Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Бразилия, Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Luxury Presence — AI-платформа роста для сферы недвижимости. Компания серии C с годовой выручкой $100 млн, поддерживается Bessemer Venture Partners. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% топ-100 агентов WSJ Real Trends в США, используют платформу. Ищем Senior DevOps-инженера для создания AI-нативной self-service инфраструктурной платформы, на которой компания поставляет программное обеспечение. Платформа позволяет каждому разработчику, человеку или агенту, проверять изменения за минуты, быстро понимать причины сбоев и уверенно выпускать релизы. Вы присоединитесь к небольшой команде инфраструктуры с высокой отдачей, задача которой — умножить возможности каждого инженера и агента через автоматизацию, self-service и встроенные защитные механизмы. Цель — платформа, где self-service является нормой, а ручное вмешательство — исключением. Задачи: - Строить и эксплуатировать self-service инфраструктурную платформу, делая правильное действие простым, а безопасное — стандартным. - Создавать golden paths для инженеров и агентов: в рамках технического направления, заданного Staff-инженерами, строить и эксплуатировать слои, на которые они опираются (единый CI/CD-конвейер, GitOps-доставка на ArgoCD, каталог IaC-модулей, шаблоны для новых сервисов), владея конкретными компонентами от начала до конца. Цель — чтобы инженеры и агенты могли предоставлять инфраструктуру и выпускать изменения в рамках guardrails без ручного написания Terraform/Kustomize и ожидания тикетов. - Сделать агентов полноценными разработчиками: обобщить паттерн изоляции агентов в переиспользуемые примитивы платформы — sandboxed runtime, workload identity, audit trails, approval gates. Каждое действие агента должно работать на тех же рельсах идентичности, аудита, владения, распределения затрат и согласования, что и действия человека. - Строить и эксплуатировать платформу валидации и quality gates: предоставлять рельсы для проверки изменений перед продакшеном — эфемерные PR-окружения с автоудалением, а также gates безопасности, производительности и нагрузочного тестирования. Внедрять новые gates по мере роста покрытия, поддерживать их скорость и низкий уровень ложных срабатываний, переводить сервисы на эти gates. Делать результаты gates и тестов машиночитаемыми и вызываемыми вне PR-процесса, чтобы агенты и люди могли напрямую реагировать на сбои. - Отвечать за надежность и наблюдаемость создаваемого: создавать дашборды и операционные контроли, делающие поверхности, за которые вы отвечаете, наблюдаемыми и улучшаемыми по мере роста пропускной способности: pass rates gates, тренды approval-rate и self-service ratio, типичные сценарии отказов, распределение затрат, метрики DORA. Нести on-call для этих поверхностей, вести инциденты от обнаружения до разбора, превращая повторяющуюся рутину в автоматизацию и runbooks, которые используют другие инженеры. Требования: - Опыт уровня Senior в SRE, DevOps или Platform Engineering: построение и эксплуатация продакшен-инфраструктуры в масштабе, владение значимым направлением работы от начала до конца с ограниченным контролем. - Активное и осознанное использование AI-инструментов разработки (Claude Code, Codex и т.п.) в собственном инфраструктурном процессе: изменения Terraform, отладка Kubernetes, автоматизация, операционные расследования. Наличие собственной позиции о том, где эти инструменты полезны, а где нет. - Глубокий опыт с Kubernetes (EKS) и AWS (IAM, VPC, ECR, SSM/Secrets Manager, S3, SQS, Lambda, RDS/Aurora). - Сильный опыт с IaC (Terraform) и GitOps, включая PR-управляемые apply-процессы (Atlantis или аналоги) и ArgoCD. - Глубокие знания CI/CD (GitHub Actions): кэширование/параллелизм, управление артефактами, надежность тестов, наблюдаемость конвейеров. - Полный опыт владения инцидентами: on-call для созданных систем, ведение инцидентов от обнаружения до разбора. - Отличные кросс-командные коммуникации: умение переводить ограничения платформы в удобные для разработчиков решения и документацию. Будет плюсом: - Опыт с identity, access и policy-as-code: workload/service identity (SPIFFE/SPIRE, OIDC), короткоживущие credentials, управление секретами (Vault), enforcement политик. - Опыт построения self-service платформ для разработчиков, эфемерных окружений, CLI, инструментов шаблонизации или внутренних порталов разработчика (Backstage или кастомные). Отношение к инфраструктуре как к продукту. - Осознанность в затратах: построение распределения затрат, бюджетов или rightsizing в платформе. Технологический стек: - Инфраструктура: AWS, EKS, Terraform (с Atlantis), Vault, Docker, OPA (Open Policy Agent). - CI/CD: GitHub Actions, ArgoCD + Kustomize (GitOps). - Обмен сообщениями: Kafka (Confluent Cloud). - Наблюдаемость: Datadog, OpenTelemetry. - Языки и приложения: Node.js/TypeScript микросервисы, Python, React фронтенды.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании MaintainX — ведущая AI-платформа для обслуживания и управления активами, обслуживающая более 14 000 клиентов, включая Duracell, Shell, Cintas и Brenntag. Компания привлекла $150 млн в рамках раунда Series D под руководством Bessemer Venture Partners и Bain Capital Ventures, доведя общий объём финансирования до $254 млн. MaintainX вошла в рейтинг Forbes 2025 Cloud 100 — список 100 крупнейших частных облачных компаний мира. Компания быстро растёт и нанимает соответствующих специалистов. О роли В качестве Senior SDET в команде Quality Platform вы будете создавать общую тестовую инфраструктуру, фреймворки и инструменты с использованием ИИ, на которые полагается каждая инженерная команда MaintainX для быстрой и уверенной поставки. Вместо владения тестированием одной продуктовой области вы создадите платформу, developer experience и автоматизацию, которые сделают высококачественное ПО стандартом для всей организации. Вы будете тесно сотрудничать с продуктовыми инженерными командами, Quality Advocates и SRE для повышения продуктивности разработчиков, увеличения уверенности в релизах и формирования будущего ИИ-тестирования в MaintainX. Что вы будете делать - Создавать и развивать общую платформу качества MaintainX, фреймворки автоматизации тестирования и инструменты для разработчиков. - Проектировать и разрабатывать инфраструктуру для создания тестов с помощью ИИ, которая значительно сокращает время создания тестов, сохраняя высокое качество. - Владеть стандартами интеграции CI и повышать надёжность сборок во всех инженерных командах. - Проектировать тестовые стенды (test harnesses) для продуктовых возможностей на базе ИИ, включая проверки работоспособности, плавную деградацию, мониторинг квот и состязательное тестирование. - Выявлять и устранять системный тестовый долг и флаки-тесты до того, как они повлияют на инженерные команды. - Создавать общие утилиты и фреймворки для тестирования, применяемые во всей инженерной организации. - Сотрудничать с Quality Advocates, продуктовыми инженерными командами и SRE для постоянного улучшения стратегии тестирования и надёжности платформы. - Оценивать новые ИИ-инструменты для тестирования и внедрять их там, где они создают измеримый инженерный эффект. Требования - Практический опыт создания и поддержки production-grade фреймворков автоматизации тестирования с использованием Playwright, Selenium или аналогичных технологий. - Сильные основы программной инженерии с опытом написания, отладки и поддержки production-кода приложений. - Опыт интеграции автоматизированного тестирования в CI/CD пайплайны и диагностики флаки- или падающих тестовых наборов. - Опыт создания или поддержки общих инструментов для разработчиков, тестовой инфраструктуры или инженерных платформ. - Опыт использования ИИ-инструментов разработки, таких как Claude Code, GitHub Copilot, Cursor или аналогичных, для ускорения инженерных процессов с применением здравого инженерного суждения. - Уверенное владение системами от начала до конца: от архитектуры и реализации до поддержки в production. - Опыт наставничества инженеров и повышения инженерного качества в командах. - Требуется экспертный уровень английского языка (устного и письменного), так как специалисту нужно будет руководить инженерными менеджерами платформы в нескольких командах, представлять технические приоритеты исполнительным стейкхолдерам и ежедневно согласовывать действия с инженерными лидерами за пределами Квебека. Будет плюсом - Опыт создания тестовых стендов для функций на базе ИИ, включая проверки работоспособности, circuit-breakers, состязательное тестирование или тестирование устойчивости. - Опыт создания или поддержки автономных или агентных ИИ-систем. - Опыт оценки ИИ-инструментов для разработчиков и их интеграции в инженерные процессы. - Опыт встраивания наблюдаемости и метрик качества в платформы тестирования. - Опыт работы с крупномасштабными платформами разработчиков, поддерживающими несколько инженерных команд. Условия - Конкурентная зарплата и значительные опционы на акции. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Программа 401(k) / RRSP. - Отпуск по потребности. - Культура работы: - Вы будете работать с коллегами по всему миру, которые отражают ценности MaintainX: умные скромные оптимисты. - Мы верим в меритократию, где идеи и усилия публично отмечаются. Наша миссия — предоставить единую платформу для команд технического обслуживания, ремонта и эксплуатации, чтобы поддерживать работу физического мира. Мы считаем, что главный актив любой организации — люди. Поэтому мы создали интуитивно понятное мобильное решение для повышения продуктивности и сотрудничества в командах и подразделениях. MaintainX стремится создавать разнообразную среду. Все подходящие кандидаты будут рассматриваться независимо от расы, цвета кожи, религии, пола, гендерной идентичности или самовыражения, сексуальной ориентации, национального происхождения, генетики, инвалидности, возраста или статуса ветерана.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Motion Designer / AI Creator — iGaming Мы производим рекламные видео-креативы для GameDev и активно растём в iGaming. Ищем человека, который умеет находить работающие креативы у конкурентов и быстро делать свои версии через ИИ-инструменты. Задачи - Мониторить spy-сервисы (Meta Ads Library, TikTok Creative Center и др.) — искать топовые связки в гембле - Воспроизводить и итерировать их через AI-видео генераторы (Seedance, Kling, Runway, Luma и др.) - Минимальная финальная сборка в After Effects / CapCut / Premiere - Адаптировать под разные гео Требования - Опыт работы с AI-видео инструментами — Seedance, Kling AI, Runway, Luma Dream Machine - Понимание iGaming-креативов: слоты, казино, ставки - Умение быстро итерировать без потери качества - Портфолио с примерами (iGaming + AI — обязательно) Будет плюсом - ComfyUI / Stable Diffusion - ElevenLabs, HeyGen для озвучки и дипфейков - Опыт работы со spy-сервисами Тестовое задание обязательно.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Product Manager Prequel Компания Prequel Домен: AI, SMM Уровень: Senior Формат: Удаленка, мир В Prequel открыта вакансия на позицию Product Manager для развития gen-ai продукта. Требуется кандидат с опытом работы с подписочными приложениями и поиском product-market fit. Фокус на retention, юнит-экономику генераций и A/B тесты. Большим плюсом будет использование AI-инструментов для быстрого прототипирования. Так как все продукты связаны с фото и видео обработкой, необходим развитый визуальный вкус и интерес к рынку social media. Также рассматриваются кандидаты на позицию Growth, если опыт связан с монетизацией и онбордингами.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior / Senior

