Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Преподаватель русского языка для обучения нейросетей Компания: Яндекс | AI-тренеры Какие задачи вас ждут - Оценивать ответы ИИ на запросы пользователей по разным темам из школьного курса русского языка - Разбираться в программе, искать ошибки, выбирать из нескольких ответов лучшие и самостоятельно составлять эталонные ответы - Определять качество источника, на который опирается нейросеть для ответа на запрос Мы ждём, что вы - Получили высшее педагогическое или филологическое образование, работали учителем от двух лет - Готовили учеников к профильным олимпиадам и ЕГЭ; если сами оценивали и составляли задания для ЕГЭ — будет плюсом - Знаете, как отличить хороший источник информации от плохого Для работы потребуются - Компьютер с операционной системой Windows 10 или macOS версии 12 и выше - Смартфон или планшет с операционной системой Android 10 или iOS 15.0 и выше - Стабильное интернет-соединение со скоростью не менее 20 Мбит/с Что мы предлагаем - Полную занятость - Удалённую работу - Удобный график, который вы формируете самостоятельно. Главное — выполнять задачи, соблюдать дедлайны и быть на связи в рабочее время - Максимальный уровень дохода при полной занятости с учётом максимальной премии при выполнении KPI — до 133 000 рублей на руки - Возможности роста и развития - Онлайн-консультации врачей и страхование от несчастных случаев (доступны через 3 и 6 месяцев соответственно) - Скидки от партнёров и на продукты Яндекса

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Вакансия Юрист обучения нейросетей Компания Яндекс | AI-тренеры Локация Воронеж, Россия Зарплата до 188 000 ₽ Формат работы Полный рабочий день, можно удалённо Требуемые навыки - Middle - Копирайтинг - Редактура и корректура - Управление контентом - Журналистика - Контент-маркетинг

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Юрист обучения нейросетей - Компания: Яндекс | AI-тренеры - Локация: Москва, Россия - Зарплата: до 188 000 ₽ - Формат работы: полный рабочий день, можно удалённо Требуемые навыки: - middle - копирайтинг - редактура и корректура - управление контентом - журналистика - контент-маркетинг

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI Video Producer / AI-видеомейкер Ищем специалиста, который умеет создавать качественный AI-контент от генерации до финального монтажа. Что предстоит делать - Генерировать видео: Runway Gen-2/Gen3, Pika, Kling, Sora, Haiper - Создавать изображения: Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion - Работать с AI-аватарами и говорящими головами: HeyGen, Synthesia, Colossyan - Монтировать видео, делать цветокоррекцию, субтитры и VFX: DaVinci Resolve, Premiere Pro, CapCut - Генерировать и сводить AI-звук: ElevenLabs, Murf.ai

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI-видеокреатор / AI-креатор Тачкиру ищет специалиста, который умеет создавать качественные AI-видео для Reels, TikTok, YouTube Shorts и других соцсетей. Тематика: автомобили, импорт авто, Китай, Корея, Япония, рекламный и развлекательный контент. Оплата - оклада нет - до 50 000 ₽ за один готовый ролик - стоимость зависит от сложности и уровня специалиста - тестовое задание оплачивается, если оно понравится компании Задачи - создавать AI-видео длительностью 20–30 секунд - генерировать реалистичных персонажей, автомобили и окружение - придумывать идеи и рекламные креативы - создавать сценарий → раскадровку → генерацию → монтаж - работать с постоянными персонажами - делать AI-озвучку и lip-sync - совмещать реальные съёмки с AI-контентом - создавать вирусные ролики и рекламные креативы - адаптировать видео под формат 9:16 - тестировать новые AI-инструменты и технологии Желательный AI-стек Kling, Veo, Sora, Runway, Midjourney, Flux и аналоги. Для монтажа: CapCut, Premiere Pro, After Effects и другие программы. Будет плюсом: - ComfyUI и сложные AI-workflow - Motion Design - After Effects - опыт в автомобильной тематике - создание AI-персонажей - понимание маркетинга и рекламных хуков - опыт создания вирусного контента Кого ищут Не просто человека, который умеет генерировать картинки или отдельные сцены. Нужен специалист, который способен самостоятельно превратить идею в полноценный готовый ролик — от концепции и сценария до генерации, монтажа и финального видео. Требования - портфолио AI-видео обязательно - хорошее чувство визуала - понимание композиции, света и движения камеры - уверенный prompt engineering - умение сохранять персонажа между сценами - понимание динамики Reels / TikTok / Shorts - самостоятельность и скорость работы Что предлагают - работа с крупным автомобильным проектом - постоянный объём задач - доступ к платным AI-сервисам - возможность тестировать новые инструменты за счёт компании - свобода в реализации креативных идей - возможность собрать сильное портфолио

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Liftoff — AI-платформа performance-маркетинга для мобильной экономики. Технологический стек помогает рекламодателям привлекать и удерживать пользователей, а издателям — максимизировать доход. Решения Liftoff, включая Accelerate, Direct, Monetize, Intelligence и Vungle Exchange, поддерживают более 6 600 мобильных бизнесов в 74 странах в сферах игр, соцсетей, финансов, ecommerce и развлечений. Компания основана в 2012 году, штаб-квартира в Редвуд-Сити, Калифорния. Senior Gen AI Software Engineer присоединится к команде Gen AI и будет проектировать и создавать AI-продукты для demand-side бизнеса, помогая командам превращать сложные данные в решения и рост клиентов. Работа охватывает весь стек: интеллектуальные системы и пайплайны данных на Python, а также интерфейсы на TypeScript и React. Сотрудник будет тесно взаимодействовать с продуктовыми, инженерными и клиентскими командами, быстро переходить от прототипа к продакшену и непрерывно улучшать выпущенные решения. Задачи: - Владеть генеративными AI-функциональностями от понимания пользовательских сценариев до прототипирования, внедрения, измерения и улучшения. - Быстро прототипировать и валидировать AI-решения, проверяя ценность и техническую реализуемость, затем доводить до продакшена. - Строить агентные сценарии, работающие с данными кампаний, клиентов, креативов и performance, использующие инструменты и возвращающие управление человеку при необходимости. - Интегрировать AI-агентов в ежедневные процессы совместно с лицами, принимающими решения, и экспертами. - Проектировать доступ AI-систем к данным, инструментам и инструкциям для получения обоснованных результатов. - Строить системы надежности AI-сценариев: использование инструментов, управление состоянием, восстановление после сбоев, границы человеческого контроля. - Определять четкие тестируемые интерфейсы между моделями и ПО для безопасной обработки неопределенного поведения моделей. - Разрабатывать системы оценки AI-функций с реалистичными примерами и комбинацией автоматических проверок и человеческого суждения. - Строить инструментарий для измерения качества, внедрения, бизнес-эффекта, задержки, стоимости и сбоев в продакшене. - Применять меры защиты данных клиентов, доступа к системам и сценариев с высоким влиянием. - Создавать Python-сервисы и TypeScript/React-интерфейсы для целостных продуктов. - Оценивать новые модели и техники, внедряя их при улучшении качества, возможностей, скорости или стоимости. - Наставлять инженеров и формировать общие практики проектирования, тестирования и эксплуатации AI-продуктов. Требования: - Минимум степень бакалавра и 8 лет релевантного опыта. - Опыт создания и эксплуатации значимых продакшен-продуктов, включая работу с нуля: бэкенд-сервисы, данные, пользовательские интерфейсы. - Опыт запуска LLM-продуктов или AI-ассистируемых продуктов за пределами демо, понимание проблем надежности, контекста, инструментов, смены провайдеров, задержки, стоимости и изменения поведения моделей. - Высокий уровень владения Python, уверенная работа с TypeScript и React, сильные основы в проектировании API, моделировании данных, SQL и тестировании. - Понимание построения системы вокруг модели: данные, инструменты, инструкции, права доступа, циклы обратной связи, метрики качества. - Умение определять критерии успеха, расследовать сбои и улучшать AI-опыт через тестирование, обратную связь и сигналы из продакшена. - Сильное продуктовое и инженерное суждение: выбор между традиционным ПО, LLM-подходом или их комбинацией. - Навыки коммуникации сложных технических тем.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Middle

