепции до продуктивной эксплуатации - Прямое сотрудничество с профильными отделами и командами — без долгих циклов согласования - Короткие пути принятия решений и прагматичный подход - Сложные ИИ- и проекты цифровизации с непосредственной пользой - Современные технологии в области ИИ, облака и разработки ПО - Гибкий график работы и мобильная работа

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Forward Deployed Engineer — инженер, который помогает бизнесу внедрять AI-решения. Роль предполагает работу с бизнес-подразделениями: от постановки задачи до запуска и оптимизации решений в production. Задачи: - Совместно с бизнес-заинтересованными сторонами определять и приоритизировать высокоценные сценарии использования, соответствующие стратегическим целям. - Переводить бизнес-задачи в технические проекты, архитектуру решений и планы внедрения. - Проектировать, разрабатывать и разворачивать комплексные решения: пайплайны данных, API, оркестрацию рабочих процессов и AI/ML-функциональность. - Интегрировать решения в существующие корпоративные системы и рабочие процессы. - Ускорять вывод решений из пилота в production итеративным методом (в течение месяца). - Обеспечивать надежность, масштабируемость и производительность решений через мониторинг, тестирование и оптимизацию. - Сотрудничать с командами архитектуры, инженерии, безопасности и данных для соблюдения корпоративных стандартов и требований безопасности. - Поддерживать решения в соответствии с отраслевыми требованиями, управлением данными и внутренним аудитом, обеспечивая контроль и документацию. - Вносить переиспользуемый код, паттерны и компоненты в корпоративные платформы. Требования: - Опыт работы с AI/LLM-технологиями от 5 до 7 лет: большие языковые модели (LLM), retrieval augmented generation (RAG), фреймворки автоматизации. - Опыт работы Forward Deployed Engineer или в аналогичной роли в сфере быстрой разработки AI-решений. - Опыт работы с облачными платформами (предпочтительно Azure), контейнеризацией и инфраструктурой как кодом. - Опыт проектирования и внедрения корпоративных решений на уровнях данных, приложений и интеграции. - Сильные full-stack навыки: бэкенд-разработка, инженерия данных, системная интеграция (React, Next.js, Python, Node.js, AI SDK, Snowflake, Azure, OpenAI API, Anthropic Claude, PyTorch, Pinecone, Qdrant). - Умение проектировать и реализовывать пайплайны данных, API и масштабируемые архитектуры решений. - Опыт в разработке ПО, инженерии данных или смежных технических ролях: фронтенд, фуллстек, бэкенд, пайплайны данных, интеграция агентов, промт-инжиниринг, быстрая разработка приложений, UX-прототипирование. - Знание управления данными, стандартов безопасности и требований соответствия. - Умение работать в кросс-функциональных командах: бизнес, продукт, инженерия. - Отличные коммуникационные навыки, способность объяснять технические концепции нетехнической аудитории. Условия: - Полная занятость, постоянная роль, не контракт. - Полная удалённая работа или гибрид в Род-Айленде. - Для удалённых кандидатов: проживание в одном из штатов — Аризона, Коннектикут, Флорида, Джорджия, Луизиана, Массачусетс, Северная Каролина, Оклахома, Род-Айленд, Южная Каролина, Техас, Вирджиния. - Работодатель не спонсирует визы.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О вакансии - Роль: Full Stack Developer с Gen AI - Локация: Уиппани, Нью-Джерси (гибрид) - Занятость: полная - Клиент: Persistent Systems Обязанности - Проектировать и разрабатывать масштабируемые фронтенд-приложения на TypeScript и Python. - Создавать и интегрировать REST API. - Взаимодействовать с бэкенд-командами для обеспечения бесшовной интеграции фронтенда и бэкенда. Требования - Опыт работы с Python и TypeScript (6–8 лет). - Понимание фронтенд-архитектуры, паттернов проектирования и компонентного подхода. - Опыт разработки RESTful API (предпочтительно FastAPI). - Опыт интеграции API, включая взаимодействие фронтенда и бэкенда. - Опыт работы с GitHub и CI/CD пайплайнами. - Понимание реализации Agentic AI. - Знание, как реализовывать решения с использованием LLM. - Опыт работы с любым JS-фреймворком (Angular, React, Vue). - Опыт работы с LLM. Желательно - Опыт работы с векторными базами данных (Vector DB). - Опыт работы с облачными платформами, такими как AWS или Azure. - Знание технологий контейнеризации, таких как Docker и Kubernetes.