Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior

Компания: MISE Формат работы: Удалённо Страна работы: Россия Обязанности - Ручное функциональное и регрессионное тестирование веб-приложения (React/Next.js) и REST API (Python/FastAPI) - Составление тест-кейсов и чек-листов на основе требований и пользовательских сценариев - Тестирование REST API через Postman/Insomnia — проверка кодов ответа, структуры данных, граничных случаев - Поиск, воспроизведение и оформление дефектов в таск-трекере, приоритизация по severity/priority - Ретест после фиксов и участие в приёмочном тестировании перед релизом - Базовые SQL-запросы для проверки данных в БД - Ведение тестовой документации: тест-планы, чек-листы, отчёты о тестировании Требования - Понимание основ тестирования: виды тестирования, тест-дизайн, классы эквивалентности и граничные значения - Базовый опыт работы с Postman/Insomnia или готовность быстро в этом разобраться - Умение внятно и подробно описать баг — так, чтобы разработчику не пришлось переспрашивать - Базовое понимание HTTP (методы, коды ответа) и общее представление о том, как работает клиент-серверное взаимодействие - Усидчивость, внимание к деталям, желание разбираться в продукте, а не просто «прогонять чек-лист» - Плюсом — опыт написания SQL-запросов, знакомство с Git, опыт хотя бы одного pet/учебного/тестового проекта Условия - Полностью удалённая работа - Свободный график, без привязки к часам - Ревью раз в полгода, перспектива роста до Middle - Доступ к AI-сервисам (ChatGPT, Claude и другие), обучение и участие в профильных мероприятиях за счёт компании

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

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

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt) Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2 лет - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений - Широкая насмотренность в области LLM, RAG - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL Условия - Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России, также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании «Национальная Служба Списания Долгов» ищет специалиста для разработки и внедрения AI-решений и автоматизации бизнес-процессов. Задачи - разрабатывать production AI-системы; - автоматизировать бизнес-процессы с помощью AI-агентов; - самостоятельно решать задачи от идеи до запуска; - проводить Code Review и контролировать качество; - проектировать архитектуру и документировать решения. Требования - 5+ лет коммерческой разработки; - 3+ года в архитектуре; - опыт запуска production-систем; - опыт с AI-инструментами и агентами; - высшее техническое образование. Будет плюсом Python, Node.js, TypeScript, React, FastAPI, PostgreSQL, Docker, OCR, DevOps/SRE. Условия - формат: офис, Москва, АРМА; - график: 5/2, 09:00–18:00 или 10:00–19:00; - фиксированный оклад, размер обсуждается.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Anika Systems — технологическая компания, которая помогает федеральным агентствам решать сложные бизнес-задачи. Услуги охватывают AI-стратегию, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, интеллектуальную автоматизацию и инженерию, с фокусом на программы национальной безопасности и федерального финансирования. Позиция удаленная, но в соответствии с федеральными контрактными требованиями возможен частичный или полный возврат в офис в будущем. Требуется гражданство США и возможность получить допуск к государственной тайне. AI-инженеры проектируют и внедряют продакшн-системы ИИ в коммерческих и федеральных проектах. Это hands-on роль в небольшой команде senior-специалистов. Инженеры отвечают за работу от начала до конца: данные, интеграция моделей, сервисы, UI, инфраструктура, безопасность и деплой. Ожидается принятие технических решений в условиях федеральных требований по соответствию, безопасности и закупкам. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, науки о данных, вычислительной лингвистики или смежной области; магистерская степень приветствуется. - 1–3 года профессионального опыта в создании и запуске ML или NLP-систем, включая решения на основе LLM или генеративного ИИ. - Сильный продакшн-опыт в Python и TypeScript, включая современные веб-фреймворки (FastAPI, React). - Опыт интеграции LLM в реальные приложения: стриминг, вызов функций, учет токенов, обработка ошибок, на одной из платформ: OpenAI, Anthropic, Bedrock, Vertex или Azure OpenAI. - Опыт проектирования агентных систем: многошаговые рабочие процессы, RAG, оценка, контроль с участием человека. - Уверенное моделирование реляционных данных на PostgreSQL с асинхронным ORM и инструментами миграций. - Владение AWS (compute, storage, IAM, secrets, networking, observability) и infrastructure-as-code, желательно Terraform. - Понимание OAuth/OIDC, JWT, RBAC, изоляции мультитенантности и принципа наименьших привилегий. - Дисциплинированные привычки тестирования, линтинга и проверки типов; понятные диффы и четкая письменная коммуникация. Желательные навыки: - Опыт работы с федеральными программами: NIST 800-53, FedRAMP, FISMA, процесс ATO или требования к обработке данных агентств. - Опыт с Keycloak или другим OIDC-провайдером, мультитенантность на основе RLS или zero-trust дизайн приложений. - Знание платформ data/lakehouse (Databricks, Snowflake) и SQL за пределами CRUD. - Document AI/OCR-пайплайны и модернизация легаси-процессов. - Продакшн-наблюдаемость (CloudWatch, OpenTelemetry, Grafana) и опыт реагирования на инциденты. - Укрепление цепочки поставок: SBOM, сканирование зависимостей, подписанные сборки, моделирование угроз.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

ИТ-компания «Лоция» Опыт работы: коммерческая бэкенд-разработка от 4 лет. Формат работы: можно удалённо (Москва). Проект: AI-платформа нового поколения. Миссия — спроектировать и внедрить экосистему для комплексного управления большими языковыми моделями (LLM). Чем предстоит заниматься - Самостоятельная разработка функционала платформы на Python - Тестирование нового функционала - Самостоятельное участие в процессах и решение средних и сложных задач - Обнаружение дефектов и повышение качества программного продукта Наши пожелания к кандидатам - Опыт коммерческой разработки бэкенд-разработчиком — от 4 лет - Понимание принципов взаимодействия с LLM, MCP-серверами - Опыт работы с реляционными БД и SQL, векторными базами данных - Опыт работы с FastAPI

