Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Обязанности - Разрабатывать и прототипировать агентные AI-приложения и рабочие процессы с использованием больших языковых моделей и современных AI-фреймворков. - Создавать AI-агентов, способных к рассуждению, использованию инструментов, оркестрации задач, поиску информации и взаимодействию с внешними системами и API. - Разрабатывать и интегрировать приложения на основе LLM, включая retrieval-augmented generation (RAG), мультиагентные системы и AI-автоматизацию. - Проектировать и реализовывать бэкенд-сервисы и API для поддержки AI-приложений и интеграции моделей. - Интегрировать LLM с структурированными и неструктурированными источниками данных, API, базами данных и программными инструментами. - Разрабатывать процессы оценки и валидации для измерения производительности, точности, надежности и поведения AI-моделей и агентов при использовании инструментов. - Выполнять обработку, преобразование и анализ данных для поддержки разработки и оценки AI. - Экспериментировать с промпт-инжинирингом, конфигурациями моделей, техниками поиска и архитектурами агентов для улучшения производительности систем. - Писать чистый, поддерживаемый и хорошо протестированный код с использованием современных практик программной инженерии. - Устранять неполадки в приложениях, интеграции моделей и конвейерах данных. - Участвовать в код-ревью, тестировании, документировании и процессах непрерывной интеграции и развертывания. - Исследовать новые разработки в области генеративного AI, LLM, агентных фреймворков и инструментов разработки AI и применять релевантные технологии в инженерных проектах. - Сотрудничать с инженерами и другими техническими заинтересованными сторонами для преобразования требований в функциональные AI-решения. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, науки о данных, информационных систем или смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт. - Сильные навыки программирования на Python и знакомство как минимум с одним дополнительным языком программирования, таким как JavaScript/TypeScript, Java, C/C++ или Rust. - Опыт работы с агентными AI или фреймворками оркестрации LLM, такими как LangChain, LangGraph, CrewAI или аналогичными технологиями. - Опыт разработки мультиагентных систем или AI-приложений, включающих автономное выполнение задач и использование инструментов. - Опыт работы с OpenAI API, Hugging Face, Ollama или другими коммерческими или открытыми LLM-платформами. - Знакомство с RAG-конвейерами, векторными базами данных, семантическим поиском или FAISS. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch, TensorFlow или scikit-learn. - Опыт работы с бэкенд-фреймворками, такими как FastAPI, Flask или Node.js. - Знакомство с SQL и/или NoSQL базами данных. - Опыт работы с Docker, CI/CD, GitHub Actions или облачными платформами, такими как AWS, Google Cloud или Azure. - Опыт оценки AI-моделей, бенчмаркинга, автоматизированной валидации или рабочих процессов качества данных. - Опыт использования AI-ассистируемых инструментов разработки, таких как GitHub Copilot, Cursor, Claude Code или аналогичных. - Проявленный интерес к генеративному AI через академические проекты, хакатоны, стажировки, исследования или вклад в open-source.

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer Компания Cherry Bekaert, входящая в число крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм США, ищет разработчика AI-агентов и автоматизации в команду Business Transformation. Возможна гибридная модель работы из любого офиса компании в США. Обязанности: - Проектирование и внедрение AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разработка архитектур агентов, поддерживающих автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интеграция агентов в приложения, API и рабочие процессы (чат-боты, инструменты автоматизации). - Совместная работа с исследователями, инженерами и продуктовыми командами для улучшения возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через циклы обратной связи, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов, включая методы: промт-инжиниринг, файнтюнинг, RAG, использование инструментов, гибридные подходы. - Мониторинг производительности, проведение оценок, внедрение механизмов безопасности и ограничений. - Ведение документации по логике агентов, проектным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области AI, машинного обучения и агентных технологий. - Интеграция AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создание и развертывание корпоративных Copilot-решений с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и кастомными приложениями. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, AI, машинного обучения или смежной области. - Опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией от 2 лет. - Уверенное владение Python (или аналогичным языком) и опыт работы с AI/ML-библиотеками (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений на основе LLM или генеративных моделей. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, умение решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия: - Корпоративные ценности, включающие честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и заниматься мотивирующей работой. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - Конкурентоспособная компенсация и пакет льгот, ориентированный на благополучие. - Гибкость для выполнения значимой работы и времени на личную жизнь. - Возможности общения и обучения у профессионалов с разным опытом и культурным бэкграундом.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Компания New York Life формирует небольшую высокотехничную команду AI-инженеров для создания корпоративной AI-платформы и первого поколения агентных AI-решений на её основе. Позиция предполагает работу над платформой и продуктами вместе со старшими инженерами, а также получение практического опыта во всём стеке AI-инженерии: облачная инфраструктура, платформенные сервисы, системы поиска, инструменты для разработчиков, мультиагентные процессы и корпоративные AI-приложения. Задачи: - Развитие возможностей корпоративной AI-платформы: сервисы жизненного цикла агентов, инструменты для разработчиков, оркестрация рантайма, управление процессами и функции управления. - Создание и поддержка production-ready AI-приложений и агентных процессов с использованием поиска, интеграции инструментов, памяти и процессов с участием человека. - Внедрение и поддержка корпоративных систем знаний на основе семантического поиска, векторных баз данных, эмбеддингов и RAG. - Разработка cloud-native сервисов и инфраструктуры на Google Cloud Platform, Kubernetes, CI/CD и Infrastructure as Code. - Поддержка развёртывания, мониторинга, тестирования и операционного управления AI-моделями и агентными системами. - Совместно со старшими инженерами — внедрение ответственного AI, безопасности, управления и соответствия требованиям. - Использование AI-инструментов разработки: GitHub Copilot, Cursor, Claude Code или аналогичных. Требования: - 1–3 года опыта в разработке ПО. - Опыт работы с Python и знакомство с современной разработкой приложений. - Знакомство с облачными технологиями, API, CI/CD, тестированием и концепциями распределённых систем. - Понимание AI/ML-концепций, LLM, RAG, эмбеддингов или агентных фреймворков — через курсы, проекты, стажировки или профессиональный опыт. - Навыки решения задач и желание изучать новые AI-технологии. - Эффективные коммуникационные навыки и умение работать в команде. Условия: - Гибридный формат: 3 дня в неделю в офисе. - Уровень должности: LEVELPF2. - Вилка зарплаты: $81,000–$115,500. - Освобождена от сверхурочных. - Право на дискреционный бонус: да. - Право на бонус от продаж: нет. - Фактическая базовая зарплата определяется на основе опыта, навыков, квалификации и локации. - Сотрудники также могут участвовать в программе стимулирования. - Полный пакет льгот, включая программы отпусков, помощь с усыновлением и программы погашения студенческих кредитов.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания KRASNOV — студия архитектурного дизайна, реализовавшая более 150 объектов в бизнес- и премиум-сегменте. Студия развивает собственную AI-платформу и ищет специалиста, который будет самостоятельно находить точки автоматизации, собирать решения и внедрять их в реальный бизнес. Условия - До 100 000 ₽ на руки - Полностью удалённо - Оформление по СЗ - Выплаты 2 раза в месяц - Опыт от 3 лет Направления автоматизации - Анализ дизайн-проектов и подготовка черновиков смет - AI-ассистент для коммуникации с заказчиками - Создание контента в стиле студии - База знаний по объектам - Дедлайны, итоги недели и контроль бюджета - Другие рутинные процессы студии Задачи - Анализировать процессы и находить возможности для автоматизации - Создавать AI-навыки и инструкции для платформы - Интегрировать Telegram, Google Calendar / Tasks / Sheets, OpenAI - Работать с Railway и Supabase - Исправлять баги и тестировать решения - Контролировать достоверность данных - Измерять результат автоматизации Требования - Опыт от 3 лет - Уверенная работа с Claude Code, Cursor, Copilot, ChatGPT - Python на уровне чтения, исправления и доработки кода - Опыт создания решений через Cursor / Claude Code - Самостоятельность и умение доводить задачи до результата - Опыт в строительстве или дизайне интерьеров будет большим плюсом - Важно самостоятельно увидеть, где AI может сэкономить бизнесу часы работы, собрать решение и внедрить его Этапы отбора - HR-интервью - Тестовое задание - Согласование с CEO - Рекомендации - 3 дня стажировки

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Мы — продуктовая IT-компания со стабильным продуктом, который с каждым годом растёт и развивается. В связи с расширением команды мы ищем Python-разработчика в AI Data Growth Lab, работающего на стыке данных и аналитики, ML-моделей и AI-фич продукта, внутренних сервисов, внешних API и интеграций. Нам нужен человек, который: - Умеет доводить ML-идеи до продакшена - Понимает принципы обработки и хранения больших данных - Пишет поддерживаемый Python-код - Понимает, что такое продукт, а не только модели Мы строим интеллектуальные механики вокруг пользовательских данных: персонализация, предсказания поведения и рекомендации, антифрод, B2B-аналитика, AI-помощники. Требования: - Уверенный Python (3+ лет), чистый код, понимание архитектуры - Работа с данными: SQL, pandas / numpy, понимание бизнес-метрик, агрегаций, окон, когорт - ML / Data: опыт работы с ML-библиотеками, понимание ML-пайплайна: данные → модель → прод - Backend / API: FastAPI / Flask, REST / JSON, асинхронность Будет плюсом: - ClickHouse (очень большой плюс) - Опыт с HuggingFace / трансформерами - Опыт работы с продуктовой аналитикой Обязанности: - Подготовка и обработка данных - ML-модели (подбор и обучение, эксперименты, подготовка к продакшену) - Создание и поддержка дашбордов и аналитика - Разработка внутренних API-сервисов на Python, интеграция моделей с продуктом, FastAPI / Flask - Улучшение и поддержка чат-ботов, интеграция LLM (Q&A, рекомендации, copilot-механики), prompt-логика, сценарии, пайплайны - Участие в аналитических ревью, ML-дизайне, запуске AI-фич в продукт Условия: - Работа над стабильным и растущим продуктом - Гибкий формат работы (удаленно / гибрид / офис) - Возможность влиять на продукт и технические решения - Конкурентная заработная плата 100 000 – 170 000 ₽ - Небольшая, дружная команда без лишней бюрократии

