Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Монголия

Город

Не указан

Грейд

Middle

D.A. Davidson Companies — независимая компания, принадлежащая сотрудникам, с 90-летней историей. Компания поддерживает дружелюбную, открытую культуру и поощряет честное общение и продуктивное взаимодействие. Мы ищем инженера среднего уровня для разработки AI-возможностей нового поколения в среде Microsoft. Задачи: - Разработка 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, соответствия требованиям и практической ценности для пользователей. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - 5+ лет опыта в разработке ПО, автоматизации или аналогичных ролях. - Практический опыт работы с Microsoft Power Automate и инструментами Power Platform для автоматизации процессов. - Знакомство с функциями M365 Copilot или аналогичными инструментами разработки AI-ботов/агентов (например, 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 облаке и интеграции AI API (Azure OpenAI, Azure Cognitive Services и др.). - Опыт работы с системами контроля версий (git, Bitbucket) и CI/CD-пайплайнами (Azure DevOps или GitHub Actions). - Развитые аналитические навыки и навыки решения проблем, подтвержденный опыт реализации решений, отвечающих бизнес-потребностям. - Отличные коммуникативные навыки для работы с техническими и нетехническими членами команды. - Согласование усилий с другими бизнес-направлениями и функциональными областями: Operations, Finance, Wealth Management и другими. Предпочтительные квалификации: - Опыт работы с Microsoft 365 Copilot Studio: создание или управление AI-копайлотами/агентами в производственной среде, проектирование диалоговых потоков, тем, инструментов, использование расширенных функций (пользовательские действия, взаимодействие агент-агент). - Знакомство с большими языковыми моделями: настройка промптов, развертывание LLM, реализация пайплайнов RAG с векторными базами данных для доменных Q&A. - Опыт работы с Azure AI Foundry и возможностями Azure AI: распознавание документов, компьютерное зрение, речь и др. - Опыт в технологических проектах для финансовых услуг или управления капиталом, понимание отраслевых регуляторных требований (приватность данных, аудит, управление модельными рисками). - Практический опыт внедрения практик безопасности, соответствия требованиям и ответственного AI в ПО, включая знакомство с рекомендациями Microsoft по ответственному AI, Azure Purview для управления данными. - Проявленная инициатива: внедрение новых инструментов автоматизации, проведение пилотных AI-проектов, участие в AI/automation-сообществах. - Сертификации Microsoft в области Azure AI, Power Platform или смежных областях. - Опыт работы в высокоитеративных процессах разработки, понимание принципов Lean и Agile. - Готовность заниматься рутинными и сложными задачами: интеграция с вендорами, исправление ошибок и другие операционные задачи.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

Компания INA Solution Условия - Локация: Шампейн, Иллинойс (офис) - Прямой найм - Требуется разрешение на работу: гражданство США, грин-карта или GC-EAD. H1B, OPT, CPT не рассматриваются Задачи - Создание и развертывание приложений на основе LLM и ИИ-агентов - Разработка RAG-пайплайнов, оркестрация рабочих процессов, работа с фундаментальными моделями Требования - Python, Agents SDK, LangChain/LangGraph - PyTorch, HuggingFace - Azure OpenAI, AWS Bedrock - Snowflake, Databricks, Pinecone - RAG, AI-агенты, дообучение и оценка моделей - Управление ИИ, мониторинг и guardrails

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании Sonatype — компания в сфере управления цепочками поставок программного обеспечения. Она управляет Maven Central — крупнейшим в мире репозиторием Java-компонентов с открытым исходным кодом. Платформу Sonatype используют более 2000 организаций, включая 70% компаний из Fortune 100, и более 15 миллионов разработчиков. Роль Ищем Data Scientist в растущую команду AI и Data Science. Вы будете работать как внутренний ИИ-консультант и технический лидер, помогая командам Sonatype применять машинное обучение и генеративный ИИ: от обнаружения вредоносного поведения и аномалий в данных безопасности до GenAI-решений для разработчиков и аналитиков. Вы будете исследовать сложные наборы данных, проектировать эксперименты, строить и валидировать модели, тесно сотрудничать с командами продукта, инженерии и безопасности, превращая исследовательские идеи в практические масштабируемые решения. У нас зрелая команда инженерии данных, поэтому вы сможете сосредоточиться на построении и запуске моделей. Роль подходит тому, кто комфортно работает с автономией, любит превращать неоднозначные идеи в работающие системы и предпочитает работать на стыке направлений. Что вы будете делать - Вести прикладные AI-проекты от концепции до результата: прототипирование, валидация, помощь командам во внедрении практических ML и GenAI-решений. - Выступать внутренним консультантом для команд продукта, инженерии, безопасности и исследований: определять задачи, оценивать подходы, давать рекомендации по лучшим практикам ML/AI и продуктивному использованию генеративных технологий. - Руководить исследованиями, разработкой и внедрением моделей для таких задач, как обнаружение вредоносного поведения, аномалий и мошенничества — с использованием методов от классического ML до LLM, эмбеддингов, retrieval-augmented generation и агентных рабочих процессов. - Проектировать надёжные эксперименты и создавать пайплайны оценки надёжности, точности и бизнес-эффекта моделей (кросс-валидация, мониторинг дрейфа, оценка на эталонных данных). - Соединять исследования и продакшн: превращать исследовательские результаты в масштабируемые API, инструменты или рабочие процессы, позволяющие другим командам эффективно применять AI. - Исследовать новые техники (LLM, эмбеддинг-модели, RAG, агентные рабочие процессы) для улучшения опыта разработчиков и специалистов по безопасности. - Понятно доносить технические концепции, компромиссы и рекомендации до технических и нетехнических заинтересованных сторон через презентации, документацию и совместную работу; наставлять коллег и повышать AI-грамотность организации. - Сотрудничать с командой управления данными для соблюдения нормативных требований по конфиденциальности данных и этических соображений при работе с данными клиентов. Что мы ждём - 5+ лет практического опыта в прикладной науке о данных, машинном обучении, AI-инженерии или AI-исследованиях. - Степень в области компьютерных наук или эквивалентную техническую степень (желательно). - Уверенные навыки Python и практический опыт работы с библиотеками и платформами для данных и AI: Databricks, LLM API, scikit-learn. - Опыт создания и запуска ML или GenAI-приложений — от раннего прототипа до рабочего внутреннего или клиентского процесса. - Глубокое знакомство с современными LLM-экосистемами: OpenAI, Anthropic/Claude, Hugging Face, модели с открытыми весами. - Умение выбирать модели и проектировать эффективные LLM-приложения с использованием промптинга, управления контекстом, структурированных выходов, поиска и использования инструментов. - Опыт создания агентных или многошаговых AI-рабочих процессов с LangGraph, LangChain, Semantic Kernel или аналогичными фреймворками оркестрации. - Сильное аналитическое мышление: определение полезных метрик качества, создание репрезентативных оценочных датасетов, оценка надёжности и принятие решений на основе данных. - Комфортная работа с большими, «грязными», структурированными и неструктурированными данными для создания признаков, инсайтов и понятных визуализаций. - Владение Git, тестированием, код-ревью и совместными практиками разработки ПО. - Практичный и взвешенный подход: интерес к новым возможностям AI при создании поддерживаемых, безопасных и надёжных систем. - Проактивность и ответственность, сильные письменные и устные коммуникативные навыки для работы с техническими и нетехническими специалистами.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Сбер Senior NLP/LLM-инженер. Опыт работы: 3–6 лет. Полная занятость. Формат работы: офис или гибрид (Москва). Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Команда переходит от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам. Чем предстоит заниматься - Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация). - Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG. - Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование. - Писать чистый, документированный и тестируемый Python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент. - Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами. Наши пожелания к кандидатам - Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM. - Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph. - Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса. - Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML. - Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов. - Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. Команда создаёт AI-помощника (на базе GigaChat) в канале Казначейства: помощник позволит клиенту самостоятельно менять параметры услуги «Единый остаток». Чем предстоит заниматься - Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов - Интеграция различных решений с другими системами, обеспечение их взаимодействия - Работа с LLM, включая prompt engineering и оптимизацию взаимодействия с большими языковыми моделями Требования - Отличное знание Python, опыт коммерческой разработки от 3 лет (по ТК РФ) - Хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования - Опыт работы с PostgreSQL, Docker / Docker Compose - Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных - Практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering - Опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов - Опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers - Опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог - Опыт написания unit- и интеграционных тестов Условия - Полная занятость - Удалённо на территории РФ

