Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Марокко

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания GE Vernova внедряет передовые технологии для оптимизации операций, улучшения клиентского опыта и роста. Создается команда для использования генеративного ИИ. Цель команды — автоматизировать промптинг, разработать фреймворк для промптинга для переиспользования и обмена между бизнесами. GE Vernova Advanced Research — акселератор, занимающийся стратегией и исследованиями для энергетического перехода. Исследователи сотрудничают с бизнесами GE Vernova, правительством США и более чем 420 организациями, выполняя 150+ проектов в области энергетики. Обязанности - Сотрудничать с экспертами в предметной области для понимания бизнес-потребностей и преобразования их в четкие эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и улучшать промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно работать с разработчиками ПО для интеграции решений LLM в существующие или новые приложения. - Вносить вклад в разработку масштабируемого фреймворка для промпт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Помогать в сборе и анализе отзывов пользователей для постоянного улучшения эффективности промптов. - Следить за развитием технологий LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промпт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для создания базы знаний. Требования - 5+ лет релевантного опыта и степень магистра или PhD в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, AI-инжиниринга или смежных областях. Условия - Готовность работать в офисе в Кембридже, Массачусетс, или Нискаюне, Нью-Йорк. - Для сотрудников в Кембридже предусмотрена обязательная трехмесячная (гибридная) онбординг-резиденция в Исследовательском центре GE Vernova Advanced Research в Нискаюне, Нью-Йорк. Программа позволяет старшим талантам установить прочную техническую основу, сотрудничать с ведущими учеными и инженерами. Предоставляются расходы на поездки, жилье и стипендия. - Компания предлагает отличную рабочую среду, профессиональное развитие, сложные задачи и конкурентоспособную компенсацию. Предпочтительно - Степень магистра или PhD в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных или смежных областях. - 3+ года опыта в промпт-инжиниринге и знакомство с инструментами, такими как модели GPT от OpenAI, Hugging Face и др. - 3+ года опыта с Python или другими языками программирования, обычно используемыми в AI/ML разработке. - Опыт с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (например, Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в проектах NLP или машинного обучения. - Знакомство с системами контроля версий, такими как Git. - Сильные навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. - Понимание операций и проблем традиционной промышленности.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

fairlife, LLC — чикагская компания по производству продуктов питания, создающая молочные продукты для потребителей. Годовой объем розничных продаж превышает 3 млрд долларов. Портфель включает ультрафильтрованное молоко fairlife, протеиновые коктейли Core Power и питательные коктейли fairlife nutrition plan. Компания является дочерним предприятием The Coca-Cola Company. Цель должности: инженер по AI-автоматизации будет играть ключевую роль в создании экосистемы Decision Intelligence. Роль сосредоточена на разработке AI-агентов и автоматизированных рабочих процессов, которые рассуждают, планируют и выполняют задачи от начала до конца, превращая рутинные процессы в надежную автоматизацию в производстве, цепочке поставок и бизнес-операциях. Работа ведется в среде Microsoft Fabric и Azure. Обязанности: - Проектировать, создавать и развертывать AI-агентов, которые автономно рассуждают, планируют и выполняют многошаговые задачи для автоматизации бизнес-процессов - Выявлять ручные, повторяющиеся и трудоемкие процессы и перестраивать их в надежные автоматизированные агентные рабочие процессы - Оркестрировать одно- и многоагентные рабочие процессы с использованием фреймворков LangChain, LangGraph, CrewAI или AutoGen - Интегрировать агентов с внутренними инструментами, API, базами данных и корпоративными системами, включая Model Context Protocol (MCP) - Внедрять пайплайны retrieval-augmented generation (RAG) для привязки агентов к доменным данным компании - Применять промт-инжиниринг, вызовы инструментов и функций, а также строгую оценку для обеспечения точности и надежности агентов - Использовать лучшие практики MLOps/LLMOps для развертывания, мониторинга, оценки и непрерывного улучшения агентных систем - Встраивать защитные механизмы ответственного ИИ — безопасность, контроль с участием человека, прозрачность и соответствие требованиям - Взаимодействовать со старшим дата-сайентистом и кросс-функциональными командами для выявления и приоритизации возможностей автоматизации Требования: - 2+ года опыта в AI-инжиниринге, ML-инжиниринге, разработке ПО или смежных областях - Степень бакалавра или магистра в Computer Science, Data Science, AI/ML, инженерии или смежной STEM-области (или эквивалентный практический опыт) - Владение Python и опыт создания приложений с большими языковыми моделями (LLM) и фундаментальными моделями - Практический опыт с агентными AI-фреймворками (LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen) и паттернами оркестрации - Опыт промт-инжиниринга, вызова инструментов и функций (включая Model Context Protocol), RAG и векторных баз данных (Pinecone, Weaviate, ChromaDB) - Знакомство с облачными платформами (Azure/Fabric, AWS или GCP) для масштабируемого развертывания AI - Опыт с практиками MLOps/LLMOps и принципами ответственного ИИ, включая мониторинг, управление и соответствие требованиям - Сильные основы разработки ПО: разработка API, контроль версий (Git), контейнеризация (Docker) - Навыки коммуникации для взаимодействия с бизнес- и техническими командами - Предпочтительно: склонность к автоматизации, опыт выявления повторяющихся ручных процессов и создания инструментов для их устранения - Предпочтительно: опыт в производстве и цепочке поставок Условия: - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка с первого дня - Дополнительные планы здоровья (страхование госпитализации, несчастных случаев и критических заболеваний) - Оплачиваемый отпуск - Оплачиваемый родительский отпуск и помощь в усыновлении (до 10 000 долларов) - Поддержка родителей и семейные льготы, включая ресурсы по уходу за детьми и поддержку лактации - 401(k) с корпоративным взносом до 9% - Возмещение расходов на оздоровление (до 500 долларов) - Программа помощи сотрудникам (EAP) - Оплачиваемая страховка жизни и краткосрочная нетрудоспособность - Взносы работодателя в HSA (для участников HDHP) - Возмещение расходов на обучение (до 10 000 долларов)

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Prompt Engineer (AI/ML), Brand Concierge Задачи: - Разработка шаблонов и многошаговых цепочек промптов для бизнес-функций (продажи, поддержка, управление знаниями). - Создание few-shot, zero-shot и гибридных паттернов для улучшения рассуждений и удержания контекста. - Ведение библиотек промптов с контролем версий. - Внедрение вызова функций LLM для работы с API, базами данных и внутренними инструментами. - Построение пайплайнов инструментов в агентных рабочих процессах для автоматизации сложных задач. - Определение и создание персон, ролей и поведения агентов для доменных приложений. - Управление многоходовыми диалогами, памятью и контекстной непрерывностью. - Адаптация промптов для корпоративной среды с приоритетом точности, конфиденциальности, справедливости и соответствия требованиям. - Сотрудничество с юридическим и security-отделами для снижения рисков галлюцинаций, предвзятости и злоупотреблений. - Интеграция промптов в агентные рабочие процессы и оркестрационные пайплайны совместно с инженерами AI-агентов. - Ведение документации и рабочих процессов для продакшн-развертывания. Требования: - 3+ года опыта в NLP, разработке AI/ML-продуктов или написании прикладных скриптов. - Глубокое понимание возможностей и ограничений LLM (OpenAI, Claude, Mistral, Cohere). - Опыт создания промптов и методов оценки для корпоративных задач. - Знакомство с фреймворками LangChain, Semantic Kernel или AutoGen. - Навыки ML, Python и интеграции API. - Отличные письменные коммуникационные навыки и структурное мышление. Предпочтительно: - Опыт с вызовом функций LLM, интеграцией пользовательских инструментов и агентными рабочими процессами. - Опыт в UX-райтинге, человеко-компьютерном взаимодействии или instructional design. - Понимание корпоративных стандартов соответствия (SOC 2, GDPR) в AI-системах. - Степень бакалавра или эквивалентный опыт в Computer Science, Computational Linguistics, Cognitive Science или смежных областях. О компании: Adobe разрабатывает платформы и инструменты для творчества, продуктивности и персонализированного клиентского опыта. Продукты включают Adobe Acrobat Studio, Adobe Express, Adobe Firefly, Creative Cloud, Adobe Experience Platform, Adobe Experience Manager и GenStudio. В компании работают более 30 000 сотрудников по всему миру.