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Close — CRM для отделов продаж, разрабатывается с 2013 года. Компания внедряет ИИ во все части продукта. Бутстрап-компания, прибыльная, 120 сотрудников, полностью удалённая команда. Стек - Фронтенд: одностраничное TypeScript-приложение на React, сборка Vite, тесты Vitest, React Testing Library, Playwright, Chromatic. - UI обновляется в near real-time через WebSockets и WebRTC, стили CSS-модулями, оптимизация через route-based code splitting и skeleton UI. - Собственная дизайн-система, описанная в Storybook. - Бэкенд: REST API и GraphQL, Python/Flask/FastAPI, MongoDB, Postgres, Elasticsearch, AWS. О роли Команда Growth отвечает за онбординг, активацию, биллинг и checkout — превращение нового пользователя в платящего клиента. Подход: быстрый поиск решения, запуск, затем стандартизация и очистка. Команда делает за недели то, что другие за месяцы. Текущие проекты: - Agent-forward experience: исследование, как агенты и ИИ улучшают опыт клиентов и быстрее демонстрируют ценность Close. - Создание данных из неструктурированных источников: превращение информации из почты в работающую CRM. Сотрудников могут перемещать между командами в зависимости от задач. Требования - Опытный фронтенд-инженер: React — основной стек, также опыт с Vue, Svelte или Solid. Умение выбирать подходящий инструмент. - Понимание экспериментов: какие данные собирать, как устроена воронка, как спроектировать фичу для получения значимых данных. - Опыт со структурой B2B-экспериментов (бонус: работа с Amplitude на стороне внедрения). - Создание ИИ-интерфейсов: опыт запуска LLM-фич для реальных пользователей, понимание доверия, потоковых ответов, неопределённых состояний, агентных UI. - Ежедневное использование ИИ-инструментов в работе. Компания оплачивает Claude Code, Codex и другие инструменты. - Ориентация на быструю поставку: лучше показать первую итерацию 50 клиентам, чем три недели доводить PR. Задачи - Создание агентного онбординга: агент, который обучает действием — кликает, показывает, демонстрирует приложение, общаясь с пользователем. Нужно создать UI, чтобы агент ощущался как тренер, а не чат-окно, и найти баланс между автоматизацией и обучением. - Превращение почты в CRM: создание интерфейса вокруг пайплайна неструктурированных данных: пользователь подключает почту. Условия - Удалённая работа, только для США (100% remote). - Компания бутстрап-прибыльная, команда 120 человек.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания Stik ищет самостоятельного Fullstack-инженера, который умеет превращать сырые идеи в работающие digital-продукты. В компании регулярно появляются внутренние сервисы, автоматизации и новые продуктовые гипотезы. Инженер будет работать напрямую со стейкхолдерами, разбираться в задаче, предлагать техническое решение и самостоятельно доводить его от идеи до production совместно с техническим директором. Это роль для человека, которому интересно делать продукт целиком: идея → архитектура → разработка → тестирование → деплой → развитие. Задачи будут разными: от быстрых MVP и внутренних сервисов до полноценных SaaS-продуктов и сложных интеграционных решений. Важен широкий инженерный кругозор: понимание backend и frontend, баз данных, архитектуры, интеграций и того, как создаются современные веб-продукты. Отдельная особенность роли — AI-driven подход к разработке. Инженер должен уметь использовать современные AI-инструменты как полноценный инструмент разработки: для анализа задач, проектирования, написания, проверки и документирования кода. Нужно понимать, как организовать процесс разработки вокруг AI: правильно формулировать задачи, управлять контекстом, разбивать большие задачи на части, проверять результат и полностью понимать код, который попадает в production. Обязанности - Самостоятельно реализовывать внутренние и клиентские digital-продукты — от идеи и проработки задачи до разработки, тестирования и деплоймента. - Работать напрямую со стейкхолдерами: помогать превращать бизнес-идею в понятную техническую задачу и рабочий продукт. - Разбираться в задаче, задавать необходимые вопросы и помогать определить минимальную версию продукта, которую можно быстро запустить и проверить. - Участвовать в выборе архитектуры и технического решения под конкретную задачу: монолит, модульный монолит или микросервисная архитектура. - Разрабатывать backend на Python с использованием Django и FastAPI. - Проектировать и развивать REST API и клиент-серверную архитектуру. - Разрабатывать frontend на React или Vue, самостоятельно собирать интерфейсы и подключать готовые дизайн- Компания: Stik. Зарплата: 200 000 ₽ за месяц, на руки.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Позиция: DevOps Формат: удаленный ЗП: от 200 000 до 600 000 рублей Быстрорастущий 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-код на Go и Python; — Работать с сетевыми протоколами, поддерживать и развивать распределенную инфраструктуру доставки и маршрутизации трафика. Что мы ожидаем: — Уверенное администрирование Ubuntu; — Опыт работы с systemd (юниты, зависимости, hot-reload сервисов), netplan, journald, logrotate; — Настройку и оптимизацию 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

Райдтех — это Такси, Еда, Доставка, Маркет и другие продукты. Поддержка каждого из сервисов помогает пользователям решать вопросы, а внутренние инструменты позволяют команде быстрее разбирать обращения, анализировать данные и автоматизировать рутину. Наша команда объединяет разработку, обработку данных, ML и прототипирование сервисов. Мы разбираем, как устроены обращения пользователей, ищем сценарии для автоматизации, обучаем небольшие модели под прикладные задачи и создаём внутренние инструменты: от скриптов обработки данных до небольших сервисов, которые подключают модели к потоку обращений. Какие задачи вас ждут: Обработка данных Писать Python-скрипты для работы с сырыми данными: изображениями, треками поездок, метаданными, текстами и логами. Придумывать, как представить данные удобно. Эндпойнт-сервисы Проектировать простые API, определять форматы входных и выходных данных, создавать небольшие сервисы — передавать коммиты разработчикам продукта на FastAPI или Flask, чтобы они обрабатывали данные и подключали модели. Аналитика и отчётность Писать SQL/YQL-запросы, анализировать данные, готовить отчёты и простые дашборды для команды на основе агрегат-таблиц аналитиков. Исследовательские задачи Быстро разбираться в неформализованных проблемах, предлагать способы их решения, проверять гипотезы и создавать рабочие proof-of-concept-решения. Мы ждём, что вы: - Уверенно владеете любым языком программирования - Работаете с данными с помощью pandas и NumPy - Понимаете базовые структуры данных (таблицы, матрицы, JSON, изображения, временные ряды) и умеете преобразовывать данные из одного формата в другой - Пишете SQL-запросы - Понимаете базовые принципы REST API и реализуете простой эндпойнт на FastAPI или Flask Почему у нас хорошо: Наше ДМС поможет предотвратить болезни: в него входят регулярные чекапы и вакцинация.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Опыт работы: от 2 лет в роли MLE. Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России (также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске). Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии. - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов. - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt). Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2-х лет. - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений. - Широкая насмотренность в области LLM, RAG. - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Стажировка / Junior

ПАО Сбербанк Junior Python-разработчик (стажировка). Можно без опыта. Формат работы: офис (Москва, м. Кутузовская). Разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы. Стажировка 3 месяца с возможностью продления или перехода в штат. Чем предстоит заниматься - 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) - Участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM - Проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - Участие в Code Review Пожелания к кандидатам - Базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - Понимание Git (коммиты, ветки, PR) - Знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - Понимание SQL (простые запросы) и принципов БД