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Proxify ищет Senior Data Scientist (Python) для одной из быстрорастущих клиентских команд в роли технического лидера по инновациям в данных. Задача — превращать сложные высокоскоростные наборы данных в прогнозные модели и практические системы, которые напрямую влияют на продуктовую стратегию и бизнес-операции. Специалист будет соединять чистые исследования и продакшн-разработку: не только строить прототипы в ноутбуках, но и проектировать, обучать, оценивать и разворачивать надежные модели машинного обучения в облачных средах. Роль подходит дата-сайентисту с системным мышлением, ценящему чистую модульную Python-архитектуру, статистическую строгость и масштабируемые пайплайны данных. Задачи - Проектировать, создавать и оптимизировать масштабируемые прогнозные модели и алгоритмы машинного обучения для решения сложных бизнес-задач. - Архитектурно выстраивать и поддерживать надежные пайплайны данных и наборы признаков, обеспечивая качество, согласованность и целостность данных на этапах обучения и инференса. - Взаимодействовать с дата-инженерами, продакт-менеджерами и бэкенд-командами для бесшовной интеграции моделей в основные API приложений. - Проводить тщательные код-ревью рабочих процессов data science, продвигая продакшн-стандарты Python и линтинг. - Переводить технические метрики (Precision, Recall, ROC-AUC, RMSE) в понятные бизнес-результаты и рекомендации для руководства. Требования - 5+ лет профессионального опыта в роли Data Scientist, экспертное владение экосистемой Python для данных (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn). - Глубокие теоретические и практические знания supervised и unsupervised обучения, регрессии, классификации, кластеризации и прогнозирования временных рядов. - Подтвержденный опыт вывода моделей из Jupyter Notebook в продакшн с использованием контейнеризации (Docker) и микросервисной архитектуры. - Уверенное написание сложных оптимизированных SQL-запросов, опыт работы с большими данными с использованием распределенных вычислений (PySpark или Ray). - Опыт работы с инструментами жизненного цикла ML (MLflow, DVC или Weights & Biases) для отслеживания моделей, версионирования и управления feature store. - Практический опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS, GCP или Azure) и управляемыми ML-сервисами (например, SageMaker или Vertex AI). - Часовой пояс: CET (±3 часа). Кандидаты из других часовых поясов не рассматриваются. Желательно: - Опыт глубокого обучения с использованием PyTorch или TensorFlow/Keras. - Опыт работы с NLP-фреймворками (Hugging Face, spaCy) или развертывание пайплайнов на основе LLM (LangChain, векторные базы данных). - Знакомство с инструментами оркестрации, такими как Apache Airflow или Prefect. - Сильный бэкграунд в дизайне экспериментов, методологии A/B-тестирования и проверке статистической значимости. Условия - Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. - Предсказуемые часы проекта: стабильные 8-часовые рабочие дни с клиентами. - До 24 гибких выходных дней в год без потери оплаты для полной занятости на позициях, найденных через Proxify. - Долгосрочные удаленные позиции в технологических компаниях. - Персональный подбор проектов без типичных барьеров и предвзятости в рекрутинге. - Единый процесс найма для множества возможностей без дополнительных оценок. - Одинаковая ежемесячная оплата на позициях, найденных через Proxify.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Proxify — платформа для связи разработчиков с удалёнными full-time проектами. С момента запуска разработчики Proxify работали с более чем 1200 клиентами; более 5000 разработчиков доверяют сети Proxify. Рейтинги: Glassdoor 4.5/5, Trustpilot 4.8/5. Вакансия: Senior Python-разработчик (FastAPI) для одного из быстрорастущих клиентов Proxify. Роль включает проектирование, создание и масштабирование основных cloud-native backend-сервисов, разработку высоконагруженных асинхронных API с низкой задержкой для функций платформы, работающих с большими данными. Требования - 3+ лет практического опыта в production-разработке высокопроизводительных асинхронных веб-сервисов на FastAPI и современном Python (3.10+); глубокое владение asyncio, dependency injection и валидацией данных Pydantic v2. - 5+ лет общего опыта в разработке, проектировании и поддержке production-grade распределённых систем и RESTful API. - Уверенное владение реляционными базами данных (PostgreSQL), написание оптимизированных SQL-запросов или использование ORM (SQLAlchemy, Alembic) для миграций и оптимизации запросов; обязателен опыт работы с кэшированием на Redis. - Практический опыт создания слабосвязанных сервисов с использованием очередей сообщений и стриминговых платформ (например, RabbitMQ, Celery, Apache