О компании Allied Telesis — производитель сетевого оборудования и исследовательская группа, фокусирующаяся на возможностях на базе ИИ. Компания основана в 1987 году, штаб-квартира в Токио, численность сотрудников — 1001–5000. Обязанности - Участвовать в создании и поддержке AI-процессов с использованием LangGraph. - Проектировать и расширять библиотеку MCP-серверов. - Улучшать RAG-пайплайны, обеспечивающие работу систем поиска знаний, преимущественно на Python. - Работать в небольшой команде, где вклад каждого заметен. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, интеллектуальных систем, науки о данных или смежной области. - 2–3 года опыта разработки ПО с уверенным знанием Python. - Практическое знакомство с инструментами AI/ML: LLM, векторные базы данных, retrieval-augmented подходы или агентные фреймворки. - Умение работать в условиях неопределённости. - Способность переключаться между прототипированием и продакшеном. - Интерес к сетевым технологиям или инфраструктуре. - Ценность аналитического мышления и хорошей коммуникации в небольшой команде. - Опыт с MCP (Model Context Protocol) приветствуется, но не обязателен; важно желание его изучать. Условия - Удалённая работа для кандидатов в США. - Компания имеет историю спонсирования H1B: 3 в 2025, 2 в 2024, 6 в 2023, 3 в 2022, 1 в 2021, 9 в 2020. Это не гарантирует спонсорство для данной роли.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании EZLabs — подразделение AI-инноваций компании VetsEZ. Ищем нескольких прикладных AI-инженеров продукта для работы в полностью удалённом формате. Проекты связаны с созданием интеллектуальных платформ для здравоохранения и решений на основе ИИ. Компания трансформирует оказание медицинской помощи с помощью технологий, инноваций и продуманного дизайна. Партнёры: медицинские команды, поставщики услуг и страховщики. Цель — улучшение вовлечённости пациентов, координации ухода и обработки претензий через продвинутую аналитику, интеллектуальную автоматизацию и защищённые цифровые платформы. Роль подходит инженеру-практику, работающему на стыке ИИ, разработки продуктов и full-stack разработки. Идеальный кандидат имеет практический опыт создания и развёртывания реальных AI-приложений с использованием современных инструментов: Cursor, Claude, Codex, OpenAI и связанных LLM-технологий. Кандидат должен проживать на территории континентальных штатов США. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и внедрять AI-функции в медицинских продуктах и операционных системах. - Создавать full-stack приложения с использованием современных AI-инженерных процессов и инструментов: Cursor, Claude, Codex, OpenAI API и связанных LLM-технологий. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, дизайнерами, инженерами и клиническими специалистами для создания масштабируемых решений, ориентированных на пользователя, улучшающих вовлечённость пациентов, координацию ухода и операционную эффективность. - Разрабатывать API, бэкенд-сервисы, конвейеры автоматизации и AI-процессы, поддерживающие интеллектуальные возможности продуктов и production-ready развёртывание. - Применять лучшие практики разработки ПО, DevOps и MLOps для тестирования, развёртывания, мониторинга и оптимизации AI-решений. - Исследовать новые AI-технологии, паттерны внедрения LLM и современные фреймворки разработки продуктов для постоянного улучшения возможностей платформы. - Работать в условиях неопределённости, решать сложные технические задачи, эффективно взаимодействовать с техническими и нетехническими командами в быстрой Agile-среде. - Выполнять дополнительные задачи по мере необходимости для достижения целей команды и успеха проекта. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, разработки ПО, искусственного интеллекта, науки о данных или смежной технической дисциплине. - 2+ года профессионального опыта в разработке ПО, продуктовой инженерии или full-stack разработке. - Практический опыт реализации как минимум 2–3 production-level AI-проектов с использованием таких инструментов, как Cursor, Claude, Codex, OpenAI, Anthropic или аналогичных AI-платформ. - Сильные навыки программирования: Python, TypeScript, JavaScript или смежные современные языки, а также опыт создания и развёртывания production-grade full-stack приложений. - Опыт интеграции больших языковых моделей (LLM), промт-инжиниринга, AI-агентов, генеративных AI-процессов или архитектур retrieval augmented generation (RAG). - Знакомство с облачными платформами: AWS, Azure или Google Cloud Platform, а также с технологиями контейнеризации и развёртывания: Docker и Kubernetes. - Развитые коммуникативные навыки, умение работать в команде, аналитические и решающие задачи способности, способность работать самостоятельно в удалённой Agile-среде. Дополнительные квалификации - Опыт с AI-ассистированными процессами разработки ПО, векторными базами данных, эмбеддингами, семантическим поиском, оркестрационными фреймворками или автоматизацией AI-процессов. - Знакомство с фреймворками машинного обучения: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face или scikit-learn. - Опыт работы с CI/CD конвейерами, DevOps-практиками, автоматизацией инфраструктуры или защищёнными средами медицинских технологий. - Предпочтителен опыт поддержки инициатив в здравоохранении, у страховщиков/поставщиков, в федеральном правительстве или в технологических проектах Департамента по делам ветеранов (VA). - Возможность получения допуска к государственной тайне будет плюсом. Условия - Медицинская страховка, стоматология и зрение. - 401k с корпоративным взносом. - Оплачиваемый отпуск и федеральные праздники. - Корпоративный ноутбук. - Возможности обучения. - Удалённая работа. Примечания - Отобранные кандидаты должны будут пройти дактилоскопию в государственном учреждении и проверку биографии в рамках процесса найма. - VetsEZ — работодатель с равными возможностями. Кандидаты рассматриваются без учёта расы, цвета кожи, религии, пола, национального происхождения, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, инвалидности или статуса защищённого ветерана. - На данный момент компания не может предоставить спонсорскую поддержку (визу).