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Cherry Bekaert — одна из крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм США, признанная отличным местом для работы. В команду Business Transformation требуется разработчик AI-агентов и автоматизации. Работа предполагает гибридный формат из любого офиса Cherry Bekaert в США. Задачи - Проектировать и внедрять AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разрабатывать архитектуры агентов, поддерживающие автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интегрировать агентов в приложения, API или рабочие процессы (например, чат-боты, инструменты автоматизации). - Сотрудничать с исследователями, инженерами и продуктовыми командами для итеративного улучшения возможностей агентов. - Оптимизировать поведение агентов с помощью обратной связи, обучения с подкреплением или взаимодействия с пользователями. - Управлять контекстом для агентов, чтобы они получали нужную информацию в нужное время, применяя методы: промпт-инжиниринг, тонкая настройка (где применимо), RAG (извлечение с дополнением генерации), использование инструментов, гибридные подходы. - Мониторить производительность, проводить оценки, внедрять механизмы безопасности и ограничений. - Поддерживать подробную документацию по логике агентов, проектным решениям и зависимостям. - Следить за отраслевыми разработками и достижениями в области ИИ, машинного обучения и агентных технологий. - Интегрировать AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI и Semantic Kernel SDK. - Создавать и разворачивать корпоративные Copilot'ы с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и пользовательскими бизнес-приложениями. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, ИИ, машинного обучения или смежной области. - Подтверждённый опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией, минимум 2 года на аналогичной должности. - Сильные навыки программирования на Python (или аналогичном языке) и опыт работы с библиотеками ИИ/ML (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений с использованием LLM или генеративных моделей ИИ. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развёртывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки и умение выстраивать отношения с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, способность решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия - Общие ценности, включающие инклюзивность и принадлежность: непоколебимая честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и выполнять работу, которая мотивирует и вовлекает. - Коллаборативная среда, способствующая карьерному росту и непрерывному профессиональному развитию. - Конкурентоспособная компенсация и пакет вознаграждения, охватывающий все аспекты благополучия. - Гибкость для выполнения значимой работы и время для жизни вне работы. - Возможности общаться и учиться у профессионалов с разным опытом и культурой.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Truelogic — провайдер nearshore-услуг по расширению штата, штаб-квартира в Нью-Йорке. Более 20 лет на рынке, команда из 600+ специалистов в Латинской Америке. Клиент — поставщик облачных решений для государственных учреждений, более 20 лет опыта. Задачи - Проектировать, разрабатывать и поддерживать масштабируемые микросервисы на .NET. - Создавать и улучшать безопасные высокопроизводительные full-stack приложения на C, Angular и SQL Server. - Проектировать и оптимизировать схемы БД, хранимые процедуры и SQL-запросы. - Писать чистый поддерживаемый код, обеспечивать качество через unit и интеграционные тесты. - Использовать AI-инструменты разработки для повышения эффективности и качества кода. - Устранять неполадки и решать сложные проблемы в dev, test и production. - Применять лучшие практики архитектуры, многопоточности, структур данных и N-Tier. - Участвовать в Agile-ритуалах: спринт-планирование, ревью, ретроспективы. - Управлять кодом в Git, участвовать в CI/CD. - Отвечать за технические результаты, надежность, производительность и поддерживаемость. Требования - 5+ лет опыта разработки веб-приложений на C, .NET, Angular и SQL. - Опыт работы с MS SQL Server: хранимые процедуры, индексы, оптимизация запросов, проектирование реляционных БД. - Опыт создания масштабируемых корпоративных SaaS-приложений. - Знакомство с AWS или другими облачными платформами. - Знание GraphQL и современных API-практик — плюс. - Опыт использования AI-ассистентов: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor или аналогичных. - Понимание AI-концепций: LLM, MCP, RAG. - Понимание HTML, CSS, архитектуры ПО, многопоточности, оптимизации производительности. - Навыки отладки, диагностики и аналитического решения проблем. - Опыт написания unit и интеграционных тестов, работа в Shift Left. - Самостоятельность, умение работать в команде, нацеленность на качество. - Хороший письменный и устный английский. - Степень бакалавра в Computer Science, Engineering, IT или эквивалентный опыт. Условия - 100% удалённая работа. - Конкурентоспособная оплата в USD. - Оплачиваемый отпуск. - Автономия в управлении временем, фокус на результате. - Работа с американскими компаниями.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Zartis — глобальный партнёр по AI-трансформации и технологическому консалтингу. Компания помогает организациям проектировать, создавать и масштабировать технологические решения. Команды обладают экспертизой в AI-платформах, безопасных API-архитектурах и cloud-native разработке. Инженерные хабы расположены в EMEA и LATAM, есть долгосрочные партнёрства в финансовых услугах, здравоохранении, науках о жизни, энергетике и климате. Ищем Senior Backend Engineer для проекта в Tech-индустрии. Проект Вы присоединитесь к распределённой инженерной команде, которая создаёт и развивает production-grade приложения на основе генеративного ИИ. Это практическая backend-роль, сочетающая Node.js/TypeScript, облачную архитектуру AWS и генеративный ИИ. Вы будете проектировать и разрабатывать масштабируемые backend-сервисы, интегрировать возможности LLM в production-системы и участвовать в архитектурных решениях. Ключевая задача — обеспечить надёжную работу систем в production, решая вопросы качества ответов, задержки, стоимости, безопасности, трассируемости, наблюдаемости и устойчивости. Задачи - Проектировать, разрабатывать и развёртывать масштабируемые backend-приложения на Node.js и TypeScript. - Интегрировать возможности генеративного ИИ и LLM в production-приложения и сервисы. - Проектировать и эксплуатировать cloud-native архитектуры на AWS, включая serverless и контейнерные среды. - Создавать и развёртывать контейнерные нагрузки с использованием EC2, ECS/EKS и Kubernetes. - Создавать возможности на основе LLM с помощью Amazon Bedrock и паттернов: RAG, вызов инструментов, управление контекстом, промптинг, индексация знаний. - Проектировать решения, учитывающие реальные проблемы production-ИИ: качество ответов, задержка, эффективность затрат, трассируемость, наблюдаемость. - Применять инженерные практики: масштабируемость, безопасность, устойчивость, поддерживаемость. - Участвовать в backend- и облачной архитектуре, принимать технические решения и оценивать компромиссы. - Сотрудничать с инженерными и продуктовыми стейкхолдерами для доведения AI-возможностей от дизайна до надёжного production-запуска. Требования - Обширный профессиональный опыт разработки backend-приложений на Node.js и TypeScript. - Подтверждённый опыт проектирования, разработки и развёртывания генеративного ИИ в production — не только прототипы или proof-of-concept. - Сильный практический опыт проектирования и эксплуатации решений на AWS. - Опыт с serverless и контейнерными архитектурами, включая EC2, ECS/EKS, Kubernetes или эквивалентные технологии AWS. - Практический опыт с Amazon Bedrock и/или production LLM-приложениями в экосистеме AWS. - Практический опыт реализации паттернов LLM-приложений: RAG, вызов инструментов, управление контекстом, промптинг, индексация знаний. - Понимание проблем эксплуатации AI-приложений в production: качество, задержка, стоимость, трассируемость, наблюдаемость. - Подтверждённая способность проектировать масштабируемые, безопасные, устойчивые и поддерживаемые backend-системы. - Опыт принятия технических и архитектурных решений и оценки компромиссов в production-средах. - Отличные коммуникативные навыки и навыки сотрудничества, проактивный подход к ответственности и решению проблем. Условия - 100% удалённая работа. - Надбавка на работу из дома: ежемесячная выплата в качестве финансовой поддержки. - Карьерный рост: программа развития карьеры для всех сотрудников с обратной связью 360°. - Обучение: выделенное время в течение недели для технического обучения. Доступны онлайн-курсы (например, Pluralsight и Educative.io), уроки английского, книги, конференции и мероприятия. - Программа менторства: можно стать ментором или получать менторскую поддержку.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания и проект Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. Команда создаёт AI-помощника (на базе GigaChat) в канале Казначейства: помощник позволит клиенту самостоятельно менять параметры услуги «Единый остаток». Условия - Полная занятость - Удалённо на территории РФ Задачи - Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов - Интеграция различных решений с другими системами, обеспечение их взаимодействия - Работа с LLM, включая prompt engineering и оптимизацию взаимодействия с большими языковыми моделями Требования - Отличное знание Python, опыт коммерческой разработки от 3 лет (по ТК РФ) - Хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования - Опыт работы с PostgreSQL, Docker / Docker Compose - Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных - Практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering - Опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов - Опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers - Опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог - Опыт написания unit- и интеграционных тестов