Формат

Офис

Страна

Мальта

Город

Не указан

Грейд

Middle

D.A. Davidson Companies — независимая компания, принадлежащая сотрудникам, с 90-летней историей. Компания работает в сфере финансовых услуг и управления благосостоянием. Роль: Mid-Level AI и Automation-инженер для разработки AI-возможностей в среде Microsoft. Задачи: создание интеллектуальных ассистентов и автоматизированных рабочих процессов с использованием Microsoft 365 Copilot Studio, Power Automate и Azure AI Foundry; интеграция решений на основе больших языковых моделей в корпоративные системы с обеспечением безопасности и соответствия требованиям. Требования: - Высшее образование в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - 5+ лет опыта в разработке ПО, автоматизации или аналогичных ролях. - Практический опыт с Microsoft Power Automate и инструментами Power Platform для автоматизации рабочих процессов. - Знакомство с функциями M365 Copilot или аналогичными инструментами разработки AI-ботов/агентов (Azure AI services, cognitive services). - Владение как минимум одним языком программирования или скриптов (Python, C или JavaScript). - Опыт создания и использования RESTful API, работы с интеграцией данных. - Знание облачных сервисов Azure и AI/ML-фреймворков. - Опыт развертывания приложений или автоматизаций в облачной среде и интеграции AI API (Azure OpenAI, Azure Cognitive Services). - Опыт работы с системами контроля версий (git, Bitbucket) и CI/CD-пайплайнами (Azure DevOps, GitHub Actions). - Развитые аналитические навыки и навыки решения проблем. - Отличные коммуникативные навыки для работы с техническими и нетехническими командами. - Координация усилий с другими бизнес-направлениями: Operations, Finance, Wealth Management. Предпочтительные квалификации: - Опыт работы с Microsoft 365 Copilot Studio: создание и управление AI-копайлотами/агентами в продакшене, проектирование диалоговых потоков, тем, инструментов, использование продвинутых функций (custom actions, agent-to-agent workflows). - Знакомство с большими языковыми моделями: промпт-тюнинг, развертывание LLM, реализация RAG-пайплайнов с векторными базами данных для доменных Q&A. - Опыт с Azure AI Foundry и возможностями Azure AI: document intelligence, computer vision, speech. - Опыт в проектах для финансовых услуг или управления благосостоянием. - Понимание отраслевых регуляторных требований (приватность данных, аудит, управление модельными рисками) и проектирование AI-решений с их соблюдением. - Практический опыт внедрения практик безопасности, соответствия и ответственного AI (Microsoft Responsible AI guidelines, Azure Purview). - Проявленная инициатива: внедрение новых инструментов автоматизации, пилотирование AI-решений, участие в AI/automation-сообществах. - Сертификации Microsoft в Azure AI, Power Platform. - Опыт работы в высокоитеративных процессах разработки (Lean, Agile). - Готовность к рутинным задачам: интеграция вендоров, исправление ошибок, операционная работа.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Ищем системно-ориентированного Senior AI Agent Engineer для проектирования, разработки и поддержки интеллектуальных агентов, которые автоматизируют процессы и создают бизнес-эффект в масштабах предприятия. Роль предполагает полный цикл разработки агентов: от дизайна до версионирования, оркестрации и непрерывного обучения. Инженер будет напрямую влиять на масштабирование AI-стратегии, создавая переиспользуемые компоненты, оптимизируя рабочие процессы агентов и обеспечивая их реальную производительность в production-среде. Обязанности Разработка агентов - Создание и тонкая настройка специализированных AI-агентов для целевых сценариев клиентского опыта: поиск, поддержка, квалификация лидов. - Внедрение стратегий промт-инжиниринга, управления памятью, распределения ресурсов и интеграции вызова инструментов. Мультиагентная коммуникация - Использование протоколов взаимодействия агентов и механизмов передачи задач для совместного выполнения и делегирования. - Построение оркестрированных рабочих процессов между агентами с помощью фреймворков LangChain, AutoGen или Semantic Kernel. Шаблоны и переиспользование - Создание переиспользуемых шаблонов агентов и модульных компонентов для ускорения внедрения в бизнес-подразделениях. - Разработка конфигураций plug-and-play под требования конкретных доменов. Управление жизненным циклом и мониторинг - Отслеживание и улучшение качества диалогов, процента успешных задач, удовлетворенности пользователей и метрик производительности. - Автоматизация мониторинга поведения агентов с помощью инструментов наблюдаемости (Arize, LangSmith, собственные дашборды). Непрерывное улучшение - Внедрение процессов обучения, включая обратную связь human-in-the-loop и автоматическое переобучение. - Уточнение промтов и поведения моделей через структурированные эксперименты и циклы обратной связи. Поддержка и управление - Обновление баз знаний, обнаружение дрейфа данных, отслеживание деградации производительности и интеграция новой бизнес-логики. - Обеспечение соответствия агентов меняющимся корпоративным источникам данных и требованиям комплаенса. Деплой - Управление версионированием агентов, тестовыми конвейерами (unit, регрессионное, UX-тестирование) и контролируемыми процессами раскатки. - Взаимодействие с командами DevOps, QA и инфраструктуры для обеспечения масштабируемых развертываний. Требования - 3–5+ лет опыта в AI/ML-инжиниринге, NLP-системах или backend-разработке. - Уверенное владение LLM-фреймворками (OpenAI API, LangChain, RAG-пайплайны). - Опыт создания разговорных агентов или workflow-ботов в production-среде. - Знакомство с облачными платформами (AWS/GCP/Azure), REST API, Python и контейнеризацией (Docker, K8s). - Уверенная работа с промт-дизайном, векторными базами данных и стратегиями управления памятью. Желательные квалификации - Опыт работы с мультиагентными фреймворками или системами оркестрации агентов. - Знакомство с инструментами наблюдаемости, процессами разметки данных или генерацией синтетических данных. - Опыт в дизайне диалогов или системах управления диалогами. - Степень в области компьютерных наук, науки о данных, инженерии или смежной области.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания Evaboot превращает поисковые запросы LinkedIn Sales Navigator в чистые проверенные списки потенциальных клиентов. Бутстрап-компания, $2.2M+ ARR, команда из 5 человек, удалённо с первого дня. Задачи Компания строит самообучающиеся циклы и агентные продукты. Агентные продукты: - SDR-агент (агент Sales Navigator, агент исходящих email-рассылок) Самообучающиеся циклы: - кодинг - поддержка - SEO и контент - аналитика - общесистемные решения (память, инструменты) Работа напрямую с сооснователем и CEO. Требования - Сильный инженерный опыт в Python - Продвинутый пользователь агентного кодинга Бонус: - AWS - агентная обвязка и наблюдаемость Условия - Удалённо, полная занятость - Зарплата $70–120K USD - Интенсивный темп работы и экспоненциальная кривая обучения - Среда без пустословия, фокус на результатах и KPI - Самоучкам рады - Максимум две недели от отклика до ответа