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Обязанности - Проектировать, дорабатывать и оптимизировать системные промпты, роли агентов и библиотеки промптов на основе персон. - Создавать корпоративные плейбуки по промптам и знаниям для повторного использования в консалтинге и рабочих процессах. - Работать с экспертами в предметной области и маркетингом для создания структурированного контента. - Внедрять конвейеры контент-операций для структурированных таксономий и оценки промптов. - Управлять созданием контента с помощью ИИ для аналитических отчетов, веб-сайтов и предложений по RFP. Требования - Опыт от 8 лет в области контент-стратегии, маркетинговых операций или управления знаниями, с минимум 2–3 годами в LLM / промпт-инжиниринге или ИИ-контент-системах. - Глубокое понимание LLM-фреймворков (RA или аналогичных) и генерации с дополнением по поиску (RAG). - Экспертиза в разработке структурированных промпт-фреймворков, few-shot промптинга и настройки производительности промптов. - Владение инструментами контент-конвейеров (Markdown, CMS, Miro, Notion, Airtable или аналогичными). - Опыт создания и управления корпоративными системами знаний или ИИ-ассистентами знаний.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Strello Health разрабатывает ИИ-голосовых ассистентов для здравоохранения. Компания находится на стадии post-seed, генерирует выручку и быстро масштабируется. Вы будете работать напрямую с основателями над созданием основной инфраструктуры для голосовых разговоров в реальном времени, включая аудиопотоки, оркестрацию LLM, API, интеграции, наблюдаемость и продакшен-системы. Требования - опыт в backend или платформенной разработке - распределённые системы - API - Linux - создание надёжных систем с нуля (0→1) - учитывается опыт co-op - рассматриваются кандидаты с разным уровнем опыта Будет плюсом - WebRTC/WebSockets - ML или LLM инфраструктура - Node.js/TypeScript - Python - Docker - Kubernetes - open-source вклад Технологический стек TypeScript/Node.js и Python.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Не указан

Грейд

Middle

О компании Cedar помогает американцам, для которых покупка жилья стала недоступной. Модель компании уже доказана сделками, и сейчас Cedar масштабируется. Вы будете работать над продуктом, с которым люди взаимодействуют каждый день: экраны, помогающие семье понять, может ли Cedar помочь им приобрести дом. Как мы работаем Результат важнее часов, прямая обратная связь, проблемы решаются в корне. Сотрудники, которые быстро учатся и берут на себя ответственность, получают серьёзные полномочия. Планка высокая, но вы не будете достигать её в одиночку. AI — центральная часть процесса разработки. Компания инвестирует в инструменты, чтобы небольшая команда работала как крупная. Инструменты ускоряют работу, но не думают за вас: вы отвечаете за результат. Что вы получите - Ответственность с первой недели: вы будете выпускать продукт для клиентов, а не ждать разрешения. - Возможность роста: берите больше задач, как только готовы, без фиксированного графика. - Небольшая сильная команда и удобные инструменты. - Конкурентоспособная оплата и значительная доля в капитале компании. Обязанности - Разрабатывать и поддерживать пользовательское веб-приложение на React, TypeScript и Next.js. - Использовать AI-инструменты для быстрой разработки и улучшать их по ходу работы. - Проверять свои предположения и оценивать работу по результатам. AI ускоряет, но не думает за вас — верификация на вас. - Превращать сложную финансовую логику в понятные и вызывающие доверие экраны. - Работать бок о бок с дизайном и продуктом: от идеи до готового доступного интерфейса. - Вести фичи от разработки до релиза, затем анализировать, как люди их используют, и улучшать. - Поддерживать высокий стандарт код-ревью, писать значимые тесты и искать причины багов. Ваши первые 90 дней - Первые пару недель: настроить окружение, выпустить небольшое изменение в продакшн и понять процессы. - Первый месяц: владеть фичей от передачи дизайна до релиза. - К 90-му дню: стать ключевым человеком для значимой части потребительского приложения. Требования - Около 3+ лет разработки продакшн-приложений на React и TypeScript. - Уверенное знание HTML и CSS, умение делать интерфейсы, которые работают на телефоне, а не только на ноутбуке. - Опыт работы с API (REST или GraphQL); тестирование — часть процесса разработки. - Интерес к AI-инструментам компании и желание развивать их. - Умение работать самостоятельно и взаимодействовать с продуктом, дизайном и инженерией. - Бонус: хороший вкус к дизайну и уверенная работа в Figma. - Бонус: опыт работы с доступностью (WCAG). Условия - Полная занятость, удалённая работа из любой точки США. Многие сотрудники находятся в Нью-Йорке, если вы не хотите работать в одиночку. - Общая денежная компенсация — от $100 000 до $150 000 в год, включая базовую часть и дискреционный бонус. Плюс значительная доля в капитале и льготы. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Пенсионный план 401(k). - Оплачиваемый отпуск и отпуск по уходу за ребёнком. - Стипендия на обустройство домашнего офиса. Равные возможности Cedar — работодатель с равными возможностями. Компания приветствует квалифицированных кандидатов любого происхождения, независимо от расы, цвета кожи, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, национального происхождения, возраста, инвалидности или статуса ветерана. При необходимости компания предоставит разумные приспособления в процессе найма.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

NetDocuments — платформа для управления документами для юридических компаний, разработчик первого в отрасли юридического контекстного графа. AI Assistant, часть продукта ndMAX, — флагманский юридический AI-продукт: защищенный AI, встроенный в DMS, который помогает юристам анализировать документы, создавать и редактировать контент и выполнять действия через естественный язык в Word, Outlook и поиске. Компания развивает следующее поколение возможностей Assistant: интеллектуальный агентный AI, который выполняет действия от имени пользователя, специализированные агенты для типовых юридических задач и безопасные интеграции, включая поддержку Model Context Protocol. Ищем Engineering Manager для руководства командой разработки AI Assistant. Продукт уже поставляется реальным клиентам, команда растет. Это одна из стратегически важных инвестиций компании, категория развивается быстро. Принципы работы: - Валидируй, затем масштабируй: поставляем клиентам рано, учимся быстро, укрепляем по мере подтверждения ценности функций. - AI-ориентированность: проектируем вокруг возможностей современных моделей и агентов. - Обратная связь клиентов определяет дорожную карту. - Безопасность и доверие в приоритете: AI уважает права доступа каждой фирмы и защищает конфиденциальный контент в системе записи. Обязанности: - Руководить, обучать и развивать команду из примерно 5–6 инженеров и инженеров по тестированию ПО. - Формировать культуру доверия, сотрудничества, ответственности и непрерывного улучшения. - Партнерство с рекрутингом для привлечения и найма сильных инженеров, включая специалистов по прикладному AI и машинному обучению. - Поддерживать карьерный рост через менторство, обратную связь и развитие производительности. - Создавать условия для лучшей работы инженеров и быть эскалационным путем для блокеров, которые команда не может решить самостоятельно.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Constructor — AI-first платформа для электронной коммерции, запущенная в 2019 году. Она помогает покупателям находить нужные товары и позволяет мировым брендам увеличивать выручку и конверсию. О роли Команда Platform Enablement — это SRE-команда, ориентированная на разработчиков. Мы поддерживаем базовые слои, влияющие на ежедневные рабочие процессы: observability, CI/CD и оркестрацию нагрузок. Цель — упростить и ускорить развертывание и управление сервисами. Задачи - Развивать внутреннюю экосистему observability (Grafana, VictoriaMetrics, OpenSearch) для самостоятельного решения проблем командами. - Улучшать CI/CD и инструменты разработчиков с помощью Jenkins и GitHub Actions. - Внедрять Kubernetes и стандартизировать шаблоны развертывания нагрузок. - Тесно взаимодействовать с инженерными командами для решения технических узких мест и создания собственных инструментов. - Участвовать в разработке и поддержке внутренней платформы разработчика на базе Backstage. - Разрабатывать и поддерживать специализированные инструменты для AI-инициатив. Требования - Более 5 лет профессионального опыта в SRE или DevOps с явным фокусом на успех разработчиков. - Развитые межличностные навыки и эмпатия к задачам разработчиков. - Подтверждённый опыт работы с AWS и Kubernetes, владение Infrastructure as Code через Terraform или аналоги. - Практический опыт управления мониторингом и пайплайнами деплоя в масштабе. - Склонность к созданию автоматизированных, переиспользуемых систем, предпочтение self-service ручному вмешательству. - Опыт интеграции AI-инструментов в инженерные процессы для повышения продуктивности. Будет плюсом - Знакомство с экосистемой ClickHouse, Sentry или порталами разработчика типа Backstage. - Понимание принципов FinOps и оптимизации инфраструктурных расходов. - Опыт создания или масштабирования внутренних платформ разработчика. Условия - Безлимитный отпуск (рекомендуется минимум 3 недели в год). - Полностью удалённая команда. - Выплата на обустройство домашнего офиса. - Ноутбуки Apple для новых сотрудников. - Бюджет на обучение и развитие, обновляется каждый год. - Декретный отпуск для соответствующих сотрудников. - Зарплата: $80,000–$120,000 в год, зависит от знаний, навыков, опыта и результатов собеседования. - Регулярные командные оффсайты.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Бостон