Формат

Офис

Страна

Монголия, США

Город

Остин

О компании Компания AVP VIGILANT TECHNOLOGY PVT LTD создаёт AI-продукты нового поколения на основе больших языковых моделей и интеллектуальной автоматизации для решения сложных бизнес-задач. Инженерные команды сочетают современные AI-технологии с масштабируемой разработкой ПО для создания надёжных, безопасных и готовых к продакшену решений на базе генеративного ИИ. О роли Ищем GenAI-инженера для проектирования, разработки и развёртывания приложений генеративного ИИ на основе LLM, RAG, Python и LangChain. Работа охватывает полный жизненный цикл AI-приложений: от прототипирования и экспериментов до продакшен-развёртывания и оптимизации. Локация Сан-Франциско, Калифорния; Нью-Йорк, Нью-Йорк; Сиэтл, Вашингтон; Остин, Техас. Ключевые обязанности - Проектирование и разработка готовых к продакшену приложений генеративного ИИ на основе LLM. - Построение и оптимизация RAG-пайплайнов для точных и контекстно-зависимых ответов. - Разработка AI-воркфлоу и компонентов приложений с использованием Python и LangChain. - Интеграция коммерческих и открытых больших языковых моделей в корпоративные приложения. - Разработка процессов приёма документов, чанкинга, эмбеддингов, поиска и реранжирования. - Внедрение промт-инжиниринга, структурированных выводов, вызова инструментов и AI-агентов. - Оценка качества, релевантности, задержки и надёжности моделей с помощью соответствующих методов. - Оптимизация приложений по производительности, масштабируемости, стоимости и качеству ответов. - Создание API и сервисов, интегрирующих возможности GenAI с существующими программными платформами. - Совместная работа с инженерами, дата-сайентистами, продакт-менеджерами и бизнес-стейкхолдерами. - Мониторинг продакшен-систем и непрерывное улучшение производительности моделей и приложений. - Соблюдение лучших практик ответственного ИИ, безопасности, приватности и разработки ПО. Требования - 2–5 лет профессионального опыта в разработке ПО, машинном обучении, AI-инжиниринге или смежной области. - Уверенное программирование на Python. - Практический опыт создания приложений на основе LLM. - Опыт разработки приложений на базе RAG. - Опыт работы с LangChain или аналогичными фреймворками для LLM-приложений. - Понимание эмбеддингов, векторных баз данных, семантического поиска и информационного поиска. - Глубокое понимание промт-инжиниринга и архитектуры LLM-приложений. - Опыт работы с API и продакшен-разработкой ПО. - Навыки отладки, аналитического мышления и решения проблем. Желательно - Опыт с LangGraph, LlamaIndex или аналогичными фреймворками. - Опыт с векторными базами данных: Pinecone, Weaviate, Milvus или pgvector. - Знакомство с фундаментальными моделями OpenAI, Anthropic, Google, Meta и других. - Опыт с облачными платформами AWS, Azure или Google Cloud. - Знание Docker, Kubernetes, CI/CD и MLOps-практик. - Опыт в оценке LLM, наблюдаемости, guardrails и безопасности ИИ. - Знакомство с концепциями NLP, машинного обучения или глубокого обучения. Условия - Полная занятость. - Зарплата $130,000–$210,000+ в год в зависимости от опыта и квалификации. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - 401(k) и пенсионные выплаты. - Оплачиваемый отпуск и корпоративные праздники. - Возможности профессионального развития и обучения. - Гибкий или гибридный формат работы в зависимости от локации. - Возможность работать над высокоэффективными продуктами генеративного ИИ.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Fullstack-инженер для разработки ИИ-платформы. Задачи: - Проектирование и масштабирование распределенных систем и микросервисов с учетом поддерживаемости и стабильности. - Разработка ключевых функций платформы: RAG-базы знаний, ИИ-приложения для отделов, голосовые, переводческие и аналитические функции. - Создание производительных API, моделирование данных и баз данных, реализация современных интерфейсов во фронтенде. - Моделирование данных для мультитенантности и ролевых разрешений, обеспечение шифрования, минимизации данных и аудируемости. - Обеспечение наблюдаемости качества, затрат и поведения ИИ-функций через оценки, мониторинг и четкие ограничения. - Развитие существующих систем, создание четких структур и сокращение технического долга. - Работа с ИИ-ассистентами и агентами, тестирование новых инструментов и внедрение эффективных рабочих процессов в команде. - Взаимодействие с владельцем продукта, UX и консультантами, перевод клиентских сценариев в технические решения, наставничество младших разработчиков через код-ревью. Требования: - Не менее 5 лет опыта в разработке сложных программных систем, желательно в ИИ или SaaS/облачной среде. - Отличное знание TypeScript, опыт с Node.js и желательно фреймворками типа NestJS. - Отличные знания архитектуры распределенных систем: микросервисы, дизайн API, масштабирование. - Опыт во фронтенде, например с Vue.js, и понимание full-stack взаимосвязей. - Уверенные знания баз данных (например, PostgreSQL), моделирования данных и оптимизации производительности. - Опыт с облачными платформами (например, AWS), Docker и эксплуатацией SaaS-приложений. - Повседневная работа с ИИ-ассистентами и агентами (например, Claude Code, Cursor, Copilot), критическая проверка сгенерированного кода. - Активное тестирование новых инструментов, моделей и рабочих процессов; опыт с агентскими настройками (например, облачные кодинг-агенты, MCP-интеграции, автоматизированные ревью) — преимущество. - Глубокое понимание современных ИИ/LLM-концепций: RAG, function calling, эмбеддинги, агенты. - Владение clean code, тестированием и код-ревью, готовность наставлять младших разработчиков. - Способность принимать и обосновывать технические решения на немецком и английском языках. - Опыт с DSGVO, ISO 27001 или EU AI Act — преимущество. Условия: - Структурированный онбординг с реальными контактными лицами. - Работа в среде, где ценятся ответственность, продуктовое мышление и конструктивная критика требований. - Возможность влиять на архитектуру и технические решения, работа с ИИ-инструментами как частью рабочего процесса.