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании GitLab — платформа оркестрации для DevSecOps. Более 50 млн зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 используют GitLab. О роли Senior Backend Engineer в команде External Agents группы AI Catalog. Вы будете проектировать и создавать интеграции, которые подключают агентов GitLab к таким инструментам, как Slack, и связывают внешние решения (Claude Code, Codex) с GitLab. Вы будете отвечать за сложные функции от начала до конца, помогать формировать архитектурные паттерны для экспорта AI-функциональности GitLab и сотрудничать с инженерами из Agent Foundations и смежных AI-команд. Это область с высокой видимостью на пересечении основной платформы GitLab и AI-стратегии. Задачи - Разрабатывать, выпускать и поддерживать безопасные, хорошо протестированные и производительные интеграции внешних агентов в бэкенде монолита GitLab. - Сотрудничать с менеджментом продукта, UX, фронтендом, бэкендом и AI-специалистами для уточнения требований и итеративной поставки улучшений. - Проектировать, реализовывать и ревьюить GraphQL и REST API и связанную бэкенд-логику с понятными контрактами для фронтенд-клиентов. - Улучшать и расширять автоматическое тестирование, включая RSpec и другие фреймворки. - Делиться стандартами, паттернами и уроками с другими инженерами для ответственной AI-интеграции. - Участвовать в дежурствах Tier 2, разбирать проблемы продакшена, участвовать в анализе корневых причин, улучшать наблюдаемость и отказоустойчивость. - Оценивать конкурентную среду и помогать GitLab создавать сильные AI-интеграции по мере развития агентных технологий. Требования - Опыт создания и поддержки продакшен-приложений на Ruby on Rails, включая фоновые задачи, API и модели данных. - Уверенная работа в зрелой кодовой базе. - Навыки проектирования и расширения REST или GraphQL API с вниманием к масштабируемости, поддерживаемости и обратной совместимости. - Практический опыт проектирования и внедрения AI-функций или интеграций на бэкенде. - Сильные навыки SQL и знание реляционных БД, таких как PostgreSQL, включая эффективные запросы и моделирование данных. - Опыт выявления и устранения узких мест производительности на уровне приложения и, где применимо, инфраструктуры. - Готовность учиться, работать в асинхронной распределённой команде и применять переносимые навыки из смежных технологий; знание Python-бэкенда или Vue-фронтенда будет плюсом. О команде External Agents — функциональная команда в группе AI Catalog. Изначально команда состоит из трёх инженеров в часовых поясах EMEA, а более широкая группа AI Catalog включает более восьми инженеров в APAC, EMEA и AMER. Другие команды AI Catalog занимаются созданием и курированием агентов. Вместе с командами AI-инженерии и GitLab они помогают платформе GitLab Duo Agent Platform стать основой для AI-функций по всему продукту. Условия - Льготы для поддержки здоровья, финансов и благополучия. - Гибкий оплачиваемый отпуск. - Ресурсные группы сотрудников. - Акционерная компенсация и план покупки акций для сотрудников. - Фонд роста и развития. - Отпуск по уходу за ребёнком.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании YipitData — ведущая компания в области маркетинговых исследований и аналитики для цифровой экономики. Привлекла $475 млн от The Carlyle Group при оценке более $1 млрд. Ежедневно анализирует миллиарды альтернативных данных для поиска практических идей в таких секторах, как программное обеспечение, ИИ, облачные технологии, электронная коммерция, райдшеринг и платежи. Клиенты — от ведущих инвестиционных фондов до компаний из списка Fortune 500. Офисы в США (Нью-Йорк, Остин, Майами, Маунтин-Вью), Азиатско-Тихоокеанском регионе (Гонконг, Шанхай, Пекин, Гуанчжоу, Сингапур) и Индии. Три года подряд признавалась Inc. лучшим местом работы. О роли Ищем опытного инженера с высокой производительностью для работы в продуктовом портфеле: от публичной инвесторской платформы и приложения Signals до ИИ-ассистента для работы с клиентами. Вы будете выполнять четко поставленные задачи, но ожидается, что вы будете выходить за их рамки: находить возможности, улучшать системы и добиваться результатов. Вы будете отвечать за production-системы, от которых ежедневно зависят клиенты и внутренние команды. Требуются отзывчивость, надежность и отличные коммуникативные навыки. Идеальный кандидат использует ИИ-инструменты для кодирования как основную инфраструктуру работы. Вы создавали full-stack приложения, умеете работать в условиях неопределенности и предпочитаете действовать. Формат работы: удаленно или в офисе в Нью-Йорке (штаб-квартира), Остине, Майами или Маунтин-Вью, а также в любом другом месте в США. В зависимости от места удаленной работы доход может облагаться налогом штата Нью-Йорк. Задачи - Владеть функциями и системами от начала до конца на нескольких продуктовых поверхностях: архитектура, реализация, развертывание и итерации. - Проектировать чистые, поддерживаемые и масштабируемые системы. - Работать напрямую с заинтересованными сторонами из инженерии, продукта, данных, отдела выручки и клиентами, превращая бизнес-задачи в работающий софт. - Вести инициативы между командами, участвовать в формировании того, что и зачем создается. - Использовать ИИ-инструменты (Claude Code, Cursor, Codex) как ежедневный множитель силы для реализации, код-ревью, тестирования, документации и исследований. - Работать на всем стеке: бэкенд-сервисы, фронтенд-приложения, пайплайны данных и инфраструктура. - Принимать прагматичные технические решения, балансируя скорость, качество и поддерживаемость. - Повышать стандарты инженерной команды через качество кода, улучшение инструментов и обмен знаниями. Требования - 4+ года практического опыта разработки ПО с подтвержденным опытом создания клиентских приложений. - Гибкость в стеке: Python, TypeScript/React, облачная инфраструктура (AWS, Databricks). Быстро осваиваете новые инструменты. - Использование ИИ-инструментов для ускорения работы — не как эксперимент, а как повседневная практика. - Умение работать в условиях неопределенности: разбивать нечеткую бизнес-задачу и доводить до работающего решения без жесткого руководства. - Сильные коммуникативные навыки: работа с нетехническими заинтересованными сторонами, перевод бизнес-потребностей в инженерные компромиссы. - Отзывчивость и надежность: ответственность за production-системы, проактивная коммуникация, особенно под давлением. - Склонность к действию и ответственности: видите проблему — исправляете, видите возможность — реализуете. - Наличие степени бакалавра или магистра в области компьютерных наук или STEM.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О роли YipitData ищет опытного Staff Software Engineer для развития платформы Corporate. Команда создаёт AI-продукты и аналитические решения для крупных розничных сетей и брендов в США: аналитический портал и Insight Agent. Задачи - Владеть функциями и системами end-to-end для Corporate Insight Agent: от сбора требований и проектирования решения до внедрения, развёртывания и итераций. - Выступать экспертом по всему стеку, отчитываясь перед Head of Corporate Applications, который обеспечивает наставничество в AI-native разработке, системном дизайне, фронтенде и облачной инфраструктуре. - Тесно сотрудничать с Corporate Product Management и бизнес-стейкхолдерами для поиска возможностей, формирования требований и перестройки критических бизнес-процессов. - Проактивно вести инициативы, помогая определять, что создавать, почему это важно и как эффективно выполнять. - Балансировать быстрое прототипирование и долгосрочную инженерную строгость: создавать лёгкие POC для проверки рыночного спроса и масштабируемые production-системы. - Быстро итерировать с пользователями и стейкхолдерами, учитывая обратную связь и поддерживая высокое качество, надёжность и наблюдаемость. - Использовать AI-инструменты (Claude Code, Cursor, Codex) для повышения продуктивности и выпуска надёжных решений за счёт сильных инженерных практик, качества кода и документации. Требования - 7+ лет опыта в архитектуре и разработке full-stack приложений. - Сильный опыт создания качественного пользовательского опыта и масштабируемых распределённых систем. - 5+ лет работы с Python, React, AWS и современными платформами данных. - Глубокое понимание архитектуры приложений, API, наблюдаемости, паттернов обмена сообщениями и рабочих процессов, а также влияния инфраструктурных решений на системы. - Практический опыт создания LLM-продуктов и агентных решений: проектирование Agent Loops, интеграция MCP, разработка кастомных инструментов. - Ответственность за production AI-агентные системы, от которых зависят клиенты и внутренние команды. - Отличные коммуникативные навыки, умение работать в условиях неопределённости, ориентация на клиента. - Отношение к AI-инструментам кодирования как к базовой инфраструктуре работы, а не новинке. Условия - Удалённая работа или офис в Нью-Йорке (штаб-квартира), одном из офисных хабов или в любом месте в США. - В зависимости от места удалённой работы доход может облагаться налогом штата Нью-Йорк.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Oddball — небольшая компания, разрабатывающая качественное ПО для государственного сектора. Мы ценим обучение и рост, а также возможность оказывать значительное влияние в небольшой компании. Мы верим, что можем добиться больших изменений и улучшить повседневную жизнь миллионов людей. О роли Мы ищем прикладного AI/ML-инженера для проектирования, разработки и внедрения практических решений на основе ИИ, которые решают реальные задачи. Роль включает применение современных методов ML и GenAI в производственных системах — от экспериментов и прототипирования до развертывания, оценки и итераций. Вы будете тесно работать с инженерами, дизайнерами и заинтересованными сторонами, чтобы превращать неоднозначные задачи в масштабируемые и надежные возможности на основе ИИ. Это практическая инженерная роль для того, кто любит запускать продукты, быстро учиться и сочетать техническую строгость с реальными ограничениями. Задачи - Проектировать, разрабатывать и внедрять функции на основе машинного обучения и ИИ в производственные системы. - Применять методы обучения с учителем, без учителя и глубокого обучения к структурированным и неструктурированным данным. - Строить и оценивать модели для задач классификации, ранжирования, прогнозирования, NLP или обнаружения аномалий. - Разрабатывать и интегрировать решения на основе GenAI (например, рабочие процессы на базе LLM, RAG, агенты). - Преобразовывать бизнес- и пользовательские потребности в постановки задач ML, метрики и эксперименты. - Реализовывать конвейеры данных и процессы инженерии признаков для поддержки обучения и инференса моделей. - Оценивать производительность моделей, смещение, дрейф и надежность; итерировать на основе результатов. - Сотрудничать с инженерами для интеграции моделей в API, сервисы и пользовательские приложения. - Участвовать в архитектурных решениях по обслуживанию моделей, масштабируемости и оптимизации затрат. - Документировать подходы, допущения и компромиссы для поддержки сопровождаемости и обмена знаниями. - Выполнять другие связанные обязанности по поручению. Требования - Прочная основа в концепциях машинного обучения, включая выбор моделей, обучение, валидацию и оценку. - Опыт построения и развертывания моделей ML в реальных приложениях. - Владение Python и распространенными библиотеками ML (например, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn). - Опыт работы с большими языковыми моделями, эмбеддингами и системами на основе промптов. - Знакомство с инструментами и процессами обработки данных (например, Pandas, SQL, Spark или аналоги). - Понимание лучших практик разработки ПО (контроль версий, тестирование, ревью кода). - Способность рассуждать о компромиссах между точностью, задержкой, стоимостью и сопровождаемостью. - Отличные коммуникативные навыки и комфортная работа в кросс-функциональных командах. Бонусом, если у вас есть - Опыт работы в инновационных, исследовательских, лабораторных или исследовательских инженерных командах. - Опыт развертывания моделей на облачных платформах и управления инференсом в масштабе. - Знакомство с практиками MLOps, такими как мониторинг моделей, CI/CD для ML и отслеживание экспериментов. - Опыт участия в архитектурных обсуждениях или технической стратегии. Условия - Гибридный формат / удаленно. Кандидаты должны находиться в регионе DMV (округ Колумбия, Мэриленд, Вирджиния) и иметь возможность участвовать в офисной коллаборации. - Кандидаты должны быть авторизованы для работы в США. В соответствии с требованиями федеральных контрактов некоторые роли могут также требовать гражданства США и способности получить и поддерживать федеральную проверку биографии и/или допуск к секретной информации. Льготы - Полностью удаленная работа. - Ежегодная выплата. - Комплексный социальный пакет. - Пенсионный план 401(k) с взносами компании. - Гибкий оплачиваемый отпуск, оплачиваемые праздничные дни.