Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Xaxis Solutions ищет LLM DevOps / Inference Engineer для поддержки платформы оценки и бенчмаркинга ИИ в сфере здравоохранения. Роль включает владение инфраструктурой для тестового стенда, стеком самостоятельного хостинга моделей и надежностью платформы, включая предоставление GPU-инфраструктуры, оптимизацию инференса моделей и управление облачными системами AWS. Задачи: - Строить и поддерживать AWS-инфраструктуру с помощью Terraform, включая сети, вычисления, оркестрацию, секреты, наблюдаемость и CI/CD - Развертывать и управлять самостоятельным хостингом LLM-инференса на GPU-инфраструктуре - Внедрять стратегии батчинга, квантизации, автоскейлинга и мульти-GPU для эффективного инференса - Разрабатывать стандартизированные процессы быстрого подключения новых моделей - Создавать слои абстракции провайдеров для API-моделей, таких как OpenAI, Anthropic и Gemini, а также для самостоятельного хостинга моделей - Внедрять ограничение скорости, повторы, экспоненциальную задержку, управление квотами, логирование запросов и ответов и атрибуцию затрат - Обеспечивать воспроизводимость и экономичность бенчмарк-запусков через закрепленные версии моделей и контейнеров и оптимизированную облачную мощность - Строить дашборды наблюдаемости, охватывающие пропускную способность, задержку, использование токенов, стоимость GPU-часов, сбои и производительность по моделям - Поддерживать пиковые нагрузки, предотвращая осиротевшие или ненужные облачные ресурсы - Участвовать в архитектуре доверенной среды исполнения (TEE) и оценивать AWS Nitro Enclaves и аналогичные решения конфиденциальных вычислений Требования: - Практический опыт запуска и управления контейнерами инференса - Сильный опыт построения и поддержки AWS-инфраструктуры как кода, включая сети, вычисления, оркестрацию, секреты, наблюдаемость и CI/CD - Опыт работы в стартапе или среде с быстрым темпом - Сильный опыт работы с ИИ/LLM и модельной инфраструктурой - Отличные коммуникационные навыки - Граждане США получат приоритет - Активный и полный профиль LinkedIn - Опыт работы с продакшн-масштабной AWS-инфраструктурой - Сильное знание EKS/ECS, EC2 GPU-инстансов (G5/G6, P4d/P5), VPC, IAM, KMS, Secrets Manager, ECR, CloudWatch и Service Quotas - Сильный опыт Terraform / Infrastructure as Code - Практический опыт с обслуживанием LLM-моделей и оптимизацией инференса - Практические знания стратегий батчинга, поведения KV-кэша, квантизации и мульти-GPU шардинга - Опыт управления GPU-нагрузками с EKS/ECS, автоскейлингом узлов и контейнерными пайплайнами на CUDA - Сильный опыт в области надежности и оптимизации затрат, включая SLO, мониторинг, алертинг и оптимизацию облачных затрат - Опыт с AWS SageMaker и Bedrock - Сильные навыки разработки на Python - Знание конфиденциальных вычислений, включая Enclaves, удаленную аттестацию и защищенный выпуск ключей - Понимание комплаенса в здравоохранении, включая сервисы, соответствующие HIPAA, требования BAA, аудит-логирование и контроль доступа к PHI - Опыт усиления безопасности, сканирования образов и контроля сетевого исходящего трафика Компания Xaxis Solutions — консалтинговая компания по управлению, предоставляющая клиентам экономически эффективные решения. Основана в undefined, штаб-квартира в Миссиссоге, Онтарио, Канада, штат 2–10 сотрудников.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании ScholarshipOwl — крупнейший маркетплейс стипендий в США, использующий ИИ для связи 14 миллионов студентов, ищущих стипендии, с компаниями, которые ищут студентов. Миссия — сделать финансирование образования более доступным и увлекательным, а также дать брендам возможность взаимодействовать с новым поколением. Компания использует ИИ-технологии, которые упрощают поиск стипендий, оптимизируют процесс подачи заявок и обеспечивают измеримые результаты для студентов и партнеров. Роль Ищем высококвалифицированного и инновационного Mobile QA-инженера для сквозного обеспечения качества, автоматизации тестирования и стабильности релизов мобильного приложения ScholarshipOwl на Flutter и его интеграции с GraphQL API. Роль предполагает обеспечение быстрых поставок без регрессий на iOS, Android и OTA-обновлениях Shorebird для миллионов студентов. Вы будете использовать современные ИИ-ассистенты для кодирования (Cursor, Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini) как основной инструмент для достижения максимального покрытия тестами с высокой скоростью. Работа в тесном сотрудничестве с мобильной и бэкенд-командами в современной мультисервисной архитектуре, смещение качества влево: аудит Figma-спецификаций до спринтов, ревью PR, поддержание непрерывных качественных шлюзов в CI/CD. Обязанности - Сквозная автоматизация: создание, поддержка и выполнение параллелизованных E2E smoke и регрессионных тестовых конвейеров с использованием Patrol, интегрированного в Codemagic и GitLab CI. - API и контрактное тестирование: настройка автоматизированного контрактного и API-интеграционного тестирования для проверки обновлений схемы GraphQL на соответствие требованиям мобильных запросов, гарантируя отсутствие критических изменений. - Интеграция ИИ: глубокая интеграция ИИ-инструментов (Cursor, Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini) в ежедневные процессы для генерации Patrol-скриптов из Figma-спецификаций, синтеза сложных mock-пейлоадов и автоматизации разбора логов для удвоения эффективности QA. - Смещение качества влево: раннее ревью фич-спецификаций в Figma и определений схемы GraphQL для выявления крайних случаев, логических пробелов и ошибок дизайна до начала спринтов и разработки. Активное участие в ревью PR. - Наблюдаемость и триаж: мониторинг здоровья сборок, Firebase Remote Config/Analytics, логов ошибок Sentry и логов GCP Cloud Run для триажа проблем в Flutter BLoC/UI state, GraphQL-резолверах и бэкенд-сервисах, создание подробных GitLab-задач с контекстом для разработчиков. - Исследовательское и релизное тестирование: тестирование на iOS-симуляторах, Android-эмуляторах, физических устройствах, TestFlight, внутренних треках Google Play Console и OTA-горячих патчах Shorebird. - Компонентное тестирование: использование Flutter Storybook для визуальной регрессии и компонентного тестирования на ранних этапах релизного цикла. Требования (обязательные) - Опыт: 3+ года профессионального опыта в Mobile QA Engineering / автоматизации тестирования, минимум 1 год активного использования ИИ-инструментов для кодирования в ежедневных процессах. - Владение мобильной автоматизацией: практический опыт с фреймворками автоматизации Flutter (Patrol, Flutter Integration Test, или уверенные навыки Appium/XCUITest/Espresso с готовностью освоить Patrol). - API и проверка схем: знание тестирования GraphQL API (Bruno, Postman, Playwright или HTTP-клиенты), включая валидацию схем, заголовков и JWT-авторизацию. - Мобильная экосистема и дизайн: уверенная работа с Figma-файлами для UI-спецификаций/дизайн-токенов, инструментами Xcode/Android Studio, управление Firebase Remote Config и фича-флагами, понимание жизненного цикла мобильных приложений (Apple App Store / TestFlight, внутреннее тестирование Google Play Console). - CI/CD и мобильный DevOps: опыт с мобильными CI/CD инструментами (Codemagic, GitLab CI) и Git/GitLab рабочими процессами. - Образование: степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering или эквивалентный практический опыт в разработке ПО / автоматизации тестирования. - Коммуникация: четкие и лаконичные навыки асинхронного общения на письменном и устном английском для баг-репортов, документации и удаленной работы. Будет плюсом - AI-Native фокус: продвинутое умение загружать архитектурные спецификации, GraphQL-схемы и UI-дизайн-токены в ИИ-модели для автоматической генерации тест-кейсов, Patrol page objects и mock-пейлоадов. - Dart и компонентное тестирование: непосредственные навыки Dart/Flutter для написания unit и widget тестов в репозитории, а также опыт с Flutter Storybook. - OTA и скриптинг: опыт с Shorebird (OTA горячие патчи для Flutter) или базовый TypeScript/Bun для написания Bruno тестовых коллекций или скриптов схем. - Облачная инфраструктура и фича-флаги: опыт с GCP (Cloud Run, Cloud Logging) и фича-флагами Unleash.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