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python AI-разработчик WILIX — аккредитованная IT-компания. Создает корпоративные системы, помогает компаниям оптимизировать и развивать бизнес. В поиске Python-разработчика для работы на внешних проектах в сферах финтеха, ритейла, эдтеха и других. Обязанности: - Написание кода на Python. - Участие в проектировании и реализации новых функций и модулей. - Оптимизация и улучшение производительности существующих систем. - Написание тестов. - Участие в планировании, проектировании, code review. - Ежедневная работа с AI-код-агентами от 6+ месяцев (Claude Code / Cursor / Copilot / Cline). - Умение вести задачу через полный AI-workflow. - Подготовка context pack для агента. - Декомпозиция функциональных заданий на vertical slices. - Test-first подход с AI-агентом. - Review AI-generated diff. Требования: - Хорошее владение Python, ООП. - Покрытие своего кода тестами (Pytest, PyUnit). - Опыт в асинхронных (asyncio) и параллельных вычислениях (threading, multiprocessing). - Опыт разработки микросервисов на FastAPI (только Django или Flask не подойдут). - Опыт применения Polars и/или DuckDB. - Опыт работы с PostgreSQL (в том числе кластерами), ClickHouse. - Опыт работы с Redis, Kafka. Будет плюсом: - Опыт применения AI-агентов. - Django / Flask как дополнение. Условия: - Интересные и разнообразные проекты. - Возможности карьерного и профессионального роста. - Работа в энергичной молодой команде, готовой обмениваться опытом. - В сопроводительном письме указать желаемый уровень финансовой мотивации.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Software Engineer в команду Global Cluster Engineering. Проект — платформа, где автономные AI-агенты запускают кампании валидации оборудования, разбирают сбои и пополняют общую базу знаний без участия человека. Роль — ключевой инженер системы: проектирование и разработка LLM-агентного фреймворка, RAG-пайплайнов, MCP-бэкенда и инструментов для разработчиков. Задачи: - Проектирование и поддержка слоя оркестрации агентов: мультиагентная маршрутизация, управление контекстом, защита от галлюцинаций, отслеживание прогресса, восстановление после сбоев, журналы аудита, протоколы межмодульного взаимодействия. - Разработка и улучшение RAG-пайплайна: загрузка документов из Slack, GitHub, Jira и Confluence; стратегии чанкинга и эмбеддингов; гибридный векторный и ключевой поиск; реранкинг на основе кросс-энкодеров и LLM; индексация графа знаний через LightRAG и Neo4j. - Создание веб-приложений и пользовательских интерфейсов для взаимодействия инженеров с AI-агентами, базами знаний, процессами валидации, дашбордами наблюдаемости и операционными инструментами. - Проектирование и реализация распределённых сервисов, API, событийно-ориентированных архитектур и микросервисов для AI-процессов и интеграций платформы. - Разработка масштабируемых низколатентных AI-сервисов для генерации метаданных, извлечения признаков и поиска знаний. - Создание LLM-инструментов: автоматическая генерация тест-планов, аудит качества тест-кейсов, AI-разбор сбоев, автономное пополнение знаний после каждого тестового запуска, интеллектуальная генерация отчётов. - Разработка и внедрение агентных AI-решений: автономные агенты, мультиагентные фреймворки, LLM-процессы. Требования: - Опыт разработки ПО с сильным портфолио продакшн-систем. - Увлечённость AI-нативным ПО: опыт запуска реальных LLM-систем, внимание к деталям — grounding, оценка, сценарии отказов, а не только промпты. - Практический опыт создания RAG-пайплайнов: модели эмбеддингов, векторные базы данных, стратегии чанкинга, оценка поиска, гибридный поиск, реранкинг. - Продакшн-опыт с LLM-инструментами, мультиагентной оркестрацией, промпт-инжинирингом, управлением контекстом и снижением галлюцинаций. - Уверенное владение одним или несколькими современными языками программирования: Python, TypeScript/Node.js, Go, Java, C, Rust. Предпочтителен Python из-за AI/ML-экосистемы. - Асинхронное программирование, проектирование API, распределённые системы, чистый код. Опыт проектирования надёжности в автоматизированных средах без участия человека: восстановление после сбоев, журналы аудита, управление состоянием, наблюдаемость. - Опыт работы с AWS, Azure или GCP: предоставление инфраструктуры, управляемые сервисы, сети, развёртывание продакшн-нагрузок в масштабе. - Активное использование AI-ассистентов и LLM-инструментов для разработки: Claude Code, GitHub Copilot, Cursor и аналогичных. Условия: - Найм двух Senior Software Engineers на эту роль; зоны ответственности определяются сильными сторонами и интересами каждого. - Глубокие знания аппаратного обеспечения не требуются, но интерес к валидации прошивок и сетевому оборудованию поможет создавать лучшие инструменты для инженеров.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Academy Sports + Outdoors — розничная сеть спортивных товаров и товаров для отдыха. Компания более 80 лет строит культуру, в которой люди на первом месте, и стремится быть лучшим спортивным ритейлером в стране. Задачи - Создавать ИИ-агентов, копилоты и ассистентские решения с использованием Microsoft Copilot Studio, Azure AI Studio, Power Platform, SharePoint, Teams и связанных инструментов Microsoft. - Проектировать инструкции для агентов, сценарии диалогов, промпты, привязку к знаниям, действия и пути эскалации. - Настраивать одобренные источники знаний: SharePoint, Dataverse, SQL, ServiceNow, внутренние документы и корпоративные данные. - Взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами для уточнения требований и превращения сценариев использования в рабочие прототипы. - Тестировать производительность агентов на точность, полноту, риск галлюцинаций, удобство использования и соответствие бизнесу. - Улучшать качество агентов через доработку промптов, настройку знаний, оценочные фреймворки и обратную связь пользователей. - Упаковывать успешные прототипы в переиспользуемые шаблоны, стартовые промпты и паттерны разработки. - Документировать конфигурацию агентов, источники данных, известные ограничения, модель поддержки и рекомендации по внедрению. - Поддерживать пилотные проекты, собирать обратную связь и быстро итерировать до готовности к продакшену. Требования Образование: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий, данных, инженерии или смежной области, либо эквивалентный практический опыт. - Предпочтительно наличие сертификации Microsoft Copilot Studio, Power Platform, Azure AI или смежной сертификации Microsoft. - Предпочтительно обучение или практический опыт в области дизайна промптов, оценки ИИ, привязки знаний или ответственного ИИ. Опыт работы: - 4+ лет в разработке ИИ-решений, автоматизации, разработке приложений, платформах данных или корпоративных технологиях. - Практический опыт создания ИИ-агентов, копилот, чат-ботов, автоматизации рабочих процессов или продвинутых цифровых ассистентов. - Опыт работы с Microsoft Copilot Studio, Power Automate, Power Apps, SharePoint, Teams, Dataverse или Azure AI. - Предпочтителен опыт создания внутренних инструментов для операций, HR, ИТ, финансов, цепочки поставок, магазинов или команд, работающих с клиентами. - Предпочтителен опыт в розничной торговле или многообъектной корпоративной среде. Навыки: - Понимание дизайна промптов, привязки знаний и методов тестирования ИИ. - Способность проектировать инструкции для агентов, сценарии диалогов, промпты, привязку знаний, действия и пути эскалации. - Уверенная настройка одобренных источников знаний: SharePoint, Dataverse, SQL, ServiceNow, внутренние документы и корпоративные данные. - Способность работать напрямую с бизнес-пользователями и превращать потребности в практические ИИ-решения. - Развитые навыки решения проблем и комфорт в быстро меняющейся, неоднозначной среде. - Предпочтительно знакомство с паттернами RAG, Azure OpenAI, Microsoft Graph, API, корпоративным поиском, безопасностью ИИ, контролем доступа и конфиденциальностью данных. Условия - Требуется регулярное присутствие в офисе. - Приемлемый уровень слуха и зрения для выполнения рабочих обязанностей. - Соблюдение рабочего графика компании, политик, процедур и правил поведения для профессионального персонала.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Branch помогает компаниям ускорять платежи и предоставляет работающим американцам доступные бесплатные финансовые услуги. О роли Ищем Cloud Operations-инженера в команду Cloud Ops. Задачи - Внедрение и поддержка облачной инфраструктуры в GCP под руководством старших инженеров. - Поддержание масштабируемости, безопасности и высокой доступности облачной инфраструктуры. - Создание автоматизации для снижения рутинной работы и восстановления инфраструктуры после инцидентов. - Диагностика проблем и поддержка облачной инфраструктуры и инструментов наблюдаемости. - Обеспечение соответствия облачной инфраструктуры требованиям безопасности и регуляторным стандартам. - Участие в процессе реагирования на инциденты и инструментарии; работа с мониторингом и алертингом по всему стеку приложений. - Взаимодействие с техорганизацией по инфраструктурным задачам, включая кросс-функциональные проекты: автоматизация рабочих процессов (crons, n8n, Airflow). - Участие в процессах Ops-команды: инциденты, комплаенс, спринты, сбор метрик, документация. Требования - Степень бакалавра в Computer Science, Engineering или смежной области, или эквивалентный опыт. - 3+ года профессионального опыта в облачной инфраструктуре (предпочтительно GCP). - Знакомство с инструментами наблюдаемости: мониторинг, логирование, трейсинг. - Опыт работы минимум с одним языком программирования или скриптов: Python, Bash, Java или Go. - Опыт с контейнеризацией: Docker и Kubernetes. - Базовое знакомство с практиками безопасности сетей и приложений. - Готовность использовать AI-инструменты для ускорения работы. Компания предоставляет доступ к Claude и интегрирует Copilot и Gemini в автоматизацию. - Готовность к круглосуточной дежурной ротации (24/7 on call). Плюсы - Знакомство с CI/CD и Git. - Опыт совместной работы с командами Data Engineering. - Опыт с инструментами автоматизации и конфигурации: Terraform, Ansible или Chef. - Предыдущий опыт работы в режиме 24/7 on call. Компенсация Базовая зарплата: $135 000–150 000 в год. Диапазон отражает среднюю базовую зарплату по США; фактическое предложение может быть выше или ниже в зависимости от навыков, опыта и образования кандидата. Локация Удалённая работа в пределах США. Найм кандидатов за пределами США невозможен. Условия - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка (рыночный уровень). - Опционы на акции. - Бесплатная подписка Premium-Tier Origin Financial Wellness. - Ежемесячная надбавка на домашний офис. - 401k (TransAmerica). - 12 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком для обоих родителей. - Гибкий отпуск и больничные. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - Опция Same Day Pay (Branch@Branch).