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании и формате Mindrift — платформа, соединяющая специалистов с проектными задачами в области ИИ для ведущих технологических компаний. Работа связана с тестированием, оценкой и улучшением ИИ-систем. Участие проектное, не постоянная занятость. Задачи - Создание реалистичных сред разработки: виртуальная компания с кодовой базой, инфраструктурой и контекстом (тикеты, документация, переписка), формирующим правдоподобную историю разработки. - Проектирование задач из промежуточных состояний этих сред: формулировка промпта, определение критериев «решено», обеспечение решаемости задачи ИИ-агентом. - Написание тестов, проверяющих решения агента: принимать все корректные подходы и отклонять некорректные, не слишком строго и не слишком мягко. - Итеративная доработка задач и тестов на основе QA-обратной связи: анализ решений агента, разбор ошибок, улучшение до справедливой и надёжной оценки. Задачи должны по-настоящему бросать вызов лучшим моделям: frontier-модели уже хорошо пишут код, поэтому важно понимать, где модели ошибаются, и создавать сценарии, выявляющие разницу между хорошим и плохим решением. У задач много корректных решений, поэтому написание тестов, принимающих все правильные варианты и отклоняющих неверные, сложнее, чем кажется. Чем это не является - Не разметка данных. - Не промпт-инжиниринг. - Не написание кода с нуля — большую часть кода пишет агент; вы направляете и оцениваете. Требования - Опыт разработки ПО от 5 лет. - Основной стек: Python (FastAPI), JavaScript/TypeScript (React), Docker, Postgres, Kafka, Redis. - Опыт написания тестов (функциональных, интеграционных). - Владение английским языком на уровне B2 и выше. Условия - Оплата до $50/час в эквиваленте, в зависимости от уровня и темпа. - Задачи оцениваются примерно в 20 часов каждая. - Вы сами устанавливаете свой график.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Eraneos — технический спин-офф глобальной управленческой консалтинговой компании. Клиенты — преимущественно компании из DAX и Fortune Global 500. Мы разрабатываем индивидуальные решения в области аналитики, больших данных и машинного обучения, помогая клиентам становиться компаниями на основе ИИ. Головной офис в Гамбурге, дополнительные офисы в Мюнхене и Дюссельдорфе, хаб-офисы в Кёльне, Берлине, Франкфурте и Штутгарте. Senior AI-инженер соединяет Data Science, машинное обучение, разработку ПО и консалтинг. Задачи: - Разрабатывать и вводить в эксплуатацию ИИ-модели, дающие измеримые результаты для клиентов. - Тесно работать с заинтересованными сторонами: понимать бизнес-задачи, переводить их в подходы на основе данных и превращать в готовые end-to-end решения. - Проектировать, внедрять и оценивать сценарии ИИ и ML — от классического ML до современных LLM, обеспечивать их надёжное развёртывание и мониторинг. - Создавать прототипы, применять практики MLOps, разработку ПО и интеграцию для воспроизводимости, масштабируемости и непрерывного улучшения ИИ-систем. - Понятно и уверенно доносить результаты до технической и нетехнической аудитории. - Думать за пределами краткосрочной реализации, добиваясь устойчивого эффекта для бизнеса клиентов. Требования: - Подтверждённый опыт в Data Science, статистике, машинном обучении, разработке ПО и/или прикладных ИИ-проектах. - Свободное владение Python, уверенное использование современных и распространённых ML-фреймворков и библиотек. - Опыт с Model Serving, мониторингом и CI/CD-процессами (например, MLflow, Airflow, Docker, GitHub Actions). - Написание чистого поддерживаемого кода, структурирование проектов с использованием современных практик разработки (FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic). - Практический опыт с NLP и LLM: GPT, Claude, Gemini, Llama или Deepseek. - Уверенное владение SQL и работа с базами данных, проектирование эффективных пайплайнов для обучения и инференса. - Знакомство с ML-стеками на AWS, Azure или Google Cloud. - Свободный немецкий (C1) и английский. Условия: - Проекты на стыке стратегии, технологий и бизнеса. - Гибкий график, мобильные модели работы, возможность удалённой работы. - Открытая культура на «ты», плоские иерархии, международная среда. - Индивидуальные карьерные пути, обучение и развитие. - Международная сеть из более чем 1300 коллег, регулярные мероприятия. - Возможность саббатикала. - Company Bike и субсидия на EGYM Wellpass. - Современные офисы в Гамбурге, Мюнхене, Дюссельдорфе и гибкие хабы в крупных городах Германии. - Бесплатные напитки, фрукты, закуски и кофе.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания создает AI-платформу для производства коротких вертикальных видео с экспертным и обучающим контентом. Продукт помогает превращать исходные материалы в готовые ролики: выбирать фрагменты, обрабатывать видео и звук, создавать субтитры и добавлять элементы для публикации. Сейчас проект находится на стадии MVP. В августе 2026 года планируется подключить первых экспертов, в сентябре — провести первые клиентские запуски. Ищем Senior Fullstack Engineer с сильной экспертизой в Python, который возьмет на себя разработку продукта и будет участвовать в формировании его архитектуры. На старте предстоит развивать основной видеопайплайн: от загрузки исходных материалов до получения готового ролика. Задачи: - Проектировать backend, API и структуру данных. - Разрабатывать рабочие интерфейсы на React. - Подключать AI-, video- и speech-to-text-сервисы. - Строить очереди и фоновые процессы обработки. - Работать с загрузкой, хранением и обработкой видеофайлов. - Разворачивать изменения и диагностировать проблемы после релиза. - Повышать скорость и стабильность системы. Задачи приходят не как готовые технические задания, а как продуктовая проблема или ожидаемый пользовательский результат. Инженеру нужно самостоятельно уточнить ограничения, сравнить варианты реализации и выбрать решение, подходящее для стадии MVP. На старте инженер будет работать в связке с CPO, Product Manager и дизайнером. Прямое подчинение — CPO. У CPO есть технический бэкграунд, но готовых архитектурных решений и подробной технической декомпозиции не будет. Отдельных CTO и DevOps-инженера сейчас также нет, поэтому роль предполагает высокую самостоятельность и влияние на техническую часть продукта. По мере роста проекта инженерная команда будет расширяться. Используемые технологии: - Backend: Python, FastAPI, асинхронные процессы, фоновые задачи, очереди, внешние API. - Frontend: React или другой современный JavaScript-фреймворк. - Данные и инфраструктура: PostgreSQL, Cloudflare R2, Railway, Git. Стек не зафиксирован окончательно: инженер сможет предлагать изменения.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания AIT Global, Inc. Локация Удалённо О роли Ищем опытного архитектора Generative AI / Agentic AI для руководства проектированием, разработкой и внедрением корпоративной AI-платформы нового поколения. Идеальный кандидат — практикующий архитектор с глубокой экспертизой в Agentic AI, больших языковых моделях (LLM), облачных технологиях AWS и современных фреймворках оркестрации ИИ. Роль требует сильного технического лидерства для проектирования масштабируемых AI-решений, а также наставничества и руководства командой разработчиков. Обязанности - Проектировать и создавать корпоративную платформу Generative AI и Agentic AI с нуля. - Руководить проектированием и разработкой AI-агентов и мультиагентных систем с использованием современных фреймворков Agentic AI. - Определять архитектуру платформы, переиспользуемые компоненты, стандарты безопасности, управления, наблюдаемости и развёртывания. - Руководить и наставлять команду AI-инженеров и разработчиков: архитектура, дизайн, код-ревью, поставка. - Взаимодействовать с бизнес- и техническими стейкхолдерами для преобразования требований в масштабируемые AI-решения. - Оценивать и интегрировать новые AI-технологии и фреймворки. Требования - 15+ лет опыта в разработке ПО, из них 3+ года в Generative AI / Agentic AI. - Практический опыт проектирования и разработки решений Agentic AI с использованием: LangGraph/LangChain, Strands Agents, Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A), Loop Engineering, оркестрация AI-воркфлоу и мультиагентные архитектуры. - Опыт создания LLM-приложений: промпт-инжиниринг, RAG, Function Calling, Tool Calling, управление памятью, AI Guardrails. - Практический опыт работы с AWS: Amazon Bedrock, EKS/ECS, Lambda, API Gateway, Step Functions, S3, DynamoDB/Aurora, IAM, CloudWatch. - Сильные навыки Python; опыт с FastAPI и REST API. - Знание React/TypeScript — плюс. - Опыт с векторными базами данных, микросервисами, Docker, Kubernetes и CI/CD. - Понимание концепций Generative UI (GenUI) и AI-управляемого пользовательского опыта. Предпочтительные квалификации - Опыт создания корпоративных AI-платформ от концепции до продакшена. - Желателен опыт в здравоохранении, особенно с данными плательщиков (payer data). - Знание Responsible AI, управления ИИ, безопасности и наблюдаемости. - Желательны сертификаты AWS Solution Architect или AI/ML. - Отличные коммуникативные навыки, управление стейкхолдерами и техническое лидерство.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI-инженер с сильным Python/backend-бэкграундом для создания LoRA и разработки production-пайплайнов генерации фото и видео. Задачи: — создание и обучение LoRA для персонажей; — подготовка датасетов, подбор весов и объединение нескольких LoRA; — разработка и оптимизация workflow в ComfyUI; — работа с ControlNet, IP-Adapter и batch generation; — разработка API на Python: FastAPI, asyncio, Celery/RQ, Redis; — интеграция LoRA и новых AI-моделей в продукт. Ожидаем: — от 3 лет коммерческой Python-разработки; — практический опыт создания LoRA и работы с ComfyUI; — от 1 года опыта с Generative AI; — опыт production-пайплайнов для фото или видео. Важно: опыт создания контента и работы с AI-инструментами. Условия: — удалённо; — полная занятость, гибкий график с пересечением GMT+3–5; — фикс + бонусы.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Python разработчик Компания: Bell Integrator Технологический стек - Язык программирования: Python 3.12+ - Фреймворки: FastAPI, LangChain / LangGraph, FastStream - Базы данных: PostgreSQL, Redis - Очереди: Kafka, RabbitMQ - Поиск и аналитика: Opensearch, Elasticsearch - CI/CD: Jenkins, Nexus, BitBucket, SonarQube - Инфраструктура: OpenShift (Kubernetes), DropApp, Docker - Управление: Jira, Confluence 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 Будет плюсом Современные инструменты и практики (будет большим плюсом): - Понимание принципов Domain-Driven Design (DDD) и принципов построения микросервисной архитектуры - Опыт работы с Apache Kafka, Elasticsearch (OpenSearch), Qdrant - Опыт использования AI-инструментов в разработке: GitHub Copilot, Codium, Cursor или их аналоги - Навыки промпт-инжиниринга для эффективного взаимодействия с AI-ассистентами - Знакомство с концепциями vibe coding и инструментами для генерации кода (наподобие GigaCode, Copilot, Roo Code) Обязанности - 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 профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах - Опыт работы в распределенной команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Работа только в офисе - г. Москва