О компании Sia — международная консалтинговая группа, основана в 1999 году. В компании работают 3000 консультантов, офисы расположены в 48 городах в 19 странах. AI & Data Business Unit объединяет более 350 экспертов и 12 R&D-лабораторий в Европе и Северной Америке. Направления исследований — computer vision, MLOps и deep learning. Проекты ведутся от proof-of-concept до масштабного развертывания. О позиции GenAI-консалтинговая практика расширяется, ищут мотивированных выпускников на позицию GenAI-консультанта. Работа на стыке ИИ и бизнес-задач: помощь клиентам в проектировании, создании и внедрении решений на основе LLM. Роль техническая, предполагает участие в полном жизненном цикле GenAI-проектов — от архитектуры и прототипирования до продакшн-развертывания, оценки и итераций. Задачи - Проектирование, создание, обучение, дообучение и развертывание ИИ-моделей на основе LLM (например, GPT-x, Claude, Gemini, Llama, Mistral) и других генеративных техник. - Поддержка GenAI-архитектора в проектировании надежных, масштабируемых и безопасных приложений. - Разработка приложений на базе GenAI-моделей (самоуправляемых и доступных через API), соответствующих бизнес-требованиям и применимым регуляциям (GDPR, EU AI Act, лицензии моделей). - Разработка и оптимизация промтов: few-shot, Chain/Tree/Graph of Thought, ReAct, Self-reflection, guardrails. Баланс простоты и сложности для улучшения аналитических способностей, качества вывода, пользовательского опыта и контроля взаимодействий. - Проектирование и внедрение RAG-архитектур для повышения точности и релевантности ответов за счет извлечения информации из заданных источников знаний с обеспечением трассируемости и указанием источника. - Выбор и дообучение моделей, включая мультимодальные (VLM) и малые языковые модели (SLM), для генерации контента — текст, изображение, аудио, код. - Внедрение MLOps-практик для жизненного цикла GenAI: автоматизированные пайплайны (CI/CD), версионирование, мониторинг и сопровождение в продакшене (AWS, Azure, GCP). Интеграция с существующими системами и внешними инструментами и API, в том числе через стандартизированные протоколы (MCP). - Разработка и выполнение фреймворков оценки производительности, надежности, честности и безопасности моделей. Соблюдение принципов Responsible AI, помощь клиентам в процессах безопасности и комплаенса. - Отслеживание последних достижений в GenAI, эксперименты с новыми подходами, обмен знаниями внутри команды. - Работа в кросс-функциональных командах, понятное объяснение сложных технических концепций техническим и нетехническим стейкхолдерам. - Документирование процессов, методологий и лучших практик. - Различение сценариев, подходящих для генеративного ИИ, и традиционных NLP-приложений (например, NER, анализ тональности). Условия Компания инвестирует в развитие сотрудников и ожидает аналогичной вовлеченности. В команде AI & Data — коллаборативная среда, поддерживающая профессиональный рост.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Работодатель — консалтинговая фирма, специализирующаяся на внедрении комплексных AI и ML-решений в различных отраслях. Компания использует современные технологии и отраслевую экспертизу для повышения инновационности и эффективности клиентов. Задачи - Проектирование, разработка и внедрение enterprise-grade приложений на основе генеративного ИИ с использованием современных AI-фреймворков и облачных платформ. - Создание и оптимизация решений на основе RAG (Retrieval Augmented Generation) с применением векторных баз данных и корпоративных баз знаний. - Разработка AI-агентов и мультиагентных рабочих процессов с использованием фреймворков LangChain, LangGraph, Semantic Kernel и AutoGen. - Интеграция больших языковых моделей (LLM), таких как GPT, Llama, Claude и Gemini, в бизнес-приложения. - Взаимодействие с архитекторами, владельцами продуктов и бизнес-заинтересованными сторонами для реализации AI-решений, соответствующих бизнес-целям. - Внедрение промпт-инжиниринга, управления контекстом, фреймворков памяти и оркестрации рабочих процессов для повышения производительности ИИ. Требования - Более 7 лет опыта в разработке ПО с сильными навыками Python. - Подтверждённый опыт работы с генеративным ИИ, Azure OpenAI и Azure AI. - Практический опыт с RAG, векторными базами данных и фреймворками LangChain или LangGraph. - Навыки разработки масштабируемых API, микросервисов и бэкенд-сервисов с использованием облачных технологий. - Опыт с практиками LLMOps и MLOps, включая CI/CD пайплайны, мониторинг и управление жизненным циклом моделей. - Приверженность принципам ответственного ИИ, стандартам безопасности, конфиденциальности данных и политикам управления. Условия - Возможность работы над передовыми проектами в области генеративного ИИ и машинного обучения. - Коллаборативная среда, ориентированная на техническое лидерство и инновации. - Непрерывное обучение и развитие с учётом достижений в области AI-технологий. - Участие в технических ревью дизайна, стандартах кодирования и лучших практиках.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания: Grandeur Design Supply Мы ищем высококвалифицированного эксперта Claude Code с глубоким опытом в AI-ассистированной разработке, промт-инжиниринге и автоматизации рабочих процессов с использованием моделей Claude (Anthropic). Роль сосредоточена на использовании Claude для задач программирования, проектирования систем, документации и оптимизации процессов. Обязанности - Проектировать, тестировать и оптимизировать продвинутые промты для Claude для генерации качественного кода и технических результатов. - Создавать и поддерживать AI-ассистированные рабочие процессы разработки с использованием возможностей Claude Code. - Сотрудничать с инженерными и продуктовыми командами для интеграции Claude в инструменты, системы и процессы. - Отлаживать, дорабатывать и проверять AI-сгенерированный код на нескольких языках программирования. - Разрабатывать внутренние инструменты, скрипты и автоматизации на основе Claude API. - Документировать лучшие практики промт-инжиниринга и AI-ассистированного программирования. - Отслеживать новейшие достижения в моделях Claude и инструментах AI-разработки. - Оценивать производительность, точность и надёжность AI-сгенерированных результатов. Требования - Подтверждённый опыт работы с Claude (Anthropic) или аналогичными LLM (например, GPT, Gemini) для задач программирования. - Свободное владение одним или несколькими языками программирования (Python, JavaScript, TypeScript и т.д.). - Экспертиза в промт-инжиниринге и оптимизации выходных данных AI. - Опыт работы с API, интеграцией SDK и автоматизацией рабочих процессов. - Знакомство с жизненным циклом разработки ПО (SDLC) и системой контроля версий (Git). - Способность эффективно отлаживать и проверять AI-сгенерированный код. - Развитые навыки решения проблем и аналитического мышления. - Отличные письменные коммуникативные навыки и способность к документированию. Предпочтительные квалификации - Опыт создания AI-ассистированных инструментов для разработчиков или копилов. - Знание DevOps, CI/CD пайплайнов или облачных платформ (AWS, GCP, Azure). - Опыт в машинном обучении или обработке естественного языка. - Опыт работы с агентными системами или автономными рабочими процессами. Условия - Оплата: $10–15 в час (в зависимости от опыта и типа занятости). - Тип занятости: контракт. - Место работы: удалённо.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