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Аккредитованная ИТ-компания «Системы и Алгоритмы» ищет GenAI-разработчика. Условия: - Зарплата: 230 000 рублей gross. - Формат: удалённо. - Занятость: полная. - Трудоустройство: ТД/ИП/СЗ/ГПХ. Требования: - Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей. - Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. - Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. - Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. - Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. - Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. Задачи: - Разработка сервисов ИИ-платформы для создания функциональных агентов и ИИ-ассистентов. - Подготовка бэкенда для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource-агенты. - Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов. - Создание единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности: - Разработка ИИ-ассистентов и функциональных агентов в рамках проверки PoC для ИИ-идей, входящих в ИИ-инкубатор. - Практическое применение знаний в NLP. - Запуск моделей на GPU и CPU. - Контейнеризация. - Работа с Jenkins. - Использование векторных баз и эмбеддингов для RAG. - Реализация function calling. - Работа с KServe. - Применение BERT-подобных моделей. - Работа с эвристиками. - Опыт квантизации LLM. Требования: - Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop. - Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных и признаков, выбор моделей, регуляризация, переобучение, data leakage, интерпретация результатов. - Знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов. - Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline- и online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных. - Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование; рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI. - Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas или polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch или аналогичные инструменты. - Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, работа с Git и участие в code review. - Уверенное владение SQL. - Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. - Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента. - Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. - Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений. - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. - Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. - Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Интерика Лаб ищет технического лидера, который будет проектировать AI-решения end-to-end — от бизнес-задачи до стабильной работы в production. Компания внедряет AI в реальные бизнес-процессы: AI-ассистенты, RAG, OCR, CRM-интеграции, автоматизацию продаж, бухгалтерии и складских процессов. Задачи - проектировать архитектуру AI-сервисов, интеграций и backend-платформ; - работать с LLM, RAG, OCR и AI-агентами; - интегрировать CRM, API и базы данных; - вести техническую реализацию проектов; - менторить разработчиков; - доводить AI-решения до полноценной работы у клиентов. Требования - сильный Python; - опыт с FastAPI / Django / Flask; - опыт технического лидерства; - понимание backend-архитектуры; - интеграции, очереди и production-надежность; - опыт внедрения AI/ML-решений; - LLM API, RAG, vector DB, чат-боты, обработка документов. Будет плюсом - Битрикс24, amoCRM, 1С, МойСклад, LangChain, LlamaIndex, Qdrant, Milvus, pgvector, OCR, n8n, Kubernetes, Airflow.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания ru.shopping ищет специалиста в команду для автоматизации бизнес-процессов в сфере e-commerce. Компания работает с более чем 2 000 брендов и ассортиментом свыше 3 млн SKU. Задача Автоматизировать процессы подразделений логистики, байинга и финансов с помощью AI. Формат работы Полностью удалённо, можно работать из любой точки мира. Формат сотрудничества — удалённый. Задачи - анализировать внутренние бизнес-процессы; - находить точки для автоматизации; - создавать AI-решения и интегрировать их в существующий IT-ландшафт; - тестировать разработанный функционал; - внедрять новые инструменты; - обучать ключевых пользователей. Требования - от 3 лет коммерческой разработки в автоматизации бизнеса; - профессиональное владение несколькими языками программирования; - понимание баз данных; - опыт анализа бизнес-процессов и проектирования автоматизации; - базовые навыки архитектурного проектирования. AI-стек Практический опыт с Cursor, Claude Code, Windsurf, n8n, Make, LangChain или аналогами. Также важно понимание Prompt Engineering, RAG, оркестрации AI-агентов. Условия - полностью удалённая работа без привязки к стране; - доступ к продвинутым платным AI-инструментам для разработки; - Bitrix24 как виртуальный офис; - минимум микроменеджмента; - быстрое принятие решений; - упорядоченные процессы и дружелюбная атмосфера; - своевременная оплата.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Присоединяйтесь к команде AI Forward Deployed Engineering — клиентоориентированной группе специалистов в Databricks, которая реализует проекты профессиональных услуг, помогая клиентам создавать и внедрять в производство инновационные GenAI-приложения. Вы будете работать кросс-функционально с инженерными, продуктовыми командами и разработчиками, формируя долгосрочные стратегические приоритеты. Условия - Локация: в любой точке мира - Удалённая работа - Полная занятость Технологии - AI - Machine Learning - GenAI - LLM - RAG - Python - PyTorch - LangChain