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Программист-разработчик (Python) Третье Мнение — разработчик IT-решений для системы здравоохранения. Компания создает продукты на базе технологий искусственного интеллекта, которые помогают автоматизировать процессы в медицинских учреждениях, ускорять принятие врачебных решений и повышать безопасность пациентов и медицинского персонала. В поиске программиста-разработчика (Python) для разработки, поддержки и масштабирования продукта «Платформа для врачей». Чем предстоит заниматься - Разрабатывать backend-сервисы для обработки данных, аналитики и персонализированных рекомендаций - Участвовать в разработке бизнес-логики и пользовательских сценариев - Работать с данными: анкеты, результаты автоматического анализа, профили пользователей - Интегрировать внешние сервисы и модели машинного обучения - Улучшать стабильность и производительность сервисов - Писать тесты и участвовать в Code Review - Работать в кросс-функциональной команде с ML, продуктом и разработкой Требования - Опыт коммерческой разработки на Python 1-2 года - Опыт с FastAPI или FastStream - Знания алгоритмов и структур данных - Понимание основных принципов проектирования распределённых и нагруженных систем - Умение работать с asyncio - Опыт написания тестов с использованием pytest - Понимание принципов CI/CD, опыт контейнеризации приложений и их доставки - Знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных, знакомство с SQLAlchemy - Знакомство с брокерами сообщений, такими как RabbitMQ, Kafka Будет плюсом - Опыт работы с Celery (beat) или TaskIQ - Опыт работы с WebSocket и Server-sent events - Знакомство с DICOM или медицинскими стандартами данных - Знакомство с событийной архитектурой и брокерами сообщений Условия - Работа в аккредитованной IT-компании с прямой связью с командой, руководителем и менеджментом компании в концепции полного доверия и максимальной прозрачности - Официальное трудоустройство по ТК РФ и предоставление всех обязательных гарантий - Конкурентный и полностью официальный уровень дохода - Стандартный отпуск 28 календарных дней и дополнительно 3 календарных дня за ненормированный рабочий день - Программа ДМС после прохождения испытательного срока в лучших клиниках, возможность подключить близких родственников к корпоративному страхованию на льготных условиях - Удобная и современная техника для эффективной работы