AI-Дизайнер / Дизайнер маркетплейсов Москва, офис. От 80 000 ₽. График 5/2, 09:00–18:00. Обязанности - Создание продающих визуалов для Ozon/WB - Разработка CTR-обложек - Создание lifestyle и premium-макетов - Простая ретушь и AI-ретушь изображений - Создание SEO-описаний товаров - Формирование УТП и продающих текстов - Адаптация контента под алгоритмы Ozon/WB и коммерческого сайта - Создание коммерческих баннеров Требования - Понимание коммерческого визуала - Умение работать с промптами - Навыки AI-копирайтинга - Навыки создания инфографики - Понимание SEO для маркетплейсов и сайтов - Креативное мышление - Самостоятельность - Умение работать в дедлайнах - Внимательность к деталям - Инициативность Инструменты - Nano Banana, ChatGPT, Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion, Leonardo AI, Krea AI, Adobe Firefly - Photoshop AI, Topaz Photo AI, Magnific AI, Remini, Luminar Neo - Figma, Canva, Illustrator, Claude, Gemini - Runway, Kling AI, Pika, CapCut AI Условия - Оформление по ТК РФ - Окладно-премиальная заработная плата от 80 000 ₽, обсуждается на собеседовании - График 5/2, 09:00–18:00, час обед - Офисный формат работы - Скидки на продукцию компании - Подарки детям - Уютный офис, кофе-зона, парковка - Офис: Балтийская ул., 14, 10 минут пешком от м. Сокол

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании FullStack — консалтинговая компания по разработке ПО в Америке. Клиенты — крупные мировые компании и стартапы Кремниевой долины. Позиция Senior AI-инженер (Google ADK + Python) для работы с клиентами в одном из двух форматов: - Team Augmentation: интеграция в команду клиента и ежедневная работа вместе с его дизайнерами и инженерами. - Design & Build: работа в продуктовой команде FullStack над созданием и поставкой продукта клиенту. Требования - 5+ лет профессионального опыта в разработке ПО, создании production-приложений с Python и AI/agent-технологиями. - Продвинутый английский язык. - Обязательно наличие законченного высшего образования. - Практический опыт с Google ADK (Agent Development Kit) или аналогичными фреймворками для разработки агентов. - Сильный профессиональный опыт Python для разработки production-кода и бэкенд-сервисов. - Опыт работы с Git для контроля версий и совместной разработки. - Практический опыт с Docker и разработкой контейнеризированных приложений. - Опыт разработки и поставки production-ready решений. - Понимание современных практик разработки: тестирование, качество кода, деплой. - Навыки решения сложных задач и эффективной работы в команде. - Интерес к AI-ориентированной разработке и новым agentic AI-технологиям. - Способность разбираться в новых и сложных проблемах и вносить вклад в библиотеки по мере необходимости. - Умение создавать и поддерживать непрерывную интеграцию и доставку приложений. - Внимание к деталям. - Позитивный настрой и проактивное отношение. - Опыт работы в Agile/Scrum-командах. - Значимый опыт работы с крупными и сложными системами. - Способность брать полную ответственность за свою работу и выполнять согласованные с командой ожидания. - Способность разделять цели клиентов FullStack и выполнять взятые обязательства. Будет плюсом - Использование AI-инструментов в рабочем процессе. - Профессиональный опыт или личные проекты с Cursor, Windsurf, Google Antigravity, Claude Code, Gemini CLI, Codex или Copilot CLI. Условия - Конкурентная зарплата. - Оплачиваемый отпуск: отпуск, больничный, отпуск по уходу за ребёнком, праздники. - 100% удалённая работа. - Возможность работать с ведущими стартапами и компаниями из списка Fortune 500. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - 401(k) с матчингом 4%. - Возможности карьерного роста. - Возможности продолжения образования. Работа в США - Требуется действующее разрешение на работу в США на полную ставку. - FullStack не спонсирует рабочие визы сейчас или в будущем.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании и проекте Компания: NTT DATA North America. Требуется Senior AI/LLM-инженер для проектирования, разработки и внедрения корпоративных решений генеративного ИИ на основе больших языковых моделей. Кандидат должен обладать опытом разработки на Python, RAG, AI-оркестрации и облачных архитектур. Роль предполагает работу с владельцами продуктов, архитекторами решений, инженерами данных и бизнес-заинтересованными сторонами для создания масштабируемых, безопасных и готовых к продакшену AI-приложений на базе OpenAI и других ведущих фундаментальных моделей. Локация: удалённо, необходимо поддерживать часовой пояс EST. Задачи - Проектировать, разрабатывать и внедрять корпоративные генеративные AI-приложения с использованием современных LLM-технологий. - Создавать продакшен-бэкенд-сервисы на Python с применением современных практик разработки ПО. - Разрабатывать масштабируемые AI-архитектуры с использованием OpenAI, Anthropic Claude, Gemini, Llama или аналогичных фундаментальных моделей. - Проектировать и внедрять RAG-пайплайны с использованием векторных баз данных и семантического поиска. - Разрабатывать мультиагентные AI-системы для оркестрации сложных бизнес-процессов. - Проектировать архитектуры AI-решений, отвечающие требованиям масштабируемости, безопасности и поддерживаемости. - Интегрировать AI-возможности в существующие корпоративные приложения, API и бизнес-процессы. - Разрабатывать и использовать REST API, микросервисы и событийно-ориентированные сервисы для AI-приложений. - Внедрять фреймворки оркестрации, такие как LangChain и связанные агентные фреймворки. - Оптимизировать промпты для повышения точности, качества рассуждений и бизнес-результатов. - Оценивать производительность LLM и внедрять методы улучшения качества ответов. - Устанавливать практики AI-управления, оценки моделей и ответственного ИИ. - Мониторить производительность AI-приложений и оптимизировать задержку, стоимость и качество. - Создавать облачные AI-решения с использованием Azure или AWS AI-сервисов. - Внедрять Azure AI Search и векторный поиск. - Проектировать безопасные корпоративные AI-приложения в соответствии со стандартами облачной безопасности и управления. - Взаимодействовать с DevOps-командами для развертывания AI-решений через CI/CD-пайплайны. - Взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами для понимания AI-кейсов и их трансформации в масштабируемые технические решения. - Представлять архитектурные решения и AI-стратегии технической и нетехнической аудитории. - Наставлять младших инженеров и развивать лучшие практики AI-инжиниринга. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, программной инженерии или смежной области. - 6+ лет опыта в разработке ПО или машинном обучении. - Минимум 3 года практического опыта создания решений в области ИИ и генеративного ИИ. - 3–5 лет сильного практического опыта разработки продакшен-приложений на Python. - 1–3 года опыта создания приложений с использованием OpenAI (предпочтительно), Anthropic Claude, Gemini, Llama или аналогичных LLM-платформ. - 3+ года опыта внедрения RAG-архитектур. - 1–3 года опыта интеграции векторных баз данных и решений семантического поиска. - 1–3 года уверенного понимания LangChain и фреймворков AI-оркестрации. - Опыт проектирования мультиагентных AI-архитектур. - Глубокие знания промпт-инжиниринга, оценки моделей, AI-управления и принципов ответственного ИИ. - Опыт создания REST API, микросервисов и событийно-ориентированных архитектур. - Опыт работы с облачными платформами Azure или AWS. - Понимание масштабируемой корпоративной архитектуры приложений. - Отличные аналитические навыки, навыки решения проблем и коммуникации. Необходимые технические навыки - Python - JavaScript - Генеративный ИИ - Большие языковые модели (LLM) - OpenAI (предпочтительно) - Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Мультиагентная AI-оркестрация - LangChain - Langfuse - Архитектура AI-решений - Azure AI Search - Векторные базы данных - Промпт-инжиниринг - REST API - Микросервисы - Событийно-ориентированная архитектура - Облачные сервисы Azure или AWS Предпочтительно - Опыт работы с LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel или аналогичными агентными фреймворками. - Опыт работы с векторными базами данных, такими как Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Область и стек: Системная аналитика Должность: Support Manager (L2) Компания: Scela Зарплатная вилка: 1000-1500$ Формат работы: Удаленка Страна работы: РФ Компания создает автономную инфраструктуру монетизации трафика в Telegram на базе AI. Цифровые сотрудники заменяют целые отделы ручных операторов для крупных команд. Ищут специалиста технической поддержки второй линии, который умеет работать с языковыми моделями (LLM) под капотом, понимает логику промптинга и готов обеспечивать бесперебойную работу систем в ночное время и выходные. Чем предстоит заниматься - Обрабатывать входящие обращения от клиентов в Telegram-боте поддержки. - Настраивать и оптимизировать prompt-инструкции для ИИ-ассистентов под конкретные сценарии и вертикали продаж. - Оперативно диагностировать и устранять логические ошибки в диалогах. - Помогать клиентам настраивать авто-дожимы и сценарии в no-code/low-code конструкторе воронок. - Мониторить работоспособность Telegram-сессий клиентов. - Отсеивать платформенные баги и заводить технические таски на бэкенд/фронтенд-разработчиков. Что ожидаем - Опыт в support на 2 линии поддержки от 1 года — обязательно. - Навык чтения или написания кода — обязательно. - Базовое понимание prompt engineering: умение писать четкие системные инструкции для LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) и понимание, как системный промпт влияет на поведение модели. - Понимание логики no-code/low-code конструкторов воронок и базовых принципов работы CRM. - Умение быстро разбираться в чужих переписках, логах и находить причинно-следственные связи. - Опыт общения с клиентами в техподдержке или B2B-клиентском сервисе. - Базовые знания Git. - Высокий уровень самодисциплины: готовность стабильно работать в ночные часы и оперативно реагировать на критические алерты о падении сессий. Что предлагаем - Полностью удаленный формат работы из любой точки мира. - Оплачиваемая стажировка (1 месяц): график — 6/1 (ПН–ПТ: с 10:00 до 19:00; СБ — с 10:00 до 14:00 МСК). - График после прохождения стажировки: 6/1, ночные смены — выходные предусмотрены только в будние дни в середине недели. Смена длится 12 часов (с 22:00 до 10:00 МСК). В течение смены чистое рабочее время — 8 часов, но все 12 часов надо быть на связи. - Оклад: 1000–1500$ в месяц по результатам собеседования. Выплаты 1 и 16 числа на кошелек BEP20. - Обучение работе на no-code платформе и тонкостям настройки ИИ под конвертящий трафик. - Работа в быстрорастущем AI-стартапе с сильной технической командой. - Возможность карьерного роста до руководителя Support-отдела. - Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации).