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Drevol LLC ищет Senior Java-инженера для работы в ИИ-ориентированной модели разработки, где инженеры используют Claude для генерации больших объемов продакшн-кода на всем стеке, а затем владеют, ревьюят и доводят его до продакшн-готовности. Роль предполагает старшее техническое лидерство в backend-разработке на Java для поддержки инициативы по оркестрации рабочих процессов, поставку масштабируемых и безопасных сервисов для корпоративных решений. Специалист будет поддерживать инициативу по интеллектуализации и оптимизации рабочих процессов в платежном подразделении, участвовать в проектировании и реализации решений на основе рабочих процессов и backend-сервисов на Java. Задачи: - Использовать Claude и ИИ-инструменты для генерации, ревью и поставки больших объемов продакшн-кода на всем стеке: backend-сервисы, фронтенд-компоненты, API, рабочие процессы и тесты, с полной ответственностью за результат. - Вести проектирование и разработку backend-сервисов на Java для платформ оркестрации рабочих процессов, таких как Appian. - Определять стандарты backend-архитектуры, паттерны проектирования и лучшие практики для решений, ориентированных на рабочие процессы. - Взаимодействовать с инженерами платформы рабочих процессов для трансформации требований в надежные API и интеграции. - Проектировать и создавать масштабируемые микросервисы на Java и Spring-фреймворках. - Обеспечивать интеграции с корпоративными системами через REST, обмен сообщениями и событийно-ориентированные паттерны. - Сотрудничать с командами продукта, инфраструктуры, безопасности и данных для сквозного согласования. - Поддерживать CI/CD, DevSecOps, наблюдаемость и автоматизированное тестирование backend-сервисов. - Наставлять инженеров, проводить ревью кода и дизайна, продвигать инженерное совершенство. Обязательные требования: - Практический опыт использования Claude, Copilot, Cursor или аналогичных ИИ-инструментов для поставки работающего ПО в профессиональной среде. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или смежной области (или эквивалентный опыт). - 7+ лет разработки корпоративных приложений, включая 5+ лет опыта с Java. - Глубокая экспертиза в микросервисной архитектуре, проектировании API и системной интеграции. - Опыт работы с Spring Boot / Spring Cloud, RESTful API и безопасностью сервисов. - Практический опыт с реляционными базами данных (предпочтительно PostgreSQL), проектированием схем и настройкой производительности. - Опыт со стратегиями кэширования (например, Redis, Memcached). - Знакомство с интеграцией Java-сервисов с платформами оркестрации рабочих процессов, такими как Appian. - Понимание гибких методологий разработки (предпочтительно SAFe). - Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с техническими и бизнес-стейкхолдерами. Предпочтительные требования: - Подтвержденный опыт работы в ИИ-ориентированной модели разработки с генерацией кода на всем стеке через Claude или аналогичные инструменты, включая ревью результатов и полную ответственность за поставку. - Опыт создания Java-интеграций или расширений для платформ оркестрации рабочих процессов или BPM (например, Appian, Camunda, JBPM). - Опыт в Healthcare IT, платежной целостности или системах плательщиков. - Опыт участия в центре компетенций по рабочим процессам или интеграциям (CoE). - Опыт работы с ИИ-поддерживаемыми backend-сервисами для интеллектуализации рабочих процессов.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: Strategic Resources International Роль: Golang Developer / Forward Deployment Engineer Локация: Удаленно Тип занятости: Контракт Опыт: 10+ лет Обзор роли Требуется высококвалифицированный Forward Deployment Engineer (Golang) для владения архитектурой и технической реализацией Claim Validation Engine на целевой платформе. Это практическая техническая лидерская роль: инженер отвечает за решение от начала до конца — от архитектуры до внедрения, работая напрямую с заинтересованными сторонами клиента и инженерными командами для определения архитектуры платформы, установления инженерных стандартов, руководства реализацией и поставки масштабируемых, безопасных и высокопроизводительных систем. Идеальный кандидат сочетает глубокую экспертизу в распределенных системах, Go-микросервисах и cloud-native архитектуре с сильными навыками обратного проектирования легаси-приложений, а также владеет современными практиками разработки с использованием ИИ. Ключевые обязанности Техническое лидерство и проектирование решений: - Владение сквозной технической архитектурой платформы Claim Validation. - Проектирование масштабируемых, отказоустойчивых cloud-native микросервисов на Go и Azure. - Определение архитектурных паттернов, стандартов кодирования, принципов API-дизайна и инженерных лучших практик. - Проектирование расширяемых возможностей rule-engine для поддержки развивающихся бизнес-требований. - Проведение архитектурных ревью и технических дизайн-обсуждений. Платформенная инженерия: - Архитектура и руководство реализацией rule engine целевой платформы. - Проектирование и контроль разработки Validation API (POST /validate) и вспомогательных сервисов. - Обеспечение высокопроизводительного параллельного выполнения правил с низкой задержкой и высокой пропускной способностью. - Определение переиспользуемых фреймворков и общих компонентов платформы. Обратное и прямое проектирование: - Руководство обратным проектированием легаси-систем валидации медицинских претензий. - Перевод бизнес-правил в масштабируемые cloud-native микросервисы. - Драйв инициатив по модернизации и определение стратегий миграции легаси-платформ. - Создание переиспользуемых инженерных паттернов и акселераторов. Инженерия с использованием ИИ: - Внедрение AI-assisted инструментов разработки: GitHub Copilot, Cursor, LLM, AI-агенты, AI-навыки, рабочие процессы spec-to-code. - Определение управления для AI-сгенерированного кода и инженерных рабочих процессов. - Повышение инженерной продуктивности через AI-автоматизацию. Инженерное совершенство: - Ревью архитектуры, качества кода, безопасности и производительности. - Установление CI/CD quality gates, автоматизированного тестирования и стандартов развертывания. - Менторство инженеров через дизайн-ревью, код-ревью и техническое руководство. - Обеспечение соблюдения архитектурных стандартов и гайдлайнов кодирования. Работа с клиентом: - Прямая работа с архитекторами клиента, владельцами продуктов и инженерными лидерами. - Проведение технических воркшопов, архитектурных обсуждений и демонстраций решений. - Перевод бизнес-требований в технические дизайны. - Решение критических технических задач и поддержка команд доставки на этапе внедрения. Требуемые навыки и опыт Техническая экспертиза (обязательно): - 10+ лет опыта в разработке ПО, включая 3+ года как Senior Developer/Lead. - Экспертный уровень Go (Golang) и микросервисной архитектуры. - Опыт full stack разработки (React и Angular). - Сильные навыки в распределенных системах, REST API и проектировании высокопроизводительных приложений. - Опыт Python и современного веб-фронтенда (React или Angular). - Глубокие знания PostgreSQL и проектирования реляционных баз данных. - Azure, Kubernetes, Docker, Azure DevOps, cloud-native разработка. - Платформы обмена сообщениями: Kafka или RabbitMQ. - API-first дизайн и спецификации OpenAPI. Архитектура и инженерия: - Подтвержденный опыт проектирования enterprise-масштабных распределенных систем. - Сильный бэкграунд в обратном проектировании и модернизации легаси-приложений. - Опыт определения архитектурных стандартов и технического управления. - Глубокое понимание масштабируемости, отказоустойчивости, наблюдаемости, безопасности и оптимизации производительности. ИИ и современная инженерия (дифференциатор): - Практический опыт с GitHub Copilot, Cursor, LLM, AI-кодинг-ассистентами, AI-рабочими процессами. - Опыт интеграции ИИ в жизненный цикл разработки ПО. - Знакомство с AI-assisted генерацией кода, промт-инжинирингом и инженерной автоматизацией. Лидерство: - Отличные технические лидерские и менторские навыки. - Сильные коммуникационные навыки и управление стейкхолдерами. - Способность принимать архитектурные решения, оставаясь практичным в реализации. - Опыт прямой работы с enterprise-клиентами в средах быстрой доставки. Ключевые показатели эффективности - Успешная архитектура и доставка платформы Claim Validation в согласованные сроки. - Высококачественное, масштабируемое и поддерживаемое архитектурное решение. - Успешная миграция легаси-бизнес-правил на целевую платформу. - 85%+ автоматизированное покрытие тестами с надежными CI/CD пайплайнами. - Высокая удовлетворенность клиентов через эффективное техническое лидерство и доставку.