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Roboflow, создающая инструменты для компьютерного зрения, ищет Edge-инженера для работы в полевой инженерной команде. Роль предполагает развертывание и поддержку аппаратных решений для компьютерного зрения в промышленных и реальных условиях. Задачи: - Сборка, настройка и тестирование edge-устройств Roboflow (Jetson, серверы, камеры, датчики) - Взаимодействие с партнерами по оборудованию и системными интеграторами для sourcing и полевой поддержки - Отгрузка устройств клиентам с документацией и предустановленной конфигурацией - Ведение складского учета компонентов (кабели, крепления, линзы, корпуса) и заказ критически важных деталей - Проведение монтажа на объекте, установка оборудования и валидация систем - Физический монтаж, выравнивание датчиков, прокладка кабелей, настройка PoE - Обеспечение подключения (RTSP, VPN, SSH) и интеграции с ПО Roboflow - Командировки до 75% времени к клиентам - Поддержка клиентов в полевом устранении неполадок камер, пайплайнов инференса и загрузки данных - Настройка сети на Linux-устройствах (привязка интерфейсов, статические IP, DHCP) - Улучшение внутренних инструментов и процессов для ускорения развертываний - Создание технической документации: SOP, схемы подключения, руководства по настройке - Обмен полевой обратной связью с командами продукта, инженерии и поддержки Требования: - Практический опыт работы с встраиваемыми устройствами (например, NVIDIA Jetson), промышленными камерами или аналогичным оборудованием в полевых условиях - Знакомство с Roboflow или аналогичными пайплайнами инференса компьютерного зрения - Способность работать автономно, понимание, когда эскалировать проблему, а когда решать самостоятельно - Навыки отладки на месте в условиях ограниченного времени - Умение писать понятную документацию и взаимодействовать с техническими и нетехническими командами - Владение Python и Bash для автоматизации задач и настройки устройств - Уверенное знание Linux и сетей: системная отладка, настройка интерфейсов, инструменты nmcli, ifconfig, systemd, docker Плюсом будет: - Опыт с PoE-камерами (Basler, Lucid Vision) или настройкой IP-камер - Знакомство с протоколами безопасности на производстве и базовой электропроводкой - Опыт создания систем удаленного мониторинга или телеметрии для edge-устройств Процесс собеседования занимает около 5 часов.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Roboflow упрощает создание и использование моделей компьютерного зрения. Более 1 млн разработчиков, включая половину Fortune 100, используют открытые и хостинговые инструменты машинного обучения Roboflow. Примеры применений: подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на стройплощадках, оцифровка поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов. Компания привлекла более $63 млн от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Lachy Groom и других софтверных инвесторов. В команде ценят ответственность, самостоятельность, любопытство к новым технологиям и предпочтение показывать работу, а не рассказывать о ней. Задачи В составе Enterprise-команды вы будете создавать новые функции и улучшения в любом месте продукта Roboflow. Ищем технических универсалов, готовых осваивать новый стек и инструменты. Основная часть существующей кодовой базы — JavaScript и Node.js. Также нужно поддерживать и улучшать корпоративный пайплайн инференса Jetson, поэтому желательны твёрдые знания Linux. Enterprise-команда тесно взаимодействует с корпоративными клиентами, чтобы понимать их потребности и развивать их успех в компьютерном зрении с Roboflow. Ожидаются частые визиты к клиентам, экскурсии по фабрикам и создание функций, необходимых для успеха потенциальных и текущих клиентов. Также вы будете тесно работать с Field Engineering командой: расширять партнёрства и помогать полевым инженерам эффективнее собирать визуальные данные и предоставлять клиентам инсайты. Большинство задач относится к основному продукту — сквозному пайплайну для компьютерного зрения от приёма изображений до аннотации, обучения и развёртывания. Иногда придётся заниматься интеграцией маркетинговых и продажных инструментов, «тушением пожаров», автоматизацией внутренних процессов и open source проектами. У вас будет большая свобода в выборе приоритетных проектов. Если вам нужен жёсткий список задач на несколько месяцев вперёд — эта роль, скорее всего, не подойдёт. Технологии Основная часть кодовой базы написана на JavaScript, пайплайн машинного обучения и обработки изображений — на Python. Используются Firebase и GCS, часть ML-инфраструктуры на AWS. Всё чаще применяется Docker (внутри компании и в клиентских продуктах, например, edge inference server). Много кода работает в браузере (включая TensorFlow JS), также разрабатываются API и клиентские библиотеки на нескольких языках. Не требуется опыт во всех этих областях, но важно желание учиться новому. Также приветствуются новые знания и опыт, которыми вы можете поделиться с командой. Примеры проектов - Добавление инструментов записи и анализа видео в SaaS-приложение Roboflow для быстрого сбора и понимания данных клиентов. - Упрощение настройки новых устройств и инспекций в приложении Roboflow. - Добавление нового блока в workflow для отправки визуальных инсайтов в Power BI или Tableau. - Новые возможности управления edge-устройствами, например, визуализация GPS-координат. Команда Команда состоит из ~120 человек: руководители, вернувшиеся к разработке, основатели с выходом на $100M+, пользователи Roboflow, ставшие сотрудниками, контрибьюторы open source, велосипедист, пересекший США, prolific high school hackers, CTO из организации со 100+ инженерами. Вы будете работать напрямую с руководителем Enterprise-направления и командой Full Stack-инженеров. Условия Roboflow распределена по США и Европе. Есть хабы в Нью-Йорке и Сан-Франциско (планируются новые). Компания предоставляет возможности (например, командные офлайн-встречи в разных городах) и ресурсы (например, $4000 в год на путешествия) для работы вживую с коллегами.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Компания Roboflow разрабатывает инструменты для создания и использования моделей компьютерного зрения. Более 1 млн разработчиков, включая представителей половины компаний из списка Fortune 100, используют открытые и облачные инструменты Roboflow. Примеры применения: подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на стройплощадках, оцифровка поэтажных планов, сохранение популяций кораллов, управление полётом дронов. Компания привлекла более 63 млн долларов от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Lachy Groom и других инвесторов. Сотрудники Roboflow — увлечённые разработчики, ценящие ответственность, подотчётность и склонность к действию. Они любознательны, практикуются с новыми технологиями и предпочитают показывать работу, а не рассказывать о ней. Многие обладают мышлением основателя и эффективно работают в среде с высокой автономией. Задачи Роль предполагает тесное взаимодействие с отделом продаж и архитекторами решений для привлечения новых клиентов. Значительная часть процесса продаж техническая: нужно помогать клиентам понимать, как внедрить компьютерное зрение в их продукты. Вы будете использовать инженерный опыт и навыки общения с пользователями. Клиенты работают в разных отраслях: ускорение исследований рака, улучшение производственных процессов, автоматизированный расчёт на кассе и другие. Вы отвечаете за управление проектами, развёртывание и внедрение решений компьютерного зрения Roboflow в продукты клиентов, а также работаете с инженерными командами и продакт-менеджерами. Основные обязанности: - Поддержка и управление проектной поставкой индивидуальных решений клиентам. - Пост-релизная поддержка: устранение неполадок, отладка и обучение клиентов. - Взаимодействие с отделами продаж и архитекторами решений для обеспечения непрерывности клиентского пути. - Создание технического контента для демонстрации лучших практик (примеры приложений, документация, видео и т. д.). - Совместная работа с продажами и продуктом над стратегиями внедрения и дорожными картами для клиентов. - Анализ изображений клиентов для ответа на бизнес-вопросы и выявления возможностей улучшения через компьютерное зрение. - Тестирование и валидация новых функций продукта с учётом создания ценности для клиентов. - Пополнение репозитория переиспользуемых артефактов для ускорения работы клиентов с Roboflow. - Улучшение процессов, документации и общего клиентского опыта вместе с командой Roboflow. - Помощь продуктовой команде в онбординге, поддержке, внедрении и инженерных усилиях. Требования - Нацеленность на решение задач. - Развитые навыки общения с клиентами. - Энтузиазм, сильный технический универсализм. - Образование в области компьютерных наук или смежной области. - Технический опыт в полевых ролях с корпоративными клиентами в пост-продажной поставке и внедрении. - Опыт использования и написания индивидуальных Colab-ноутбуков (Python) в рамках жизненного цикла разработки машинного обучения и желание развиваться в этом направлении. - Знакомство с распространёнными фреймворками обработки данных и компьютерного зрения (например, OpenCV, TensorFlow, PyTorch). - Тщательные навыки решения проблем с клиентоориентированным подходом и способность быстро принимать решения. - Подтверждённый опыт управления проектами в части сроков и обязательств. - Хорошее знание API. - Готовность к командировкам около 25% рабочего времени.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Legion ищет директора по производственной инженерии (DevOps/SRE). Позиция удалённая, США. О позиции: Кандидат будет отвечать за надёжность, автоматизацию и безопасность производственной среды. Инфраструктура работает на AWS с использованием EKS, RDS и других нативных сервисов. Роль предполагает сочетание стратегического руководства и практической работы: около 20–30% времени — непосредственный вклад в архитектуру, инструменты и реагирование на инциденты, остальное — видение, дорожная карта и координация команд. Обязанности: - Нанимать и развивать глобально распределённую команду DevOps/SRE: подбор, менторство, управление инженерами, формирование культуры ответственности и непрерывного улучшения. - Отвечать за дорожную карту надёжности и инфраструктуры для AWS-среды, включая EKS, RDS и связанные сервисы, обеспечивая масштабируемость, высокую доступность и экономическую эффективность. - Руководить практикой SecOps: управление уязвимостями, обнаружение угроз, реагирование на инциденты и устранение последствий. - Определять и продвигать OKR для инфраструктуры, автоматизации и безопасности, отслеживать прогресс по измеримым результатам. - Внедрять лучшие практики наблюдаемости и алертинга (например, Datadog), включая автоматизацию триажа и реагирования для сокращения времени восстановления. - Понимать инфраструктуру агентного ИИ и применение агентных ИИ-процессов в SDLC и DevOps (автоматизированное расследование, исправление, генерация PR). - Развивать практики Infrastructure-as-Code, CI/CD и автоматизации для повышения скорости разработки и снижения рутинных операций. - Согласовывать с командами инженерии и IT стандарты инфраструктуры, контроль доступа, инструменты и требования соответствия. - Обеспечивать соответствие платформы высоким стандартам безопасности, соответствия и защиты данных; поддерживать контроль безопасности и готовность к аудиту. - Участвовать в ротации дежурств по управлению инцидентами совместно с SRE и командами разработки для достижения целей доступности. - Отслеживать актуальные практики в облаке, DevOps и безопасности, давать технические рекомендации и развивать инженерную организацию. Требования: - 8–12 лет опыта в DevOps, SRE или производственной инфраструктуре, включая управление людьми. - Глубокий практический опыт эксплуатации production-нагрузок на AWS: EKS (Kubernetes), RDS, а также VPC, IAM, Lambda, S3. - Подтверждённый опыт в SecOps: управление уязвимостями, реагирование на инциденты, устранение проблем безопасности в production. - 5+ лет работы с платформами наблюдаемости (Datadog, Prometheus, Grafana) для повышения надёжности, производительности и качества алертинга. - Сильный опыт с Infrastructure-as-Code (Terraform, CloudFormation) и автоматизацией CI/CD. - Владение хотя бы одним из языков: Go, Python или Bash; ежедневное использование Git и пайплайнов тестирования. - Практический опыт эксплуатации Linux/Unix production-платформ (Amazon Linux, Ubuntu, RHEL/CentOS). - Подтверждённый опыт кросс-функционального взаимодействия с инженерией и IT по инфраструктуре, инструментам и стандартам безопасности. - Опыт управления инцидентами и on-call практиками для высоконагруженных систем. - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области обязательна; магистерская степень приветствуется. Предпочтительные требования: - Опыт с другими облачными провайдерами: Google Cloud Platform или Oracle Cloud Infrastructure (OCI). - Профильные сертификаты по безопасности: CISSP, AWS Security Specialty, CKS. - Опыт с фреймворками соответствия: SOC 2, ISO 27001, HIPAA. - 3+ года работы с Kubernetes или другими системами оркестрации контейнеров в масштабе. - Опыт с Kubernetes-нативными инструментами доставки: Argo Workflows, Helm. - 5+ лет руководства командами в agile/scrum среде. - Опыт создания или масштабирования автоматизированных пайплайнов расследования и исправления ошибок в production. Условия: - Зарплата: $220 000 – $265 000 в год + бонус + акции компании.