О компании Physical Superintelligence — стартап с корнями в Google, NVIDIA, Harvard, Meta, MIT, Oxford, Johns Hopkins, Cambridge и Perimeter Institute. Компания строит AI-системы для открытия новой физики в масштабе. Миссия — открывать и коммерциализировать прорывные физические открытия с помощью искусственного сверхинтеллекта, безопасно, проверяемо и для широкой общественной пользы. Роль и обязанности - Платформа охватывает распределённые системы, инфраструктуру данных, агентные системы и оценку, HPC и научные вычисления, платформы разработчиков, продуктовую инженерию, облачную инфраструктуру и безопасность. - Эта заявка предназначена для инженеров, сильных в большинстве перечисленных областей или необычно глубоких в чём-то важном, что не указано. - Стандарт такой же, как на любой инженерной роли: полная ответственность от спецификации до запуска и дежурств; системы, на которых строят другие. Что мы ищем - Подтверждённый опыт значимой инженерной работы: системы, которые были запущены и имели значение, open source, на который полагаются люди, инфраструктура, пережившая вашу работу. Опыт важнее формальных регалий. - Глубина в нескольких из перечисленных областей и способность переключаться между ними, либо исключительная глубина в чём-то важном, что не указано. - Умение объяснить сложное техническое решение, какие были компромиссы и что бы вы сделали иначе. - Конкретная причина быть здесь; если связка AI-систем и физических наук — это то, ради чего вы подаёте заявку, стоит сказать об этом прямо. Плюсы - Опыт в названных областях: распределённые системы, инфраструктура данных, агентные системы и оценка, HPC и научные вычисления, платформы разработчиков, продуктовая инженерия, инфраструктура, безопасность. - Опыт в исследовательских или научно-вычислительных средах. - Что-то, что можно прочитать или запустить: дизайн-документ, статья, репозиторий, постмортем. Как мы работаем - Высокая техническая планка и полное владение своей работой: от спецификации до запуска и дежурств. - Сначала контракты, потом логика; тестирование на реальных системах, а не на моках; простые решения, которые доходят до релиза, предпочтительнее сложных, которые не доходят. - AI-native процесс разработки: ежедневная работа с агентными инструментами кодинга, спецификации, понятные людям и агентам. Локация и условия - Роль базируется в Бостоне. Удалённые кандидаты рассматриваются в индивидуальном порядке. - Конкурентная компенсация: зарплата, льготы и значительная доля на ранней стадии. - Оценка по технической широте, системному мышлению, научной любознательности и скорости доведения до релиза. - Компания — равный работодатель.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Ищем 2D / 3D Motion Designer с AI-навыками Студия ArtMotion ищет сильного моушн-дизайнера для проектной работы. Требования: - уверенный 2D и/или 3D motion design; - опыт работы с AI-инструментами в продакшене; - хороший визуальный вкус и насмотренность; - умение работать по раскадровке и самостоятельно предлагать визуальные решения; - соблюдение сроков. Делаем IT, технологические и рекламные проекты, эксплейнеры, 2D/3D-графику. Работа удалённая, фриланс, с перспективой регулярных проектов.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

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

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Разработчик в команду тасклетов Yandex Infrastructure Тасклеты предоставляют интерфейс на различных языках программирования для запуска приложений в облачных окружениях. Сервис позволяет написать приложение на Python, Go, Java, NodeJS и запускать его в своих процессах автоматизации. Наша команда делает запуск таких приложений надёжнее и эффективнее, а анализ результатов — удобнее и быстрее. Какие задачи вас ждут - Разработка бизнес-фич: Вы будете проектировать и создавать решения, которые нужны бизнесу. Например, добавлять фильтрацию исполнений по популярным срезам данных или внедрять AI-анализатор для исполнения тасклетов. - Работа с UX и техдолгом: Улучшение UX — один из приоритетов продуктового развития. Нам предстоит вместе придумывать и реализовывать решения, которые облегчат пользователю диагностику и сэкономят время тысячам разработчиков. В сервисе мало накопленного техдолга, и мы стремимся поддерживать его в таком состоянии. Для этого выделяем время на устранение легаси. - Решение сложных задач: Вам предстоит предоставлять альтернативу пользователям с особыми требованиями, которые невозможно удовлетворить в существующих рантаймах. Необходимо будет обеспечивать быстрый запуск простейших тасклетов, не требующих сложного окружения. Мы ждём, что вы - Работали с реляционными БД - Уверенно владеете Go - Умеете разрабатывать распределённые системы - Можете самостоятельно спроектировать фичу Будет плюсом, если вы - Работали с YDB или ClickHouse - Знаете фреймворк gRPC Почему у нас классно Нам важно здоровье сотрудников, поэтому в крупных офисах у нас есть спортзалы — с тренажёрами, инвентарём и душевыми.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI-монтажер Нужен AI-монтажёр, который умеет создавать ролики с помощью нейросетей по готовому ТЗ. Требования - уверенно работать с AI-инструментами для создания видео; - монтировать и собирать готовые ролики по ТЗ; - соблюдать стиль и требования проекта; - иметь портфолио или кейсы. Оплата Обсуждается после знакомства с задачами и собеседования.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python Backend Developer Компания: Облако.ру Формат работы: удалённая работа Обязанности - Проектирование архитектуры решения для высокой доступности и масштабируемости - Оптимизация производительности - Code review - Покрытие кода тестами - Участие в проектировании новых фич и сервисов Требования - Опыт коммерческой разработки (3+ лет) и разработки на Python (2+ лет) - Понимание настройки и запуска CI/CD пайплайнов - Экспертиза в облачной инфраструктуре - Опыт работы с бэкендом для AI и ML