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer Компания Cherry Bekaert, входящая в число крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм страны, 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: - Prompt Engineering — внедрение информации в промпты. - Fine-tuning — дообучение моделей на дополнительных данных. - Retrieval-Augmented Generation (RAG) — индексация документов в векторных базах и поиск релевантной информации. - Tool Use — использование субагентов или детерминированных моделей для поиска контекста. - Гибридные подходы — комбинация двух и более методов. - Мониторинг производительности, проведение оценок, внедрение механизмов безопасности и защитных мер. - Ведение документации по логике агентов, проектным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области ИИ, 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, 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 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: - Корпоративная культура, основанная на честности, сотрудничестве, доверии и взаимном уважении. - Возможность внедрять инновации и заниматься мотивирующей работой. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - 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

Офис

Страна

США

Город

Сиэтл

Грейд

Senior

Docusign, платформа для управления соглашениями, ищет AI-инженера в команду Platform AI Engineering. Задачи: - Разрабатывать и внедрять агентные AI-решения для автоматического решения типовых задач ИТ-поддержки (запросы, инциденты, рутинные операции) с использованием фреймворков Crew AI или Vertex AI. - Интегрировать AI-агентов с SaaS и ИТ-платформами для самовосстановления и автоматического исправления проблем. - Встраивать принципы безопасности в каждый агентный процесс для обеспечения соответствия требованиям и защиты корпоративных активов. - Отслеживать производительность, влияние и охват агентов, обеспечивая непрерывное улучшение и расширение автоматизации. - Взаимодействовать с командами EUS Ops, Security и владельцами ИТ-платформ для выявления ценных возможностей автоматизации. - Документировать дизайн агентов, рабочие процессы, вопросы безопасности и управление жизненным циклом. - Отслеживать тренды в GenAI, агентных фреймворках и ИТ-автоматизации для расширения внедрения. - Вносить вклад в стратегию владения AI-сервисами, обеспечивая масштабируемость, надежность и безопасную интеграцию в ИТ-экосистеме. Требования: - 5+ лет опыта в AI/ML-инженерии, ИТ-автоматизации или разработке SaaS. - 2+ года работы с агентными AI-фреймворками, автоматизацией рабочих процессов или интеллектуальным управлением ИТ-сервисами. - Практический опыт работы с LLM и интеграцией RAG-пайплайнов в корпоративные решения. - Практический опыт работы с одним или несколькими языками программирования (например, Python, Java). - Опыт внедрения мер безопасности и соответствия в AI- или автоматизированные решения. - Понимание ИТ-операций, управления инцидентами и тикет-систем. - Знакомство с Agile, DevOps и CI/CD. - Знакомство с контейнеризацией и оркестрацией (например, Docker, Kubernetes). - Умение проектировать и внедрять разговорных AI-чат-ботов и виртуальных ассистентов. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или смежной области. Будет плюсом: - Опыт работы с AI/ML-фреймворками и платформами мультиагентной оркестрации. - Опыт разработки или интеграции фронтенд-точек входа для AI-приложений (чат-боты, копилоты, порталы самообслуживания). - Способность быстро создавать и демонстрировать прототипы агентных AI-решений. - Знакомство с zero-trust и мониторингом безопасности в SaaS и ИТ-средах. - Подтвержденный опыт снижения операционной нагрузки через автоматизацию или агентный AI. - Сертификаты в области AI, облачных вычислений или ITSM-платформ. - Опыт в промпт-инжиниринге и разработке стратегий промптов для LLM. - Опыт работы с облачными провайдерами (AWS, Azure, GCP) и паттернами интеграции SaaS. - Навыки совместной работы с ИТ, безопасностью и бизнес-заинтересованными сторонами. Условия: - Гибридный формат: не менее 2 дней в неделю в офисе. - Должность индивидуального контрактора, подчинение старшему менеджеру Cloud Apps.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Сан-Франциско

Fieldguide — компания, автоматизирующая работу аудиторов и специалистов по assurance в области кибербезопасности, приватности и финансовых проверок. Мы создаем ИИ-агентов для сложных аудиторских и консультационных процессов. Более 50 из топ-100 бухгалтерских и консалтинговых фирм используют Fieldguide для критически важных задач. Компания базируется в Сан-Франциско, работа организована удаленно. Роль предполагает создание интеллектуального слоя Fieldguide: агентных рабочих процессов, архитектур и систем оценки для корпоративных агентов. Задачи: - Внедрять агентные рабочие процессы, автоматизирующие сложные аудиторские задачи. - Превращать проблемы клиентов в дискретные, тестируемые поведения агентов. - Интегрировать LLM, инструменты и логику поиска в надежные агентные решения. - Мониторить и поддерживать агентов в продакшене, обеспечивая надежность и производительность. - Использовать ИИ-инструменты для ускорения проектирования, разработки и тестирования функций. - Быстро прототипировать и доводить системы до корпоративной надежности. - Создавать системы оценки и обратной связи для улучшения результатов агентов. - Писать промпты и конвейеры поиска, работающие в масштабе. - Тесно сотрудничать со старшими инженерами и продактом для планирования и поставки функций. - Переводить клиентские рабочие процессы в четкие инженерные требования. - Выявлять пробелы в возможностях для повышения скорости команды. Требования: - 1–3 года опыта разработки продакшн-систем в реальных проектах. - Владение TypeScript и/или Python. - Опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic, Gemini) или ИИ-инструментами. - Знакомство с конвейерами поиска, концепциями RAG или векторными базами данных будет плюсом. - Опыт с React и Postgres полезен, но не обязателен. - Комфортная работа в условиях неопределенности при поддержке старших инженеров. Условия: - Конкурентоспособная компенсация с опционами. - Комплексные медицинские и оздоровительные льготы. - Гибкий график и отпуск. - Компенсация расходов на технологии. - План 401(k). - Два очных оффсайта в год по территории США. - Оздоровительные льготы с первого дня работы. Компенсация: $150,000–$220,000.