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

О компании Grafana Labs — компания, развивающая открытую платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Платформа предоставляется как управляемый сервис. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая: 1600+ сотрудников в 40+ странах. О роли Ищем Staff-инженера SRE для поддержки самых ценных клиентов Grafana Cloud за счёт повышения надёжности облачных баз данных на основе Mimir, Loki, Tempo и Pyroscope. Базы данных предоставляются как SaaS-продукт из AWS, GCP и Azure во всех регионах. SRE-команда встроена в продуктовые команды Mimir, Loki и Tempo и отвечает за надёжность продуктов баз данных для клиентов с высокими SLA. Задачи - Тесно работать с продуктовыми командами (встроенная модель). - Отвечать за производственную надёжность сред с высокими SLA и сложных клиентских окружений. - Проектировать и внедрять автоматизацию для масштабирования практик надёжности. - Обеспечивать достижение клиентами целей SLO. - Определять и развивать пер-тенантные SLO и модели надёжности. - Проактивно снижать сжигание SLO для предотвращения повторных инцидентов. - Быть основной точкой эскалации и на связи (on-call) при инцидентах. - Руководить реагированием на инциденты, влияющие на клиентов, и проводить пост-инцидентные разборы. - Участвовать в проектировании (design docs) и ревью кода. - Влиять на дизайн функций для обеспечения масштабируемости и эксплуатационной пригодности. - Строить автоматизацию для устранения рутинной работы (toil). - Улучшать качество алертов и снижать шумные эскалации. Требования - 8+ лет инженерного опыта, из них 4+ в SRE/CRE/production engineering. Предпочтителен формальный опыт в customer reliability engineering. - Сильный опыт работы с Kubernetes в AWS, GCP или Azure, знакомство с инструментами infrastructure-as-code (Helm, Terraform, Jsonnet и т.п.). - Сильный опыт технического лидерства: ведение команды через проекты, наставничество инженеров, роль force-multiplier. - Опыт эксплуатации мультитенантных систем в production. - Сильный опыт проектирования и внедрения SLO. - Опыт с одним или несколькими языками программирования (например, Go, Python, Java). - Опыт с внутренностями операционной системы Linux, базовые знания сетей, облачного хранения и масштабирования. - Отличные навыки решения проблем и траблшутинга. - Опыт спокойного и активного участия в безобвинительном реагировании на инциденты, отслеживании действий и написании качественных PIR (post-incident reviews). - Способность рассуждать о производительности, масштабировании и режимах отказа. - Комфортная работа в инженерной команде с высокой степенью автономии и самонаправленности. - Способность глубоко взаимодействовать с продуктовыми командами. - Ценятся любознательность, прозрачность, склонность к действию и доброжелательность. Условия - Удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Швеции, Испании или Германии. - Компания предоставляет оплачиваемый бюджет на использование современных AI-ассистентов для разработки (инструменты на выбор в рамках политики безопасности), а также доступ к передовым моделям (например, GPT-Codex, Claude Opus, Gemini 3 Pro).