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Implicit создаёт AI-движок знаний для обслуживания и поддержки. Платформа без кода преобразует сложные технические документы, инструкции, процедуры и операционные данные в структурированные знания для людей и AI-агентов. Ищем инженера по ИИ на частичную занятость для создания AI-возможностей следующего поколения. Работа в команде с опытными инженерами, продакт-лидерами и исследователями ИИ над задачами в оборонной отрасли, производстве, поддержке клиентов и других отраслях. Обязанности - Проектировать и создавать AI-приложения на основе LLM, RAG, семантического поиска и AI-агентов. - Разрабатывать интеллектуальные пайплайны для загрузки документов, извлечения знаний и поиска. - Улучшать качество ответов с помощью промт-инжиниринга, фреймворков оценки и оптимизации поиска. - Создавать и оптимизировать продакшн-сервисы ИИ на Python и современных AI-фреймворках. - Работать с инструментами агентной разработки, включая Claude Code, Cursor, и AI-ассистируемыми процессами написания кода. - Писать чистый, поддерживаемый, хорошо протестированный код с акцентом на качество и надёжность. - Тесно сотрудничать с командами продукта, разработки и Data Science для быстрого прототипирования и выпуска новых возможностей. - Оценивать новые AI-модели, инструменты и техники для постоянного улучшения платформы. Требования - Опыт от 3 лет в создании AI, ML или NLP-приложений в индустрии, open-source или исследованиях. - Уверенный опыт с большими языковыми моделями (LLM), RAG, эмбеддингами и семантическим поиском. - Хорошее понимание NLP, машинного обучения и современных техник глубокого обучения. - Практический опыт с PyTorch, TensorFlow или аналогичными ML-фреймворками. - Навыки разработки на Python и опыт создания продакшн-программного обеспечения. - Опыт работы с API, векторными базами данных и AI-фреймворками приложений. - Степень бакалавра в Computer Science или смежной области, или эквивалентный практический опыт. Предпочтительно - Опыт создания AI-систем для корпоративного управления знаниями или технической документации. - Опыт с AI-агентами, вызовом инструментов и агентными процессами. - Знакомство с графами знаний, OCR, парсингом документов или мультимодальным ИИ. - Опыт развёртывания AI-приложений с использованием современных практик MLOps. - Опыт оценки и бенчмаркинга производительности LLM. Условия - Конкурентоспособная оплата. - Гибкий график частичной занятости. - Удалённая работа в пределах США. - Гибкая политика отпусков. - Возможность создавать передовые AI-продукты в небольшой, опытной и высокотехничной команде, решающей сложные реальные задачи.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Условия - Локация: Мэдисон, Висконсин; Колумбус, Огайо; Чикаго, Иллинойс; Миннеаполис, Миннесота; Детройт, Мичиган. - Долгосрочный контракт. - Рассматриваются кандидаты на W2. Без C2C. Мы ищем высококвалифицированного инженера Agentic AI для проектирования, разработки и развертывания интеллектуальных ИИ-агентов с использованием Azure AI Foundry и современных фреймворков для ИИ-агентов. Идеальный кандидат должен иметь сильный опыт в разработке ПО, практические навыки работы с приложениями на основе LLM и подтвержденную способность создавать масштабируемые, готовые к продакшену мультиагентные системы в облачных средах. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и развертывать интеллектуальных ИИ-агентов с использованием Azure AI Foundry и Azure OpenAI. - Создавать масштабируемые, готовые к продакшену мультиагентные системы для автоматизации предприятий. - Разрабатывать приложения на основе ИИ с использованием больших языковых моделей (LLM), генерации с дополненной выборкой (RAG) и техник промпт-инжиниринга. - Реализовывать оркестрацию агентов с помощью фреймворков, таких как AutoGen, Semantic Kernel, LangChain или аналогичных Agent SDK. - Разрабатывать RESTful API, микросервисы и событийно-ориентированные приложения для поддержки ИИ-решений. - Интегрировать ИИ-агентов с корпоративными системами, базами данных, API и SaaS-платформами. - Развертывать и управлять ИИ-нагрузками в облачных средах с использованием сервисов Azure. - Сотрудничать с кросс-функциональными командами для проектирования, разработки, тестирования и оптимизации ИИ-решений. - Внедрять CI/CD конвейеры и лучшие практики DevOps для развертывания ИИ-приложений. - Контейнеризировать приложения с помощью Docker и развертывать их в средах на основе Kubernetes. - Мониторить, устранять неполадки и оптимизировать производительность ИИ-агентов в продакшене. Требования - 5+ лет опыта в разработке ПО с сильным опытом разработки облачных приложений. - Сильные навыки программирования на Python (предпочтительно) или Java. - Практический опыт работы с Azure AI Foundry и Azure OpenAI. - Опыт разработки ИИ-агентов с использованием фреймворков, таких как: - AutoGen - Semantic Kernel - LangChain - Agent SDK Технические навыки - Языки программирования: Python, Java. - ИИ и машинное обучение: Azure AI Foundry, Azure OpenAI, большие языковые модели (LLM), промпт-инжиниринг, генерация с дополненной выборкой (RAG), мультиагентные системы.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания Mind Rift (платформа Mindrift) ищет специалистов по вайбкодингу для проекта Tendem. Проект посвящён развитию гибридных агентов, где человеческий опыт и ИИ-автоматизация работают вместе. Специалист будет работать вместе с агентом Tendem, который берёт на себя повторяющиеся задачи, а эксперт обеспечивает критическое мышление, знание предметной области и контроль качества. Возможность доступна только кандидатам, проживающим в указанной стране. Локация может влиять на соответствие требованиям и ставки. Формат: частичная занятость, полностью удалённо. Обязанности: - Проводить продвинутый веб-поиск и сбор данных с использованием нескольких инструментов для поиска и извлечения информации из официальных источников. - Использовать LLM и продвинутые промпты для уточнения поисковых стратегий и проверки точности данных путём перекрёстных ссылок на авторитетные источники. - Выполнять веб-скрапинг и извлечение данных, работая со сложными структурами сайтов и многоуровневыми страницами (регионы → компании → детальные страницы). - Обрабатывать динамический контент, архивные страницы и различные HTML-форматы, организовывать извлечённые данные в чистые CSV-файлы. - Писать и оптимизировать Python-скрипты для обработки и анализа данных с использованием библиотек pandas, BeautifulSoup, Selenium, matplotlib. - Преобразовывать сырые данные в структурированные форматы (CSV, JSON, таблицы) и создавать визуализации при необходимости. - Выполнять обработку данных и контроль качества: очистка, валидация, структурирование наборов данных. - Обеспечивать целостность данных из нескольких источников, применять спецификации форматирования и выполнять шаги проверки для поддержания высокого качества. - Применять навыки решения проблем: разбивать сложные рабочие процессы, самостоятельно устранять технические проблемы, быстро адаптироваться к разным доменам и типам задач с минимальным контролем. - Создавать понятную документацию и качественные результаты, соответствующие требованиям к форматам файлов, соглашениям об именах и структуре данных. - Поддерживать воспроизводимые рабочие процессы и хорошо организованный код. Требования: - Желателен минимум 1 год соответствующего опыта в анализе данных, ИИ-автоматизации, инженерии данных или разработке ПО. - Плюс — степень бакалавра или магистра в инженерии, прикладной математике, компьютерных науках или смежных технических областях. - Владение Python: подтверждённая способность писать функциональные скрипты для анализа данных, веб-скрапинга и визуализации. - Опыт веб-скрапинга: извлечение структурированных данных с сайтов с помощью BeautifulSoup, Scrapy, Selenium или аналогичных инструментов. - Работа с данными: навыки очистки, преобразования и организации наборов данных с использованием pandas или аналогичных библиотек. - Исследовательские навыки: способность находить авторитетные источники, официальные базы данных и государственные датасеты. - Визуализация данных: опыт создания диаграмм и графиков с помощью matplotlib, seaborn или аналогичных библиотек. - Практический опыт работы с LLM и ИИ-фреймворками для улучшения автоматизации и решения проблем. - Продвинутые навыки веб-исследований, умение находить конкретные и достоверные источники данных. - Внимание к деталям и стремление к точности данных. - Способность точно следовать сложным многошаговым инструкциям. - Уверенная работа с CSV-файлами, структурированными форматами данных и спецификациями файлов. - Самодисциплина и способность самостоятельно устранять неполадки. - Владение английским языком: Upper-intermediate (B2) или выше (обязательно). - Полностью удалённая работа: требуются ноутбук, стабильное интернет-соединение и наличие времени. - Гибкость в переключении между задачами и быстрое освоение новых методов. - Готовность работать с детальными, иногда сложными инструкциями. Условия: - Оплата за экспертизу: ставка до $32/час в зависимости от навыков, опыта и потребностей проекта. - Полностью удалённая работа по собственному графику — нужны ноутбук и стабильный интернет.