ML-разработчик (middle / senior) О компании Компания работает в сфере IT и специализируется на внедрении корпоративных систем электронного документооборота. Основу компании составляет группа экспертов, которая в течение последних 15 лет представляла на российском рынке интересы компаний EMC Corporation (США), DELL (США) и OpenText Corporation (Канада) — мировых лидеров в отрасли ECM / EIM. Кандидатам предоставляется возможность стать частью команды профессионалов, участвовать в проектах по разработке и внедрению информационных систем, освоить современную профессию и получать достойный доход. Роль Ищем ML-разработчика для усиления команды, в составе которой присутствуют Senior Java-разработчик и Junior ML-инженер. Команда занимается внедрением ИИ в систему технического документооборота. Обязанности - Внедрение и эксплуатация ML в продакшн (MLOps & Deployment). - Деплой: интеграция обученной модели в рабочий код и обеспечение реального времени прогнозов через API. - Создание API для взаимодействия модели с остальными компонентами системы. - Оптимизация инференса (квантование, prune) и снижение потребления памяти. - Мониторинг производительности и поддержка моделей в боевых условиях; настройка алертов и автоматическое дообучение. - Дообучение: автоматизация процессов обновления модели на новых данных (CI / CD для ML). Требования - Высшее техническое образование. - Реальный опыт внедрения ИИ в продуктивные решения (не только прототипы чат-ботов). - Опыт работы с RAG. - Опыт использования в решениях сверточных нейросетей, LLM, VLM. Опыт обучения ML-моделей. - Архитектурное мышление: проектирование гибридных систем (ML + детерминированные правила). - Широкий кругозор в ML: понимание различий между ML, ИИ и LLM. - Понимание принципов оценки работы ML-компонентов. Опыт разработки требований к датасетам. - Опыт системной отладки и дебаггинга пайплайнов: анализ причин низкого качества, локализация слабых мест. - Опыт проектирования распределённых систем: разделение ответственности между сервисами, проектирование контрактов. Опыт работы с продуктовой командой и интеграции ИИ-решений. - Гибкость и устойчивость к неопределенности, умение отказаться от неработающего подхода. - Английский язык уровня Intermediate (для чтения технической литературы). - Стремление к профессиональному росту. - Способность работать под минимальным контролем при выполнении поставленных задач. Условия - Работа удаленно.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности Развитие трех направлений: Афиша (сайт по подбору развлечений), Афиша Daily и Афиша Рестораны. Требования - Опыт от 3+ лет в продуктовом менеджменте; - опыт управления несколькими продуктами или крупным продуктовым направлением; - опыт работы в продуктовой IT-компании с высокой пользовательской аудиторией; - успешные кейсы роста ключевых продуктовых метрик; - опыт формирования продуктовой стратегии; - сильные аналитические навыки и умение самостоятельно работать с данными; - опыт проведения A/B-тестов и проверки продуктовых гипотез; - понимание экономики цифровых продуктов и влияния продуктовых решений на бизнес. Будет преимуществом - Опыт работы с маркетплейсами, медиасервисами, развлекательными сервисами, e-commerce или travel; - опыт работы с рекомендательными системами, персонализацией; - опыт запуска новых продуктов с нуля; - понимание ML-driven продуктов и применения AI в пользовательском опыте. Условия - Компания Rambler; - домен FunTech; - уровень Lead; - формат: офис в Москве.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python-разработчик в AI-продукт Удаленный формат, full time, 100 000 – 120 000 (на руки). Разрабатываем AI-систему автоматизации пользовательских действий и коммуникаций во внешних сервисах. Ищем разработчика для создания первой рабочей версии продукта. Задачи - Разработка backend на Python - Создание устойчивой браузерной автоматизации - Работа с пользовательскими сессиями, очередями и расписаниями - Интеграция LLM и vision-моделей - Реализация памяти, контекста и инструментов AI-агента - Настройка логирования, мониторинга и восстановления после ошибок - Защита пользовательских данных и секретов - Участие в оценке архитектуры, сроков и технических рисков Основные требования - Уверенное знание Python и asyncio - Опыт разработки production-систем, а не только отдельных скриптов - Опыт работы с Playwright или аналогами - Умение создавать автоматизацию для меняющегося и нестабильного интерфейса - Опыт реализации повторных попыток, переавторизации и восстановления после сбоев - Понимание идемпотентности действий - Опыт с долгоживущими фоновыми процессами, очередями, расписаниями и квотами - Опыт разработки LLM-приложений: агентные циклы, function calling, память и контекст диалога - Опыт работы с vision-моделями и контроля стоимости инференса - Понимание принципов шифрования, хранения секретов, разграничения доступа и аудита - Базовые навыки Docker, CI, логирования, метрик и алертов Будет преимуществом - Опыт работы с прокси-инфраструктурой и сетевой изоляцией клиентов - Опыт в антифрод-, платёжных или дейтинг-продуктах - Понимание того, как внешние площадки реагируют на нетипичную активность - Опыт продуктовой разработки в условиях нестабильного внешнего API или интерфейса - Умение самостоятельно декомпозировать задачи и предлагать проверяемые решения На первом этапе необходимо - Оценить реализуемость первой версии - Предложить архитектуру и последовательность разработки - Определить необходимые доступы, инфраструктуру и расходы - Собрать прототип для тестирования