Формат

Офис

Страна

Франция

Город

Не указан

О компании Alma — французский лидер в сфере «покупай сейчас, плати потом» (BNPL), работающий в 10 европейских странах. Компания помогла более 25 000 мерчантов и 10 миллионам потребителей. В команде более 380 сотрудников, годовая выручка превышает 100 млн евро. Alma входит в Next40 и активно масштабируется в Европе. О команде ИИ-команда входит в департамент данных. Мы создаём и эксплуатируем ML-продукты, лежащие в основе бизнеса Alma, включая кредитный скоринг для бесшовного платежного опыта при минимизации дефолтов и максимизации одобрений. Недавно мы расширили сферу деятельности на ИИ для операционной эффективности — решения, которые делают операционные команды Alma более эффективными и закрывают новые бизнес-потребности, включая прогнозирование выручки и оптимизацию взыскания долгов. Вы будете работать как с основными моделями риска, так и с растущим портфелем новых ML-инициатив. Команда состоит из пяти человек, мы владеем продуктами от начала до конца — от моделирования до производственных систем, которые их обслуживают и мониторят. Вы будете подчиняться менеджеру по ML-инжинирингу и тесно работать с командами данных, SRE и количественного анализа. Это полная занятость, работа в Париже или полностью удалённо во Франции. О роли Как ML-инженер, вы будете владеть ML-продуктами от начала до конца, разделяя время между разработкой моделей и платформой, на которой они работают. В частности, вы будете: - Владеть ML-моделями на всём жизненном цикле — от пайплайнов данных и инженерии признаков до обучения, оценки, развёртывания и мониторинга; выбирать правильные метрики и защищаться от утечек, переобучения и дрейфа. - Развивать и улучшать нашу ML-платформу — владеть GitOps CI/CD и процессом релизов команды, мониторить serving-эндпоинты, задержку и нагрузку в Datadog, определять SLO и алертинг, чтобы модели оставались надёжными в продакшене. - Превращать ML в бизнес-ценность по всей организации — сотрудничать с командами риска, операционными и продуктовыми командами, чтобы находить и запускать ML-возможности, от кредитного скоринга до ИИ для операционной эффективности, делиться экспертизой через код-ревью и технический мониторинг. Вы будете работать с Python, scikit-learn, SQL, Vertex AI Pipelines (Kubeflow), dbt, BigQuery, PostgreSQL, Argo Workflows, Neo4j, FastAPI, Argo CD, Kubernetes, Terraform, Datadog. Требования Для успеха в этой роли: - 5+ лет создания и запуска ML в продакшене: сильные Python и SQL, твёрдые основы ML (оценка, утечки, пере/недообучение), чистый, протестированный, проверяемый код. Ожидается знакомство с некоторыми элементами нашего стека. - Гибридный профиль: практический опыт в MLOps и инфраструктуре (пайплайны данных, мониторинг, системный дизайн, live-предсказания / стриминг) и уверенность в рассуждениях о задержке, масштабе и надёжности. - Автономность, аналитическое мышление и бизнес-ориентированность, профессиональный английский и рабочий уровень французского (повседневный язык команды). Будет плюсом: - Опыт с GCP, Docker или графовыми базами данных. - Опыт с LLM — как инструментами разработки, так и компонентами, встроенными в продуктовые системы. - Опыт в кредитном скоринге, BNPL («покупай сейчас, плати потом»), финансовых услугах или фроде. Если вы соответствуете не всем требованиям? В Alma мы верим, что отличные наймы приходят разными путями. Если эта роль вас вдохновляет, мы призываем вас откликнуться. Мы ценим потенциал, любознательность и способность расти так же, как и опыт. Что вы получите - Видимый эффект — ваши модели напрямую влияют на финансовые показатели Alma, и вы увидите это в KPI скоринга и взыскания долгов. - Современная ML-платформа для развития и улучшения — GitOps/MLOps стек (Argo CD, GitHub Actions, dbt, Datadog), которым вы будете владеть и формировать. - Реальная широта — от основных моделей риска до ИИ для операционной эффективности, с настоящим владением моделированием и инфраструктурой в небольшой автономной команде. Компенсация и льготы - Конкурентная зарплата на основе 12 месяцев - Участие в прибыли и сберегательный план для сотрудников - Медицинская страховка: 100% покрывается Alma, включая семейный пакет - Страхование по инвалидности: 100% покрывается Alma - Спорт: партнёрства с Gymlib и Classpass или возмещение 30 евро в месяц за спортивные занятия - Отпуск по беременности и уходу за ребёнком: зарплата сохраняется на 100% во время отпуска без требования стажа. Возвращение к работе по графику 4/5 с оплатой 100% в течение 8 недель. - Пакет устойчивой мобильности (FMD): 544,80 евро в год (кроме полностью удалённых контрактов) - Обеденные ваучеры: 10 евро в день, 50% покрывается Alma - Психическое здоровье: бесплатный доступ к платформе MindDay