Формат

Офис

Страна

Украина, Европа

Город

Не указан

О компании Skylum — украинская компания, разрабатывающая отмеченное наградами программное обеспечение для обработки фотографий. Продукты автоматизируют редактирование фото с помощью ИИ, сохраняя творческий контроль за пользователем, и используются миллионами фотографов. Компания регулярно жертвует средства организациям для поддержки Украины. Цель роли Обеспечение стабильного качества маркетинговых материалов, веб-сервисов и данных маркетинга продукта с помощью ручного тестирования, автоматизированных проверок и ИИ-инструментов для минимизации дефектов, повышения надежности пользовательского опыта и точности данных для бизнес-решений. Обязанности - Выполнение функционального и регрессионного тестирования маркетинговых материалов: лендингов, промо-страниц, баннеров, email-кампаний и другого пользовательского контента на разных устройствах и браузерах. - Проверка точности аналитики маркетинга продукта: отслеживание событий, воронок конверсий, UTM-параметров и других механизмов трекинга. - Тестирование маркетинговых веб-сервисов и интеграций: платежных потоков, подписок, CRM-систем, email-платформ, инструментов A/B-тестирования и связанных сервисов. - Создание и поддержка автоматизированных проверок для повторяющихся задач QA: валидация лендингов, проверка трекинга, ссылок, цен, пользовательских аккаунтов, локализации и других сценариев. - Использование ИИ-инструментов для генерации тест-кейсов, создания тестовых данных, проверки контента, анализа результатов тестирования и оптимизации процессов QA. - Координация процесса локализации маркетинговых материалов и контроль качества локализованного контента. - Создание и поддержка QA-документации: тест-кейсов, чек-листов и баг-репортов. - Сбор метрик QA, анализ результатов тестирования и подготовка отчетов для Product Marketing Lead. - Тесное взаимодействие с командами маркетинга, аналитики, разработки и дизайна для обеспечения высокого качества релизов. - Сотрудничество с командой мобильных приложений для обеспечения надежного пользовательского опыта и минимизации риска потери данных при кросс-платформенных сценариях. - Участие в непрерывном улучшении процессов QA: предложение новых подходов к автоматизации и лучших практик тестирования. Требования - Опыт: 1–2+ года в Manual QA, практический опыт тестирования веб-приложений (frontend/backend), маркетинговых сайтов или веб-сервисов. - Веб-тестирование: уверенное понимание функционального, регрессионного и кросс-браузерного тестирования, опыт использования DevTools и анализа сетевых запросов. - Аналитика и трекинг: базовое понимание веб-аналитики (Google Analytics, отслеживание конверсий, UTM-параметры) или способность быстро освоить эти инструменты. - Автоматизация тестирования: базовый практический опыт или сильный интерес к автоматизации с использованием Playwright, Cypress или аналогичных фреймворков, желательно с JavaScript. - ИИ-грамотность: опыт использования двух или более ИИ-инструментов для создания тестовых сценариев, анализа результатов тестирования и повышения личной продуктивности. - QA-документация: опыт создания тест-кейсов, чек-листов и подробных баг-репортов. - Аналитическое мышление: внимание к деталям, навыки решения проблем, умение выявлять корневые причины и эффективно работать с данными. - Английский: уровень Intermediate или выше. - Работа с данными: уверенное владение Google Sheets или Microsoft Excel для анализа результатов тестирования, ведения чек-листов и подготовки базовых отчетов. - Процессы разработки: понимание Agile-методологий и жизненного цикла разработки ПО (SDLC). Условия - Работа в сильной команде, возможность вносить значительный вклад в развитие отмеченных наградами продуктов для обработки фото. - Образовательный бюджет для поддержания навыков. - Курсы английского и немецкого языков. - Гибкий график работы. - Возможность работать удаленно или в офисе на Подоле, оборудованном для продуктивной и комфортной работы. - Медицинская страховка. - 21 день оплачиваемого больничного в год. - Полезные фруктовые снеки, богатые витаминами.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