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Компания: Grafana Labs. Формат: удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Швеции, Испании, Германии или Ирландии. Роль: Staff Software Engineer — SRE для облачных баз данных Grafana Cloud (Mimir, Loki, Tempo, Pyroscope). Базы данных предоставляются как SaaS на AWS, GCP и Azure во всех регионах. SRE-команда встроена в продуктовые группы Mimir, Loki и Tempo. Задачи - Тесное партнёрство с продуктовыми инженерными командами (встроенная модель). - Обеспечение надёжности production-среды для клиентов с высокими SLA и сложных окружений. - Проектирование и внедрение автоматизации для масштабирования практик надёжности. - Обеспечение достижения клиентами целевых показателей SLO. - Определение и развитие пер-тенантных SLO и моделей надёжности. - Проактивное снижение выгорания SLO для предотвращения повторных инцидентов. - Выполнение роли основного эскалационного контакта и дежурного (on-call) при инцидентах. - Руководство разбором инцидентов, влияющих на клиентов, и пост-инцидентными ревью. - Участие в проектировании (design docs) и код-ревью. - Влияние на дизайн функций для обеспечения масштабируемости и эксплуатационной пригодности. - Создание автоматизации для устранения рутинной работы (toil). - Улучшение качества алертов и снижение шумных эскалаций. Требования - 8+ лет инженерного опыта, из них 4+ в SRE/CRE/production engineering. Предпочтителен формальный опыт в customer reliability engineering. - Сильный опыт работы с Kubernetes на AWS, GCP или Azure, знакомство с инструментами infrastructure-as-code (Helm, Terraform, Jsonnet и т.п.). - Сильный опыт технического лидерства: ведение команды через проекты, наставничество инженеров, роль force-multiplier. - Опыт эксплуатации мульти-тенантных систем в production. - Сильный опыт проектирования и внедрения SLO. - Опыт с одним или несколькими языками программирования (например, Go, Python, Java). - Опыт с внутренностями ОС Linux, знание сетей, облачного хранения и масштабирования. - Отличные навыки решения проблем и диагностики. - Опыт спокойного и активного участия в blame-free инцидент-менеджменте, выполнения последующих действий и написания качественных PIR (Post Incident Reviews). - Умение рассуждать о производительности, масштабировании и режимах отказов. - Комфортная работа в инженерной команде с высокой степенью автономии и самонаправленности. - Способность к глубокому партнёрству с продуктовыми командами. - Ценятся интеллектуальное любопытство, прозрачность, склонность к действию и доброта. Условия - Удалённая работа (из указанных стран). - Компания предоставляет бюджет на использование современных AI-ассистентов для кодирования (в рамках политики безопасности), а также доступ к передовым моделям (например, GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Support Engineer L2 Компания создает автономную инфраструктуру монетизации трафика в Telegram на базе AI. Цифровые сотрудники заменяют целые отделы ручных операторов для крупных команд. Ищется специалист технической поддержки второй линии, который умеет работать с языковыми моделями (LLM) под капотом, понимает логику промптинга и готов обеспечивать бесперебойную работу систем в ночное время и выходные. Чем предстоит заниматься - Обрабатывать входящие обращения от клиентов в Telegram-боте поддержки. - Настраивать и оптимизировать prompt-инструкции для ИИ-ассистентов под конкретные сценарии и вертикали продаж. - Оперативно диагностировать и устранять логические ошибки в диалогах. - Помогать клиентам настраивать авто-дожимы и сценарии в no-code/low-code конструкторе воронок. - Мониторить работоспособность Telegram-сессий клиентов. - Отсеивать платформенные баги и заводить технические таски на бэкенд/фронтенд разработчиков. Что мы ожидаем - Опыт в support на 1/2 линии поддержки от 1 года — обязательно. - Навык чтения или написания кода — обязательно. - Базовое понимание prompt engineering: умение писать четкие системные инструкции для LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) и понимание, как системный промпт влияет на поведение модели. - Понимание логики no-code/low-code конструкторов воронок и базовых принципов работы CRM. - Умение быстро разбираться в чужих переписках, логах и находить причинно-следственные связи. - Опыт общения с клиентами в техподдержке или b2b-клиентском сервисе. - Базовые знания git. - Высокий уровень самодисциплины: готовность стабильно работать в ночные часы и оперативно реагировать на критические алерты о падении сессий. Что мы предлагаем - Полностью удаленный формат работы из любой точки мира. - Стажировка: график 6/1 (ПН-ПТ: с 10:00 до 19:00; СБ — с 10:00 до 14:00 МСК). - График после прохождения стажировки: 6/1 ночные смены — выходные предусмотрены только в будние дни в середине недели. Смена длится 12 часов (с 22:00 до 10:00 МСК). В течение смены чистое рабочее время 8 часов, но все 12 часов надо быть на связи. - Оклад: 1000-1500$ в месяц по результатам собеседования (выплаты 1 и 16 числа на кошелек BEP20). - Обучение работе на no-code платформе и тонкостям настройки ИИ под конвертящий трафик. - Работа в быстрорастущем AI-стартапе с сильной технической командой. - Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации).