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Obsidian Security — платформа безопасности SaaS, используемая глобальными предприятиями, включая Snowflake, T-Mobile и Algolia. Компания защищает более 200 организаций в Северной Америке, Европе, на Ближнем Востоке, в Юго-Восточной Азии, Австралии и Новой Зеландии. Основана в 2017 году, поддерживается инвесторами, включая Greylock. Платформа защищает SaaS-приложения, такие как Microsoft 365 и Salesforce, обнаруживает аномальную активность OAuth-токенов и управляет рисками интеграций. В экосистему партнёров входят SentinelOne, Databricks и Google Cloud. Компания масштабируется в направлении долгосрочного роста и готовности к IPO. О роли Позиция: Senior Support Engineer, команда Global Services & Delivery. Подчиняется руководителю службы поддержки клиентов. Роль включает два направления: решение самых сложных и критических инцидентов, а также создание систем, позволяющих масштабировать поддержку за счёт технологий, включая агентные возможности поддержки. Это индивидуальный исполнитель, который одинаково хорошо разбирается в сложных запросах клиентов и превращает их решения в автоматизацию. Задачи - Вести сложные, критические и эскалированные тикеты от начала до конца, являясь технической точкой эскалации перед инженерным отделом. - Диагностировать глубокие технические проблемы в API, идентификации и аутентификации, интеграциях, телеметрии и потоках данных продукта. - Совместно с руководителем службы поддержки проектировать, создавать и настраивать агентные системы поддержки, включая автоматическую триаж, решение проблем и поиск знаний. - Преобразовывать собственные решения в переиспользуемую автоматизацию, плейбуки и базу знаний, которые агентные системы могут выполнять без участия человека. - Выявлять места, где автоматизация и агентное решение проблем не срабатывают, и устранять эти пробелы для повышения качества автоматического разрешения. - Взаимодействовать с командами продукта и разработки по анализу корневых причин, эскалации багов и постоянным исправлениям продукта. - Задавать технический стандарт качества для функции поддержки и обучать других инженеров. Требования - Сильный практический опыт технической поддержки или инженерной поддержки для технического B2B SaaS-продукта. Опыт в кибербезопасности, идентификации или безопасности SaaS является существенным преимуществом. - Глубокие знания в области API, аутентификации и идентификации, логов и телеметрии, интеграций и систематической отладки. - Подтверждённый опыт создания или настройки автоматизации, агентных или LLM-инструментов поддержки, либо явная склонность и интерес к этому. - Способность превращать хаотичные разовые эскалации в повторяемые автоматизируемые решения. - Комфорт при работе в условиях неопределённости в функции, которая активно перестраивается вокруг технологий. Будет плюсом - Навыки написания скриптов или программирования, например Python, и уверенная отладка на уровне API. - Опыт работы с LLM и агентными фреймворками, генерацией с дополнением (RAG) или автоматизацией рабочих процессов. - Знакомство с API административных панелей SaaS и провайдеров идентификации, такими как Microsoft Graph и Entra, или аналогичными платформами в контексте безопасности SaaS. Условия Для сотрудников в США: - Конкурентная компенсация с акциями и 401k. - Комплексное медицинское обслуживание, включая стоматологию и зрение. - Гибкий оплачиваемый отпуск и оплачиваемые праздничные дни. - 12 недель отпуска для новых родителей или семейного отпуска. - Ресурсы для личного и профессионального развития.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Reddit — это сообщество сообществ. Платформа построена на общих интересах, увлечениях и доверии. Каждый день пользователи Reddit публикуют, голосуют и комментируют темы, которые им важны. В Reddit более 100 000 активных сообществ и около 130 миллионов ежедневных уникальных посетителей. О роли Reddit нанимает Senior Security Engineer, AI Security, чтобы помочь командам безопасно создавать и запускать AI-продукты. Роль сочетает суждение в продуктовой безопасности с практической инженерией для защиты систем, инструментов и процессов, лежащих в основе AI-усилий Reddit. Это не роль ML-инженера, но нужно уверенно рассуждать о том, как отказывают AI-системы, как агенты используют инструменты и как контроли безопасности встраиваются в пути инференса, поиска, использования инструментов и выполнения. Лучшие кандидаты сочетают практическое суждение в безопасности приложений с сильными инженерными навыками: умеют выявлять риски до запуска и превращать повторяющиеся находки в guardrails, сканеры, реестры, песочницы, библиотеки, проверки политик или платформенные контроли, масштабируемые за пределы одной продуктовой команды. Задачи - Анализировать и моделировать угрозы AI-функций, LLM-интеграций, агентных процессов, MCP-серверов, инструментов, плагинов, систем поиска, выходов моделей и внутренних AI-инструментов до запуска. - Создавать переиспользуемые примитивы безопасности AI: guardrails, сканеры, проверки политик, контроли использования инструментов, реестры, песочницы, библиотеки и точки принудительного применения в рабочих процессах. - Проектировать инструменты безопасности, которые могут находиться в пути инференса, поиска или выполнения для обнаружения и предотвращения prompt injection, джейлбрейков, неправильного использования инструментов, утечки данных, небезопасной генерации кода и подозрительного поведения агентов. - Работать с командами, создающими продукты и платформы с AI, чтобы определять практичные контроли безопасности, соответствующие их процессам. - Проактивно находить, исправлять и предотвращать проблемы AI-безопасности, делая изменения понятными и малотрудозатратными для команд-партнёров. - Превращать разовые проблемы AI-безопасности в системные исправления, paved paths, измеримые контроли и переиспользуемые рекомендации. Требования - 5+ лет опыта в продуктовой безопасности, безопасности приложений, безопасности ПО, инженерии безопасности, бэкенд-инженерии или платформенной безопасности. - Сильные основы безопасности приложений: безопасный дизайн-ревью, моделирование угроз, ревью кода, приоритизация уязвимостей и практическое устранение. - Опыт создания надежных бэкенд-сервисов. - Практический опыт создания автоматизации безопасности, инструментов для разработчиков, библиотек, инфраструктуры или платформенных контролей. - Понимание рисков AI, LLM или агентных систем: prompt injection, джейлбрейки, небезопасное использование инструментов, отравление инструментов, утечка данных, небезопасные выходы моделей и злоупотребление AI-ассистированными процессами. - Способность рассуждать о границах доверия: пользовательский ввод, контекст модели, системы поиска, бэкенд-сервисы, вызовы инструментов, MCP-серверы, сторонние интеграции, изолированное выполнение, логи и фронтенд-рендеринг. - Практическое понимание концепций инфраструктурной безопасности: идентичность, авторизация, сетевые границы, секреты, облачные среды, контейнеры, изоляция, принудительное применение политик рантайма и наименьшие привилегии. - Сильное инженерное суждение о том, когда блокировать запуск, когда принимать риск и как выстраивать практические исправления. - Четкие коммуникативные навыки: умение объяснять технический риск безопасности и бизнес-влияние инженерам, продакт-менеджерам и руководству. Предпочтительные квалификации - Опыт обеспечения безопасности AI/LLM-продуктов, AI-ассистированных инструментов разработки, агентных фреймворков, MCP-экосистем инструментов, RAG-систем или интегрированных с моделями процессов. - Опыт создания guardrails, политических движков, безопасных фреймворков, сканеров, линтеров, CI/CD-проверок, реестров, шлюзов или других ориентированных на разработчиков платформ безопасности. - Знакомство с песочницами для агентов, workload identity, сетевой политикой, разрешениями инструментов, AI red teaming или оценкой LLM. - Опыт сканирования или управления компонентами AI-агентов: навыки, промпты, MCP-серверы, манифесты инструментов, сгенерированный код, зависимости или связанные с моделями процессы. - Знакомство с системами машинного обучения, оценкой моделей, потоками данных AI или управлением данными для AI-продуктов. - Опыт с Go, Python, JavaScript или TypeScript.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Reddit нанимает Staff Product Security Engineer, чтобы сделать безопасный путь самым простым для инженеров и ИИ-агентов. Роль предполагает руководство проектированием и внедрением безопасных фреймворков, проторенных путей и контролей, встроенных в рабочие процессы, которые устраняют повторяющиеся классы уязвимостей до попадания в продакшн. Поскольку ИИ-ассистированная разработка ускоряет написание кода быстрее, чем может поглотить ручное ревью, эта роль существует для структурного закрытия этого разрыва — через защитные механизмы, автоматизацию и предотвращение на уровне платформы, масштабируемые вместе с инженерной организацией. Задачи - Строить и развивать безопасные фреймворки, защитные механизмы и контроль на уровне библиотек, чтобы распространённые классы уязвимостей было сложнее внести. - Проектировать средства безопасности для разработки с использованием ИИ, включая переиспользуемые наборы правил и навыки, которые формируют то, как инженеры и кодинг-агенты генерируют, ревьюят и выпускают код. - Встраивать безопасность в рабочие процессы, которые инженеры уже используют. - Проводить ревью безопасности продуктов для новых запусков и крупных архитектурных изменений. - Выявлять и устранять системный технический долг в области безопасности. - Формировать стратегию, влиять на архитектуру и обеспечивать выполнение задач в командах. Требования - Опыт от 8 лет в разработке ПО, безопасности продуктов или безопасности приложений, из них минимум 2 года на уровне staff по масштабу и влиянию. - Владение одним или несколькими языками: Go, Python, JS/TS. - Опыт проектирования, создания и эксплуатации production-систем и платформ для разработчиков. - Опыт создания безопасных фреймворков, библиотек или защитных механизмов, улучшающих безопасность сразу во многих командах. - Подтверждённая способность интегрировать безопасность в рабочие процессы разработчиков: CI/CD, ревью кода, процессы релизов и внутренние платформы. - Умение понятно объяснять технические детали и бизнес-влияние как инженерам, так и руководству. - Комфортная работа в быстро меняющейся среде, где ИИ-ассистированная разработка меняет то, как создаётся и ревьюится код. - Опыт работы с процессами обнаружения и устранения уязвимостей, включая bug bounty или находки от исследователей. - Подтверждённый опыт наставничества инженеров и повышения технической планки в организации по безопасности или платформенной инженерии. Предпочтительно - Опыт обеспечения безопасности ИИ/LLM-систем, агентных процессов или инструментов разработки с ИИ. - Знакомство с системами аутентификации/авторизации, облачными платформами и способами их защиты. Условия - Удалённая работа. - Базовая зарплата: $217,000—$303,900 USD. - Акции в форме restricted stock units; в зависимости от должности возможна комиссия. - Для сотрудников в США: медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, программа 401(k) с матчем от компании, щедрый отпуск и отпуск по уходу за ребёнком.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании Tailscale делает безопасное подключение простым, предоставляя программное обеспечение, которое позволяет легко и безопасно соединять людей и их устройства, где бы они ни находились. От любителей до транснациональных корпораций — команды любого размера ежедневно используют Tailscale для защиты своих сетей, предоставления доступа к внутренним инструментам и многого другого. Компания строит будущее интернета, которое будет простым, разумным и безопасным, как раньше. Основана в 2019 году, полностью распределённая, поддерживается Accel, CRV, Insight, Heavybit и Uncork Capital. О роли Ищем технического контент-специалиста по росту, который будет создавать образовательный контент, помогающий корпоративным покупателям и техническим специалистам открывать, оценивать и внедрять Tailscale. Роль находится на стыке технического письма, контент-маркетинга, обучения разработчиков и сторителлинга о продукте. Работая в тесном сотрудничестве с менеджером по ИИ и органическому поиску, вы будете превращать вопросы клиентов, запуски продуктов, поисковые инсайты и новые отраслевые тренды в технически точный контент, который работает в традиционных поисковых системах и на ИИ-платформах обнаружения (ChatGPT, Gemini, AI Overviews), а также в социальных каналах, где техническая аудитория находит инструменты сегодня. Успех измеряется не количеством опубликованного контента, а качеством, полезностью и бизнес-влиянием создаваемого контента. Вы будете работать с продуктом, сотрудничать с техническими экспертами и создавать учебные пособия, руководства по внедрению, страницы сравнений, демо и образовательные ресурсы, которые завоёвывают доверие корпоративной аудитории и поддерживают рост Tailscale. Ищем человека, который оказал значительное влияние на метрики как контент-райтер. Это позиция, ориентированная на рост, которая будет нести ответственность за конкретные метрики каждый квартал. Обязанности - Создавать гиперрелевантный контент, который обеспечивает измеримый рост, превращая поисковые инсайты, вопросы клиентов и сигналы сообщества в реальном времени в высокоэффективный контент. - Отслеживать обсуждения в Twitter, Hacker News и Reddit и превращать возникающие вопросы и тренды в своевременный контент, часто в течение недели, иногда в тот же день. - Сотрудничать с менеджером по ИИ и органическому поиску, чтобы превращать возможности обнаружения в высокоэффективный контент. - Получать практический опыт работы с Tailscale для создания достоверного, практичного технического контента. - Производить контент с высокой скоростью, сохраняя высокую планку технической точности и редакционного качества. - Сотрудничать с командами Product Marketing, Product, Engineering, Developer Relations, Docs и техническими экспертами, чтобы контент был точным и полезным. - Обновлять, расширять и оптимизировать существующий контент на основе инсайтов по производительности и отзывов клиентов. - Разрабатывать AI-first контент-программу, которая быстрее превращает поисковые, клиентские, продуктовые и performance-инсайты в качественный контент. - Поддерживать стратегические инициативы техническим контентом, который влияет на такие метрики, как self-serve выручка и принятие продукта. Требования - 3–6+ лет опыта в growth-техническом контент-маркетинге, техническом письме, маркетинге для разработчиков, журналистике или смежной области. - Исключительные навыки письма и редактирования, способность ясно объяснять сложные технические концепции. - Знание лучших практик SEO и обнаружения через ИИ. - Высокая любознательность, желание учиться и с головой погружаться в сложные задачи. - Опыт создания образовательного контента для технической или корпоративной аудитории. - Готовность изучать новые технологии и работать с продуктами для создания аутентичного технического контента. - Опыт использования ИИ-инструментов для исследования, черновиков и улучшения качества и скорости производства контента. - Навыки совместной работы и способность тесно работать с инженерными, продуктовыми и маркетинговыми командами. - Отличные навыки управления проектами и организационные навыки. Желательно - Опыт маркетинга инструментов для разработчиков, инфраструктуры, сетей, кибербезопасности или B2B SaaS-продуктов. - Знакомство с GitHub, Markdown, HTML или генераторами статических сайтов. - Опыт создания примеров приложений, демо или интерактивных технических ресурсов. - Базовое знакомство со скриптовыми или языками программирования, такими как Python, JavaScript или Go. - Опыт создания видео, диаграмм или другого технического образовательного контента. - Активное присутствие в сообществах разработчиков через написание статей, выступления, open source или личные проекты. - Существующая аудитория в Twitter/X или личный блог в сфере ИИ. - Опыт создания контент-кластеров, которые обеспечивают тематический авторитет и накопительный рост. Условия Компенсационный пакет включает базовую зарплату, опционы и комплексные льготы. Диапазон зарплаты, указанный в вакансии, представляет целевой диапазон для базовой зарплаты нового сотрудника. Индивидуальные предложения могут варьироваться в зависимости от опыта и навыков.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