Формат

Офис

Страна

Новая Каледония

Город

Не указан

Грейд

Junior

AI Engineer I (младший инженер по искусственному интеллекту) в компании Victra — крупнейшем премиальном ритейлере Verizon в США. Позиция предполагает гибридный формат работы в Дареме (США). Компания формирует собственную команду AI-инженерии, и эта роль станет её отправной точкой. Вы будете создавать, тестировать и запускать AI-агентов и рабочие процессы на Microsoft Copilot Studio и Azure AI Foundry, следуя спецификациям и архитектуре, заданным старшими инженерами. Это осознанно ранняя карьерная роль: нанимают за способности, любознательность и инженерный склад ума, а не за годы опыта в AI. Опыт работы с генеративным ИИ не требуется. Роль подойдёт разработчику на раннем этапе карьеры, специалисту по автоматизации или Power Platform, готовому перейти к профессиональному коду, системному администратору или инженеру, желающему освоить разработку агентов на структурированном пути. Предусмотрены наставник, бюджет на сертификацию и реальная ответственность за результат. Основной стек — Azure AI Foundry, но фундаментальные навыки (API, промптинг, оркестрация, оценка) платформенно-независимы. Иногда потребуется поддержка проектов за пределами основных платформ, включая open-source фреймворки и AI-инструменты для кодинга. Задачи: - Создание, тестирование и развёртывание AI-агентов и рабочих процессов на Copilot Studio и Azure AI Foundry по стандартам и паттернам старших инженеров. - Интеграция агентов с бизнес-системами: коннекторы, API, инструментальные интеграции. - Проверка выходных данных AI на соответствие критериям приёмки; написание и запуск тестов, включая базовые оценочные проверки, до релиза. - Устранение пограничных случаев и проблем в продакшене при поддержке старших коллег, документирование первопричин. - Сопровождение одного закреплённого агента после запуска: мониторинг, небольшие исправления, обработка обратной связи от пользователей, с назначенным старшим ревьюером. - Документирование каждой разработки по стандарту команды. - Поддержка проектов за пределами основных платформ по указанию руководства, включая open-source фреймворки агентов и AI-инструменты для кодинга, с применением тех же стандартов тестирования и документации. - Регистрация всех выпущенных решений в реестре агентов. - Прохождение структурированной программы обучения (учебный план Microsoft Learn по разработке агентов и оплачиваемые сертификации) в согласованные сроки. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных систем или смежной области, демонстрирующая техническую вовлечённость, способность к долгосрочным обязательствам и сильное критическое мышление. - Подтверждённые навыки программирования на языке общего назначения: Python, C или Java; также засчитывается опыт скриптинга (PowerShell, JavaScript, Power Fx). - Рабочее знание API и основ работы с данными: вызов сервиса, чтение JSON, перемещение данных между системами. - Защитное, пограничное мышление: привычка задавать вопрос «что произойдёт, если входные данные неверны». - Чёткая письменная коммуникация и привычка к документированию. - Подтверждение самостоятельного обучения: побочные проекты, эксперименты или самостоятельно освоенный инструмент, включая неудачные попытки и последующие действия. - Ежедневное использование AI-инструментов (Claude, GitHub Copilot или аналогичных) в работе. - Опыт работы с генеративным ИИ не требуется — компания обучит. Желательно: - Опыт реальной разработки: разработка ПО или приложений, скриптинг или автоматизация; приветствуется опыт Power Platform, RPA, ServiceNow или системного администрирования как отправная точка. - Интерес к профессиональной разработке на Azure: написание и использование REST API, Azure Functions (function apps), API Management (APIM), а также работа с retrieval-augmented generation (RAG): индексация и стратегии grounding в Azure AI Foundry. - Знакомство с современным процессом разработки: Git, управление ветками, CI/CD для вывода кода в продакшен. - Опыт работы с open-source фреймворками агентов или инструментами наблюдаемости LLM (LangChain, Langfuse или аналогичные). - Сертификации Microsoft — плюс, но не обязательны: AI-901 или AB-900 (основы), AB-620 AI Agent Builder Associate или AI-103 Azure AI Apps and Agents Developer Associate; компания оплачивает сертификацию тем, у кого её нет. - Опыт работы в рознице или полевых операциях. Карьерный рост: - Опубликованная лестница от AI Engineer I к старшей разработке агентов, подкреплённая оплачиваемыми сертификациями, учебным бюджетом и растущей ответственностью. Первый управляемый продакшен-агент ожидается примерно на шестом месяце; далее объём самостоятельной работы растёт. Условия: - Оплачиваемое обучение и возможности карьерного развития. - Комплексная медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Пенсионный план 401k. - Компенсация обучения.

Формат

Офис

Страна

Колумбия

Город

Не указан

AI-инженер Компания: Loenbro, LLC Отдел: Информационные технологии Локация: Даллас, Техас; Гилберт, Аризона; Сентенниал, Колорадо; Вестминстер, Колорадо Тип занятости: Полная занятость, гибридный формат Классификация: Освобожденный сотрудник (Exempt) Требуется разрешение на работу без ограничений. Компания не предоставляет спонсорскую поддержку визы для этой роли. О компании Loenbro — надежный партнер в строительном жизненном цикле для тысяч клиентов по всей территории США. Рынок охватывает все отрасли, услуги включают критическое электрооборудование, механические и структурные работы, мягкие ремесла, инспекции, подземное обслуживание и монтаж, а также производство. Компания имеет национальное присутствие и локальный подход. Описание роли Loenbro ищет мотивированного AI-инженера, который активно создает, экспериментирует и учится в области искусственного интеллекта. Это отличная возможность для специалиста на раннем этапе карьеры, который уже имеет практический опыт — через личные проекты, курсы или профессиональную работу — и хочет внедрять ИИ-инструменты в реальной среде строительства и операционной деятельности. Работа может начаться с создания автономных ИИ-инструментов и рабочих процессов с постепенным переходом к более глубокой системной интеграции. Основные обязанности - Проектировать, создавать и развертывать легковесные ИИ-инструменты и приложения для повышения операционной эффективности в строительных и бизнес-функциях - Взаимодействовать с полевыми командами, операционными и бизнес-заинтересованными сторонами для выявления рутинных, повторяющихся или трудоемких процессов и преобразовывать их в ИИ-решения - Разрабатывать и итерировать стратегии промт-инжиниринга для обеспечения последовательных, точных и полезных результатов от больших языковых моделей (LLM) - Прототипировать и тестировать ИИ-рабочие процессы с использованием LLM API, платформ автоматизации (например, Zapier, Make, Power Automate) и пользовательских скриптов - Создавать автономные ИИ-решения (например, чат-боты, внутренние ассистенты, автоматизация рабочих процессов), которые приносят немедленную пользу без сложных системных зависимостей - Интегрировать ИИ-инструменты с внутренними и сторонними системами через API для масштабируемых и связанных рабочих процессов - Создавать дашборды, интерфейсы или простые приложения, позволяющие нетехническим пользователям легко взаимодействовать с ИИ-решениями - Мониторить, оценивать и улучшать производительность ИИ-инструментов, включая точность выходных данных, надежность и принятие пользователями - Внедрять защитные механизмы и процессы валидации для снижения галлюцинаций, обеспечения целостности данных и поддержки ответственного использования ИИ - Документировать рабочие процессы, инструменты и процессы для обеспечения масштабируемости, поддерживаемости и принятия командой - Отслеживать новые ИИ-инструменты, платформы и лучшие практики; проактивно рекомендовать новые технологии или подходы для бизнеса - Поддерживать эволюцию от автономных ИИ-инструментов к более интегрированным системам, внося вклад в долгосрочную ИИ-архитектуру и стратегию - Сотрудничать с ИТ, данными и бизнес-командами для согласования ИИ-инициатив с более широкими технологическими и операционными целями - Демонстрировать решения, собирать обратную связь и быстро итерировать для улучшения удобства использования и бизнес-эффекта Минимальные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий, науки о данных или смежной области - 2+ года опыта работы с данными — аналитика, бизнес-аналитика, системы ввода данных, отчетность или поддержка команд, работающих с данными - 1+ год активного практического опыта работы с ИИ-инструментами, платформами или API в профессиональном или личном качестве - Практический опыт работы с Claude (Anthropic), ChatGPT, Microsoft Copilot и/или Google Gemini - Портфолио ИИ-проектов — рабочий процесс, приложение, чат-бот, система промтов — демонстрирующее инициативу и результаты Предпочтительные квалификации - Навыки промт-инжиниринга: умение структурировать промты, итерировать и получать надежные результаты - Опыт создания ИИ-инструментов или легковесных приложений с использованием LLM API (Claude API, OpenAI API или аналогичных) - Опыт работы с платформами автоматизации рабочих процессов, такими как Make, n8n, Zapier или Microsoft Power Automate - Знакомство с no-code/low-code ИИ-инструментами и понимание, когда их использовать вместо написания пользовательского кода