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Дата-аналитик в Yandex Crowd Команда работает с крупнейшими технологичными продуктами экосистемы Яндекса — Алисой AI, Яндекс Путешествиями, Бизнесом, Яндекс ID, Браузером и другими сервисами. Ими каждый день пользуются миллионы людей. Главное направление работы команды — аналитические инструменты, которые повысят эффективность бизнеса. Задача — создать лучшую службу поддержки. Она должна быстро помогать пользователям, точно отвечать и сохранять высокое качество работы даже при больших нагрузках. Если вам нравится искать в данных ответы на сложные вопросы — например, как увеличить рост или эффективнее использовать ресурсы, — мы ждём вас. Задачи - Проектирование и улучшение бизнес-метрик. Разработка новых метрик для бизнеса клиентского сервиса по международным стандартам, обновление существующих метрик и карты их зависимостей, сохранение обратной совместимости при изменении методологии. - Разработка продуктов. Создание надёжных инструментов — дашбордов и средств моделирования, которые помогут быстрее принимать решения. Поиск инсайтов для оптимизации операционных процессов. Требования - Опыт работы от двух лет в роли Data Analyst / Product Analyst / Analyst в data-driven-продукте - Уверенное владение SQL и Python - Умение работать с большими объёмами логов и событийных данных - Понимание основ статистики и A/B-тестирования - Умение формулировать продуктовые гипотезы и оценивать их эффект Будет плюсом - Умение строить дашборды в DataLens, Superset, Tableau - Технический бэкграунд в оптимизации: уверенное сочетание SQL и Python для минимизации времени пересчёта сложных нелинейных метрик - Хорошее взаимодействие в кросс-функциональных командах Условия Яндекс — это комьюнити. Есть спортивные клубы, книжный клуб, киберспортивное сообщество. Это не все бонусы — полный список доступен на сайте.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Руководитель группы по росту социальных сетей (UGS/AI content заводы) Строим контент-заводы нового поколения: нужен продюсер-экспериментатор, который умеет создавать виральный контент, внедрять AI и выстраивать масштабируемый продакшн. Что нужно делать и сделать - Строить контент-завод: процессы, команду, подрядчиков и систему производства; - Запускать Reels, Shorts, TikTok, VK Клипы; - Развивать экосистему Telegram, VK и YouTube; - Анализировать алгоритмы, тестировать гипотезы и масштабировать успешные форматы; - Превращать сложные темы - спорт, ставки, аналитику - в массовый вирусный контент; - Внедрять AI на всех этапах - от генерации идей и сценариев до монтажа и озвучки. Пожелания к кандидату - Самостоятельно создавать Reels и понимать механику сценария и монтажа; - Уверенно использовать AI для сценариев, идей и анализа данных; - Иметь собственные кейсы с вирусными видео; - Управлять командой и продакшном; - Быть готовым на старте самостоятельно включаться в производство; - Понимать механику роста контента и алгоритмы социальных платформ. Что предлагаем - Гибридный формат, Москва, 2–3 дня в офисе; - Белая зарплата и официальное трудоустройство по ТК РФ; - ДМС со стоматологией и психологом; - Офис в центре Москвы; - Возможность построить контентную систему нового поколения.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Область и стек: QA Должность: Middle+ QA Engineer (Manual + Auto Java) Компания: Меташаркс Зарплатная вилка: от 180 000 рублей на руки Формат работы: Удаленка Страна работы: РФ/РБ Задачи - Ручное тестирование (front 30% / back 70%) + автотесты на Java 21 - Анализ требований, тест-дизайн, работа с TMS (Allure TestOps) - Работа с БД (Oracle / Postgres), SQL, PL/SQL - Настройка CI/CD пайплайнов (GitLab CI) - Ведение тестовой документации и взаимодействие с командой Ключевые требования - Опыт в тестировании ПО 3–5 лет - Практическая автоматизация на Java 21 в связке с JUnit 5, RestAssured, Selenide, JDBC - Уверенный SQL, знание SOAP / REST API - Понимание пирамиды тестирования, тест-дизайна, локализации дефектов - Использование AI для повышения эффективности (кейсы, автотесты, отчёты) Будет плюсом: опыт с ELK / Grafana, настройка заглушек, Spring Framework.