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

AI-дизайнер / Промпт-инженер в компанию Бомбора Компания Бомбора — нон-фикшн редакция Эксмо. Издаем прикладную литературу в 16 тематических направлениях: от научпопа, гейм-направления, бизнес-книг, до кулинарии, психологии, книг о спорте и родительстве. В месяц выпускаем от 100 до 200 новых книг. Что нужно делать - Создавать качественное художественное оформление издания. - Разрабатывать уникальное оформление издания: искать иллюстративные фотоматериалы и типографические решения. - Участвовать в предпроектной разработке концепции художественного оформления издания. - Генерировать иллюстрации и изображения нейросетями: подбирать модели под задачу (Midjourney, Google Gemini / Nano Banana, FLUX, GPT Image и др.), писать промпты, обеспечивать консистентность персонажей и стиля в сериях. - Дорабатывать ИИ-изображения по заданию заказчика до печатного качества: апскейл, исправление артефактов, ретушь, цветокоррекция. - Разрабатывать креативную концепцию издания на основе анализа оформления книг данного сегмента рынка. - Участвовать в разработке всех технических параметров (тип издания, формат, блок, материалы). Помимо оформления книг, креативный дизайнер придумывает оформление сувенирной продукции: блокноты, открытки, календари и разрабатывает макеты блока книг. Пожелания к кандидату - Портфолио. - Опыт работы худ. редактором/дизайнером/арт-директором в рекламных агентствах, издательствах, журналах — желательно не менее двух лет. - Отличное знание ПК: профессиональный Adobe CS (Indesign, PhotoShop, Ilustrator). - Креативность, работа на результат, понимание дедлайнов, аккуратность, исполнительность, желание совершенствоваться и повышать свой профессиональный уровень. - Понимание современных тенденций. - Самостоятельность и ответственность. Что предлагаем - Высокий уровень заработной платы — сделка: больше работаешь — больше получаешь. - Постоянный поток интересных и разнообразных проектов. - Высокая планка качества. - Возможность дальнейшего профессионального продвижения и роста. - Работа в офисе, м. Полежаевская, ст. МЦК Хорошево (5 мин. пешком от метро). - Официальное оформление согласно ТК РФ. - Гибкое начало и окончание рабочего дня, возможность гибридного графика. - Корпоративные скидки на продукцию Издательства. - Бесплатный тренажерный зал в здании Издательства.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Специалист для развития корпоративной AI-платформы и автоматизации инженерных и бизнес-процессов Чем предстоит заниматься AI-платформа: - проектировать и развивать корпоративную AI-платформу; - внедрять LLM и современные AI-сервисы; - создавать масштабируемую архитектуру; - участвовать в разработке AI-стратегии. AI-ассистенты: - создавать интеллектуальных помощников для продаж, проектировщиков, конструкторов, производства, сервисных служб и руководителей проектов. RAG и база знаний: - разрабатывать интеллектуальный поиск по технической документации, ГОСТам, проектам, CAD-моделям, конструкторской документации, внутренним регламентам. Автоматизация: - технические задания; - коммерческие предложения; - BOM/спецификации; - инженерная документация; - отчёты и аналитика. AI Agents: - мультиагентные системы; - интеллектуальные workflow; - AI-сценарии автоматизации бизнес-процессов. Интеграции: - CRM, ERP, PDM/PLM, CAD и внутренние API. Что важно - уверенный Python; - backend — FastAPI, REST API; - опыт создания AI-продуктов с LLM; - понимание архитектуры AI-систем и GenAI; - опыт разработки масштабируемых сервисов; - практический опыт с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral; - опыт построения RAG; - знание Vector DB: Qdrant, Pinecone, Weaviate, ChromaDB или аналогов. Будет плюсом: - LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Docker, PostgreSQL, Git. Большой плюс: - опыт в инженерных или производственных компаниях; - понимание CAD/PDM/PLM и жизненного цикла инженерного продукта; - опыт создания корпоративных AI Copilot или AI-платформ.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О роли H.W. Kaufman Group (Burns & Wilcox) формирует внутри ИТ-подразделения команду AI Value Engineering для создания измеримой бизнес-ценности на уровне предприятия. Команда работает на стыке разработки приложений, RPA, данных, бизнес-процессов и доставки решений с использованием ИИ. Задача команды — создавать высокоэффективные решения в рамках быстрых и глубоких проектов, тесно взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами, передавать проверенные решения поддерживающим командам и быстро останавливать инициативы, которые не приносят ценности. Эффективность команды оценивается по влиянию на портфель, успешности передачи решений, количественно выраженной бизнес-ценности, дисциплине и способности не превращаться в функцию поддержки. Роль предназначена для практикующего разработчика, использующего ИИ, который может работать в приложениях, автоматизации, данных и бизнес-процессах: находить возможности с высоким влиянием, создавать работающие решения, подтверждать их ценность и ответственно передавать поддерживающим командам. Кандидаты должны быть находчивыми, любознательными, дисциплинированными и мотивированными решением задач. Они понимают, что ИИ меняет скорость разработки, но не отменяет необходимости в суждении, качестве, понимании бизнеса и ответственности. Лучше всего роль подходит T-shaped или comb-shaped специалисту: достаточно широкому, чтобы связывать платформы, данные, API, автоматизации и пользовательские сценарии, и достаточно глубокому, чтобы принимать технически обоснованные решения и избегать хрупких решений. Критерии успеха - Быстро превращать нечётко сформулированную бизнес-задачу в ценностную гипотезу и рабочую демонстрацию. - Понимать, когда рекомендация ИИ-агента правдоподобна, рискованна, избыточна или не соответствует корпоративной поддерживаемости. - Уверенно работать во front-end, back-end, интеграциях, данных, автоматизации процессов и настройке платформ. - Искать более простые, быстрые и поддерживаемые пути, а не просто реализовывать первое техническое решение. - Создавать решения, которые можно чисто передать, не создавая скрытой зависимости от себя. - Понятно объяснять компромиссы технической и нетехнической аудитории. Обязанности - Реализовывать быстрые решения за дни или недели там, где бизнес-ценность очевидна и путь известен. - Участвовать в более глубоких исследовательских проектах продолжительностью от одного до трёх месяцев, где решение неопределённо, но потенциальная ценность высока. - Создавать прототипы, автоматизации, интеграции, управляемые данными сценарии и функции приложений на базе Salesforce, MuleSoft, .NET, RPA, AI/ML-инструментов и смежных корпоративных платформ. - Использовать ИИ-инструменты разработки, такие как Claude, Codex, Gemini, Copilot или аналогичные агенты, для ускорения работы с проверкой архитектурного соответствия, поддерживаемости, безопасности и операционных рисков. - Работать напрямую с заинтересованными сторонами из андеррайтинга, урегулирования убытков, операций и ИТ, чтобы понимать процессы, болевые точки, драйверы ценности и практические ограничения внедрения. - Преобразовывать бизнес-задачи в работающее ПО, измеримые эксперименты и понятные пакеты передачи. - Документировать архитектуру, конфигурацию, зависимости, известные ограничения, промпты, runbook и операционные аспекты для принимающей команды. - Рекомендовать изменение направления или остановку инициативы, если она не доказывает ценность, не считая это неудачей. - Изучать бизнес-процессы, чтобы решения опирались на реальную организацию работы. Требования - Профессиональный опыт разработки ПО в корпоративной среде от 5 лет. - Full-stack компетенции: разработка приложений, интеграции, API, доступ к данным, автоматизация процессов и пользовательские интерфейсы. - Опыт как минимум с несколькими из следующих технологий: Salesforce, MuleSoft, .NET/C, JavaScript/TypeScript, SQL, REST API, RPA/инструменты автоматизации, облачные сервисы, CI/CD, корпоративные платформы данных. - Практический опыт использования ИИ-инструментов разработки или подтверждённая способность быстро и ответственно их осваивать. - Навыки отладки, декомпозиции задач и самостоятельного обучения. - Умение оценивать качество кода, поддерживаемость, паттерны, вопросы безопасности и операционную пригодность. - Умение писать понятную техническую документацию и проводить передачу знаний принимающим командам. - Комфортная работа в проектах с ограниченным сроком, чёткими результатами, контрольными точками и ожиданиями по передаче. - Плюсом будет опыт в страховании, андеррайтинге, брокерской деятельности, урегулировании убытков или других процессах с высокой нагрузкой на workflow. - Плюсом будет знакомство с корпоративными архитектурными паттернами, проектными паттернами, моделированием предметной области, проектированием реляционных баз данных, интеграционными паттернами или аналогичными инженерными дисциплинами. - Опыт создания автоматизаций или решений с ИИ, объединяющих приложения, данные, документы и процессы с участием человека. - Опыт работы с prompt engineering.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании Mercor соединяет талантливых специалистов в области творчества и технологий с ведущими исследовательскими лабораториями ИИ. Штаб-квартира в Сан-Франциско. Инвесторы: Benchmark, General Catalyst, Peter Thiel, Adam D'Angelo, Larry Summers, Jack Dorsey. Должность ML-инженер (опыт работы с AI-кодинг-агентами) Тип: контракт Оплата: $85/час Локация: удалённо Обязанности - Использовать передовые AI-кодинг-агенты для выполнения и оценки сложных задач в области машинного обучения и ИИ. - Проверять сгенерированные моделями реализации, включая обучение моделей, системы инференса, MLOps и LLM-приложения. - Выявлять ошибки, крайние случаи, проблемы производительности и сценарии отказов. - Сравнивать результаты нескольких передовых моделей и оценивать их сильные и слабые стороны. - Применять профессиональный инженерный подход к реальным сценариям ML-инженерии. Требования Обязательные: - 2+ года профессионального опыта в ML-инженерии. - Опыт создания продакшн-ML-систем, инфраструктуры развертывания моделей, LLM-приложений или AI-продуктов. - Регулярное использование AI-кодинг-агентов: Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, Gemini CLI или аналогичных. - Способность оценивать сгенерированные моделями ML-реализации и технические компромиссы. Желательно: - Опыт развертывания ML-систем в продакшн. Оплата и условия - $400 за принятую задачу. - Оплата привязана к принятой работе.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Локация Полная удалённая работа (США). О роли Ищем опытного и мотивированного Frontend-разработчика для присоединения к динамичной команде разработки. В этой роли вы будете отвечать за дизайн и разработку фронтенд-компонентов с использованием ИИ. Вы будете тесно работать с кросс-функциональными командами, чтобы создавать качественные и удобные продукты, отвечающие потребностям клиентов и бизнес-целям. Обязанности - Разработка современных фронтенд-веб-приложений с использованием современных технологий и фреймворков с помощью ИИ. - Использование RESTful API для взаимодействия между фронтендом и бэкендом. - Реализация принципов адаптивного дизайна для обеспечения оптимального пользовательского опыта на разных устройствах и разрешениях экрана. - Использование ИИ для дизайна и разработки фронтенд-компонентов веб-приложений. - Внедрение ИИ-генерации кода для ускорения разработки при сохранении качества и поддерживаемости кода. - Разработка и выполнение комплексных планов тестирования для проверки соответствия модернизированных приложений функциональным требованиям и требованиям производительности. - Использование ИИ для автоматической генерации и выполнения тестовых сценариев. - Тесная работа с продакт-менеджерами, дизайнерами и другими разработчиками для сбора требований, поиска решений и реализации функций. - Участие в код-ревью для обеспечения качества кода, выявления потенциальных проблем и обмена знаниями с коллегами. - Вклад в непрерывное улучшение процессов и инструментов разработки. - Отслеживание последних достижений в области генеративного ИИ и их применение для улучшения процессов модернизации. Требования - Владение фронтенд-технологиями: HTML, CSS, JavaScript и современными JavaScript-фреймворками (например, React, Angular, Vue). - Практический опыт использования LLM через API (например, Claude, Gemini). - Понимание различных архитектур LLM, их сильных и слабых сторон. - Понимание техник промпт-инжиниринга для оптимизации вывода LLM. - Опыт работы с государственными технологическими проектами и программами. О компании Game Plan Tech — динамично растущая команда, специализирующаяся на внедрении лучших решений Google для организаций государственного сектора. Компания создает среду для совместной работы, где можно оказывать значимое влияние, внедрять инновации для клиентов и развивать карьеру.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Surfaces Model UX Designer, GeminiApp, DeepMind Google DeepMind is a pioneering AI lab focused on advancing AI development to solve complex global challenges and accelerate product innovation for billions of users. The focus is on the mobile version of Gemini on the Floaty platform. Mountain View, CA / New York, NY / San Francisco, CA, USA. On-site. Job description. More details in Eunjoo Kim's post on LinkedIn.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