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

О роли Vosyn — AI-стартап в области языкового синтеза, готовящийся к IPO. Отдел: разработка программного обеспечения. Ищем стажёра уровня Master's на позицию Prompt & Agentification Engineer. Стажёр будет работать с инженерной командой над стратегиями промтов и их внедрением. Стажировка даёт практический опыт, взаимодействие со старшим менеджментом и работу в быстрорастущей среде. Обязанности - Проектировать, тестировать и улучшать промты. - Оптимизировать выходные данные AI-моделей. - Оценивать контекст и назначение промта. - Выявлять и решать этические вопросы. - Анализировать выходные данные для понимания паттернов и трендов. - Взаимодействовать с кросс-функциональными командами. Требования - Текущее обучение или недавнее окончание магистерской программы по Data Science, Computer Science, Statistics или смежной области. Обязательно наличие или завершение магистерской программы. - Глубокое понимание концепций данных и аналитических методов. - Владение соответствующими инструментами и технологиями: Python, Java, R, C++. - Навыки программирования, включая написание кода на Python и других языках для скриптов, автоматизации и взаимодействия с AI-моделями. - Знание различных языковых моделей: ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Google Gemini, Microsoft Copilot и других. - Умение анализировать данные, генерируемые языковыми моделями, и извлекать инсайты для улучшения производительности моделей. - Способность работать как самостоятельно, так и в команде. - Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям. - Выпускники также приглашаются к отклику. Требования к компетенциям (n8n) - Автоматизация рабочих процессов с n8n: умение проектировать, создавать и управлять надёжными workflow с помощью визуального интерфейса и node-based системы n8n для AI-оркестрации. - Интеграция AI-моделей: опыт подключения и оркестрации больших языковых моделей и других AI-сервисов (например, OpenAI, Gemini) в workflow n8n. - Промт-инжиниринг и управление: умение структурировать, передавать и управлять промтами в workflow n8n, включая обработку динамических входных и выходных данных для AI-агентов. - Интеграция API и сервисов: способность интегрировать различные внешние API и сервисы с n8n для передачи данных в AI-модели и получения результатов. - Потоки данных и трансформация: навыки обработки, преобразования и маршрутизации данных в workflow n8n для оптимизации входных данных для AI и обработки выходных. - Отладка и оптимизация workflow: умение тестировать, отлаживать и улучшать сложные workflow n8n для обеспечения эффективной и надёжной AI-автоматизации. - Понимание AI-агентов: концептуальное или практическое понимание того, как использовать n8n для создания и управления автономными или полуавтономными AI-агентами. Условия - Длительность: 520 часов (примерно 3 месяца). - Формат: удалённо, возможны гибридные варианты в Торонто. - Оплата: эквивалент $32 CAD в час, выплачивается обыкновенными акциями компании по справедливой рыночной стоимости. Наличные не выплачиваются. - Участие в процессе перехода стартапа к IPO. - Прямое взаимодействие со старшим менеджментом и стратегическим консультационным советом. - Практический опыт в быстрорастущей среде.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания: Nasscomm, Inc. Длительность: более 5 месяцев Локация: полностью удалённо Задачи: - Разработка агентных ИИ-систем для автоматизации многошаговых корпоративных процессов с использованием инструментов, API и внутренних источников данных - Быстрое прототипирование ИИ-решений и доказательств концепции, часто в течение нескольких дней - Разработка, поддержка и оптимизация веб-приложений и API на C - Работа с асинхронными паттернами программирования в C для создания эффективных и масштабируемых веб-API - Использование генеративных ИИ-инструментов (например, GitHub Copilot, ChatGPT, Claude) для ускорения написания кода, код-ревью, отладки и документации Требования: - .NET с Angular, продвинутый уровень (6–9 лет опыта) - Python, средний уровень (3–5 лет опыта) - GenAI Engineering, средний уровень (3–5 лет опыта)

Формат

Офис

Страна

Польша

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Docplanner (также известна как Znany Lekarz) работает в сфере здравоохранения. Платформа позволяет пациентам оставлять и читать отзывы о визитах, а врачам — управлять записью. Компания представлена в 13 странах, ежемесячно ей доверяют более 90 миллионов пациентов, продуктом пользуются более 300 тысяч специалистов. Инвесторы — Point Nine Capital, Goldman Sachs Asset Management, One Peak Partners. В компании работает более 2500 человек по всему миру, сохраняется стартап-подход. О роли Senior Engineering Manager в направлении Patient Engagement. Работа 100% удалённо в пределах Польши. Роль предполагает активную работу с кодом (около 70% времени) и лидерство. Руководитель будет вести небольшую команду: один Engineering Manager и 4–6 старших индивидуальных разработчиков. Оставшиеся ~30% времени распределяются между развитием команды и технической трансформацией. Задачи - Решать задачи вовлечения пациентов и непрерывности лечения через написание кода с использованием AI-инструментов (GitHub Copilot, ChatGPT, Claude). - Создавать прототипы и решения, демонстрирующие AI-практики в продуктах для пациентов. - Работать в кодовых базах команды: реализовывать функции и архитектурные изменения. - Внедрять AI-рабочие процессы и обучать других на практике. - Руководить командой (один Engineering Manager и 4–6 старших инженеров), отвечать за их рост, эффективность и найм, коучить Engineering Manager. - Тесно взаимодействовать с Product и Design для решения проблем пациентов. - Внедрять новые AI-практики в Patient Engagement, доказывать их эффективность и масштабировать на другие команды. - Влиять на инженерное сообщество компании через пример и обмен опытом. Критерии успеха за 6 месяцев - Команда быстрее поставляет результаты и с более высоким качеством, AI-процессы становятся стандартом работы. - Команда (Engineering Manager и инженеры) растёт, вовлечена и повышает свою планку. - Лично вы регулярно пишете код и поставляете функции, задавая стандарт AI-разработки. - В Patient Engagement заметны улучшения в вовлечении, удержании и непрерывности лечения. - Другие команды начинают перенимать ваши практики и результаты.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Access Sofotek более 30 лет разрабатывает программное обеспечение для финансовой индустрии. Штаб-квартира компании находится в Беркли, Калифорния. Компания работает с сотнями банков и кредитных союзов по всей территории США, помогая им создавать современные цифровые банковские продукты для миллионов пользователей. Ищем Senior Back End Developer (C) в команду Banking Platform. Команда разрабатывает и поддерживает ключевые сервисы, лежащие в основе платформы онлайн-банкинга, которой пользуются более 400 финансовых организаций. В задачи команды входит реализация сложных функциональных возможностей, а также переход от монолитной архитектуры к микросервисам. Это работа, сочетающая глубокую backend-разработку с практическими задачами в области FinTech и облачной архитектуры. Команда подойдет разработчику, которому интересно решать сложные backend-задачи, работать с высоконагруженными системами и глубоко погружаться в облачную архитектуру в критически важном финансовом домене. Стек: C, .NET Core, .NET Framework 4.8, MS SQL Server, RabbitMQ, REST. В работе используется AI-инструменты для разработки, включая GitHub Copilot, Cursor, Claude Code и ChatGPT, которые помогают ускорять задачи, связанные с кодингом, отладкой, рефакторингом, тестированием и документацией. Важно: для этой роли необходимо пересечение рабочего времени с периодом 2:00–10:00 по Pacific Time (PST / PDT). Возможна определенная гибкость в обе стороны. Основные обязанности: - Руководить проектированием и реализацией сложного функционала — от идеи до выхода в production - Самостоятельно выявлять проблемы и принимать технические решения с минимальным контролем - Использовать AI-инструменты для ускорения разработки, критически проверяя полученный результат на корректность и безопасность - Подготавливать понятную и подробную документацию для пользователей API - Развивать автоматизированное тестовое покрытие своих компонентов - Отвечать за развитие кода в своей продуктовой области, включая микросервисную архитектуру - Модернизировать legacy-функциональность и повышать поддерживаемость существующих решений - Следовать инженерным best practices в части code review, version control, CI / CD и secure development - Исследовать инциденты, анализировать логи и telemetry, а также внедрять безопасные и надежные исправления - Делиться знаниями и участвовать в улучшении командных инженерных практик