О компании Компания plancraft создаёт AI-first программное обеспечение для европейских специалистов рабочих профессий. Миссия — освободить строителей и ремесленников от административной работы с помощью AI-решений. Инвесторы первого уровня из Европы и США, например Headline и Creandum. Клиентская база — более 30 000 специалистов. Компания масштабируется по Европе. Принцип: «ноль административной работы, но не ноль индивидуальности»; продукты создаются для людей, которые работают на объектах, а не в офисах. О роли plancraft развивает продукт в сторону агентно-ориентированного опыта: AI-функции, которые реально снимают административную нагрузку с мастеров и выдерживают производственную нагрузку. Для надёжной работы AI-продуктов в масштабе нужны сильные инженерные основы. Роль — individual contributor без дисциплинарного руководства, но со значительным влиянием в Engineering. Нужно работать руками там, где это важно, задавать техническое направление и помогать другим инженерам строить лучшие системы. У компании есть чёткое видение того, как строить ПО и каких результатов достичь, но часть фундамента ещё развивается. Ищут человека, который уже создавал и масштабировал сложные системы. Технические решения принимаются с учётом того, что каждый час бумажной работы — это час, проведённый не на объекте. Задачи - Развивать AI-возможности продукта: определять, что AI может дать клиентам, и превращать новые возможности в надёжные, наблюдаемые продуктовые функции, работающие не только в демо. - Формировать техническую архитектуру вместе с другими Staff-инженерами: задавать свойства, которые должны соблюдаться во всех командах, и при этом позволять командам самостоятельно разрабатывать и выпускать продукты. - Развивать данные для AI-сценариев: превращать продуктовые и бизнес-данные в сигналы, инсайты и контекст, которые AI может надёжно использовать в клиентских сценариях. Это включает модели данных, семантику, разделение операционных данных и знаний. - Влиять на подход к AI: определять, как разрабатывать и оценивать клиентские AI-функции, а также как AI меняет саму разработку ПО — от инструментов и процессов до стандартов и практик в организации. Как устроена работа В компании есть инженерные принципы, но Staff-инженеров ожидают, что они будут их оспаривать и развивать. Приветствуются небольшие интегрированные изменения, наблюдаемые системы, которые быстро восстанавливаются, явные архитектурные границы и инженерные решения, зафиксированные в коде, а не многократно обсуждаемые. Инженеры владеют проблемами клиентов, а не тикетами. Автономия с самого начала: - Задавать техническое направление: развивать общую архитектуру и инженерные стандарты через RFC и ADR, а не ждать решений сверху. - Вести сложные инициативы от начала до конца: от discovery и технического дизайна до внедрения, мониторинга и постоянного улучшения. - Влиять на инвестиции Engineering: определять, какие технические возможности, архитектурные улучшения и инженерные практики стоят вложений. - Поднимать планку в командах: влиять на архитектуру, developer experience, AI-практики и качество кодовой базы за пределами своей команды. - Усиливать других инженеров: менторить через совместную работу, архитектурные рекомендации, код-ревью и обмен знаниями. Глубина погружения в код зависит от задачи: одни недели уходят на код, другие — на системный дизайн, технический discovery или менторинг. Важны технические результаты, а не количество коммитов. Требования - Опыт создания и эксплуатации реальных production-систем: проектирование, запуск и сопровождение сложных систем в масштабе — распределённые архитектуры, асинхронные или многошаговые процессы, event-driven сервисы, пайплайны данных или ETL. - Понимание надёжности и наблюдаемости, подтверждённое практикой. - 5+ лет опыта разработки ПО.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания dscout строит платформу для UX-исследований, которой доверяют бренды в сфере финансов (JP Morgan Chase, Intuit, Charles Schwab, PayPal), здравоохранения (Aya, Headspace), потребительских товаров (Keen, Verizon, Target, Northface) и технологий (Google, Amazon, Facebook, Meta, Spotify, AirBnB). Инструменты помогают командам понимать людей, стоящих за продуктами. AI является ключевой частью работы dscout. Качество функций напрямую зависит от конвейеров данных и инфраструктуры. AI Data Engineer находится на стыке ML-систем и инженерии данных, тесно сотрудничая с командами MLE и аналитической инженерии для создания конвейеров, моделей и систем оценки, обеспечивающих надежность AI-функций в продакшене. Обязанности: - Проектировать, создавать и поддерживать конвейеры данных, которые перемещают и трансформируют данные из приложения и сторонних источников в реляционные базы данных, сохраняя их надежность и модельность по мере роста объема и сложности - Сотрудничать с аналитической инженерией для создания моделей данных и отчетности, дающих исследователям и командам видимость эффективности их работы - Обеспечивать качество данных как приоритет первого класса на этапах загрузки, моделирования и отчетности. Выявлять и устранять проблемы до того, как они достигнут модели, дашборда или пользователя - Создавать и запускать продакшен-системы AI: инфраструктуру данных и сервисы, на которых работают ML-функции - Проектировать и поддерживать системы оценки готовности AI-функций к запуску и их устойчивости: eval-харнессы, тестовые наборы данных и мониторинг продакшена, реализованные как программное обеспечение, а не разовые анализы - Задавать стандарт выполнения работы с данными: писать ясно, делиться контекстом заранее и ускорять работу окружающих Требования: - 5+ лет опыта в инженерии данных со значимым опытом работы с ML-системами в продакшене - Глубокий опыт инженерии данных: самостоятельное создание и поддержка конвейеров, перемещающих данные из источников приложений в хранилище в масштабе, понимание того, что ломается, когда и почему - Сильные навыки Python и уверенное владение стеком данных (используются Snowflake и Postgres) - Опыт работы с инструментами оркестрации, такими как Airflow, Dagster или аналогичными - Опыт работы с облачными средами, такими как GCP или AWS - Подтвержденный опыт тесного сотрудничества с аналитическими инженерами или аналитиками данных для создания надежных, хорошо документированных моделей данных - Практический опыт запуска AI или ML систем, на которые полагались реальные пользователи в продакшене, и ответственность за их работу после запуска - Собственная точка зрения на оценку: отношение к eval как к создаваемому продукту, а не как к отчету - Высокая степень самостоятельности: способность довести неоднозначную задачу до рабочего результата без полностью проработанного тикета - Свободное владение полным жизненным циклом данных: от функций, ориентированных на продакшен, до внутренней аналитики, управляющей решениями - Уверенность в работе с AI-инструментами кодирования (Cursor, Claude Code, Copilot или аналогичными) как реальной частью рабочего процесса Желательно: - Опыт работы с dbt или аналогичными фреймворками моделирования данных - Знакомство с инструментами оценки и наблюдаемости LLM - Опыт работы с MCP-инструментарием или агентными конвейерами данных О компании: dscout — команда увлеченных, эмпатичных и любознательных профессионалов. Признанный лидер в Forrester Wave, компания находится на переднем крае технологий исследований опыта. Ценятся обучение, обмен знаниями и создание нового. Компания стремится к разнообразию и инклюзивности команды. Условия: - Конкурентоспособный компенсационный пакет со встроенным бонусом и программой акций - Прогрессивный пакет льгот (для сотрудника и иждивенцев) для поддержки баланса работы и жизни, включая гибкий отпуск, 15 оплачиваемых дней

Формат

Офис

Страна

Канада, Мексика, США

Город

Не указан

Компания Fleetio — разработчик программной платформы для управления автопарками. В марте 2025 года компания привлекла $450 млн в рамках раунда Series D. Fleetio является сооснователем Rails Foundation. Fleetio ищет директора для руководства Leverage Engineering Pod — подразделения в составе инженерного отдела, чья миссия — умножение производительности всего Product & Engineering. Директор отвечает за стратегию и исполнение подразделения через три команды: - Foundations Engineering — создает общие фреймворки и сервисы, на которых строят продуктовые команды. - Builder Experience — модернизирует жизненный цикл разработки продуктов, добиваясь качественных изменений в скорости поставки ПО, с фокусом на AI-ассистированную и агентную разработку. - Solutions Engineering — новая команда, ускоряющая выполнение дорожных карт для удержания ключевых клиентов и расширяющая возможности через проверенных агентских партнеров. Основные клиенты — внутренние: продуктовые и платформенные подразделения, чью скорость и качество должны повышать команды. Директор задает стратегию измерения эффективности подразделения: ритм, ожидания и доказательства того, что команды ускоряют работу остальных. Роль включает коммерческую составляющую: через Solutions Engineering директор выбирает и управляет агентскими партнерами, контролирует объемы работ и обеспечивает чистую передачу контрактного кода в долгосрочное владение. Директор подчиняется напрямую вице-президенту по инженерии и входит в старшую руководящую команду Product & Engineering. В зоне ответственности — видение, дорожная карта и инвестиционный кейс подразделения, включая продуктовое мышление и инженерное лидерство: выявление потребностей внутренних клиентов, приоритизация портфеля из трех разных команд и обоснование инвестиций. Кто нужен: - Инженерный лидер, получающий удовлетворение от ускорения двадцати команд, а не от поставки фичи одной команды. - Опыт управления платформенной, фундаментальной или developer-productivity организацией, знание ее типичных проблем: башня из слоновой кости, которую никто не принимает; свалка нерешенных задач; команда, оптимизирующая новизну вместо внедрения. - Высокая планка через данные и суждения, а не через процессы. - Личное владение AI-ассистированной разработкой и обоснованная позиция по агентной разработке. - Уверенность в коммерческих вопросах: выбор партнеров, структурирование объемов работ, удержание внешних команд на внутреннем стандарте. Ожидаемые результаты: - Владение стратегией и результатами портфеля: общие фреймворки, инструменты разработчика, партнерская поставка; определение стандартов для каждой команды. - Измеримое ускорение остального Product & Engineering: внедрение общих фреймворков, устранение дублирования усилий, доказательство эффекта умножения данными. - Запуск Solutions Engineering: ускорение дорожных карт для ключевых клиентов, создание пула агентств, контроль контрактов и объемов работ с коммерческими командами, протокол передачи контрактной работы в поддерживаемый продукт. - Модернизация жизненного цикла разработки: переход от AI-ассистированной к агентной разработке сначала в своих командах, затем как модель для остальной инженерии. - Дисциплинированный прием задач: защита мандата подразделения от превращения в свалку бесхозной работы. - Найм, развитие и удержание инженерных менеджеров и старших индивидуальных специалистов; управление производительностью, преемственностью и вовлеченностью. - Партнерство с VP of Engineering и CTO по видению, с платформенной командой — на стыке инфраструктуры и прикладных фреймворков, с командой дизайн-системы — по фронтенд-фундаменту. - Владение бюджетом подразделения: инструменты и расходы на агентства, ответственность за купленную пропускную способность. Требования: - Более 3 лет руководства инженерными командами.