вакансия ai Lead Backend Developer / AI Engineer О компании Привет, мы CRT — IT-компания с 20-летним опытом разработки, понятными процессами и профессиональным менеджментом. Мы работаем с разными IT-проектами и базируемся в Тюмени. ООО «Креатив» внесено в реестр аккредитованных IT-организаций 10.10.2017. При отклике укажите Telegram в сопроводительном письме. О формате сотрудничества Сейчас мы формируем кадровый резерв Java-разработчиков уровня Middle и выше для проектного сотрудничества с партнерами CRT. Мы знакомимся с кандидатом, обсуждаем опыт, стек, формат работы и ожидания. Если совпадаем по условиям, добавляем специалиста в рабочий чат с актуальными проектными запросами. Можно откликаться только на те проекты, которые подходят по опыту, загрузке и условиям. Под конкретный запрос мы готовим обезличенное резюме и направляем его партнеру. Проекты могут длиться от месяца до полугода и дольше. Возможна проектная или полная загрузка. Чем предстоит заниматься: — Анализировать нечёткие требования, формировать user stories, технические постановки, критерии приёмки и негативные сценарии — Декомпозировать фичи и распределять задачи между собой, командой и AI-агентами — Проектировать микросервисы, API, интеграции и модели данных — Разрабатывать backend-сервисы и проверять созданный агентами код на корректность, безопасность, производительность и соответствие архитектуре — Формировать для AI-агентов контекст, ограничения и стандарты, итеративно управлять результатом — Проводить код-ревью, планировать работу команды, участвовать в менторинге и технических собеседованиях — Погружаться в предметную область и доводить функциональность от идеи до работающего решения в проде Что мы ожидаем от кандидата: — Коммерческий опыт backend-разработки от 5 лет на Python, Go или другом серверном языке — Практический опыт системного анализа, работы с требованиями и подготовки технических постановок — Опыт проектирования и разработки крупных микросервисных систем — Уверенное владение SQL, опыт проектирования баз данных и работы с PostgreSQL и MongoDB — Понимание паттернов Repository, Service, Unit of Work и подходов DDD и CQRS — Опыт работы с Docker, CI / CD и GitLab CI, базовое знание Kubernetes — Понимание мониторинга и логирования с использованием Prometheus, Grafana или ELK — Активный опыт работы с Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini или другими AI-инструментами — Умение делегировать агентам полноценные задачи, формировать контекст и критически проверять результат — Опыт лидирования разработки от 2 лет, включая постановку задач, код-ревью и развитие команды Компания: CRT Заработная плата: до 250 000 ₽ за месяц, на руки Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

🍫 Старший аналитик-разработчик в команду клиентской аналитики Лавки Яндекс Лавка — сервис быстрой доставки продуктов, готовой еды и товаров для дома, которым пользуются миллионы. Ищем старшего аналитика-разработчика в команду клиентской аналитики. Вы будете работать над проектами, связанными с AI. Какие задачи вас ждут: • Оптимизация бизнес-процессов Внедрять AI в процессы Лавки, которые можно ускорить, упростить или автоматизировать. • Разработка AI-ассистента Создавать аналитического AI-ассистента с мультиагентной архитектурой. Он станет составлять YQL-запросы, строить дашборды и проводить исследования на основе данных. • Улучшение AI-инструментов Вносить вклад во внутренние аналитические AI-инструменты для проведения количественных и качественных исследований. Мы ждём, что вы: • Разбираетесь в современных AI-инструментах: Claude Code, Cursor, ChatGPT, Gemini и т. д. • Знакомы с матстатом и тервером • Используете Python для анализа данных • Разрабатывали AI-агенты на базе инфраструктуры LangChain и LangGraph Почему у нас хорошо: Нам важно здоровье сотрудников, поэтому в крупных офисах у нас есть спортзалы — с тренажёрами, инвентарём и душевыми. Это далеко не все бонусы — больше можно узнать тут. 📩 Откликайтесь на вакансию на нашем сайте лавка аналитика python гибрид офис москва

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Контент-продюсер (Short-form video) в покерный онлайн клуб Работодатель: Покерный онлайн-клуб ищет специалиста, который умеет создавать вирусный контент и привлекать органический трафик через Reels, Shorts и TikTok. Что нужно делать и сделать: • создавать и тестировать креативы для коротких видео; • искать и адаптировать успешные форматы, писать сценарии; • ставить ТЗ монтажеру и анализировать результаты, масштабируя удачные гипотезы. Пожелания к кандидату: • опыт работы с short-form video, органическим трафиком или performance-маркетингом от 2 лет; • понимание алгоритмов Reels, Shorts и TikTok; • опыт работы с AI-инструментами (ChatGPT, Claude, Gemini и др.). Будет плюсом: • опыт в iGaming; • Crypto; • Dating; • арбитраже трафика; • Infobiz. Что предлагаем: • полностью удаленный формат; • свободу в принятии решений и возможность построить направление с нуля; • высокий доход без верхнего ограничения. Для отклика 📲 : Ссылка для отклика вакансия джобстер работа удаленка вакансии маркетинг контент reels ▫️ еще вакансии на сайте ▫️ журнал коллеги Джобстер

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Контент-продюсер (Short-form video) в покерный онлайн клуб Работодатель: Покерный онлайн-клуб ищет специалиста, который умеет создавать вирусный контент и привлекать органический трафик через Reels, Shorts и TikTok. Что нужно делать и сделать: • создавать и тестировать креативы для коротких видео; • искать и адаптировать успешные форматы, писать сценарии; • ставить ТЗ монтажеру и анализировать результаты, масштабируя удачные гипотезы. Пожелания к кандидату: • опыт работы с short-form video, органическим трафиком или performance-маркетингом от 2 лет; • понимание алгоритмов Reels, Shorts и TikTok; • опыт работы с AI-инструментами (ChatGPT, Claude, Gemini и др.). Будет плюсом: • опыт в iGaming; • Crypto; • Dating; • арбитраже трафика; • Infobiz. Что предлагаем: • полностью удаленный формат; • свободу в принятии решений и возможность построить направление с нуля; • высокий доход без верхнего ограничения. Для отклика 📲 : Ссылка для отклика вакансия джобстер работа удаленка вакансии маркетинг контент reels 📍 Все вакансии на сайте 📎 Канал с резюме

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7 000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, доверяют Grafana Labs. Компания полностью удалённая, более 1 600 сотрудников в 40+ странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. О роли Компания развивает Grafana как платформу для приложений наблюдаемости, где OSS и проприетарные приложения могут напрямую подключаться к дашбордам, алертам, инцидентам и телеметрии. Требуется рефакторинг значительной части Grafana для упрощения и стандартизации, с безопасным внедрением изменений без нарушения работы сервисов. Позиция удалённая, рассматриваются кандидаты из Великобритании, Германии, Испании, Швеции и Ирландии. Задачи - Разработка новых функций, улучшение операционного опыта систем и их итеративное улучшение на основе данных из продакшена. - Авторство, участие в написании и рецензирование дизайн-документов. - Активное участие в формировании дорожной карты. - Наставничество и поддержка членов команды, взаимодействие с другими командами. - Ответственность за опыт клиентов: участие в дежурствах — будни 12 часов x 5 дней и отдельно выходные 24 часа x 2 дня. Требования - Сильные навыки программирования и операционный опыт; ответственность за эксплуатацию созданного ПО. - Опыт работы с SaaS-платформой и типовыми проблемами распределённых систем (масштабируемость, мультитенантность, изоляция данных, высокая доступность). - Отличные коммуникативные навыки: ясное изложение идей в письменной форме и на встречах, выбор подходящего канала общения. - Готовность работать в кросс-функциональных командах, прозрачные планы, открытость к обратной связи. - Прагматичность, приоритет прогресса над совершенством, умение работать в условиях неопределённости. - Бэкенд написан на Golang; требуется знание языка или готовность его освоить. Условия - Удалённая работа (только Великобритания, Германия, Испания, Швеция, Ирландия). - Современные AI-ассистенты для кодирования в ежедневной работе (выбор инструментов в рамках политики безопасности), оплачиваемый компанией бюджет на использование, доступ к передовым моделям (GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.7, Gemini 3 Pro). - В Германии диапазон компенсации: €109 709 – €131 651. Фактическая компенсация зависит от уровня, опыта и навыков. - Все роли включают Restricted Stock Units (RSU). - Диапазоны компенсации зависят от страны; для других локаций рекрутер сообщит актуальный диапазон и льготы.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI-промптер в мебельный бренд Ищем AI-промптера для долгосрочного сотрудничества. Что предстоит делать: - Настраивать AI-агентов для маркетинга, рекламы и автоматизации рутинных задач - Работать в паре с разработчиком: он отвечает за код, вы — за промпты, контент и логику взаимодействия с ИИ Требования: - Опыт работы с ChatGPT, Claude, Gemini или другими AI-инструментами (в том числе пет-проекты) - Готовность много тестировать, улучшать и переписывать промпты - Русский язык и английский на уровне чтения документации