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

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Microsoft AI Experiences создаёт продукты для ИИ-эры. В команде Copilot этот специалист отвечает за то, как Copilot использует язык: совместно с дата-сайентистами, исследователями ИИ, инженерами, дизайнерами и продакт-менеджерами он выявляет проблемы, определяет политику, оценивает язык, собирает данные и улучшает большие языковые модели, лежащие в основе Copilot. Обязанности - Формировать и уточнять контекст и промпты для управления, обучения и оценки языковых моделей Microsoft Copilot в эмоциональных и интеллектуальных сценариях. - Создавать оценки и фреймворки для измерения как технической и практической производительности, так и недетерминированных характеристик, например EQ. - Исследовать и внедрять новые техники промптинга. - Извлекать инсайты из больших языковых датасетов, выявлять проблемы и возможности для улучшения качества ответов модели. - Отвечать за статус ключевых проектов, проактивно выявлять риски и предлагать решения для своевременной сдачи. Квалификация Обязательные: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, философии, лингвистики, психологии, литературы или смежной дисциплине и 1+ год опыта в контекстном инжиниринге с базовыми знаниями разработки ПО. - 3+ года работы в быстро меняющейся среде, управления несколькими приоритетами и адаптации к меняющимся требованиям и срокам. - Практический опыт в дизайне промптов, управлении контекстным окном и оценке моделей. Предпочтительно: - 2+ года опыта выпуска пользовательских продуктов: вывод на рынок, сбор обратной связи, определение метрик успеха и итеративное улучшение. - 1+ год опыта создания LLM-приложений, знакомство с агентными и оркестрационными фреймворками, использованием инструментов, оценкой LLM и повышением эффективности. - Техническая глубина в разработке ПО, дата-сайенсе и машинном обучении. Не требуется писать код на критическом пути, но необходимо уметь работать с репозиториями для внедрения улучшений контекстного инжиниринга и писать LLM-скоринги и классификаторы для оценки качества ответов модели. Условия - Уровень: Applied Sciences IC4. - Типичный диапазон базовой оплаты для этой роли в США: $119,800–$234,700 в год. Для районов Сан-Франциско и Нью-Йорка: $160,200–$261,000 в год. Возможны льготы и дополнительное вознаграждение. - С 26 января 2026 года сотрудники Microsoft AI Experiences, проживающие в пределах 50 миль от офиса Microsoft в США или 25 миль от офиса за пределами США, должны работать из офиса не менее четырёх дней в неделю. Требование зависит от местного законодательства и может различаться по юрисдикциям.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О роли Acquia ищет Staff AI-инженера в команду AI Core Engineering. Это прежде всего практическая инженерная роль: большую часть времени вы будете проектировать, создавать и выпускать продакшн-агентные ИИ-процессы в Acquia DXP. Основные инструменты — LangGraph, Temporal, Pydantic и LangFuse. Также предусмотрена лёгкая, но значимая менторская роль: помощь в повышении ИИ-инженерных навыков коллег по мере роста команды. Обязанности - Ежедневно писать и выпускать продакшн-код для ИИ. - Проектировать агентные ИИ-процессы с использованием LangGraph, Temporal, Pydantic — многоагентные процессы с сохранением состояния, рассчитанные на корпоративный масштаб и надёжность. - Отвечать за наблюдаемость ИИ через LangFuse: трассировка, версионирование промптов, оценка и бенчмаркинг производительности всех взаимодействий с моделями. - Задавать стандарты ИИ-инженерии для паттернов агентов, RAG, управления промптами, оптимизации контекста и стратегий вызова инструментов. - Взаимодействовать с командами продукта и платформы для создания ИИ-архитектур, отвечающих корпоративным требованиям SLA, безопасности и соответствия. - Оценивать и внедрять новые инструменты: бенчмаркинг LLM-провайдеров, оркестрационных фреймворков и улучшений агентного стека. - Наставлять инженеров через код-ревью, парное программирование и дизайн-обсуждения. - Представлять ИИ-возможности Acquia в архитектурных обзорах клиентов, техническом исследовании и обсуждениях дорожной карты. Требования - 8+ лет в разработке ПО, из них 3+ года в продакшн-разработке ИИ-агентов. - Практический опыт с LangGraph, Temporal, Pydantic — процессы с сохранением состояния, циклические, многоагентные, в корпоративном масштабе. - Практический опыт с LangFuse — трассировка, оценка, управление промптами и тестирование на основе датасетов. - Владение фреймворками для агентов, такими как LangChain или аналоги (LlamaIndex, CrewAI) — компоновка цепочек, инструментов, памяти и пайплайнов поиска. - Глубокое знание Python и сильные инженерные основы (тестирование, CI/CD, архитектура). - Опыт облачного развёртывания ИИ (AWS, Azure или GCP), включая контейнеризацию и управление стоимостью инференса. - Знание архитектуры RAG — векторные базы данных, модели эмбеддингов и стратегии поиска. - Степень бакалавра в Computer Science или эквивалентный практический опыт. Желательные навыки - Опыт в корпоративном SaaS или CMS, включая знакомство с DXP Acquia на базе Drupal. - Свободное владение агентным процессом разработки — ИИ-ассистирующие инструменты (Copilot, Cursor, Claude) как повседневные ускорители. - Знакомство с персистентными рантаймами агентов — такими как OpenClaw и Hermes Agent, понимание кросс-сессионной памяти, автономного создания навыков и постоянно работающей инфраструктуры агентов. - Опыт тонкой настройки LLM или оценки моделей, понимание компромиссов фундаментальных моделей.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Удалённая работа для кандидатов из США. FlexBoard — лидер в финтехе, стремится переосмыслить банковское дело с помощью инновационных технологий. Компания ищет AI-First инженера-программиста — роль для выпускников вузов или недавних выпускников, которые будут сотрудничать со старшими инженерами для создания функций и улучшения систем с использованием AI-ориентированных рабочих процессов. Обязанности - Создавать и запускать production-функции в бэкенде, фронтенде и AI-ориентированных рабочих процессах. - Использовать AI-инструменты (Claude, AWS Kiro, Copilot и др.) как множители силы, а не как костыли. - Писать чистый, читаемый, тестируемый код, который можно интегрировать с бизнесом. - Сотрудничать с командами управления продуктом и дизайна, чтобы превращать неоднозначные задачи в решения. - Быстро создавать прототипы, проверять гипотезы и итерировать на основе обратной связи. - Повышать продуктивность разработчиков через автоматизацию, инструменты и эксперименты. - Глубоко изучать системы и постоянно поднимать планку. Требования - Высокая самостоятельность: не ждёте указаний, а сами определяете, что нужно сделать. - Любовь к решению неясных задач больше, чем к формализованным. - Экспериментатор: пробуете, измеряете результаты и опираетесь на данные. - Ориентация на производительность: производительность и стабильность закладываются с самого начала. - Личная ответственность: гордитесь своей работой и обеспечиваете качество от начала до конца. - Сильные основы computer science (структуры данных, алгоритмы, системное мышление). - Опыт создания приложений как минимум на одном современном языке (например, Python, TypeScript, Java, Go). - Знакомство с API, базами данных и базовыми концепциями. - Уверенное использование Git и работа в общей кодовой базе. - Предпочтительны кандидаты из восточного или центрального часовых поясов. - Практический опыт с Claude, AWS Kiro или аналогичными AI-инструментами для разработчиков. - Интерес к LLM, дизайну, агентным рабочим процессам или AI-ассистируемым архитектурам. - Опыт использования AI для генерации кода и рефакторинга. - Опыт использования AI для создания тестов. - Опыт использования AI для отладки и логических рассуждений. Условия - Ежегодный денежный бонус и акции, соответствующие уровню роли и опыту. - План 401(k). - Медицинская и стоматологическая страховка, гибкий график отпусков. О компании FlexBoard — поставщик банковских технологических решений для финансовых институтов. Основана в 2015 году, штаб-квартира в Джексонвилле, Флорида, США, штат 201–500 сотрудников. Компания имеет историю спонсирования H1B: 4 в 2025, 2 в 2024, 2 в 2023, 1 в 2022. Это не гарантирует спонсорство для данной конкретной роли.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Обязанности - Создавать быстрые прототипы, proof-of-concepts, внутренние инструменты и приложения на базе ИИ с использованием современных практик разработки ПО и технологий генеративного ИИ. - Использовать AI-ассистированные инструменты разработки, такие как Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные платформы, для ускорения разработки и экспериментов. - Разрабатывать full-stack приложения и сервисы с использованием React, Next.js, Node.js, Python, JavaScript/TypeScript или Golang. - Работать с большими языковыми моделями (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), промт-инжинирингом, AI-агентами и Model Context Protocol (MCP). - Проектировать и интегрировать REST API, микросервисы и компоненты приложений с поддержкой ИИ. - Экспериментировать с паттернами оркестрации ИИ и новыми инструментами разработчика, быстро превращая идеи в работающие решения. - Взаимодействовать с командами продукта, UX и инженерии для понимания требований и разработки инновационных прототипов. - Использовать Git и GitHub для контроля версий, совместной работы и управления кодом. - Тестировать, отлаживать, дорабатывать и документировать прототипы и приложения. - Отслеживать новые технологии генеративного ИИ, фреймворки, coding-ассистенты и методологии разработки. Требования - Сильные навыки программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Golang или Node.js. - Опыт работы с React и/или Next.js. - Знание REST API, микросервисов и Git/GitHub. - Практический опыт работы с Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT или аналогичными AI-ассистированными инструментами кодирования. - Понимание LLM, RAG-архитектур, промт-инжиниринга, AI-агентов и MCP. - Развитые навыки решения проблем, аналитического и креативного мышления. - Способность быстро осваивать новые технологии и экспериментировать с новыми инструментами. - Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде. - Интерес к генеративному ИИ, быстрому прототипированию и AI-ассистированной разработке ПО. Опыт и образование - 0–2 года профессионального опыта разработки ПО. - Подтверждённый опыт создания программных проектов, прототипов, приложений или proof-of-concepts с использованием современных технологий разработки. - Опыт использования AI-ассистентов кодирования или инструментов генеративного ИИ для улучшения разработки строго предпочтителен. - Академический, личный, стажёрский, open-source или проектный опыт может рассматриваться вместо большого профессионального опыта. - Обязательно гражданство США. - Предпочтительно степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering, Information Technology или смежной технической области; эквивалентное образование, обучение, курсы или подтверждённый технический опыт могут быть рассмотрены. - Требуются отличные устные и письменные коммуникативные навыки на английском и способность профессионально взаимодействовать с разными людьми. Условия - Удалённая работа на территории США. - Длительность: 12 месяцев. - Ожидаемая базовая зарплата: $114,000–$135,000. Предложения по зарплате основываются на навыках, обучении, опыте, образовании, рыночных факторах и, где применимо, лицензиях или сертификатах. - Также предлагается конкурентный пакет льгот. О компании - CTG, компания Cegeka, предоставляет ИТ- и бизнес-решения, повышающие цифровую гибкость клиентов. - Более 60 лет опыта. - Более 9 000 сотрудников в более чем 15 странах. - Работает в Америке, Европе и Индии, с более чем 3 000 клиентов в отраслях с высоким ростом.