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

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Обязанности: - Проектирование и разработка production AI-приложений, интегрирующих foundation-модели, системы поиска, внешние инструменты и корпоративные источники данных. - Архитектура модульных и переиспользуемых AI-компонентов для промптинга, поиска, оркестрации, выполнения инструментов, памяти и оценки. - Создание AI-приложений с использованием структурированных выходов, эмбеддингов, RAG, длинноконтекстного рассуждения и агентных рабочих процессов. - Разработка пайплайнов данных для приёма, трансформации, индексации и обновления структурированных и неструктурированных данных. - Внедрение фреймворков оценки для измерения корректности, надёжности, безопасности и результатов миссии с помощью автоматизированных и ручных методов. - Оптимизация AI-приложений по задержке, надёжности, масштабируемости и операционным затратам через эксперименты, бенчмаркинг и непрерывное улучшение. - Применение асинхронного программирования и событийно-ориентированных паттернов для поддержки длительных рабочих процессов и распределённых AI-приложений. - Внедрение наблюдаемости, мониторинга, guardrails, контроля доступа и ответственных практик AI на всём жизненном цикле приложения. - Развёртывание AI-сервисов на AWS или аналогичных облачных платформах с использованием Docker, Kubernetes, serverless или других cloud-native паттернов. - Применение современных практик разработки ПО, включая автоматизированное тестирование, CI/CD, версионирование промптов и рабочих процессов, безопасный rollout AI-обновлений. - Использование AI-ассистированных инструментов разработки для ускорения реализации при сохранении инженерной строгости и качества кода. - Сотрудничество с клиентами и кросс-функциональными командами для выявления ценных AI-возможностей, быстрого прототипирования и перевода успешных концепций в production. - Презентация технических решений техническим и нетехническим заинтересованным сторонам. Требования: - 3+ лет опыта в программной инженерии в профессиональной среде. - 2+ лет опыта разработки AI или ML-решений в профессиональной среде. - Опыт создания production AI-приложений на Python. - Опыт проектирования и внедрения генеративных AI-приложений с использованием больших языковых моделей. - Опыт создания RAG-решений и интеграции AI-систем с корпоративными данными. - Опыт работы с фреймворками оркестрации AI, такими как LangChain. - Опыт разработки AI-приложений, взаимодействующих с внешними инструментами, API или корпоративными системами, а также оценки и улучшения качества AI-приложений через тестирование, эксперименты или бенчмаркинг. - Опыт развёртывания cloud-native приложений на облачных платформах, таких как AWS. - Наличие допуска Secret. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или технологической сфере. Желательно: - Опыт создания AI-приложений с автономными или агентными рабочими процессами. - Опыт работы с мультимодальными AI-приложениями, включающими текст, изображения, аудио или документы. - Опыт проектирования фреймворков оценки, наблюдаемости или безопасности AI. - Опыт развёртывания портативных, edge или офлайн-совместимых AI-приложений. - Опыт разработки пользовательских интерфейсов для эффективного взаимодействия с AI-приложениями. - Опыт поставки технических решений в клиентских средах. - Опыт использования AI-ассистированных инструментов разработки для повышения продуктивности. - Степень магистра в области компьютерных наук, AI или смежной технической области.

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

Офис

Страна

Великобритания, Дания, Испания, Португалия

Город

Не указан

О компании Pleo создаёт решения для управления корпоративными расходами. Компания насчитывает более 850 сотрудников из 100+ национальностей и обслуживает более 40 000 клиентов. О роли Возможность участвовать в создании AI-функций продукта вместе с инженерами, дата-инженерами и дата-сайентистами — от прототипа до продакшена. Компания обладает данными о расходах за 10 лет. Миссия — использовать эти данные для создания ценности продукта. Это одна из первых позиций в команде Data & AI Products. Работа в тесном сотрудничестве с инженерами и дата-сайентистами, полный цикл от данных до готового продукта. Основной фокус — создание и запуск AI-функций, взаимодействие с командами Product Engineering, AI Platform и Data & ML Platform. Задачи - Создавать и запускать несколько AI-функций продукта, включая агентные сценарии, интеллект расходов, автоматические действия и другое. - Применять экспертизу в прикладном ИИ и оценивать компромиссы (качество против задержки/стоимости, создание против покупки, агентные паттерны против простых подходов), избегая решений, основанных на хайпе. - Работать с Product, Design, Engineering и бизнес-заинтересованными сторонами: консультировать и определять приоритеты, что действительно стоит создавать. Не просто реализовывать спецификации, а обнаруживать и определять продукт. - Отвечать за оценку, мониторинг и эксплуатацию AI-функций: настройка eval'ов, отслеживание дрейфа и производительности, безопасное управление изменениями промптов в продакшене. Помогать установить, как Pleo делает это в масштабе. - Выступать дизайн-партнёром для GenAI Core платформы: оспаривать решения на основе реальных данных, предоставлять чёткие требования и проверять выбор платформы в продакшене. - Устанавливать и обеспечивать практические стандарты для поставки AI-функций в продуктовых командах (стратегия оценки, ожидания по мониторингу, безопасные практики промптов/версионирования, защита приватности и безопасности) с использованием инструментов GenAI Platform (не создавая саму платформу). - Повышать квалификацию команды через менторство, ревью, парное программирование и лёгкие плейбуки. Требования - Подтверждённый опыт запуска нескольких GenAI-функций в продакшене в масштабе клиентского продукта. Опыт выхода за рамки прототипов, желательно с многошаговыми агентами, использующими инструменты, в пользовательском продукте. - Способность превращать сложные бизнес-задачи и продуктовые видения в масштабируемые AI-решения: самостоятельно определять область, проектировать и создавать. - Глубокое понимание прикладного ИИ: оценка, качество поиска, использование инструментов, режимы отказов, что стоит создавать. - Опыт применения оценки и наблюдаемости для LLM-систем (тесты, golden sets, онлайн-метрики, мониторинг) и использования этих сигналов для итераций. - Понимание вопросов приватности и безопасности при создании LLM-приложений: prompt injection, обработка PII и риски утечки данных. - Уверенный опыт с современным AI-стеком: векторные БД, оркестрация и фреймворки durable execution, LLM API. - Опыт создания API, сервисов и пайплайнов извлечения данных (RAG, векторный поиск и т.д.) для подачи данных в LLM. - Глубокое владение Python для data и ML-инженерии, SQL и основными облачными провайдерами. - Обширный опыт в традиционном ML-инжиниринге и глубокое понимание архитектуры и построения надёжных систем данных.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания: АО Квазар Условия - График: 5/2, удалённо - Работа в небольшой команде, быстрые решения без бюрократии - Зарплата: до 200 000 ₽ в месяц, на руки Основные задачи - Создание и дообучение моделей для работы с изображениями, текстом и аудио - Точечное дообучение LLM под специализированные задачи - Разработка и развёртывание API для доступа к обученным агентам - Оптимизация инференса новых и уже работающих связок - Интеграция моделей в существующие микросервисы Технические требования - Уверенное знание Python (asyncio, typing, dataclasses) - Опыт работы с PyTorch / Transformers / vLLM - Опыт тонкой настройки и дообучения LLM - Понимание принципов RAG, LoRA, QLoRA - Навыки в обработке изображений и OCR / CV задачах (Tesseract, OpenCV, Yolo) - Умение создавать REST API (FastAPI, Flask) - Понимание основ работы контейнеров и взаимодействия микросервисов - Опыт оптимизации на GPU (CUDA, TensorRT, bitsandbytes) и развертывания на multi-GPU серверах - Опыт интеграции моделей в продакшн Преимущество - Опыт работы с SQL и NoSQL - Опыт работы с Redis - Опыт построения архитектуры приложений, как общей, так и отдельных сервисов - Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka) - Знание других языков программирования