Kafka). - Уверенное ежедневное владение Docker, Kubernetes или AWS-контейнерными сервисами (ECS/EKS), настройка CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI). - Строгое соблюдение паттернов проектирования, принципов чистого кода и комплексное автоматизированное тестирование с помощью pytest. - Нахождение в часовом поясе CET (+/- 3 часа); кандидаты из других часовых поясов не рассматриваются. Желательно - Опыт работы с GraphQL или WebSocket наряду со стандартными REST-протоколами. - Знакомство с векторными базами данных (Pinecone, Milvus, Qdrant) или фреймворками оркестрации AI/LLM (LangChain, LlamaIndex) для backend-систем с ИИ. - Опыт миграции легаси-монолитов на Django или Flask к слабосвязанным микросервисам на FastAPI. Задачи - Проектирование, разработка и документирование безопасных высококонкурентных микросервисов и REST-эндпоинтов на FastAPI с использованием стандартов OpenAPI/Swagger. - Профилирование асинхронных узких мест, управление event loop, оптимизация запросов к БД и масштабирование кэширующих слоёв для поддержания времени ответа менее миллисекунды при пиковой нагрузке. - Создание надёжных каналов связи между внутренними сервисами и внешними партнёрскими API с помощью вебхуков, брокеров сообщений и фоновых воркеров (например, Celery). - Ведение технических обсуждений, установление стандартов тестирования и проведение тщательных код-ревью для обеспечения надёжности и безопасности системы. - Тесное взаимодействие с DevOps-командами для контейнеризации приложений, мониторинга облачных метрик и оптимизации автоматизированных релизных циклов. Условия - Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. - Предсказуемые часы работы: 8-часовой рабочий день с клиентами. - До 24 оплачиваемых flex-дней в год для full-time позиций, найденных через Proxify. - Эксклюзивные долгосрочные удалённые позиции в передовых компаниях. - Персональный подбор вакансий без типичных препятствий и предвзятости в рекрутинге. - Одноразовый процесс заключения контракта для множества возможностей без дополнительных оценок. - Стабильная ежемесячная оплата для позиций, полученных через Proxify.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Федеральная технологическая консалтинговая компания ищет Senior Principal инженера-разработчика ИИ для присоединения к своей команде. Идеальный кандидат имеет 12–15+ лет опыта в разработке ПО и 8+ лет практического опыта в ИИ/МО, опыт проектирования и внедрения крупномасштабных ИИ-систем, знакомство с такими областями, как большие языковые модели (LLM), генерация с дополненной выборкой (RAG), агентный ИИ, оркестрационные фреймворки, MLOps, распределённое обучение и модернизация корпоративного ИИ. Требуется опыт работы с Python, PyTorch, TensorFlow, облачными платформами (AWS, Azure, GCP) и разработкой полнофункциональных приложений. Предпочтителен предыдущий опыт работы в федеральных средах, управление ИИ, облачные нативные архитектуры, DevSecOps, микросервисы и управляемые ИИ-платформы, такие как AWS Bedrock, Azure OpenAI и Google Vertex AI. Требуется гражданство США. Активный допуск Public Trust, Secret или выше будет преимуществом. Требуемые навыки и опыт: - 10+ лет опыта в науке о данных, МО или ИИ - Владение Python на экспертном уровне - Опыт в машинном обучении, глубоком обучении и LLM - RAG, векторные базы данных и инструменты генеративного ИИ - MLOps и развёртывание моделей в продакшене - Облачные платформы (AWS, Azure, GCP) - Внедрение ИИ и аналитики в масштабе предприятия - Статистика, эксперименты и оценка моделей - Степень бакалавра или магистра в смежной области - Степень в области компьютерных наук, инженерии или смежной области Предложение: - Конкурентоспособная почасовая ставка - Полный пакет медицинских льгот - Медицинская страховка - Стоматологические льготы - Офтальмологические льготы - Оплачиваемый отпуск - Пенсионный план 401(k) Соискатели должны иметь разрешение на работу в США на полную ставку сейчас и в будущем.