Формат

Удалённо

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior ML Engineer (AI Research) Компания: Nebius Уровень: senior, staff Локация: Европа Формат: Удаленная работа Описание: Присоединяйтесь к Nebius AI R&D для прикладных исследований в области агентных систем: управляемый поиск и обучение с подкреплением для агентов, RL для моделей рассуждений, сбор задач веб-масштаба для обучения агентов, эффективная дистилляция моделей. Вы будете проводить эксперименты по обучению больших языковых моделей на траекториях взаимодействия и превращать результаты в решения, которые применяют продуктовые команды.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

DevOps-инженер Компания: ApexPlay Сфера: AI Занятость: Full-time Формат: удалённо Зарплата: 2 500–5 000 USDT ApexPlay ищет DevOps-инженера для развития инфраструктуры, поддержки Production и мониторинга систем. Чем предстоит заниматься - развивать и поддерживать инфраструктуру; - сопровождать Production-окружения; - работать с переменными окружения и Ansible-плейбуками; - управлять сборками и релизами приложений; - работать с GitHub Actions; - настраивать и развивать мониторинг и алертинг; - реагировать на инциденты и вести их от обнаружения до закрытия; - улучшать покрытие мониторинга; - искать причины проблем и предлагать решения для предотвращения повторных инцидентов; - публично информировать команду о проблемах и статусе их устранения. Требования - опыт работы с Ansible; - опыт с Docker / Docker Swarm; - опыт настройки мониторинга и алертинга; - понимание процесса управления инцидентами; - проактивность и самостоятельность; - готовность работать в быстром стартап-темпе; - умение эффективно коммуницировать во время инцидентов; - способность быстро разбираться в новых технологиях. Будет плюсом - Grafana; - VictoriaMetrics / VictoriaLogs; - Sentry; - Patroni; - Cloudflare; - GitHub Actions; - опыт работы в стартапах, финтехе, мессенджерах или социальных сетях. Условия - удалённая работа; - полная занятость; - зарплата 2 500–5 000 USDT; - работа в AI-компании с высокой скоростью принятия решений.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Обязанности - Создание 4 коротких видео в день (~120 в месяц) - Адаптация 2 исходных роликов под 2 разных аккаунта - Работа с AI для создания реалистичного контента - Отслеживание охватов и помощь в развитии аккаунтов моделей - Создание динамичных роликов длительностью до 30 секунд Оплата - $3 за готовое видео — около $360 в месяц при объёме 120 роликов - Все необходимые AI-сервисы оплачивает команда - Бонус: +$3 за каждого подписчика, пришедшего в закрытый канал с аккаунта, который вы развиваете. Дополнительный доход может значительно вырасти вместе с аккаунтами Требования - Опыт создания реалистичных AI-видео - Понимание форматов Reels / TikTok / Shorts - Чувство динамики и умение цеплять зрителя с первых секунд - Стабильность и готовность работать с ежедневным объёмом - Интерес к долгосрочному развитию аккаунтов Дополнительно В отклике необходимо прислать портфолио AI-видео / Reels / Shorts и указать, с какими AI-сервисами вы работали.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