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Специалист технической поддержки второй линии Мы создаем автономную инфраструктуру монетизации трафика в Telegram на базе AI. Наши цифровые сотрудники заменяют целые отделы ручных операторов для крупных команд. Ищем специалиста технической поддержки второй линии, который умеет работать с языковыми моделями (LLM) под капотом, понимает логику промптинга и готов обеспечивать бесперебойную работу наших систем в ночное время и выходные. Чем предстоит заниматься - Обрабатывать входящие обращения от клиентов в Telegram-боте поддержки - Настраивать и оптимизировать prompt-инструкции для ИИ-ассистентов под конкретные сценарии и вертикали продаж - Оперативно диагностировать и устранять логические ошибки в диалогах - Помогать клиентам настраивать авто-дожимы и сценарии в нашем no-code/low-code конструкторе воронок - Мониторить работоспособность Telegram-сессий клиентов - Отсеивать платформенные баги и заводить технические таски на бэкенд/фронтенд разработчиков Что мы ожидаем - Опыт в support на 2 линии поддержки от 1 года — обязательно - Навык чтения или написания кода — обязательно - Базовое понимание prompt engineering: вы умеете писать четкие системные инструкции для LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) и понимаете, как системный промпт влияет на поведение модели - Понимание логики no-code/low-code конструкторов воронок и базовых принципов работы CRM - Умение быстро разбираться в чужих переписках, логах и находить причинно-следственные связи - Опыт общения с клиентами в техподдержке или b2b-клиентском сервисе - Базовые знания git - Высокий уровень самодисциплины: готовность стабильно работать в ночные часы и оперативно реагировать на критические алерты о падении сессий Что мы предлагаем - Полностью удаленный формат работы из любой точки мира - Оплачиваемая стажировка (1 месяц): график — 6/1 (ПН-ПТ: с 10:00 до 19:00; СБ — с 10:00 до 14:00 МСК) - График после прохождения стажировки: 6/1 ночные смены — выходные предусмотрены только в будние дни в середине недели. Смена длится 12 часов (с 22:00 до 10:00 МСК). В течение смены чистое рабочее время 8 часов, но все 12 часов надо быть на связи - Оклад: 1000-1500$ в месяц по результатам собеседования (выплаты 1 и 16 числа на кошелек BEP20) - Обучение работе на нашей no-code платформе и тонкостям настройки ИИ под конвертящий трафик - Работа в быстрорастущем AI-стартапе с сильной технической командой - Возможность карьерного роста до руководителя Support отдела - Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации)

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

Канада

Город

Не указан

О компании Grafana Labs — компания, развивающая открытую облачную платформу наблюдаемости. Grafana Cloud — управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Платформой пользуются более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, в ней работает более 1600 сотрудников в 40+ странах. О роли Grafana AI-команды помогают пользователям работать со сложными данными наблюдаемости через AI-функции, снижая рутинную нагрузку и выделяя значимые сигналы. Инженеры обладают высокой степенью автономии и ответственности. Ищем AI-инженера с сильным бэкграундом в разработке ПО, быстрым циклом итераций и страстью к экспериментам, с фокусом на выпуск и масштабирование полезных функций. Задачи - Разрабатывать и внедрять AI-решения: владеть созданием высокопроизводительных AI-функций для обнаружения, триажа и разрешения инцидентов с использованием данных и инструментов наблюдаемости. - Быстро экспериментировать и итерировать: прототипировать, тестировать и проверять гипотезы с реальными пользователями, включая выпуск и развитие LLM- или агентных рабочих процессов для управления жизненным циклом инцидентов и автоматизированного анализа. - Работать кросс-функционально: взаимодействовать с аналитиками данных, продакт-менеджерами и дизайнерами для формирования AI-функций, включая интеграцию агентных компонентов с внутренними инструментами, системами оповещения, runbook и процессами разработчиков. - Эффективно использовать AI-инструменты: применять AI и средства автоматизации для улучшения функциональности продукта и собственных рабочих процессов. - Эффективно коммуницировать: работать в динамичной коллаборативной среде, общаться и вносить вклад в работу команд. - Владеть результатом: полностью отвечать за разработанные AI-решения, обеспечивая их инновационность, масштабируемость, поддерживаемость и соответствие реальным рабочим процессам пользователей. Требования - Сильные инженерные навыки: уверенный опыт создания production-систем (бэкенд и/или полный стек). - Самостоятельность и способность решать сложные инженерные задачи. Условия - Удалённая работа. На данный момент рассматриваются кандидаты только из часовых поясов Канады. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-ассистенты для кодинга (на выбор, в рамках политики безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом. - Доступ к передовым моделям: GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, построенная на принципах открытого кода, открытых стандартов, открытых экосистем и открытой культуры. Более 35 миллионов пользователей и 7 000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, более 1 600 сотрудников в 40+ странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. Команда и стек Команда Databases владеет телеметрическими базами данных: Mimir (метрики), Loki (логи), Tempo (трейсы), Pyroscope (профили). Это open-source проекты, предлагаемые как облачный сервис Grafana Cloud и как on-premise решение. Это мультитенантные распределённые системы на Go, работающие на Kubernetes в GCP, Azure, AWS. Также инженеры работают над Prometheus, Grafana Agent, Mimir proxies и OpenTelemetry. Технологический стек: сервисы на Go, Kubernetes, облачное объектное хранилище. Компания поддерживает использование AI-ассистентов для разработки с оплачиваемым бюджетом, включая доступ к моделям GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro. Задачи - Влиять на дорожную карту и собственные карьерные цели. - Работать с командой над новыми функциями и улучшать их по результатам. - Вести проекты от идеи до эксплуатации. - Участвовать в open-source культуре и вносить вклад в другие проекты. - Проектировать, разрабатывать, эксплуатировать и поддерживать критически важные системы, отвечая за надёжность, производительность и доступность. - Участвовать в дежурствах (on-call) и нести ответственность за сервисы. - Поддерживать коллег, участвовать в обсуждениях архитектуры. - Изучать новые навыки, понимать облачный продукт и клиентов, знакомиться с кодовой базой крупной распределённой системы. Требования - Мотивированный самостоятельный специалист, ориентированный на действия. - Ориентация на клиента: создание продуктов, соответствующих потребностям пользователей. - Прагматизм: умение разбивать сложные задачи, анализировать, проектировать модульные решения, создавать MVP, собирать данные и итеративно улучшать. - Навыки совместной работы и коммуникации: команда — основная единица. - В связи с удалённой работой необходимы независимость и хорошие коммуникативные навыки, регулярные встречи по видеосвязи. Условия - Удалённая работа. На данный момент рассматриваются кандидаты из Испании, Ирландии, Германии, Великобритании или Швеции. - Полностью удалённая глобальная компания.

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