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Nmi ищет Senior Staff Information Security Engineer для развития и улучшения безопасности в гибридной технологической инфраструктуре. Среда включает AWS и локальную инфраструктуру, размещенную в дата-центрах колокации. Роль предполагает старшее техническое лидерство в обеих средах: определение безопасных архитектурных паттернов, создание масштабируемых средств контроля и партнерство с командами Engineering, Product, SRE и Infrastructure для снижения рисков без создания лишних барьеров для разработки. Это индивидуальная роль senior-уровня. Специалист остается вовлеченным в практическую работу, выступая авторитетом по сложным архитектурным и инженерным решениям в области безопасности. В задачи входит руководство инициативами, охватывающими несколько команд и технологий, решение системных проблем безопасности и улучшение процессов проектирования и внедрения безопасности в организации. Формат работы преимущественно удаленный, с периодическим присутствием в офисе в Бристоле (Великобритания) и, при необходимости, в объектах колокации. Обязанности: Лидерство в архитектуре безопасности инфраструктуры - Определение и развитие архитектуры безопасности в AWS и среде колокации. - Создание эталонных архитектур, инженерных стандартов и переиспользуемых паттернов контроля. - Техническое руководство крупными инициативами в области инфраструктуры, платформ и продуктов. - Выявление системных рисков и реализация практичных программ по их устранению. Укрепление безопасности облака и гибридной среды - Проектирование и улучшение безопасности облачных аккаунтов, сетей, идентификационных данных, рабочих нагрузок и общих сервисов. - Внедрение эффективных средств контроля для управления доступом, сегментации, шифрования, секретов, логирования, мониторинга и защиты рабочих нагрузок. - Разработка превентивных механизмов через infrastructure-as-code, policy-as-code, автоматизацию и облачные сервисы безопасности. - Повышение согласованности между облаком, локальной инфраструктурой и связующими их сетями. Партнерство с Engineering и Product - Участие на ранних этапах проектирования новых продуктов, платформ, сервисов и интеграций. - Проведение моделирования угроз, архитектурных ревью безопасности и технических оценок рисков. - Перевод рисков безопасности в четкие практические инженерные рекомендации. - Помощь командам во внедрении принципов secure-by-design через переиспользуемые паттерны, инструменты и документацию. Создание, автоматизация и применение ИИ - Проектирование и внедрение инструментов безопасности, интеграций и автоматизированных средств контроля. - Встраивание возможностей безопасности в подготовку инфраструктуры, инженерные процессы и CI/CD пайплайны. - Использование ИИ-инструментов для улучшения скриптов, разработки детектов, анализа алертов, триажа уязвимостей, моделирования угроз и технической документации. - Проверка результатов, сгенерированных ИИ, и обеспечение использования ИИ-инструментов с надлежащими мерами контроля конфиденциальности, точности, доступа и человеческого надзора. Снижение рисков и повышение устойчивости - Техническое руководство управлением уязвимостями и экспозициями в AWS и локальной инфраструктуре. - Выявление повторяющихся паттернов по инцидентам, пентестам, уязвимостям и оценкам контроля. - Выполнение роли старшей технической точки эскалации при значительных инцидентах безопасности. - Обеспечение того, чтобы расследования и извлеченные уроки приводили к долгосрочным архитектурным и инженерным улучшениям. Старшее техническое лидерство - Руководство сложными инициативами безопасности, охватывающими несколько команд и циклов планирования. - Наставничество инженеров по безопасности и консультирование инженеров смежных команд. - Повышение стандартов архитектуры безопасности, автоматизации, документации и технических решений. - Четкая коммуникация рисков и рекомендаций техническим командам, продуктовым лидерам и старшим стейкхолдерам. Требования: - Значительный опыт в инженерии безопасности, безопасности инфраструктуры, облачной безопасности, архитектуре безопасности или платформенной инженерии. - Глубокий практический опыт защиты сред AWS. - Сильные знания AWS IAM, сетевой архитектуры, управления аккаунтами, шифрования, логирования, мониторинга, управления секретами и защиты рабочих нагрузок. - Опыт проектирования или защиты локальной инфраструктуры, дата-центров или сред колокации. - Сильные знания корпоративных сетей, сегментации, межсетевых экранов, безопасного удаленного доступа, привилегированного администрирования и гибридной связности. - Опыт работы с infrastructure-as-code, безопасностью CI/CD, контейнерными средами и облачными платформами. - Подтвержденный опыт проектирования и внедрения автоматизированных средств контроля безопасности и инженерных решений. - Владение скриптовыми языками или языками разработки: Python, Go или аналогичными. - Практический опыт использования ИИ-инструментов для улучшения инженерных и операционных процессов безопасности. - Опыт руководства сложными инициативами в нескольких инженерных, инфраструктурных или продуктовых командах. - Сильные знания архитектуры безопасности.