General Mills ищет Senior Machine Learning Engineer для проектирования, разработки, развертывания и поддержки масштабируемых решений в области ИИ и машинного обучения, приносящих реальную бизнес-ценность. Роль предполагает перевод решений машинного обучения от концепции до продакшена, улучшая надежность, автоматизацию, наблюдаемость и операционное совершенство на протяжении всего жизненного цикла ИИ. Роль находится в рамках общей модели команды, где специалисты распределяются на наиболее приоритетные задачи из растущего портфеля ИИ-инициатив. Позиция намеренно широкая: возможна работа как с традиционными решениями машинного обучения, так и с фундаментальными платформенными и бэкенд-возможностями, а также с новыми агентными и генеративными ИИ-сценариями в зависимости от потребностей команды и сильных сторон кандидата. Компания ищет прежде всего сильного технического инженера с дисциплиной в разработке ПО, уверенными навыками Python и гибкостью для работы в развивающихся областях ИИ. Обязанности - Проектирование, разработка, развертывание и поддержка систем машинного обучения и ИИ в GCP для решения сложных бизнес-задач, улучшения операций и создания новой ценности. - Перевод концепций машинного обучения в практичные, масштабируемые продакшен-решения с фокусом на надежность, поддерживаемость и качество. - Взаимодействие с командами для понимания постановки задач, потребностей в данных и подходов к решению для широкого круга бизнес- и технических сценариев. - Подготовка данных, разработка признаков, разработка и оценка моделей, помощь в операционализации решений в продакшен-средах. - Создание и автоматизация ML-пайплайнов, включая оркестрацию, мониторинг, логирование, диагностику и оповещение о сбоях, дрейфе, деградации и проблемах с вышестоящими данными. - Поддержка развертывания моделей, практик MLOps, управления облачными ресурсами и процессов контроля изменений. - Исследование, оценка и операционализация новых инструментов, фреймворков, платформ и процессов, помогающих масштабировать ИИ-решения, включая новые агентные и генеративные возможности ИИ. - Принятие ответственности за производственные инциденты, проведение анализа первопричин и внесение улучшений для снижения повторяющихся инцидентов. - Создание и улучшение документации, стандартов и процессов обеспечения качества для систем и пайплайнов машинного обучения. - Помощь в создании, поддержке и сопровождении продакшен- и нижних сред, включая разработку, QA и стейджинг. - Вклад в практики облачной безопасности и соответствия требованиям. - Наставничество других сотрудников и повышение инженерных и ML-практик команды. Минимальные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии, статистики, математики, науки о данных или другой количественной области. - 3+ года профессионального опыта в роли инженера ПО, интеграционного инженера, ML-инженера, AI-инженера или дата-сайентиста. - 3+ года профессионального опыта работы с крупной облачной платформой, такой как GCP, Azure, Snowflake или Databricks. - Уверенные навыки разработки на Python. - Опыт создания, развертывания или поддержки продакшен-решений машинного обучения или ИИ. - Знакомство с CI/CD, TDD и связанными инженерными инструментами и практиками. - Опыт работы с фреймворками оркестрации, такими как Prefect или Airflow. - Опыт работы в средах гибкой разработки ПО, таких как Kanban или Scrum. - Опыт работы с системами контроля версий и командной разработкой с использованием таких инструментов, как Git или TFS. - Сильные навыки устного и письменного общения, способность эффективно работать как с техническими, так и с нетехническими партнерами. - Увлеченность изучением новых технологий, решением сложных задач и работой с инженерным мышлением, основанным на данных. Предпочтительные требования - 5+ лет профессионального опыта в роли инженера ПО, интеграционного инженера, ML-инженера, AI-инженера или дата-сайентиста. - Сильный бэкграунд в разработке ПО, в идеале включающий несколько лет практического инженерного опыта до или параллельно с работой в машинном обучении. - Опыт работы в среде GCP, включая Vertex AI. - Опыт создания и поддержки API и эндпоинтов, в идеале в GCP. - Опыт создания, поддержки и сопровождения традиционных пайплайнов машинного обучения в облачной среде. - Бэкграунд в методах статистического моделирования, таких как регрессия, ARIMA, Random Forest, оптимизация.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Удалённая работа для кандидатов в США. Обязанности - Проектирование, разработка и эксплуатация production AI-функций: RAG-пайплайны, рекомендации на основе LLM, диалоговые агенты или автоматизация рабочих процессов. - Создание общей AI-платформы: инфраструктура поиска, фреймворки оценки, мониторинг моделей, guardrails и наблюдаемость. - Написание LLM-приложений и интеграций с маркетинговыми платформами, BI-инструментами или пользовательскими продуктами. - Оценка моделей и функций с помощью eval-фреймворков; итерации по промптам, стратегиям поиска и выбору моделей на основе данных. - Ежедневное использование AI-инструментов разработки, таких как Claude, для задач, связанных и не связанных с AI. - Координация с командой персонализации для интеграции GenAI-функций с существующими ML-сигналами персонализации. - Документирование AI-дизайна, результатов оценки и операционных уроков в общей базе знаний. - Обеспечение наблюдаемости AI-систем: задержка, стоимость, ошибки; участие в on-call ротации и реагирование на инциденты в production. Требования - Опыт разработки с AI-инструментами (Claude, Copilot и т.п.) в ежедневной работе, а не просто ознакомление. - Понимание full-stack: готовность работать в разных частях стека; чистые специалисты по одному направлению не подходят. - Опыт владения функциями от спецификации до деплоя, наблюдаемости и on-call; инженеры отвечают за свой код, отдельной ops-команды нет. - Сильные знания принципов проектирования ПО, автоматизированного тестирования, код-ревью и CI/CD. - Полная автономность; умение вести технические решения и наставлять младших инженеров. - Владение Python; уверенная разработка и эксплуатация production LLM-приложений. - Практический опыт минимум в одной специализации: RAG и системы поиска, оценка LLM, фреймворки оценки LLM или автоматизация рабочих процессов на основе LLM. - Понимание промпт-инженерии, управления контекстным окном и компромиссов LLM. - Знакомство с базами данных, эмбеддинг-моделями или семантическим поиском. - Высокая точность и внимание к деталям. - Отличные организационные навыки и способность к многозадачности. - Опыт работы с MLOps-инструментами или пайплайнами деплоя моделей. - Вклад во внутренние инструменты разработки, золотые стандарты или улучшение SDLC-процессов. - Опыт работы с e-commerce платформами, каталогами продуктов или высоконагруженными потребительскими приложениями. - Опыт работы в глобальных распределённых командах. - Опыт документирования архитектурных решений, написания RFC или ведения инженерных вики. Условия - Медицинская, стоматологическая, страхование жизни и базовые программы для сотрудников и их семей (при соответствии критериям). - Участие в 401(k) плане. - Оплачиваемый отпуск и отгулы в соответствии с политикой компании. - Праздничные дни в течение календарного года. - Возможность получения рестриктных акций и ежегодных бонусов в зависимости от соответствия критериям и результатам работы. О компании Компания основана в 1996 году, штаб-квартира в Ирвайне, Калифорния, США. Численность сотрудников: 1001–5000. Компания имеет опыт H1B-спонсорства.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Локация Колумбус (Огайо), Чикаго (Иллинойс), Миннеаполис (Миннесота), Детройт (Мичиган), Мэдисон (Висконсин). О роли Ищем высококвалифицированного GenAI-инженера с практическим опытом работы с Devin AI, Claude Code и AI-ассистированной разработкой ПО для ускорения разработки за счет интеллектуальной автоматизации. Кандидат будет работать с инженерными командами над проектированием, разработкой, тестированием и развертыванием корпоративных приложений, используя AI-кодинг-агентов для повышения производительности, качества кода и скорости поставки. Роль требует сильных базовых знаний в разработке ПО, опыта облачной разработки, экспертизы в CI/CD и интереса к созданию переиспользуемых AI-инженерных активов. Обязанности - Проектировать, разрабатывать, тестировать и развертывать корпоративные программные решения совместно с инженерными командами. - Использовать Devin AI, Claude Code, GitHub Copilot или аналогичные AI-ассистенты для ускорения разработки, тестирования, отладки, документирования и модернизации. - Создавать и поддерживать переиспользуемые AI-активы: Devin Playbooks, Knowledge Assets, файлы CLAUDE.md, Skills, Hooks и шаблоны рабочих процессов. - Участвовать в онбординге репозиториев и стандартизации AI-рабочих процессов в инженерных командах. - Взаимодействовать с архитекторами, владельцами продуктов, QA-командами и разработчиками для поставки масштабируемых и качественных программных решений. - Обеспечивать соответствие AI-сгенерированного кода инженерным практикам, стандартам безопасности, требованиям качества и комплаенса. - Постоянно оценивать и улучшать AI-ассистированные процессы разработки и инженерные практики. - Продвигать лучшие практики AI-инжиниринга и делиться переиспользуемыми активами между командами. - Поддерживать DevOps-инициативы, автоматизацию CI/CD и разработку облачных приложений. Обязательные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Сильный опыт в разработке ПО и корпоративных приложений. - Практический опыт работы с Devin AI, Claude Code, GitHub Copilot или аналогичными AI-ассистированными платформами разработки. - Глубокое знание современных методологий разработки ПО и Agile-практик. - Опыт работы с CI/CD-пайплайнами, автоматизированным тестированием и разработкой облачных приложений. - Опыт разработки API и микросервисов. - Понимание архитектуры ПО, паттернов проектирования и инженерных лучших практик. - Отличные аналитические, коммуникационные навыки и навыки совместной работы. - Интерес к AI-ассистированной инженерии и повышению продуктивности разработчиков. Предпочтительные требования - Опыт разработки агентного ИИ (Agentic AI). - Опыт создания генеративных AI-приложений. - Знание RAG (Retrieval-Augmented Generation). - Опыт в промпт-инжиниринге и контекст-инжиниринге. - Опыт в DevOps и платформенной инженерии. - Опыт работы с фреймворками автоматизации рабочих процессов. - Опыт работы с облачными платформами: AWS, Azure или Google Cloud Platform. Обязательные навыки - Devin AI - Claude Code - GitHub Copilot - Программная инженерия - CI/CD - Облачные приложения - Разработка API - Микросервисы - Agile/Scrum - DevOps - AI-ассистированная разработка Желательные навыки - Agentic AI - Generative AI - RAG - Промпт-инжиниринг - Контекст-инжиниринг - Автоматизация рабочих процессов - Платформенная инженерия Условия - Долгосрочный контракт. - Рассматриваются кандидаты по форме W2; C2C не рассматривается.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Контракт. Удалённая работа, предпочтительно в Атланте, Далласе или Нью-Джерси. AI-First-инженер с экспертизой в Oracle SCM и подтверждённым опытом применения ИИ на всём жизненном цикле разработки ПО (SDLC). Роль направлена на трансформацию процессов проектирования, разработки, тестирования, развертывания и поддержки Supply Chain-приложений через инженерные практики с использованием ИИ. Кандидат — не просто разработчик Oracle SCM, который иногда использует ИИ-инструменты, а инженер, который систематически применяет ИИ для повышения продуктивности, качества кода, эффективности тестирования, операционной поддержки и результатов поставки ПО. Роль предполагает внедрение ИИ-управляемых инициатив по разработке и модернизации в Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS. Кандидаты должны продемонстрировать и количественно измерить достигнутые бизнес-результаты от внедрения ИИ, включая сокращение циклов разработки, улучшение качества кода, снижение трудозатрат на тестирование, ускорение развертываний и более быстрое решение инцидентов. Основные обязанности: AI-управляемая инженерия на протяжении всего SDLC: 1. AI-ассистируемые требования и проектирование решений: - Использование ИИ и LLM-технологий для анализа бизнес-требований, BRD, пользовательских историй, процессов и функциональных спецификаций SCM. - Генерация технических проектов, оценок влияния, матриц трассируемости, альтернативных решений и оценок трудозатрат с помощью AI-ассистируемых рабочих процессов. - Использование ИИ для ускорения fit-gap-анализа и оценки влияния квартальных обновлений Oracle Cloud. - Применение ИИ-управляемого поиска знаний для сокращения циклов анализа и проектирования. 2. AI-управляемая генерация кода и рефакторинг: - Использование GitHub Copilot, Oracle Code Assist, агентных AI-фреймворков и аналогичных инструментов для ускорения разработки на PL/SQL, Java, JavaScript, Groovy, VBCS, OIC и APEX. - Внедрение AI-ассистируемой генерации кода, оптимизации, рефакторинга, обратного инжиниринга и инициатив по модернизации легаси-систем. - Разработка кастомизаций, интеграций, расширений, отчетов и решений по автоматизации Oracle SCM с использованием AI-управляемых практик. - Применение ИИ для автоматизации интеграционных маппингов, создания API, генерации отчетов и технической документации. 3. AI-ассистируемое тестирование, автоматизация тестов и стратегии регрессионного тестирования: - Построение AI-управляемых стратегий тестирования, охватывающих функциональное, интеграционное, регрессионное, нагрузочное и приемочное тестирование. - Использование ИИ для автоматической генерации тест-кейсов, создания тестовых данных, выявления дефектов и поддержки тестов. - Внедрение AI-усиленных фреймворков регрессионного тестирования для поддержки квартальных релизов Oracle Cloud. - Использование ИИ-инструментов для триажа дефектов, анализа первопричин и прогнозной аналитики качества. 4. AI-управляемые DevOps, ревью кода, генерация документации и операционная поддержка: - Интеграция AI-ассистируемых ревью кода, анализа безопасности, статического сканирования кода и quality gates в CI/CD-пайплайны. - Использование ИИ для генерации документации по развертыванию, release notes, руководств по внедрению и операционных runbook. - Применение AI-управляемого мониторинга и аналитики для оценки готовности квартальных релизов Oracle и их бизнес-влияния. - Поддержка AI-управляемой автоматизации развертывания и практик управления окружениями. 5. Опыт работы с GitHub Copilot, агентными AI-фреймворками, промт-инжинирингом, RAG-паттернами и AI-ассистируемыми рабочими процессами разработчика: - GitHub Copilot - Oracle Code Assist - ChatGPT - Claude - Агентные AI-фреймворки - OCI Generative AI 6. Экспертиза в Oracle SCM и технические навыки: - Сильный практический опыт работы с Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS. Бизнес-влияние и измерение результатов: - Способность количественно оценивать и коммуницировать результаты от внедрения ИИ, включая: - Сокращение цикла разработки - Улучшение качества кода - Снижение уровня дефектов - Снижение трудозатрат на тестирование - Ускорение циклов развертывания - Ускорение решения инцидентов - Повышение продуктивности разработчиков