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Сфера компетенций Спецвуза включает все аспекты работ в сферах безопасности и защиты информации, управления проектами и внедрения инновационных технологий. В команду, занимающуюся исследованиями и разработкой решений на базе технологий ИИ, требуется Python-разработчик уровня middle / middle+. Задачи: - разработка и доработка Python-сервисов: микросервисы, REST API, бизнес-логика, интеграции; - повышение качества решений путем внедрения AI: тестирование, ревью, CI/CD (GitLab CI), устранение багов; - разработка и кастомизация LLM-компонентов: RAG-системы (эмбеддинги, векторные БД), настройка агентов; - проектирование и реализация ETL/ELT-пайплайнов: сбор данных из внешних систем (Jira, GitLab и других), очистка, нормализация, дедупликация. Требования: - опыт промышленной разработки на Python: Django (Django REST Framework) и/или FastAPI, pytest, Celery (с брокером RabbitMQ), PostgreSQL, Redis; - опыт проектирования и разработки REST API (DRF или FastAPI), понимание принципов REST; - опыт работы с Git и CI/CD (GitLab CI), контейнеризация приложений с Docker; - понимание микросервисной архитектуры и принципов взаимодействия сервисов (опыт с очередями сообщений, Docker Compose будет плюсом). Желательно: - опыт работы с LLM/ML-стеком: LLM API (локальные модели), эмбеддинги, RAG, промпт-инжиниринг; - опыт разработки и кастомизации LLM-агентов (deepagents / LangChain и аналоги); - понимание принципов работы векторных БД и поисковых систем в контексте RAG (pgvector, Qdrant, FAISS или аналоги); - знание английского языка на уровне чтения технической документации. Будет плюсом: - опыт интеграций с государственными / корпоративными платформами; - опыт построения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных, включая выгрузку из внешних систем (Jira, GitLab API); - опыт работы с данными: сбор, очистка, нормализация, дедупликация (SQL, NumPy); - опыт оценки качества данных, расчета метрик полноты и построения аналитических дашбордов. Условия: - реальная бронь сотрудников от мобилизации; - высокая степень свободы принятия технических решений; - политика «открытых дверей» руководства; - работа в аккредитованной организации со всеми льготами, оформление по ТК РФ; - заработная плата: фиксированный оклад, ежемесячная надбавка за эффективность; - годовая премия по итогам работы; - заработная плата от 95 000 до 135 000 ₽ в месяц, на руки.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания и продукт Компания Axis ищет AI-инженера, который будет отвечать за агентный контур продукта. Компания создаёт AI-продукты для управления себестоимостью строительства. Основной продукт работает с PDF и Excel: проводит нормоконтроль, проверяет спецификации и расчёты, сравнивает стадии и редакции документов и по каждому замечанию показывает источник, цитату и логику проверки. Продукт уже используется платящими клиентами и находится на пилотах. Условия - Зарплата: 150 000–300 000 ₽/мес до вычета налогов - Полная занятость - Удалённо - График: 5/2, 8 часов - Опыт: 1–3 года Задачи - Отвечать за качество агентных проверок: точность, полноту, скорость и стоимость - Собирать ошибки пользователей и превращать их в тесты - Сравнивать модели и промпты - Проектировать агентный движок: контекст, инструменты, действия и ограничения - Работать со структурированными результатами и валидацией - Обеспечивать надёжность длительных проверок и сохранение состояния - Развивать архитектуру без привязки к одной модели или фреймворку Требования - Хороший Python и опыт backend-разработки - API, async-задачи, очереди, тестирование и обработка ошибок - Опыт работы с LLM и AI-агентами в production - Tool calling, управление контекстом, structured output - JSON Schema / Pydantic - Опыт с RAG и поиском по документам с обязательной ссылкой на источник - Понимание оценки качества LLM-систем: тестовые наборы, error analysis, сравнение моделей и промптов Будет плюсом PydanticAI, LangGraph, Temporal, MCP, OpenTelemetry, Langfuse, локальные модели, AI-сервисы в закрытом контуре, OCR, PDF, таблицы и Document AI. Технический вызов Нужно превратить AI-агентов в надёжную production-систему, где результат можно проверить и использовать для принятия решений. Цель — чтобы методолог мог описывать новые проверки без разработки, а пользователь получал проверяемый результат на своём комплекте документов.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Principal AI-инженер по персонализации и рекомендациям Rula Health — компания, работающая в сфере ментального здоровья, полностью удалённо. Наём ведётся в большинстве штатов США, за исключением Гавайев. О роли Специалист отвечает за прикладные AI и ML-решения, определяющие, как ИИ применяется в ментальном здравоохранении. Фокус — не на изолированных прототипах, а на production-grade системах, которые напрямую обеспечивают подбор пациентов и терапевтов, клинические рабочие процессы и вовлечение пациентов. Непосредственная зона ответственности — поисковое ранжирование, релевантность и подбор пациентов и терапевтов. Более широкая область — стратегии персонализации и рекомендаций, а также развитие базовых ML-платформ для их масштабирования. Работа находится на стыке прикладных исследований, системной архитектуры и реальных клинических ограничений. Задачи включают разработку продвинутых рекомендательных движков и моделей поиска, применение NLP и генеративного ИИ в клинических процессах, установление технических стандартов безопасности ИИ и принятие ключевых решений о внедрении машинного обучения в среде с высокими требованиями. Цель — сделать помощь доступнее и эффективнее без ущерба для доверия и результатов. Роль предполагает глубокую практическую работу и реальное техническое владение. Специалист будет разрабатывать и дообучать модели (Learning-to-Rank, эмбеддинги, алгоритмы рекомендаций, LLM), проектировать продуктовые AI-архитектуры и базовую ML-инфраструктуру, решать сложные инженерные задачи и усиливать команду инженеров на разных продуктовых поверхностях. Успех измеряется внедрением прикладных AI-функций, которые заметно улучшают качество подбора и пользовательский опыт, а также созданием масштабируемых и надёжных AI-основ для дальнейшего развития. Требования - 10+ лет в разработке ПО, включая 7+ лет проектирования и масштабирования распределённых систем и 5+ лет создания и развёртывания production-grade ML-приложений. - 5+ лет практического опыта построения и оптимизации поисковых, ранжирующих и рекомендательных систем в масштабе (Learning-to-Rank, коллаборативная фильтрация, глубокие рекомендательные системы, семантический векторный поиск). - 5+ лет сильного опыта программирования на Python и как минимум одном бэкенд-языке (предпочтительно TypeScript, Java или Go), а также 2+ года создания AI-продуктов на базовых моделях (OpenAI, Anthropic, Gemini) и паттернов интеграции LLM (RAG, агенты). - Подтверждённый опыт работы как с традиционной поисковой инфраструктурой (Elasticsearch, OpenSearch), так и с современными векторными базами данных (Pinecone, Weaviate, FAISS, Milvus). - 3+ года опыта с MLOps, пайплайнами данных и системами оценки (офлайн-метрики NDCG/MAP, онлайн A/B-тестирование), а также способность определять техническую стратегию и направлять развитие AI/ML-инфраструктуры. Предпочтительные квалификации - Опыт проектирования безопасных и соответствующих требованиям AI-решений в регулируемых средах (HIPAA, GDPR). - Знакомство с системами с участием человека (human-in-the-loop) и фреймворками клинической поддержки принятия решений. - Опыт разработки пайплайнов оценки для выравнивания с человеком, фактической точности или интерпретируемости моделей. - Вклад в open-source AI-фреймворки или прикладные исследования в NLP, healthcare AI или безопасности GenAI. - Опыт развития команды на ранней стадии (0 → 1). - Опыт руководства или менторства инженерных команд в области AI и ML.