Формат

Удалённо

Страна

Канада, США

Город

Не указан

Грейд

Senior

Обзор роли В роли Senior Backend-инженера в команде Nonlinear Productivity вы будете находить и устранять препятствия в жизненном цикле разработки ПО с помощью надежной автоматизации на основе ИИ — диагностировать такие проблемы, как длительные циклы ревью, ручные шаги релиза и хрупкая автоматизация, а затем создавать автоматизацию и изменения процессов, которые решают их окончательно. Примеры задач команды: - Сокращение вдвое времени на качественное ревью кода — с сохранением участия человека — с помощью агентных решений. - Превращение ручного, подверженного ошибкам шага релиза в агентный процесс, который замечает собственные ошибки до того, как их увидит человек. Чем предстоит заниматься - Выявлять источники препятствий в жизненном цикле разработки GitLab и определять масштаб агентных решений для их устранения, превращая нечеткие болевые точки в конкретные реализуемые предложения. - Проектировать и создавать надежные системы на основе ИИ, которые следуют пошаговым процессам, используют инструменты и проверки безопасности и исправляют ошибки до выполнения инженерных действий — результат, которому можно доверять в реальных инженерных решениях. - Создавать и поддерживать инструменты оценки, которые судят о результате агента по корректности, соблюдению ограничений и стоимости, а не по тому, «кажется ли он работающим». - Работать с кодовой базой GitLab по мере необходимости, направляясь туда, где реально есть препятствия, а не оставаясь в рамках одного сервиса или продуктовой области. - Применять экспертизу в распределенных системах для выявления сгенерированного кода, который может дать сбой при конкурентном доступе, масштабировании или в развертываниях self-managed, dedicated и multi-tenant, предотвращая сбои до того, как они достигнут клиентов. - Сотрудничать с группой в Индии, обмениваясь дорожными картами, результатами и переиспользуемыми агентными инструментами. - Взять на себя ответственность за новую область с первого дня, помогая превратить проверенное внутреннее решение в возможность, которую GitLab сможет предлагать клиентам; зона ответственности и влияние могут расти по мере масштабирования команды. Требования - Практический опыт создания агентных систем или систем на основе больших языковых моделей — многошаговая оркестрация, использование инструментов, защитные механизмы и паттерны восстановления — и доведения их до надежной работы в продакшене, а не как разовых промптов или демонстраций. - Подтвержденный опыт автономной работы в незнакомых кодовых базах, быстрого вхождения в контекст и доведения решений до завершения. - Глубокие знания распределенных систем, включая координацию, согласованность, идемпотентность, ограничение скорости, режимы отказов и деградацию под нагрузкой. - Владение Go, Rust или Python (в порядке приоритета команды) и способность читать и модифицировать код на остальных языках. - Полезный опыт включает: выпуск автономных агентов, выполняющих реальные задачи от начала до конца; улучшение систем сборки, процессов релиза, процессов ревью или других частей жизненного цикла разработки ПО; работу с глобально распределенными командами, стоимостью нагрузки больших языковых моделей или производственными ограничениями в развертываниях on-premises, air-gapped, single-tenant и software-as-a-service. О команде Команда Nonlinear Productivity (внутреннее сокращение «NLP», не связанное с обработкой естественного языка) — одна из новейших команд GitLab: стратегическая инкубационная группа, подчиняющаяся руководству AI Platform при непосредственном спонсорстве CTO. Она разделена на группу в США (эта роль) и группу в Индии, работающую по тому же уставу; они синхронизируются по дорожной карте и инструментам несколько раз в неделю, но в остальном работают независимо. Команда действует как стартап — без выделенного продакт-менеджера и предзаданного бэклога.