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Junior

О вакансии - Компания: COVET IT INC - Роль: Vibe Coding Engineer / GenAI Prototyping Developer - Локация: Лос-Анджелес, Калифорния (удалённо) - Тип занятости: долгосрочный контракт - Уровень: начальный, 0–2 года опыта Задачи - Использовать AI-ассистентов кодирования: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные инструменты. - Быстро превращать идеи в функциональные прототипы, AI-приложения, внутренние инструменты и proof-of-concept. - Работать с LLM, AI-агентами, RAG, MCP-серверами, API, современными full-stack фреймворками и паттернами AI-оркестрации. - Сотрудничать с командами product, UX и engineering. Требования - 0–2 года опыта в разработке ПО, включая выпускников с сильным академическим, проектным, стажёрским или личным опытом программирования. - Уверенные основы программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Node.js или Golang. - Базовый практический опыт с React, Next.js, REST API, Git и GitHub. - Знакомство с AI-ассистентами: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT, Windsurf или Replit AI. - Понимание основ генеративного ИИ, LLM, промт-инжиниринга, AI-агентов и RAG. - Базовое понимание MCP (Model Context Protocol) и того, как AI-агенты взаимодействуют с инструментами, API и внешними системами. - Опыт создания AI/LLM-приложений, чат-ботов, рабочих процессов или proof-of-concept в академических, стажёрских, личных или open-source проектах. - Понимание API, JSON, веб-сервисов и базовой архитектуры приложений. - Знакомство с Git-процессами и инженерными практиками. - Сильные аналитические навыки и способность быстро осваивать новые технологии. - Любознательность и готовность экспериментировать с новыми AI-инструментами, фреймворками и технологиями повышения продуктивности разработчика. - Практический подход и умение быстро собирать работающие прототипы с помощью AI-инструментов. Желательно - Опыт с LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналогичными AI-фреймворками. - Знакомство с векторными базами данных, эмбеддингами и семантическим поиском. - Базовый опыт с Docker, Kubernetes, AWS, Azure или GCP. - Опыт интеграции AI-приложений с корпоративными системами, базами данных или сторонними API. - Личные проекты, вклад в GitHub, хакатоны или академические проекты с GenAI или AI-агентами. - Продуктовое мышление и способность быстро превращать идею в работающее демо или прототип. - Комфорт в среде с быстрыми экспериментами, неопределённостью и постоянным обучением.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