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания — лидер в сфере финтеха, переосмысляющий банковские услуги через инновационные технологии. Ищут AI-First Software Engineer — роль для недавних выпускников колледжей, которые будут работать со старшими инженерами над созданием функций и улучшением систем с помощью AI-ориентированных рабочих процессов. Обязанности: - Создавать и запускать production-функции в бэкенде, фронтенде и AI-ориентированных рабочих процессах - Использовать AI-инструменты (Claude, AWS Kiro, Copilot и др.) как усилители, а не как костыли - Писать чистый, читаемый, тестируемый код, который может развиваться вместе с бизнесом - Сотрудничать с командами продакт-менеджмента и дизайна, превращая неоднозначные задачи в решения - Быстро создавать прототипы, проверять гипотезы и итерировать на основе обратной связи - Повышать продуктивность разработчиков через автоматизацию, инструменты и эксперименты - Глубоко изучать системы и постоянно поднимать планку качества Требования: - Высокая самостоятельность: не ждать указаний, а самому определять, что нужно сделать - Любовь к решению неоднозначных задач больше, чем к четко определенным - Экспериментаторский подход: пробовать, измерять результаты и делать выводы - Ориентация на качество: важны корректность, читаемость и долгосрочная поддерживаемость кода - Системное мышление: производительность и стабильность закладываются с самого начала - Личная ответственность: гордость за свою работу и контроль полного цикла - Сильные основы computer science (структуры данных, алгоритмы, системное мышление) - Опыт создания приложений минимум на одном современном языке (например, Python, TypeScript, Java, Go) - Знакомство с API, базами данных и базовыми концепциями - Уверенное использование Git и работа в общем кодовой базе Предпочтительно: - Кандидаты в часовых поясах Eastern или Central - Практический опыт с Claude, AWS Kiro или аналогичными AI-инструментами для разработчиков - Интерес к LLM, дизайну, агентным рабочим процессам или AI-ассистируемым архитектурам - Опыт использования AI для рефакторинга кода - Опыт использования AI для создания тестов - Опыт использования AI для отладки и логических рассуждений Условия: - Ежегодный денежный бонус и опционы, соответствующие уровню роли и опыту - Полная удаленная работа - План 401(k) - Страхование: медицинское, стоматологическое - Гибкий график отпусков Компания — провайдер банковских технологических решений для финансовых институтов. Основана в 2015 году, штаб-квартира в Джексонвилле, Флорида, США, штат 201–500 сотрудников. Компания имеет историю спонсорства H1B: 4 в 2025, 2 в 2024, 2 в 2023, 1 в 2022. Это не гарантирует спонсорство для данной конкретной роли.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Principal Software Engineer / Full Stack AI Builder Роль сочетает традиционную инженерию с AI-инструментами. Требуется глубокий практический опыт проектирования, разработки и сопровождения production-систем на Java, C, Dart, JavaScript или аналогичных языках. AI используется для ускорения разработки, но основа успеха — сильные инженерные навыки, системное проектирование и опыт работы в production. Задачи - Проектирование сквозной архитектуры: мобильные приложения (Flutter), веб (React), бэкенд (Java/Spring Boot или аналоги), облачная инфраструктура (AWS или эквивалент). - Написание детальных технических спецификаций с описанием поведения, зависимостей, граничных случаев и ограничений системы. - Декомпозиция сложных функций на задачи с зависимостями. - Разработка и поддержка ключевых фреймворков, компонентов и сервисов. - Создание высокомасштабируемых API и сервисов с использованием современных архитектурных паттернов. - Использование AI-инструментов (Claude, Copilot или аналоги) для генерации реализации после четкого определения системы. - Проведение код-ревью и контроль соблюдения инженерных стандартов. - Выявление и устранение архитектурных пробелов и несоответствий до выхода в production. - Обеспечение готовности к production: производительность, обработка ошибок, стабильность. - Техническое лидерство и наставничество инженеров, внедрение новых технологий и практик. Требования - 5+ лет практического опыта разработки ПО с глубиной уровня Principal. - Подтвержденный опыт создания production-систем на Java, C, Dart, JavaScript или аналогичных языках. - Полный стек: фронтенд, бэкенд, базы данных, облачная инфраструктура. - Сильное системное мышление — способность проектировать и рассуждать о системе целиком (UI → API → БД → инфраструктура). Условия - 100% удаленная работа. - Требуется разрешение на работу в США без текущего или будущего спонсирования, включая ограничения по истечению визы.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Microsoft AI Experiences ищет Senior Language Engineer в команду Copilot. Роль предполагает ответственность за то, как Copilot использует язык: совместно с дата-сайентистами, исследователями ИИ, инженерами, дизайнерами и продакт-менеджерами выявлять проблемы, определять политику, оценивать язык, собирать данные и улучшать большие языковые модели, лежащие в основе Copilot. Уровень позиции — Applied Sciences IC4. Задачи - Создавать и уточнять контекст и промпты для управления, обучения и оценки языковых моделей Microsoft Copilot для эмоциональных и интеллектуальных сценариев. - Создавать оценки и разрабатывать фреймворки для измерения как технической и практической производительности, так и недетерминированной производительности, например EQ. - Исследовать и внедрять новые техники промптинга. - Использовать data flywheel для извлечения инсайтов из обширных языковых датасетов, выявлять проблемы и возможности для улучшения качества ответов модели. - Отвечать за статус ключевых проектов, проактивно выявлять риски и предлагать решения для своевременной сдачи. Требования Обязательные: - Степень бакалавра в области статистики, эконометрики, компьютерных наук, электротехники или компьютерной инженерии (или смежной области) и 4+ года релевантного опыта (например, статистика, прогнозная аналитика, исследования) ИЛИ степень магистра и 3+ года опыта ИЛИ докторская степень и 1+ год опыта ИЛИ эквивалентный опыт. Желательные: - Степень магистра и 6+ лет опыта ИЛИ докторская степень и 3+ года опыта ИЛИ эквивалентный опыт. - 3+ года работы в быстро меняющейся среде, управления несколькими приоритетами и адаптации к меняющимся требованиям и дедлайнам. - Практический опыт в дизайне промптов, управлении контекстным окном и оценке моделей. - 2+ года опыта выпуска потребительских продуктов: вывод на рынок, сбор обратной связи, определение метрик успеха и итеративное улучшение. - 1+ год опыта создания LLM-приложений, знакомство с агентными и оркестрационными фреймворками, использованием инструментов, оценкой LLM и повышением эффективности. - Техническая глубина в разработке ПО, дата-сайенс и машинном обучении. Не ожидается написание кода на критическом пути, но необходимо уметь навигировать и вносить вклад в репозитории кода для реализации улучшений контекстной инженерии и написания LLM-скорингов и классификаторов для оценки качества ответов модели. Условия - С 26 января 2026 года сотрудники Microsoft AI Experiences, проживающие в пределах 50 миль от назначенного офиса Microsoft в США или 25 миль от неамериканского офиса, обязаны работать из офиса не менее четырёх дней в неделю. Ожидание может зависеть от местного законодательства и различаться в зависимости от юрисдикции.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Simcon — высокотехнологичная софтверная компания в области компьютерного инжиниринга (CAE). Более 30 лет разрабатывает инновационные решения для симуляции в индустрии пластмасс и помогает компаниям по всему миру эффективно разрабатывать и оптимизировать пластиковые компоненты. Задачи - Участие в подготовке, проведении и оценке симуляционных проектов в области литья пластмасс под давлением: - проведение внутренних симуляционных проектов; - участие в клиентских проектах и технических услугах; - создание и проведение бенчмарк-симуляций; - анализ, интерпретация и документирование результатов симуляций. - Подготовка технических материалов для различных форматов обучения: - контент онлайн-академии; - учебные материалы; - руководства и материалы для самостоятельного обучения; - презентации и техническая документация. - Поддержка технической клиентской поддержки: - участие в обработке обращений; - отслеживание запросов клиентов; - подготовка технической информации и вариантов решений. Требования - Студент, зачисленный в вуз, по направлению машиностроение, технология пластмасс, промышленный инжиниринг или смежная специальность. - Техническое понимание и интерес к симуляции и технологии литья под давлением. - Структурированный, самостоятельный и надёжный подход к работе. - Хорошее знание немецкого и английского языков. - Уверенное владение MS Office. - Желательно: первый опыт работы с CAD- или симуляционным ПО. - Желательно: первый опыт работы с ИИ-инструментами или кодинг-агентами (например, ChatGPT, Claude, GitHub Copilot). - Важно: не обязательно соответствовать всем пунктам — решающее значение имеют готовность учиться, любознательность и увлечённость техническими темами. Стиль работы и культура - Практичность: симуляции оцениваются по тому, насколько хорошо они решают реальные проблемы. - Прагматичный инжиниринг: решения, создающие реальную ценность, — ясные, эффективные, без лишней сложности. - Итеративность: раннее тестирование, быстрое обучение, постоянное улучшение. - Самостоятельность: вы берёте на себя собственные темы и активно участвуете в работе. - Подход «сделай сам»: пробуем, берём ответственность и совместно развиваем прагматичные решения. Рабочая среда и преимущества - Полная удалённая работа в Германии, если желаете. - Знакомство с современными процессами симуляции и инжиниринга. - Реальная ответственность: работа над реальными клиентскими проектами с непосредственным влиянием на результат. - Современная среда: использование ИИ, автоматизации и методов, основанных на данных. - Быстрая кривая обучения: тесная работа с опытными экспертами по симуляции. - Командная культура: открытая коммуникация, короткие пути принятия решений, мотивированная команда с высоким техническим уровнем.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: Windhoff Group. Более 25 лет компания превращает данные в реальные бизнес-возможности. Работа ведется комплексно: клиенты сопровождаются по полному циклу — от стратегии через техническую реализацию до продуктивной эксплуатации. В центре компетенций Microsoft Data & Analytics строятся современные платформы данных на основе Microsoft Fabric и Power BI. Речь идет не только об отдельных отчетах или технической реализации, но о комплексных решениях: от сбора требований через архитектуру, интеграцию данных и моделирование данных до управления, обучения и эксплуатации. Также компания все больше занимается сценариями на основе ИИ вокруг Microsoft Copilot, Coworks и современного сотрудничества. Обязанности - Совместно с клиентами собирать функциональные требования и переводить их в жизнеспособные технические концепции. - Проектировать и внедрять современные платформы данных с использованием Microsoft Fabric, Power BI и компонентов, близких к Azure. - Работать над интеграцией данных, моделями данных, ETL/ELT-процессами и архитектурами Medallion. - Создавать структуры Lakehouse, Warehouse и отчетности, сразу учитывая управление, роли, права доступа и эксплуатацию. - Сопровождать клиентов от первой идеи через MVP до продуктивного решения и поддерживать их в сценариях анализа и совместной работы на основе ИИ. - Принимать ответственность в проектах — функционально, методически и, в зависимости от опыта, в управлении небольшими командами. - Участвовать в воркшопах, обучении и передаче знаний у клиента, а также активно делиться знаниями внутри центра компетенций, например, через внутренние сессии, инструкции, шаблоны, стандарты или переиспользуемые компоненты решений. - Тесно сотрудничать с коллегами из отделов delivery, продаж и других центров компетенций. Требования - Многолетний опыт в области данных и аналитики, желательно в роли консультанта, дата-инженера, BI-консультанта или solution-архитектора. - Хорошие знания Microsoft Fabric, Lakehouse, Warehouse, Pipelines, Dataflows, Notebooks и Deployment Pipelines. - Опыт работы с Power BI, моделированием данных и созданием чистых семантических моделей, а также понимание современных платформ данных, архитектур Medallion, концепций Lakehouse/Warehouse и интеграции данных. - Практические навыки SQL, ETL/ELT-процессов, желательно также Python, Spark, Notebooks или Azure Data Factory, и интерес к современным сценариям ИИ и Copilot в среде Microsoft. - Опыт проектной работы от сбора требований до внедрения у клиента. - Умение понятно объяснять технические темы и вовлекать клиентов и коллег. - Инициативность, прагматичная ориентация на решения и желание активно формировать растущий центр компетенций. - Знание немецкого языка на уровне C и хороший английский. Условия - Найм независимо от местоположения. Можно работать до 90% из дома или в одном из офисов компании, если он удобно расположен. Для редких встреч с клиентами и командных мероприятий выезд осуществляется из места проживания, где бы вы ни жили в Германии. - 130 консультантов по данным и аналитике для обмена опытом, а также внутренняя академия обучения. - Долгосрочные проекты с разнообразными технологическими задачами. - Фиксированный бюджет на повышение квалификации, а также перспективы личного и профессионального развития. - Хороший баланс между работой и личной жизнью благодаря гибкому графику, компенсации сверхурочных и до 40 дней отпуска. - Отличное аппаратное и программное обеспечение, а также лизинг автомобилей, IT-оборудования и велосипедов. - Короткие пути в компании, честное отношение друг к другу и интересные командные мероприятия. Компания ищет человека, который хочет сопровождать клиентов профессионально и технически, брать на себя ответственность и вместе с командой развивать центр компетенций. Если вам нравится аккуратно строить платформы данных, делиться знаниями и превращать проектный опыт в переиспользуемые стандарты, вы подходите.