О компании СберЗдоровье — аккредитованная ИТ-компания, крупнейшая в России Digital Health платформа. Команда разрабатывает новое мобильное приложение, AI-помощника нового поколения и платформу персонализированного риск-профиля. Чем предстоит заниматься - Руководить кросс-функциональной продуктовой командой разработки: Backend, Frontend, Mobile, QA, аналитики. - Совместно с Product Manager отвечать за полный жизненный цикл продукта — от идеи и исследования до промышленной эксплуатации. - Проектировать архитектуру современных AI Native продуктов и принимать ключевые технические решения. - Организовывать процесс разработки с использованием современных инженерных практик, включая AI PDLC. - Внедрять AI Coding и современные AI-инструменты разработки: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и другие. - Организовывать быстрый цикл исследований, прототипирования и проверки продуктовых гипотез. - Обеспечивать качество инженерных решений, управлять техническим долгом и развитием архитектуры продукта. - Развивать инженерную культуру команды, участвовать в найме, онбординге и развитии инженеров. Пожелания к кандидатам - Опыт работы Team/Tech Lead от 2 лет. - Опыт управления кросс-функциональной продуктовой командой разработки. - Опыт разработки на Python от 2 лет. - Практический опыт построения агентных решений на базе LLM. - Опыт Full-Stack разработки современных цифровых продуктов. - Уверенные знания backend-разработки, проектирования API и современной frontend-разработки. - Опыт проектирования микросервисной архитектуры и высоконагруженных распределённых систем. - Понимание современных практик Observability, Platform Engineering и DevSecOps. - Опыт работы с современными LLM и AI API. - Понимание Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, RAG. Условия - Полная занятость. - Формат работы: удалённо по России.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Разработчик качества поисковой платформы Nova (Core & Agentic Search). В Яндексе существует множество вертикальных поисков, и у каждого из них своя логика ранжирования, метрики качества и интеграции с продуктами вроде Алисы. Мы хотим собрать из этого единую платформу поиска, где команды смогут описывать требования к релевантности и интеграциям декларативно, а инфраструктура будет автоматически строить ранжирование, evaluation и подключение к агентам. Задачи: - Развивать платформу поиска для продуктовых команд: реализовывать ML-инфраструктуру, которую смогут использовать десятки команд внутри компании. - Использовать LLM для построения ML-пайплайнов: применять LLM для описания логики ранжирования, генерации обучающих данных и помощи в настройке моделей, реализовывать такие механизмы внутри платформы. - Заниматься дистилляцией моделей ранжирования: превращать тяжёлые мощные модели в быстрые продакшн-модели, позволяющие соблюдать ограничения по латентности и не сильно уступающие в качестве учителю. - Развивать систему метрик и evaluation: создавать инфраструктуру для измерения качества поиска в разных вертикалях. Требования: - Опыт обучения LLM или BERT-моделей. - Уверенное владение Python и работа с SQL. - Увлечённость ML, аналитикой и интеграцией моделей в реальные сервисы. - Хорошее знание алгоритмов и структур данных. Будет плюсом: - Опыт работы с поиском или рекомендациями. Условия: - Ежегодные медицинские чекапы. - Йога и психотерапия.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

AI-агентство ищет ML-инженера с опытом RAG в продакшене. Проект - Q&A по 3000+ техническим PDF. Стек - Python - Supabase - OpenAI API Условия - Удалённая работа, part-time. - Оплата 2 000–3 500 ₽/час. - Первый этап — 3 недели, далее возможна долгосрочная работа. Требования - Production RAG. - Python. - Vector DB. - Работа с метриками. - Опыт с PDF/таблицами — плюс.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Штат насчитывает 2500+ специалистов. Компания разрабатывает программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и других. Заказчик — крупнейший коммерческий банк страны, лидер по объему активов и цифровому развитию. Банк активно продвигает мобильные сервисы, ценит скорость, гибкость и неформальный подход внутри команд. Многократно отмечен наградами, в том числе «Bank of the Year in Russia 2019» (The Banker) и «Best Mortgage Bank in CEE» (Global Finance). Интересные стороны роли - глубокая автоматизация — возможность оптимизировать процессы развертывания и мониторинга; - влияние на инфраструктуру — участие в принятии решений по масштабируемости и надежности системы. Задачи - создавать AI-агентов и платформы для них; - строить MLOps-инфраструктуру; - работать с данными для ML. Требования - опыт работы в роли MLOps Engineer/Data Engineer/Python ML от 3,5 лет; - production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны; - опыт работы с Docker и Kubernetes в контексте развертывания моделей как сервисов; - опыт работы с одним из major cloud-провайдеров, желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud; - умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol); - знание распределенных вычислений (Spark); - опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.); - отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault; - знания Git, GitLab CI/CD. Условия - зарплата обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности; - долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review; - релокейт между офисами, выбор формата работы: удалённо, офис, гибрид; - адаптация для новых сотрудников; - доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям, в том числе в роли спикера; - ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные; - тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия. Офисы - Москва, ул. Вильгельма Пика, 11, БЦ «Ботаника», 13 этаж, офис 1310; - Санкт-Петербург, Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж; - Казань, Н. Ершова, 76/1; - Нижний Новгород, ул. Новая, 28, коворкинг «VMESTE»; - Самара, IT-парк «Монте Роза».

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания CyberYozh — международная экосистема компаний в сфере кибербезопасности, образования и технологий. Формат Удалённо, полная занятость. Зарплата От $4,000 до $5,500+ на руки, в зависимости от глубины экспертизы. Стек Python, Django Rest Framework, FastAPI, Prometheus, Grafana, Docker, Strawberry, Celery, Redis, PostgreSQL, Kubernetes. Требования - Опыт работы в продуктовой компании, чей основной продукт — скрапер, парсер или агрегатор данных. Понимание специфики сбора данных, работы с очередями задач, прокси, обхода антибот-систем и структурирования собранной информации. - Python на уровне Senior (более 8 лет коммерческой разработки) и навыки работы с AI для ускорения (используется ClodeCode). - Глубокий опыт разработки и поддержки API. - Понимание принципов работы Kubernetes и контейнеризации. Задачи - Разработка, тестирование и интеграция API-функционала для продуктов экосистемы. - Работа с бэкенд-частью скрапинг-инфраструктуры: управление задачами парсинга, обработка и отдача собранных данных через API. - Участие в планировании архитектуры, предложение улучшений и рефакторинг. - Поддержка стабильности, мониторинг и сопровождение решений. - Взаимодействие с командами Frontend, DevOps и QA. Условия - Регулярный пересмотр дохода (раз в 6–12 месяцев). - Полная удалёнка, гибкий график работы. - Официальный долгосрочный контракт с международной компанией (компания на рынке 11 лет). - Сильная команда без джунов (в технической команде 20+ человек на разных продуктах). - Отпуск: 28 дней. - Свобода в принятии технических решений. - Работа с передовыми AI-технологиями, получение опыта в нише кибербезопасности и обработки больших данных.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Работодатель: AI-агентство (ИП). Проектная part-time удалённая работа. Ищем инженера на контрактный проект: Q&A-система по инженерной технической документации, 3000+ PDF с таблицами и перекрёстными ссылками. Стек: Python, Supabase, OpenAI API. Пайплайн собран и работает, точность около 60%, теряется на отборе чанков и генерации. Первый этап 3 недели, при успехе работа на месяцы. Чем предстоит заниматься - Построить замерочный стенд: эталонные вопросы, автоматическая оценка, базовая линия точности - Разобрать причины отказов модели при корректном ретриве - Улучшить отбор evidence, промпты, подбор модели - Снизить себестоимость одного ответа - Далее: метаданные чанков, структурное извлечение таблиц из PDF, граф ссылок между документами Требования - Практический опыт RAG в продакшене, не туториалы - Python, векторные базы: pgvector, Supabase или аналоги - Привычка измерять качество метриками, а не на глаз - Умение разбираться в чужом коде - Плюсом: опыт с большими PDF, таблицами, техдокументацией Условия - Занятость: проектная, part-time - Формат работы: удалённо, гибкий график - Оплата 2000-3500 ₽/час, еженедельно по факту принятой работы, без задержек - Постановка задач и коммуникация с заказчиком на руководителе проекта