Формат

Офис

Страна

США, Европа

Город

Не указан

OpenSea создает шлюз в ончейн-экономику — мир сообществ, активов и творческого самовыражения, возможный только при нативном цифровом владении. Продукты компании поддерживают миллионы пользователей и помогли сформировать существующие ончейн-рынки. Цель — собрать самую эффективную и наиболее AI-нативную команду в крипто и за его пределами. Небольшая команда, разбитая на еще меньшие группы с высокой степенью ответственности, может достигать огромных результатов с правильными людьми, инструментами и инвестициями в AI. Компания ищет высококвалифицированного, любознательного и самостоятельного Staff-инженера платформы, который поможет создать технические основы, обеспечивающие работу OpenSea. В этой роли предстоит проектировать и развивать платформу, сервисы и инфраструктуру, позволяющие инженерным командам быстро, надежно и в масштабе создавать, развертывать и эксплуатировать продукты. Также нужно тесно сотрудничать с продуктовыми инженерами для улучшения опыта разработчиков, производительности систем и операционного совершенства, а также помогать развивать AI-интегрированные рабочие процессы, инженерные системы и технические основы. Обязанности - Проектировать, создавать и развивать платформенные сервисы, инфраструктуру и внутренние инструменты, обеспечивающие работу продуктов OpenSea. - Владеть сложными техническими системами от определения до реализации, балансируя масштабируемость, надежность, поддерживаемость и опыт разработчика. - Внедрять лучшие практики наблюдаемости, мониторинга и алертинга во всех системах OpenSea. - Поддерживать и улучшать AI-навыки и инструменты, делая системы более доступными, интроспективными и простыми для внесения вклада. - Ускорять и расширять покрытие CI для повышения корректности и проверяемости AI. - Тесно сотрудничать с продуктовыми командами для ускорения сборки и развертывания критически важных продуктов. - Создавать и поставлять высококачественное надежное программное обеспечение с использованием AI, современных инструментов разработки и инженерного подхода. Требования - Более 7 лет опыта разработки программного обеспечения в создании крупномасштабных бэкенд- или платформенных систем. - Свободное владение JVM-языками, такими как Kotlin или Java. - Опыт проектирования и эксплуатации распределенных систем, бэкенд-сервисов и современной облачной инфраструктуры. - Глубокое понимание принципов платформенной инженерии, инструментов разработчика, CI/CD, наблюдаемости и операционных практик. - Подтвержденная способность владеть сложными неоднозначными техническими задачами и предлагать продуманные масштабируемые решения. - Готовность принимать самостоятельные технические решения, балансируя надежность, масштабируемость, производительность и долгосрочную поддерживаемость. - Опыт использования AI-инструментов и рабочих процессов для повышения качества, эффективности и результативности инженерной работы. - Интерес к Web3, цифровому владению, AI и другим новым технологиям. Условия Базовая зарплата для этой полной занятости, охватывающей несколько внутренних уровней в зависимости от квалификации, составляет от $190 000 до $345 000 USD для кандидатов в США и от $161 500 до $293 250 USD для кандидатов в Европейском союзе, плюс бенефиты и опционы. Компенсация для кандидатов за пределами США и ЕС будет варьироваться в зависимости от локальных рыночных условий. Бенефиты: - Медицинская страховка: 100% покрытие стоматологии, зрения и медицины для сотрудников и 90% для иждивенцев. - Гибкий график отпусков: сотрудники могут брать столько времени для отдыха, сколько им нужно, если это не мешает достижению целей и эффективности команды. - Декретный отпуск: 16 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребенком и до 8 дополнительных недель для родившего родителя. - Психическое здоровье: доступ к Spring Health, 8 сессий терапии и 8 сессий коучинга в год. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - Пенсионный план Fidelity 401K. - Возмещение расходов на интернет и мобильную связь. - Возмещение расходов на закуски или ежемесячная доставка снеков. - Корпоративные и командные выезды для совместной работы и общения. - Расходы на совместную работу и встречи для членов команды. - MacBook Pro и стипендия на удаленную работу для комфортного оборудования. - Еженедельный кредит $50 на Uber Eats.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Figma ищет Content Support Engineer, который будет отвечать за системы знаний, стратегию и инфраструктуру, обеспечивающие работу команды поддержки в масштабе. Роль предполагает проектирование архитектуры хранения знаний, создание и оптимизацию автоматизированных процессов для поддержания их актуальности, а также обеспечение доступа к нужной информации для людей и ИИ-систем. Это полная занятость, работа из офисов компании в США или удаленно из США. Обязанности: - Проектировать, создавать и развивать ИИ-ориентированные системы контента, включая автоматизированные процессы и проверки качества для поддержания актуальности базы знаний, а также механизмы контроля со стороны человека. - Управлять информационной архитектурой внутренней базы знаний, определяя структуру и организацию контента для использования людьми и ИИ. - Разрабатывать и реализовывать контент-стратегию для команды поддержки продукта, включая видение, метрики эффективности и регулярную отчетность о влиянии на клиентов (CSAT, разрешение обращений с первого контакта). - Устанавливать стандарты управления контентом: руководства по стилю, шаблоны, структуры документации. - Оптимизировать взаимодействие инструментов контента и ИИ-агентов, обеспечивая их работу как единой системы с оценкой эффективности и механизмами улучшения. Требования: - Опыт от 5 лет в создании и поддержке программ знаний или контента в масштабе в среде поддержки технического SaaS-продукта, владение инструментами Notion, Zendesk, Decagon. - Продвинутое использование ИИ-инструментов как ключевой части контент-процессов, практический опыт применения ИИ для измеримых результатов (автоматизация создания, публикации и проверки качества). - Опыт интеграции систем через API, webhooks, MCP или другие методы. - Опыт построения стратегии управления контентом или знаниями, включая управление, информационную архитектуру и оценку влияния. - Развитые письменные коммуникативные навыки, умение превращать сложные темы в понятный контент для людей и ИИ-систем. Компания предлагает акции, конкурентный пакет льгот: медицинскую, стоматологическую и офтальмологическую страховку, пенсионные отчисления, отпуск по уходу за ребенком и поддержку планирования семьи, программы ментального здоровья, оплачиваемый отпуск, больничные, праздничные дни, гибкий оплачиваемый отпуск для освобожденных сотрудников, дни восстановления, компенсацию расходов на мобильную связь и домашний интернет, счета на расходы на образ жизни. Для большинства ролей в продажах предусмотрен переменный компенсационный план, для остальных — ежегодный бонус. Уровень должности и фактическая компенсация определяются по итогам собеседований, с учетом квалификации, рыночного спроса и локации.