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

Грейд

Senior

О компании HUB International — глобальный страховой и брокерский брокер по льготам для сотрудников, предоставляющий услуги по бизнес-страхованию, льготам для сотрудников, управлению рисками, личному страхованию, пенсионным и частным капиталовложениям. Выручка — более $5 млрд, почти 20 000 сотрудников, 600 офисов в Северной Америке. О позиции HUB ищет AI-инженера в команду RPA & Automation в составе централизованной технологической организации, часть AI & Automation организации. Это практическая роль по созданию, разработке и запуску production-grade AI-приложений. Работа строится на платформе Claude AI: создание переиспользуемых навыков и плагинов, их компоновка в управляемые AI-приложения, настройка RAG над управляемыми корпоративными данными, владение платформой AI-активов. HUB использует Claude как основную модель, стек будет развиваться в сторону агентных систем. Идеальный кандидат — опытный инженер с практическим опытом создания и запуска AI-приложений, навыков и плагинов в регулируемой среде, продуктивный с первых недель и готовый развиваться в разработку агентов. AI-инженер превращает экспериментальные AI-прототипы в управляемые, протестированные, enterprise-ready приложения и владеет корпоративными стандартами и управлением для навыков, плагинов и MCP. Команда напрямую создаёт простые и средние навыки, плагины и MCP-подключения. Сложные разработки (новый бэкенд, инфраструктура, интеграции) выполняет Enterprise Engineering и возвращает в каталог для управления и публикации. Ключевые обязанности - Создание AI-приложений: разработка переиспользуемых навыков и их упаковка в плагины, компоновка в управляемые AI-приложения для бизнес-линий HUB. - Настройка и тюнинг фундаментальных моделей (Claude, Gemini) для сценариев HUB, включая системный и промпт-дизайн. - Построение RAG, эмбеддингов и многошаговых рабочих процессов над управляемыми корпоративными данными. - Превращение бизнес-прототипов AI в надёжные, управляемые приложения. - Владение платформой AI-активов: управление маркетплейсом навыков и плагинов, каталогом MCP: приём, публикация, версионирование, поддержка. - Установление и соблюдение корпоративных стандартов и управления для навыков, плагинов и MCP на всех поверхностях, включая Claude Code, а также для сборок других инженерных команд. - Применение контроля доступа, минимальных привилегий и аудита к AI-активам, совместно с Security и Cloud по идентификации и учётным данным. - Прямое создание простых и средних навыков, плагинов и MCP-подключений; маршрутизация сложных сборок в Enterprise Engineering, затем управление и публикация результата. - Качество, оценка и управление: создание оценочных стендов, golden-set тестирования, защитных механизмов, мониторинга и логирования для согласованного и надёжного вывода AI в масштабе предприятия. - Продакшн-поддержка выпущенных командой навыков, плагинов и приложений. - Совместная работа с бизнес-стейкхолдерами по превращению черновых прототипов в production-ready управляемые возможности. - Совместная работа с Enterprise Engineering и командами данных для надёжного выпуска и маршрутизации глубоких сборок. - Работа в Agile-процессах, документирование навыков, приложений и технических решений для передачи, аудита и сопровождения. Требования - 5+ лет опыта в разработке ПО или автоматизации, включая 2+ года создания и запуска LLM-приложений в продакшн. - Непосредственный, недавний практический опыт создания и публикации навыков или плагинов Claude; широкий опыт работы с LLM или фреймворками без опубликованных навыков и плагинов недостаточен. - Сильный Python, REST API и корпоративная интеграция, уверенные основы тестирования, контроля версий и мониторинга. - Практический опыт работы с фундаментальными моделями: системный и промпт-дизайн.