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания: ИП Фомин Сергей Александрович Python-разработчик Мы — небольшая аутстаф компания, созданная ИТ-инженерами. Ищем Python-разработчика для работы над разнообразными проектами. Рассматриваем специалистов уровня Senior. Ты нам подходишь, если: - У тебя коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет, и ты проходил полный цикл – от идеи до запуска в прод - Ты глубоко понимаешь Python: асинхронность (AsyncIO), многопоточность и многопроцессорность – и умеешь применять это для построения высоконагруженных сервисов - Ты уверенно владеешь FastAPI, а также имеешь опыт с Django или Flask / aiohttp - Ты проектировал микросервисные и событийно-ориентированные системы, работал с брокерами сообщений (Kafka, Redis PubSub) и знаешь, как обеспечить консистентность и отказоустойчивость - Ты умеешь работать со сложной логикой в PostgreSQL (оптимизация запросов, индексы, транзакции) и эффективно используешь SQLAlchemy, избегая проблем с производительностью - Ты имел дело с интеграциями: REST API, WebSockets, внешние системы (CRM, облачные хранилища, AI-сервисы) и готов проектировать надежные интерфейсы - У тебя есть практический опыт с Docker и оркестрацией (Kubernetes) – ты понимаешь, как упаковать, запустить и масштабировать сервис - Для тебя CI / CD – неотъемлемая часть процесса, ты привык к автоматическим сборкам, тестам и деплою - Качество кода для тебя важно: ты пишешь юнит- и интеграционные тесты, следуешь принципам чистой архитектуры и не забываешь про документацию (Swagger / OpenAPI) - Ты умеешь анализировать инциденты в production и обеспечивать наблюдаемость – логи, метрики, трейсинг – чтобы всегда понимать, что происходит в системе Будет плюсом: - Опыт в голосовых технологиях (ASR / TTS, SIP, VoIP) или работа с LLM / RAG-архитектурами - Опыт с большими данными: ClickHouse, ETL / ELT-пайплайны, Spark, Azure DataBricks / DataFactory - Знание Golang (для высокопроизводительных компонентов) - Настройка систем мониторинга (Prometheus, Loki, Grafana) - Опыт с Keycloak / OAuth2 / JWT - Английский язык от B1 Intermediate (для работы с документацией и заказчиками) Преимущества работы с нами: - Работа на удаленке с гибким графиком - После успешного проекта готовы предлагать вам новые, ещё более интересные задачи - Мы полностью берем на себя всю бюрократию, переговоры и поиск проектов - Подбираем проекты в технологичных и перспективных сферах: финтех, телеком, e-com и edtech

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python Developer / Highload Backend Компания: Альфа-Банк Обязанности - Разработка и поддержка высоконагруженных backend-сервисов на Python - Проектирование и разработка REST API - Интеграция сервисов с внутренними и внешними системами - Работа с асинхронным кодом и высоконагруженными сценариями - Настройка логирования, метрик, healthcheck endpoints и трассировки - Интеграция сервисов с observability-инфраструктурой: OpenTelemetry, Prometheus-compatible метрики, ElasticSearch - Работа с контейнеризацией и инфраструктурой: Docker, Kubernetes, Kafka - Участие в диагностике инцидентов, анализе логов, метрик и трейсов Пожелания к кандидатам - Коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет - Опыт разработки REST API и микросервисной архитектуры - Опыт асинхронного программирования: asyncio, aiohttp/httpx или аналогичные инструменты - Опыт работы с FastAPI, Pydantic или аналогичным backend-стеком - Опыт работы с PostgreSQL, плюсом будет ClickHouse SQL - Опыт работы с Redis - Опыт работы с очередями или брокерами сообщений: Kafka или RabbitMQ - Опыт работы с Docker, базовое понимание Kubernetes: pod, deployment, service, liveness/readiness probes, Helm - Опыт настройки логирования: logging, structlog или аналогичные инструменты, ElasticSearch/OpenSearch - Опыт работы в Grafana, Kibana для мониторинга - Опыт написания тестов: pytest, unittest, mocks - Vibe-Coding (Cursor, Claude Code, Codex и другие)