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

Формат

Офис

Страна

США

Город

Остин

О компании Itron разрабатывает новые способы управления энергией и водой для коммунальных предприятий и городов. Компания создаёт более рациональный мир для защиты важнейших ресурсов сегодня и в будущем. О роли Компания ищет AI-разработчика для проектирования и создания решений на базе ИИ с использованием экосистемы Microsoft: Azure, GitHub, Copilot Studio и Azure AI Foundry. В этой роли вы будете разрабатывать и интегрировать разговорные копилоты, сценарии RAG (генерация с дополнением по извлечённым данным) и автоматизированные рабочие процессы в корпоративные приложения. Вы будете тесно взаимодействовать с продуктовыми, инженерными, security- и бизнес-заинтересованными сторонами для создания масштабируемых, соответствующих требованиям и измеримых AI-возможностей для клиентов в сфере ЖКХ и энергетики. Обязанности Разработка и внедрение решений - Создание и поддержка AI-решений на базе Azure AI Foundry: выбор моделей, оркестрация промптов, оценка и паттерны развёртывания с фокусом на надёжные и клиентоориентированные результаты. - Разработка и настройка копилотов в Copilot Studio: темы, действия, плагины/коннекторы, инклюзивный дизайн диалогов. - Внедрение паттернов интеграции ИИ: RAG, вызов инструментов/функций, агентные рабочие процессы в приложениях и внутренних инструментах. - Создание и поддержка API-сервисов (например, Azure Functions, App Service, контейнерные сервисы) для предоставления AI-возможностей корпоративным бизнес-системам. - Проектирование и реализация безопасных и подотчётных паттернов доступа к корпоративным источникам знаний: SharePoint, Azure SQL, Blob Storage. DevOps, GitHub и инженерное совершенство - Использование Azure DevOps и GitHub для управления исходным кодом, pull request, код-ревью, стратегий ветвления и управления релизами в совместной agile-среде. - Построение CI/CD-пайплайнов с автоматическим тестированием, сканированием безопасности и развёртыванием в Azure. - Применение инженерных практик: модульное и интеграционное тестирование, телеметрия, обработка ошибок, оптимизация производительности и понятная документация. Безопасность, соответствие и управление - Соблюдение практик secure-by-design: управление доступом и идентификацией (Entra ID), управление секретами (Key Vault), принцип минимальных привилегий. - Поддержка требований ответственного ИИ и управления: логирование, аудит, оценка, безопасность контента, защитные ограничения промптов и безопасности. - Взаимодействие с командами безопасности и соответствия для обеспечения соответствия AI-решений корпоративным политикам и регуляторным требованиям, характерным для сектора ЖКХ и энергетики. Совместная работа и взаимодействие с заинтересованными сторонами - Перевод бизнес-потребностей в проекты AI-решений, пользовательские истории и технические планы реализации, которые практичны и измеримы. - Кросс-функциональная работа с продуктовыми, инженерными и бизнес-партнёрами для определения метрик успеха, проверки результатов и итераций на основе обратной связи и аналитики. - Обучение и поддержка команд, внедряющих паттерны Copilot Studio и Azure AI Foundry, развитие общей ответственности и непрерывного обучения. Требования - Опыт разработки программных решений на Azure, включая как минимум одно из: Functions, App Service, Storage, SQL или API Management. - Практический опыт работы с Azure DevOps и/или GitHub: pull request, стратегии ветвления, отслеживание задач, CI/CD. - Опыт разработки AI-приложений, включая как минимум одно из: - Копилоты, чат-боты или разговорные пользовательские интерфейсы. - Решения на основе поиска (RAG) и корпоративный поиск. - Промпт-инжиниринг и управление версиями промптов. - Вызов инструментов/функций или агентные рабочие процессы. - Умение работать с REST API и интегрировать AI-решения с корпоративными системами. - Сильные основы программной инженерии: структуры данных, проектирование API, тестирование, поиск и устранение неисправностей. - Чёткие коммуникативные навыки, способность объяснять концепции ИИ технической и нетехнической аудитории. Желательно - Опыт работы с Copilot Studio: темы, действия, коннекторы, публикация и управление. - Опыт работы с Azure AI Foundry: промпт-флоу и оркестрация, оценка, развёртывание и наблюдаемость. - Знакомство с Azure OpenAI или другими провайдерами больших языковых моделей и концепциями жизненного цикла моделей. - Опыт работы с корпоративными решениями идентификации: Entra ID, OAuth2, управление доступом на основе ролей, безопасные паттерны данных. - Знание инструментов мониторинга и наблюдаемости: Application Insights, Log Analytics, дашборды. - Опыт работы с Power Platform, Logic Apps или другими платформами интеграции и автоматизации. - Комфорт в работе по agile-моделям, совместный, инновационный и ответственный подход. Условия Конкурентоспособный компенсационный пакет: финансовые, социальные, медицинские программы и программы благополучия, оплачиваемый отпуск, 401k matching, программа покупки акций для сотрудников.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