Формат

Офис

Страна

Тунис

Город

Не указан

Ultimate Knowledge Institute ищет AI Workflow Engineer для проектирования агентного SDLC с нуля: формализованные пайплайны, где AI-агенты планируют, создают, тестируют, ревьюят и выпускают код вместе с командой старших инженеров, с управлением, обоснованием и метриками эффективности. Это не исследовательская роль и не работа с промптами — вы будете проектировать систему доставки: рабочие процессы, защитные механизмы и циклы обратной связи, позволяющие команде работать значительно быстрее без потери инженерного качества. Работа напрямую ускоряет миссию: обеспечение готовности кадров для кибервойск страны. О компании: с 1999 года Ultimate Knowledge Institute задает стандарты обучения кибербезопасности для Министерства обороны, федеральных агентств и компаний из списка Fortune 500. Платформа выявляет индивидуальные пробелы в экспертизе и строит адаптивные индивидуальные планы обучения для федеральных клиентов США, оборонного сектора, разведывательного сообщества, местных и коммерческих заказчиков. Вы присоединитесь к новой формирующейся AI-команде внутри зрелой продуктовой инженерной команды — реальные пользователи, реальные stakes и зеленое поле для трансформации процессов разработки. Задачи: - Построить агентный SDLC-пайплайн: проектировать, внедрять и эксплуатировать агентные рабочие процессы на всех этапах жизненного цикла разработки — планирование, генерация кода, ревью, тестирование, документация и релиз, интегрированные с GitOps и CI/CD-инфраструктурой. - Улучшить опыт разработчиков: внедрять современные AI-интеграции в ежедневный процесс команды — кодинг-агенты, автоматическое ревью, интеллектуальная генерация тестов и self-service инструменты. - Строить обоснованные и надежные системы: разрабатывать retrieval-grounded и контекстно-зависимые AI-системы с надежными и проверяемыми результатами, проектировать оценочные стенды для их подтверждения. - Установить управление и защитные механизмы: определять и внедрять политики, контрольные точки с участием человека, аудит-трейлы и меры безопасности для ответственного применения агентного AI в средах, где доверие критично. - Формализовать и масштабировать: превращать успешные практики в повторяемые фреймворки, плейбуки и внутренние платформы, расширяя агентное ускорение за пределы инженерии на всю организацию. - Продвигать практику: обучать и поддерживать внедрение AI в команде, выступая мультипликатором, а не изолированным специалистом. Требования: - 2-3+ года практического опыта создания систем на AI/LLM в продакшене. - 2+ года проектирования и эксплуатации агентных рабочих процессов и пайплайнов, включая многошаговую оркестрацию агентов, использование инструментов, оценку и управление. - Опыт работы в современных командах разработки с практиками GitOps и CI/CD. - Рабочее знание паттернов grounded AI: RAG, контекстная инженерия, структурированные выходы, оценка и наблюдаемость LLM-систем. - Солидные основы программной инженерии на JavaScript/TypeScript и/или Python; уверенная работа со стеком (Angular/React фронтенды на Express веб-приложениях). - Соответствие культуре continuous delivery — подход Аллспоу/Хаммонда, Phoenix Project (Ким): малые партии, быстрая обратная связь, обучение без обвинений, операционное совершенство. - Проактивность: видите возможность ускорить команду — строите, измеряете и делитесь результатом. - Сильные коммуникационные навыки: умение объяснить агентную архитектуру инженеру и ее ROI — руководителю. - Требуется разрешение на работу в США; роль — удаленная в США. Будет плюсом: - Опыт с агентными фреймворками и протоколами (LangGraph/LangMem, Claude Agent SDK, MCP, OpenAI Agents) и AI-инструментами для кодинга (Claude Code, Copilot, Cursor).

Формат

Офис

Страна

Великобритания, Дания, Испания, Португалия

Город

Не указан

Компания Pleo ищет Staff Analytics Engineer в команду Data Services & Governance. Это индивидуальный контрибьюторский уровень: вы будете владеть семантическим слоем и стандартами аналитики для всей компании, задавая стандарты качества для всех доменов. Вы будете разрабатывать, улучшать и поддерживать стандарты моделирования и практики AI-ускоренной разработки, которыми пользуются все аналитические инженеры. Семантический слой, который вы спроектируете и будете поддерживать, станет единым источником истины для AI-агентов, BI-инструментов и аналитиков. Слой находится на ранней стадии, выбор инструментов ещё идёт, и у вас будет решающий голос. BI-стек также в переходном состоянии — вам предстоит определить, каким он должен быть, и построить его. Текущий технологический стек: GCP, BigQuery, dbt Core, Airflow, SQL, Python, Claude Code, GitHub Copilot. Вы будете подчиняться менеджеру по инженерии данных, который руководит командами Data Infra & MLOps и Data Services & Governance. Основное взаимодействие — с аналитическими инженерами в функции Intelligence, которые будут обращаться к вам за архитектурными рекомендациями и решениями по семантическому слою. Также вы будете работать со Staff Data Engineer над стандартами инженерии данных и практиками пайплайнов, с другими коллегами — над self-serve аналитикой и управлением BI-инструментами, с командой Data Serving — над определениями сущностей, с платформенной командой GenAI — над тем, как должны выглядеть AI-ready данные. Задачи: - Владеть семантическим слоем: определять, что такое метрика, как она структурирована, где хранится и как обеспечивается её соблюдение. Цель — единое каноническое определение MRR, оттока, транзакции и клиента, используемое аналитиками, BI- и AI-инструментами без расхождений. - Задавать стандарты моделирования данных для функции: как выглядит чистая, слоистая, хорошо протестированная dbt-архитектура во всех доменах и на всех уровнях сложности. - Создать и вести сообщество практики Analytics Engineering: код-ревью, общие паттерны, документация, онбординг. Цель — социальная инфраструктура, которая делает стандарты устойчивыми. - Владеть практикой AI-нативной разработки: использовать AI-инструменты кодирования как естественную часть рабочего процесса написания, ревью и миграции моделей данных. Оценивать, что работает в управляемом контексте инженерии данных, что создаёт риски, и формировать, как сообщество их внедряет. - Вести ответственную AI-ускоренную миграцию: использовать AI-инструменты для ускорения моделирования и миграций в аналитическом хранилище и операционной платформе данных. - Проектировать модели данных и определения метрик в документированном и структурированном виде, обеспечивающем надёжное потребление AI-сервисами без участия человека. - Взаимодействовать с бэкенд- и продуктовыми инженерами для внедрения дисциплины контрактов данных и владения схемами на上游, а не управления несогласованностью на下游. - Участвовать в развитии Data & AI-продуктов для внешней клиентской аналитики, где растут паттерны моделирования и потребности в разговорной аналитике. Требования: - Глубокий подтверждённый опыт в области моделирования данных и аналитической инженерии.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Digital Clouds — IT-компания, 13 лет на рынке, 130 человек, 200+ проектов: e-commerce, B2B-порталы, мобильные приложения, корпоративные системы. Разработка перестраивается под AI-first модель: рутинный код по спецификациям пишут AI-агенты, инженеры проектируют, пишут спецификации и принимают результат. Конвейер уже работает на боевых проектах. Суть роли Product Engineer — инженер, который ведёт проект целиком: сам говорит с заказчиком, пишет спецификацию, запускает AI-конвейер и отвечает за результат. Роль объединяет аналитика, разработчика и техлида в одной позиции. Работа идёт плотными автономными группами (2–3 инженера на проект). Нет бесконечных согласований, есть только задача и ресурсы для её решения. Чем предстоит заниматься - Discovery: разбираться в задаче заказчика и переводить её в техническую спецификацию - Проектировать решение: архитектура, декомпозиция, контракты интеграций - Писать спецификации для AI-агентов — в этой модели спека важнее кода - Инженерная приёмка: ревью кода агентов, тесты, отлов поведенческих ошибок (галлюцинации, преждевременное завершение, лишние шаги) - Менять конвенции кода, где агент буксует: сложные участки, отладка, тонкие интеграции - Доводить до результата: сроки, демо, коммуникация с заказчиком Что для нас важно - 4+ года коммерческой разработки: PHP (Laravel) и / или Python, фронтенд — Vue - Быстро читать чужой код и находить в нём проблемы — ревьюить придётся больше, чем писать - Опыт прямого общения с заказчиком: сбор требований, защита решений и оценок - Уже применяются AI-инструменты в работе (Claude Code, Cursor, Copilot) и есть желание использовать их системно - Самостоятельность: старт с уровня «проблема бизнеса», а не с готового ТЗ Будет плюсом - Опыт spec-driven development (SDD) или работы с агентными пайплайнами - Роль техлида или единственного инженера на проекте - Docker, CI / CD, Kubernetes - Опыт с платформой Битрикс - Образование НГУ или НГТУ: математика, физика, информационные науки Кому не подойдёт - Если комфортно работать только по детальному ТЗ на входе - Если AI воспринимается как игрушка или угроза, а не рабочий инструмент - Если хочется писать код и не разговаривать с людьми