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Сильный инженер для развития ML-инфраструктуры и платформы хостинга моделей Центр ИИ — Контур ищет сильного инженера для развития ML-инфраструктуры и платформы хостинга моделей. Стек: Python, FastAPI, Celery, Docker, Kubernetes, Helm, Ansible, GitLab CI/CD, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Sentry, PostgreSQL, MongoDB, Redis. Чем предстоит заниматься - Развивать инфраструктуру для запуска и хостинга ML-моделей. - Внедрять inference-движки и проводить R&D новых решений. - Развивать ClearML, Milvus, инструменты разметки данных и распределённых вычислений. - Создавать внутренние сервисы для управления кластерами и ресурсами. Ожидания - Уверенный опыт с Docker и Kubernetes. - Ansible, CI/CD, IaC, SRE. - Prometheus, Grafana, ELK. - Python на прикладном уровне. - Опыт проектирования инфраструктурных решений. - Готовность работать в условиях высокой неопределённости. Будет плюсом - ML lifecycle, MLOps, vector DB, ML-библиотеки, GPU-серверы и диагностика GPU. Условия - Формат: удалёнка / гибрид / офис. - Доход: обсуждается индивидуально + бонусы.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Middle / Senior Python Backend Developer СберЗдоровье — аккредитованная IT-компания и одна из крупнейших Digital Health платформ в России. Развивается новое направление AI-native продуктов: новое мобильное приложение, ИИ-помощник, персонализированный риск-профиль и сервисы, которые помогают пользователю лучше понимать свое здоровье и следующие шаги. Ищем Middle / Senior Python Backend Developer. Основной фокус роли — backend-сервисы, API, интеграции, работа с данными пользователя и production-контур для AI-сценариев. Это не ML Engineer роль и не research. От Python-разработчика ожидается сильная backend-инженерия: FastAPI, Pydantic, PostgreSQL, Redis, интеграции, надежность, безопасность, observability и умение работать в кросс-функциональной команде рядом с ML, Mobile, Frontend / PWA, QA, SA и Product. Обязанности - Разрабатывать и проектировать backend-сервисы на Python / FastAPI. - Проектировать и поддерживать REST API для мобильного приложения, PWA, риск-профиля и ИИ-помощника. - Описывать и поддерживать контракты API: request / response schemas, validation, error model, versioning. - Работать с Pydantic, PostgreSQL, Redis и, при необходимости, S3-compatible storage. - Интегрироваться с AI / ML-слоем: n8n-прототипы, FastAPI / FastMCP-сервисы, LLM API, RAG / context, Qdrant, traces. - Строить observability: structured logs, trace / request id, metrics, dashboards, error tracking. - Писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами, участвовать в code review и технических обсуждениях. Требования - Опыт backend-разработки на Python от 3 лет. - Хорошая база в технологиях веба: HTTP, контейнеры, хранение, веб-серверы. - Практический опыт разработки production API на FastAPI, Django, Flask или аналогичном backend-фреймворке; FastAPI будет сильным плюсом. - Уверенное владение Python. - Здравый смысл в использовании ИИ-агентов. - Хорошее понимание PostgreSQL: схемы, связи, индексы, транзакции, миграции, профилирование запросов. - Опыт проектирования REST API и умение договариваться о контрактах с mobile / frontend / SA / QA. - Опыт работы с микросервисами. - Умение писать тесты для критичной backend-логики. - Готовность работать в продуктовой команде, где требования меняются быстро, а API влияет на mobile, PWA и AI-сценарии. Будет плюсом - Опыт работы с очередями: Kafka / RabbitMQ, подготовка Celery. - Понимание, где зона ответственности AI / ML, а где классического Python-сервиса. - Понимание AI / ML инструментов и подходов. - Опыт в MedTech, HealthTech, FinTech или другом домене с чувствительными данными. Уровень дохода не указан.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Backend / Platform Engineer — Claude Code, оркестратор и данные Удалённо. Продукт — платформа умного ремонта. Подписка на закрытые цены от 243+ брендов, AI-калькулятор бюджета, адаптация готовых интерьерных решений под планировку клиента, реализация под ключ. Текущее состояние Два контура в проде: - Платформа и Telegram-боты — работают на общей базе PostgreSQL в Yandex Cloud. Telegram Mini App и платформа используют одну БД, авторизация через initData. Платежи — YooKassa. - Веб-приложение, собранное через оркестратор Claude Code. Живёт отдельно: своя логика, свои данные, с основным контуром не связано. Значительная часть продуктовых данных до сих пор в Google Sheets: каталог материалов, расчётные таблицы, рабочие реестры. Задача — свести это в единую архитектуру: общая схема данных, единый пользователь во всех точках входа, API-слой поверх, постепенный вынос таблиц в БД. И построить оркестратор так, чтобы продуктом можно было управлять без разработчика. Главное в этой роли Ищем не того, кто пишет код руками, а того, кто работает через Claude Code как через управляющий слой и умеет строить такие слои внутри продукта. 1. Собранная собственная конфигурация Claude Code. CLAUDE.md, правила, skills, subagents, hooks, MCP-серверы к базе и сервисам. Не «иногда открываю чат», а настроенное окружение, где рутина делегирована, а вы держите архитектуру и ревью. 2. Умение построить оркестратор для владельца продукта. Капсулы, цены, тарифы, тексты живут как данные и редактируются основателем самостоятельно, без деплоя. Ваша зона: структура, права доступа, валидация, история изменений и откат. Новые типы сущностей добавляете вы — наполняет их продукт. Если вам комфортно быть единственной точкой доступа к продукту — это не та роль. Задачи - Спроектировать единую схему данных и свести два контура: платформа, боты, веб-приложение - Унифицировать авторизацию между точками входа, чтобы пользователь был один везде - Развивать оркестратор как рабочий инструмент заказчика - Запустить AI-агентов в продукте — от прототипа до прода: подбор материалов, адаптация капсулы под планировку, обработка обращений. Оркестрация вызовов, работа с инструментами и БД, управление состоянием диалога, ограничители и проверка результата, логирование для последующей отладки качества - Вести БД: миграции, индексы, бэкапы, доступы, SQL-витрины для аналитики - Постепенно переносить данные из Google Sheets в БД — блоками, без остановки процессов: таблицы продолжают работать, пока перенос не завершён - Интегрировать AI-модели (текст и изображения): очереди, асинхронная обработка, хранение результатов, учёт расхода по пользователю, фолбэк при отказе провайдера - Поддерживать и развивать интеграции: Telegram Bot API, YooKassa Требования Бэкенд Python, FastAPI, асинхронность. Проектирование REST API. Аутентификация и авторизация, роли и права. Вебхуки, идемпотентность обработки. Базы данных PostgreSQL на уровне проектирования, а не только запросов: схемы, нормализация, индексы, транзакции. Alembic или аналог. Бэкапы и восстановление. Данные и миграция Google Sheets API. ETL: выгрузка, очистка, валидация, дедупликация. Повторяемые идемпотентные загрузки. Двусторонняя синхронизация на переходный период, пока часть процессов ещё в таблицах. AI-агенты Проектирование агентных сценариев: tool calling, доступ агента к БД и внешним API, управление контекстом и состоянием, guardrails, обработка галлюцинаций и отказов. Оценка качества ответов, версионирование промптов, воспроизводимость. AI-интеграции Подключение LLM и image-моделей в прод. Стриминг, таймауты, лимиты, подсчёт и списание расхода по пользователю, переключение провайдера при отказе. Асинхронная обработка Очереди задач (Celery, ARQ, RQ — любое), Redis, ретраи, дедлеттеры, таймауты. Понимание, что делать с задачей, которая идёт минуту и может упасть. Интеграции Telegram Bot API, Telegram Mini App. YooKassa: платежи, вебхуки, рекуррентные списания. Инфраструктура Yandex Cloud, Docker, CI/CD, логирование, мониторинг, работа с секретами. Фронт Next.js на уровне чтения и правок — не писать с нуля, но уметь поправить и задеплоить. Админ-слой Опыт создания панели, которой пользуется нетехнический человек: валидация ввода, превью, аудит-лог, откат изменений, защита от разрушающих действий. Общее 3+ года коммерческой разработки. Минимум один проект с реальными платежами и пользователями. Умение разобраться в чужом коде и не переписать его с нуля. Задачи приходят продуктовыми формулировками, не техническими ТЗ. Условия - Продукт с выручкой и живыми пользователями, не идея на слайдах. Всё что делаете — идёт в прод сразу, не в бэклог - Вы единственный инженер на контуре. Архитектурные решения ваши. Ни комитетов, ни согласований, ни легаси-владельца, который скажет «у нас так принято» - Работа напрямую с основателем, без прослойки менеджеров и переводчиков с продуктового на технический - Claude Code — норма, а не эксперимент. Никто не будет спрашивать, почему вы делегируете агентам. Это заложено в саму роль - AI-агенты в проде, а не в демо — редкая возможность собрать агентный слой в работающем бизнесе, а не в песочнице - Задача целиком: собрать архитектуру от разрозненных контуров до единой системы

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Machine Learning Engineer в компании Unifonic, занимающейся SaaS-решениями для бизнес-коммуникаций. Команда из 500 сотрудников обслуживает более 5000 компаний. Задачи: - Проектирование, разработка и внедрение масштабируемых ML-решений с акцентом на NLP и RAG-архитектуры. - Построение RAG-систем, сочетающих большие языковые модели с механизмами поиска для повышения точности и интерпретируемости контента. - Применение NLP-техник: классификация текста, распознавание сущностей, анализ тональности, суммаризация, ответы на вопросы, извлечение информации. - Исследование и интеграция современных NLP-моделей и RAG-фреймворков (Transformers, BERT, GPT, векторные базы данных, семантический поиск). - Наставничество младших коллег, обмен знаниями и лучшими практиками ML и разработки ПО. - Взаимодействие с кросс-функциональными командами для интеграции ML-решений в продукты компании. - Разработка и оптимизация ML-алгоритмов, создание сервисных API с использованием Flask, FastAPI или аналогичных фреймворков. - Отслеживание актуальных исследований и трендов в области ИИ, включая генеративный ИИ. - Сбор и анализ больших наборов данных совместно с командой data engineering в реальном времени, около-реальном времени или пакетном режиме. - Реализация прототипов и proof-of-concept для новых AI-кейсов. - Построение масштабируемых ML-сервисов, выдерживающих тысячи запросов в секунду, и проведение нагрузочных тестов для соблюдения SLA. - Ревью кода коллег, улучшение архитектуры в соответствии с принципами SOLID. - Участие в документации проектов и демонстрациях. Требования: - Опыт проектирования и внедрения RAG-систем, знание стратегий поиска (BM25, плотный поиск, гибридные подходы) и интеграции графов знаний. - Практический опыт с фреймворками оркестрации LLM: LangChain, LangGraph, CrewAI или аналогичными для создания автономных агентов. - Глубокие знания NLP-техник и моделей: Transformer-архитектуры (BERT, GPT, T5, LLama, Mistral), большие языковые модели и их тонкая настройка, векторные эмбеддинги и поиск по сходству, классификация текста, NER, анализ тональности, суммаризация, ответы на вопросы. - Опыт работы ML-инженером от 3 до 5 лет. - Опыт работы с Python от 3 лет. - Аналитические способности для сбора, организации и анализа больших наборов данных. - Полный цикл обучения, оценки, тестирования и развертывания ML-продуктов в продакшене. - Написание качественного кода на Python (SOLID), знание структур данных, алгоритмов и моделирования данных. - Опыт работы с ML-фреймворками: NumPy, Pandas, Scikit-Learn, PyTorch, Keras, BERT, TensorFlow и аналогичными. - Знакомство с практиками MLOps.