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Polymedia — один из лидеров российского рынка BI. Visiology Cortex — AI-модуль платформы, встроенный интеллектуальный ассистент на базе LLM. Технологии: Python, LangGraph, PostgreSQL, векторные эмбеддинги, LLM API, Docker. Условия - Опыт работы: от 6 лет - Полная занятость - Формат работы: офис или удалённо Чем предстоит заниматься - Развитие архитектуры Cortex: LangGraph-агенты, маршрутизация запросов, мультиагентные сценарии - Разработка и оптимизация RAG-пайплайна: индексация документов, работа с эмбеддингами и реранкерами, поиск по векторным представлениям - Интеграция с LLM (Claude / OpenAI / GigaChat / open-source модели), контроль стоимости инференса, стриминг ответов (SSE) - Разработка backend-сервисов на Python - Работа с PostgreSQL, в т.ч. с хранением и поиском по векторам - Интеграция с ядром платформы Visiology через REST API (дашборды, метрики, модели данных) - Точечные задачи на Angular/TypeScript (UI Cortex) и C/.NET при стыковке с сервисами платформы - Написание unit- и интеграционных тестов, разработка технической документации Требования - Опыт коммерческой разработки от 6 лет - Уверенное знание Python, опыт построения backend-сервисов - Опыт работы с PostgreSQL - Понимание базовых принципов работы с LLM и RAG: эмбеддинги, векторный поиск, prompt engineering, ограничения контекста - Практический опыт работы с AI-ассистентами разработки (Claude Code, Cursor, Copilot или аналогами) - Понимание работы веб-приложений (HTTP, REST API) - Знание структур данных и шаблонов проектирования - Умение проводить качественное code review - Опыт работы с системами контроля версий (Git) - Знание английского языка на уровне чтения технической документации

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 над улучшением возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через циклы обратной связи, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов, включая: - Prompt Engineering — внедрение информации непосредственно в промпты. - Fine-tuning — дообучение моделей на дополнительных данных. - Retrieval-Augmented Generation (RAG) — внедрение документов в векторные базы данных и поиск релевантной информации. - Tool Use — использование субагентов или детерминированных моделей для поиска контекста. - Гибридные подходы — комбинирование двух и более методов для повышения надежности. - Мониторинг производительности, проведение оценок и внедрение механизмов безопасности. - 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 и 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. - Знакомство с разработкой API, бэкенд-сервисами и пайплайнами 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 заниматься инновационной работой. - Среда, ориентированная на карьерный рост и профессиональное развитие. - Конкурентоспособная компенсация и пакет льгот, охватывающий все аспекты благополучия. - Гибкость для выполнения значимой работы и время для жизни вне работы. - Возможности общения и обучения у профессионалов из разных культур и слоев общества.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Trucordia формирует новую продуктовую инженерную команду для создания AI-платформ с нуля. Команда AI Personal Lines уже показала результат: развернула облачную инфраструктуру и выпустила production-приложение за несколько недель. Ищем senior full stack-инженера, который поможет масштабировать этот подход. Вы будете работать на всех уровнях стека, интегрировать AI и сторонние сервисы и выпускать продукт в защищенном облаке. Присоединитесь к небольшой команде с высоким уровнем доверия, где важны скорость, ответственность и результат. Задачи: - Разрабатывать full-stack функции: фронтенд на TypeScript и Next.js и облачный бэкенд, используя серверный AI-прокси, чтобы ключи API и секреты не попадали в браузер. - Интегрировать AI и LLM-возможности: OpenAI API, retrieval-augmented generation, диалоговые сценарии, агентные фреймворки вроде LangGraph, а также GPT actions и MCP-серверы. - Разворачивать и подключать облачную инфраструктуру на Azure: Functions (Python), Service Bus, Storage, API Management, Front Door, аутентификацию B2C. - Создавать и поддерживать интеграции с внешними API: котировки, идентификация, получение документов, сторонние данные. Обрабатывать аутентификацию, валидацию и крайние случаи реального использования. - Отвечать за код на всех этапах: от песочницы до dev, staging и production, используя CI/CD, понятные практики ветвления, автоматические тесты и проверки качества. - Работать с security-командой над усиленной архитектурой: пентесты и требования соответствия. - Работать в быстром AI-поддерживаемом процессе разработки с ежедневными стендапами и трекингом в Jira, устранять production-инциденты. Требования: - 5+ лет опыта создания и выпуска production-веб-приложений в роли full stack-инженера. - Уверенные навыки TypeScript и JavaScript с современным React-фреймворком, желательно Next.js, плюс рабочий опыт с Python. - Практический облачный опыт, желательно Azure: Functions, Service Bus, Storage, API Management, Front Door, B2C. Сильный опыт AWS или GCP также подойдет. - Опыт интеграции сторонних REST API: аутентификация, rate limiting, работа с неконсистентными данными. - Привычка к security-ориентированной разработке: корректная работа с секретами, проксирование запросов, понимание сетевых границ. - Уверенная работа с CI/CD, Git-процессами и продвижением кода через несколько сред. - Подтвержденная способность быстро действовать и выдавать результат в неоднозначных, быстро меняющихся условиях в составе небольшой команды. Будет плюсом: - Опыт в страховании, финтехе или других регулируемых отраслях. - Глубина в infrastructure-as-code и облачной архитектуре. - Опыт параллельной интеграции множества внешних вендоров или партнеров в условиях дедлайнов. Условия: - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Страхование жизни и от несчастных случаев. - FSA и HSA. - FSA на транспорт и уход за детьми. - Поддержка при онкологических заболеваниях. - Страхование домашних животных. - Страхование от несчастных случаев и критических заболеваний. - Компенсация госпитализации. - Программа помощи сотрудникам.

Формат

Офис

Страна

Азербайджан

Город

Не указан

Инновационная команда по корпоративной кибербезопасности расширяет возможности генеративного ИИ и ищет опытного AI-промт-инженера для развития ИИ-решений в области безопасности и тестирования. Роль подходит специалистам, которые не просто используют ИИ-инструменты, а активно создавали и внедряли сложные промт-решения для технических задач. Вы будете работать вместе с ИИ-специалистами, инженерами и экспертами по кибербезопасности, разрабатывая продвинутые промт-стратегии и ИИ-процессы для анализа безопасности, поиска уязвимостей и автоматизированного тестирования. Команда ориентирована на практическое применение, быстрые эксперименты и быструю доставку ценности. Это 12-месячный контракт в Чандлере, штат Аризона, с гибридным графиком: три дня в офисе в неделю. Обязанности: - Создание сложных промтов для повышения эффективности ИИ-анализа безопасности - Проектирование и поддержка ИИ-инструментов для оценки сценариев безопасности - Использование генеративного ИИ для поиска уязвимостей и исследований в области киберзащиты - Оптимизация промт-стратегий на нескольких языковых моделях для качества и стабильности - Взаимодействие с командами безопасности для понимания рисков и индикаторов - Проведение тестов и экспериментов для улучшения точности моделей - Анализ ответов моделей и извлечение значимых инсайтов - Поддержка ИИ-подходов к сканированию, оценке и исследованиям безопасности - Сотрудничество с инженерными и аналитическими командами для хранения и использования результатов - Быстрое прототипирование и превращение успешных экспериментов в повторяемые решения - Отслеживание новых разработок в области ИИ, кибербезопасности и промт-инжиниринга Требования: - Опыт создания и оптимизации сложных промтов для больших языковых моделей - Практический опыт разработки ИИ-фреймворков, оркестрации промтов или тестовых сред ИИ - Глубокие знания генеративного ИИ и передовых LLM-платформ - Опыт в кибербезопасности, операциях безопасности, управлении уязвимостями или тестировании безопасности - Понимание угроз, векторов атак, вредоносного ПО и защитных концепций - Опыт поддержки инициатив с SAST, DAST, пентестами или оценкой уязвимостей - Профессиональная разработка на Python, Go, .NET или аналогичных технологиях - Навыки оценки ИИ-выводов и улучшения производительности моделей через эксперименты - Аналитические способности, навыки решения проблем и отличные коммуникационные навыки Желательно: - Опыт оценки, стресс-тестирования или испытания ИИ-моделей в состязательных средах - Опыт в ИИ-исследованиях безопасности или ИИ-ориентированных инициативах киберзащиты - Знание анализа угроз, сетевой безопасности, контроля доступа или периметральной безопасности - Опыт работы с PostgreSQL, Elasticsearch, Cloud SQL или аналогичными базами данных - Опыт интеграции ИИ-результатов в операционные программы безопасности - Опыт работы с облачными средами - Опыт работы с Kubernetes или GKE - Опыт поддержки корпоративных технологических инициатив Условия: - Оплата: $76.14–$85.80 в час (W2) - Контракт на 12 месяцев - Гибридный график: 3 дня в офисе - Локация: Чандлер, Аризона - Работа с передовыми ИИ-технологиями и инициативами в области кибербезопасности - Опыт в прикладных ИИ-исследованиях, оценке моделей и инновациях в корпоративной безопасности - Медицинская страховка, стоматология, зрение, оплачиваемый отпуск, 401(k)

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer в команду Business Transformation компании Cherry Bekaert, одной из крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм в США. Гибридный формат работы из любого офиса компании в США. Задачи: - 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 над развитием возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через обратную связь, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов: промпт-инжиниринг, дообучение моделей, RAG (векторные базы данных), использование инструментов и гибридные подходы. - Мониторинг производительности, проведение оценок, внедрение механизмов безопасности и защитных ограничений. - Ведение документации по логике агентов, архитектурным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области ИИ, машинного обучения и агентных технологий. - Интеграция агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создание и развертывание корпоративных Copilot-решений с использованием оркестраторов Microsoft для работы с Microsoft 365, Dynamics и кастомными бизнес-приложениями. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, ИИ, 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 библиотеками ИИ/МО: LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch. - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений на базе LLM или генеративных моделей. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки и умение выстраивать отношения с техническими и бизнес-заинтересованными сторонами. - Аналитическое мышление, навыки решения сложных задач и принятия решений на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия: - Корпоративная культура, основанная на ценностях: 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 время для жизни вне работы. - Возможности общения и обучения у профессионалов из разных культур и слоев общества.