Формат

Удалённо

Страна

Канада, США

Город

Не указан

Обзор роли Staff-инженер — технический якорь команды Nonlinear Productivity в США: человек, который определяет, что значит «проверено» перед выпуском, и помогает формировать, что команда будет строить дальше, а не только как это строить. Это команда общего профиля, созданная с нуля, без выделенного продакт-менеджера — ответственность начинается с первого дня. Примеры задач команды: - Сократить вдвое время на качественное ревью кода, которое сохраняет участие человека, используя агентные решения. - Превратить ручной, подверженный ошибкам шаг релиза в агентный процесс, который сам ловит свои ошибки до того, как их увидит человек. Что вы будете делать - Задавать техническое направление для агентных систем команды: от оркестрации агентов до того, где шаг должен оставаться под контролем человека, и отстаивать эти решения после проверки на реальном коде. - Выявлять и приоритизировать источники трения в SDLC GitLab, доводя исправление — агентное, процессное или оба — от гипотезы до выпущенного измеренного результата. - Работать в любой части кодовой базы GitLab, так как команда действует как небольшая группа общего профиля, а не ограничена одним сервисом. - Применять суждения о распределенных системах, чтобы выявлять случаи, когда сгенерированный код выглядит корректным, но ломается при конкурентности, масштабировании или разных топологиях развертывания (включая self-managed, dedicated и multi-tenant среды), и обучать других этому. - Наставлять senior и middle инженеров в практиках агентной инженерии и суждениях о распределенных системах через ревью дизайна и парное программирование, повышая общий уровень команды. - Несколько раз в неделю взаимодействовать с группой в Индии для согласования дорожной карты и представлять технический прогресс команды заинтересованным сторонам в организации CTO. - Выступать в роли «bar raiser» для найма в команде, проводя раунд технического лидерства для кандидатов уровня Staff по мере роста команды. - Владеть greenfield технической основой с первого дня, с возможностью роста влияния по мере масштабирования команды. Что вы привнесете - Опыт создания надежных агентных систем или систем на основе больших языковых моделей (LLM), включая многошаговую оркестрацию, использование инструментов, guardrails и восстановление. - Способность автономно работать в незнакомых кодовых базах и доводить решения от обнаружения до завершения. - Сильные основы распределенных систем и информатики: координация, консистентность, идемпотентность, ограничение скорости, режимы отказов и деградация под нагрузкой. - Владение Go, Rust или Python, с умением читать и модифицировать код на остальных. - Подтвержденный опыт достижения результатов из неясных или неполных требований — умение разбивать сложную слабо специфицированную проблему на конкретное предложение из маленьких выполнимых шагов. - Опыт разработки фреймворков оценки для систем, где «выглядит правдоподобно» и «на самом деле корректно» — разные вопросы, и подтвержденный опыт повышения планки качества для вывода команды, а не только своего. - История разблокировки и поддержки коллег — через ревью дизайна, технические статьи или наставничество — и регулярное взаимодействие с другими командами для поиска мест, где сотрудничество действительно окупается. О команде Nonlinear Productivity (внутри сокращенно «NLP», не связано с обработкой естественного языка) — одна из новейших команд GitLab: стратегическая инкубационная группа, подчиняющаяся руководству AI Platform под прямым спонсорством CTO.