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Python Backend Developer О продукте В команду ищут эксперта разработки, который возьмёт на себя самые критичные и нагруженные части платформы. Важен не только сильный инженер, но и человек, которому интересно, как индустрия агентов взрослеет: от prompt- к context engineering, от одиночного бота к мульти-агентным системам, MCP и A2A как новые стандарты, память и eval агентов, reasoning-модели, эффективный serving (vLLM / SGLang). Это не просто чтение в ленте, а практическое применение. Над чем предстоит работать - Оркестратор диалога на LangGraph: граф сценариев, чекпоинтинг состояния, tool-calling, интеграция с LLM. Это сердце платформы и одна из самых нагруженных её частей. - Планирование и выполнение многошаговых задач, субагенты и мульти-агентная оркестрация. - Развитие долговременной памяти агентов, изолированные сэндбоксы для исполнения кода и инструментов, guardrails и контроль действий. - Парсинг и чанкинг документов, индексация и гибридный / семантический поиск в Milvus. - Рантайм диалога на Kafka: обработка входящих сообщений, маршрутизация ответов в каналы, поток событий диалога в аналитику. - Оценка качества агентов, наблюдаемость. Чем предстоит заниматься - Реализовывать высоконагруженные бэкенды критичной бизнес-логики. - Быть владельцем кода одного или нескольких сервисов и отвечать за его качество, производительность, отказоустойчивость и документированность. - Прототипировать и исследовать подходы (новые модели, фреймворки агентов, способы инференса), чтобы обоснованно выбирать решения, а не следовать хайпу. - По желанию и в перспективе расти в техлида или тимлида продукта. Ожидания от кандидата - Релевантный опыт backend-разработки от 5 лет с Python как основным языком на экспертном уровне (в компании используется Python 3.12): понимание не только как писать, но и как и почему работает под капотом. - Глубокое понимание async-модели: где asyncio даёт выигрыш, а где только добавляет сложности, как не положить event loop блокирующим вызовом и как дебажить асинхронный код под нагрузкой; опыт с async-фреймворком (в компании используется FastAPI). - Опыт проектирования и эксплуатации высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов: нагрузка, конкурентность, backpressure, деградация, идемпотентность. - Уверенная работа с микросервисами и брокерами сообщений (в компании используется Kafka). - Опыт с реляционными БД (в компании используется PostgreSQL); понимание, чем платить за консистентность и как не положить базу под нагрузкой. - Алгоритмы и структуры данных, ООП, SOLID, чистый читаемый код, code review, юнит-тестирование.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Обязанности - Проектировать backend-сервисы. Разрабатывать отказоустойчивые микросервисы на Python, закладывая фундамент для масштабирования продукта. - Строить инфраструктуру для ML. Создавать API для инференса моделей, управлять очередями задач и обеспечивать бесшовную интеграцию дата-сайентистов в production-среду. - Работать с данными в реальном времени. Обрабатывать потоки информации через Kafka, выстраивать эффективную потоковую обработку событий. - Задавать стандарты качества. Участвовать в код-ревью, развивать культуру чистого кода и внедрять лучшие инженерные практики в команде. - Обеспечивать надежность. Писать юнит- и интеграционные тесты, чтобы гарантировать стабильность сервисов 24/7. - Участвовать в аналитической работе. Команда разрабатывает сервисы на основе экспертных алгоритмов, главная сложность — перенести многолетний человеческий опыт в машинный код и сохранить точность оценки. Разработчик также является в какой-то степени аналитиком, тестирующим различные гипотезы, влияющие на работу алгоритма и качество оценки. Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет. - Глубокое понимание микросервисной архитектуры: REST, gRPC, принципы взаимодействия распределенных систем. - Уверенная работа с реляционными базами данных (PostgreSQL) и брокерами сообщений (Kafka). - Владение асинхронным программированием (asyncio, aiohttp, FastAPI) для создания высоконагруженных систем. - Навык работы со всем циклом разработки ПО: от постановки задачи до выкатки в прод и поддержки. - Практический опыт с Docker и системами контроля версий (Git). - Высшее техническое образование, самостоятельность и умение находить общий язык с командой аналитиков, методологов и исследователей данных. Условия - Москва, офис. - Компания: Сбер.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Python разработчик на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов Компания: ООО Napoleon IT Мы — IT-компания, в которой искусственный интеллект объединяется с человеческим. Более 250 сотрудников, 3 офиса в России, 3 направления развития: заказная разработка, outstaffing, собственные продукты. Помимо существующих продуктов и решений на основе AI, мы развиваем разработку с использованием технологий LLM и Generative AI. Мы строим мультиагентные системы и платформенные решения для брендов, ритейла и маркетплейсов. Мы ищем Python разработчика на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов. Проект реализуется на микросервисной архитектуре и направлен на создание решения, которое рассчитывает рекомендации по формированию заказов поставщикам с учетом параметров логистики, складских остатков, спроса и других бизнес-ограничений. Вы будете работать в команде аналитиков, архитекторов и разработчиков, участвуя в проектировании, проработке требований и создании интегрированного решения для управления цепочками поставок. Задачи - Разработка и поддержка высоконагруженных микросервисов; - Интеграция с Kafka для обработки потоков данных; - Проектирование Event Sourcing и CQRS паттернов; - Разработка API для межсервисного взаимодействия; - Настройка мониторинга и алертинга сервисов; - Code review. Требования - Опыт работы с Python от 5 лет; - Django / FastAPI — опыт разработки REST API; - Микросервисная архитектура — опыт проектирования и поддержки; - Apache Kafka — продакшн опыт работы с producers / consumers; - PostgreSQL — проектирование схем, оптимизация запросов; - ETL процессы — Extract, Transform, Load данных; - Docker / Kubernetes — контейнеризация и оркестрация; - Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse; - Event-driven архитектура — паттерны работы с событиями; - API Gateway — опыт интеграции через шлюзы; - Мониторинг: Prometheus, Grafana или аналоги; - Git, CI / CD — DevOps практики. Будет плюсом - Знание gRPC для межсервисного взаимодействия; - Опыт с ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana); - Redis Cluster для высокодоступного кэширования; - Знание Domain-Driven Design (DDD); - Опыт performance tuning Python приложений. Как проходит отбор Первый этап — короткое интервью на ИИ-платформе BRaiN HR. В интервью будут вопросы, которые задает рекрутер и руководитель при первичном собеседовании. Можно пройти интервью в любое время, не нужно ждать звонка рекрутера, интервью занимает до 30 минут. Ответы увидит не только рекрутер, но и нанимающий руководитель. Заработная плата: уровень дохода не указан.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Recare — одна из ведущих немецких HealthTech-компаний, меняющая процесс выписки пациентов. Разрабатывает SaaS-платформу и AI-решения для больниц и поставщиков послеоперационного ухода. Платформа соединяет две трети немецких больниц с более чем 650 реабилитационными клиниками и 25 000 поставщиками услуг по уходу. В компании около 100 сотрудников. Задачи - Разработка надёжных агентных систем для production-среды, где приоритетны конфиденциальность и корректность. - Владение небольшим набором проектов (в идеале одним) для минимизации переключений контекста. - Создание чат-ботов и других генеративных AI-приложений на основе агентных фреймворков: проектирование и оптимизация поведения агента, включая маршрутизацию, вызовы инструментов, управление контекстом, grounding и следование инструкциям. - Развертывание и интеграция: разработка и поддержка инфраструктуры для развертывания AI-агентов и генеративных приложений (REST API, веб-интерфейсы), включая контейнеризацию, оркестрацию и разработку API. - Настройка observability для генеративного ИИ: логирование, трассировка, метрики, дашборды и управление промптами. - Оценка производительности: количественная оценка ценности агентных систем на основе данных observability, пользовательских метрик и обратной связи. - Защита медицинских данных: внедрение лучших практик безопасности и соблюдение требований. - Отслеживание актуальных AI-технологий, подготовка технических отчётов и внедрение их в production. Требования - Интерес к healthcare или другим сложным для изменения отраслям, мотивация работать в высокорегулируемых средах. - Опыт проектирования, разработки и развертывания высокопроизводительных генеративных AI-приложений (RAG, агенты) в production. - Сильные навыки программирования, работа со стеком: Python, Go, GitHub Actions, AWS и другие технологии. - Опыт работы в средах с высокими требованиями к безопасности и конфиденциальности, включая работу с PII, guardrails для LLM и соответствие GDPR. - Опыт глубокого обучения и применения AI/ML-моделей для решения реальных задач, с фокусом на системную интеграцию, а не только обучение моделей. - Владение Python и как минимум одним веб-фреймворком (FastAPI, Django, Flask). - Отличные устные и письменные коммуникационные навыки, умение объяснять сложные концепции разной аудитории. Условия - Осмысленная работа с положительным влиянием на пациентов, их семьи и медицинских работников. - Плоские иерархии, высокая производительность, командная динамика, взаимное уважение, лояльность и признание. - Гибкость: удалённая работа, гибкий график, возможность workation по договорённости. - Карта Edenred, которую можно использовать по своему усмотрению. - Дополнительный выходной день в день рождения.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

AI Engineer / Инженер по внедрению AI Мы развиваем внутренние AI-инструменты компании и ищем инженера, который умеет превращать бизнес-задачи в рабочие AI-сценарии — от прототипа до регулярного использования сотрудниками. Нам нужен прикладной инженер, который умеет работать на стыке AI, веб-разработки, интеграций, данных и автоматизации процессов. Основная задача — собирать AI-ассистентов, workflow и внутренние инструменты на базе Dify, n8n, LLM API и других low-code / pro-code решений, подключать их к корпоративным системам и доводить до стабильной эксплуатации. Кого мы ищем Нам нужен инженер-практик, который не ограничивается настройкой промптов, а умеет собрать полноценный рабочий инструмент вокруг AI: данные, интеграции, интерфейс, логику процесса, тестирование, документацию и поддержку. Важно не просто знать LLM, а уметь быстро разобраться в бизнес-задаче, собрать MVP, проверить его пользу, доработать и внедрить так, чтобы сотрудники регулярно и безопасно использовали инструмент. Наши задачи - Собирать AI-ассистентов, workflow и полуавтоматические инструменты под задачи подразделений. - Развивать внутреннюю AI-платформу на базе Dify, n8n и других прикладных инструментов. - Подключать AI-сценарии к внутренним системам через API, webhooks, SQL, файлы и выгрузки. - Создавать простые внутренние web-интерфейсы и сервисы для работы с AI-сценариями. - Настраивать RAG-контуры, базы знаний и поиск по документам и корпоративным данным. - Подготавливать данные для AI-сценариев: очищать, структурировать, нормализовать и описывать источники. - Тестировать качество ответов, разбирать ошибки, настраивать evaluation и критерии приёмки. - Проектировать сценарии с учётом контроля человека: проверка, подтверждение, логирование и обработка ошибок. - Документировать архитектуру, инструкции, ограничения и правила эксплуатации. - Обучать сотрудников работе с AI-инструментами. - Переводить успешные прототипы в промышленное или регулярное использование. Наши ожидания - Опыт создания прикладных решений с LLM / AI-инструментами. - Опыт работы с Dify, n8n, Flowise, LangChain, LlamaIndex или аналогичными инструментами. - Знание Python для интеграций, скриптов, обработки данных и работы с API. - Опыт web-разработки или готовность быстро собирать внутренние интерфейсы: React, Vue, Svelte, Next.js, FastAPI, Flask или аналогичные технологии. - Понимание RAG, embeddings, vector search, chunking, reranking и качества retrieval. - Умение интегрироваться с внешними API и внутренними корпоративными системами. - Понимание баз данных и SQL на уровне уверенной работы с данными. - Базовое понимание эксплуатации: Docker, переменные окружения, логи, обработка ошибок и мониторинг. - Системность, аккуратность и привычка доводить решение до состояния, в котором им реально пользуются. - Умение общаться с бизнес-пользователями, разбирать процессы и переводить задачи в технические решения. Будет плюсом - Опыт автоматизации бизнес-процессов. - Опыт разработки внутренних инструментов для юристов, финансов, закупок, продаж, поддержки или операционных подразделений. - Опыт работы с документами: PDF, DOCX, XLSX, сканы, OCR, классификация и извлечение данных. - Опыт настройки прав доступа, ролей и безопасной работы с корпоративными данными. - Опыт построения evaluation-наборов и регрессионного тестирования AI-сценариев. Условия - Удалённый формат работы. - График 5/2, 09:00–18:00. - Официальное трудоустройство по ТК РФ. - Полностью белая заработная плата. - Участие в развитии AI-продуктов компании и работе с данными. - Гибкость в выборе подходов и используемых технологий. - Команда, в которой ценятся инженерное мышление, инициативность и ответственность за результат. - ДМС со стоматологией, софинансирование от компании 50/50. - Корпоративные скидки от BestBenefits.