О компании Dober — специализированная химическая и программная компания со штаб-квартирой в западных пригородах Чикаго. Во всех подразделениях — SaaS для коммерческих прачечных, производство и сельское хозяйство — ИИ встраивается в основу работы, а не добавляется со стороны. Сильная идея может быстро пройти путь от белой доски до продакшена, и создатель видит результат. О роли Ищем инженера-практика на раннем этапе карьеры, но уже свободно владеющего современными ИИ-инструментами. Кандидат должен уметь прийти в бизнес-подразделение, понять, как реально устроена работа, и создать агентов, которые снимают с людей реальные задачи. Роль находится на стыке операционной деятельности и инженерии: один день — описывать процессы, следующий — выпускать работающего агента. Это не исследовательская роль. Успех измеряется решёнными задачами и сэкономленными часами. Задачи - Встраиваться в команды подразделений, чтобы понять, как реально выполняется работа: шаги, решения, передачи, узкие места. - Проектировать и создавать ИИ-агентов с использованием LLM API, вызова инструментов и функций, оркестрационных фреймворков и систем поиска. - Превращать ручные, повторяющиеся или требующие экспертных решений процессы в надёжные автоматизированные системы. - Создавать системы с учётом управляемости: происхождение данных, обработка ошибок и контроль человека там, где это важно. - Быстро прототипировать, запускать, измерять и итерировать. - Помогать определять, как ИИ внедряется в компании по мере её масштабирования. Требования - Подтверждённое умение создавать решения на современном ИИ: LLM API (Anthropic, OpenAI и др.), вызов функций и инструментов, хотя бы один подход к оркестрации агентов (LangGraph, CrewAI, MCP или аналоги). - Способность понимать бизнес-процессы: наблюдать за работой человека и разбивать её на реализуемые шаги. - Реальные проекты, которые можно посмотреть: GitHub, развёрнутые приложения, хакатон-проекты, пет-проекты. Важнее то, что уже запущено, а не где кандидат учился. - Уверенное владение Python и опыт работы с API и данными. - Склонность к действию: лучше работающий прототип к пятнице, чем идеальный план через месяц. - Умение ясно общаться и работать напрямую с нетехническими специалистами. Желательно - Опыт с RAG, векторными базами данных или графами знаний. - Знакомство с MCP (Model Context Protocol). - Любой опыт в производстве, химической отрасли, SaaS или сельском хозяйстве. Почему Dober - Прямой доступ к руководству и реальное владение тем, что создаётся. - Компания, действительно стремящаяся стать AI-native, при поддержке руководства. - Возможность создавать фундаментальные системы, а не поддерживать чужой легаси-код. - Конкурентная зарплата, бонус и льготы. Зарплата и льготы Зарплата: $95 000–$120 000 базового оклада в зависимости от опыта, плюс ежегодный дискреционный бонус. Предлагается комплексный пакет льгот: медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, страхование по краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности, страхование жизни, оплачиваемый отпуск, оплачиваемый родительский отпуск, оплачиваемый волонтёрский отпуск и подписка на приложение Calm. Развивающаяся программа благополучия поддерживает здоровье и баланс между работой и жизнью.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания: Beyond-ED Задачи - Проектировать и масштабировать промпты и поведение агентов на живых звонках. - Анализировать реальные данные звонков для поиска следующих улучшений. - Создавать eval-системы и бенчмарки, чтобы быстро и уверенно повышать качество. - Цель — выпускать больше улучшений быстрее, каждое подтверждено данными, а не догадками. Обязательные требования - Опыт применения LLM в продакшене: вы создавали и запускали LLM-функции в реальных продуктах, а не только прототипы. - Серьёзный опыт промпт-инжиниринга: умение разбивать сложную задачу на надёжные промпты и шаги агента; понимание структуры, версионирования и поддержки промптов в масштабе. - Подход evals-first: вы создавали eval-системы, бенчмарки и тестовые наборы; качество измеряется, а не оценивается по ощущениям. - Уверенная работа с данными: SQL и Python/TypeScript для анализа звонков и транскриптов, поиска сигналов и оценки влияния. - Инженерная база: production-код на TypeScript/Node и интеграция в реальный бэкенд, а не передача в виде ноутбука. - Строгость вместо интуиции: эксперименты и доказательства, аргументация данными. - Владение Claude Code / Codex или аналогами: уверенное и осознанное использование AI-ассистированной разработки; в 2026 году это считается обязательным. - Ответственность за качество агента end-to-end, включая продакшен, и понимание влияния на реальные агентства и их клиентов. Навыки и языки - Node.js — 4 года - TypeScript — 4 года - LLM — 4 года - Английский язык — обязательно

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Junior

О компании Bigge Crane and Rigging Co. работает с 1916 года. Парк компании насчитывает более 1800 кранов, присутствие — по всей стране. Компания покупает, продаёт, сдаёт в аренду, эксплуатирует и обслуживает один из крупнейших и самых современных парков кранов в США. Компания участвовала в строительстве некоторых знаковых достопримечательностей Америки и заслужила репутацию надёжного подрядчика. Bigge позиционирует себя как AI-first компания: создан отдел AI-инженерии. Сотрудники ежедневно работают с передовыми AI-инструментами, а инженеры компании создают интеграции, подключающие эти инструменты к системам, на которых работает бизнес: парк техники, продажи, планирование, документы. Компания покупает ПО, когда это правильное решение, и разрабатывает собственное, когда нет. Ожидается, что в будущем будет меньше готового ПО и больше собственной разработки. Решения принимаются быстро, без ожидания одобрения комитетом. В работе используются реальные задачи и данные о работе 1800 кранов, команда небольшая, и созданные разработки носят имя автора. Позиция Junior AI Engineer — специалист раннего этапа карьеры, который разрабатывает и внедряет AI-решения под руководством директора по AI-инженерии. Роль включает создание MCP-коннекторов к системам Bigge, разработку и расширение AI-агентов и агентных рабочих процессов, написание тестов и оценок для их валидации. Работа ведётся в рамках установленной архитектуры и процессов ревью. Это ступень в карьерной лестнице: Associate AI Engineer, Junior AI Engineer, AI Engineer. Ожидается рост до роли AI Engineer. Найм основан на продемонстрированной способности создавать продукты, а не на количестве лет опыта. Идеальный кандидат — технически подкованный, любознательный и обучаемый. Работа предполагает ежедневное взаимодействие с директором по AI-инженерии и AI-инженером, с ростом самостоятельности по мере подтверждения результатами. Обязанности - Создавать и расширять MCP-коннекторы к системам Bigge, включая WorkPro (внутренняя платформа управления жизненным циклом активов), D365 и Microsoft 365, в рамках установленных паттернов и ревью. - Реализовывать компоненты AI-агентов и агентных рабочих процессов, спроектированных совместно с директором по AI-инженерии. - Писать и поддерживать тесты, наборы оценок и регрессионные проверки для систем до выпуска и после каждого изменения. - Интегрировать возможности LLM во внутренние приложения и API под руководством. - Участвовать в сессиях изучения процессов с бизнес-подразделениями для наблюдения за картированием рабочих процессов и вносить вклад в документацию процессов. - Помогать в сборе базовых показателей производительности и метрик для инициатив отдела. - Соблюдать практики ответственного AI, стандарты управления данными и требования ИТ-безопасности. - Писать чистый, протестированный, документированный код. Участвовать в ревью кода в роли автора и развиваться до ревьюера чужих изменений. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных или эквивалентный опыт. - 1–3 года профессионального опыта с примерами завершённой работы: развёрнутый проект, продакшн-вклад, работающая система. Оценка основана на том, что кандидат создал, а не на длительности занятости. - Рабочее владение Python или TypeScript и готовность освоить оба языка — в работе будут использоваться оба. - Опыт работы с реальными API: аутентификация, обработка ошибок, чтение документации, которая иногда бывает некорректной. - Практический опыт работы с LLM API и промпт-инжинирингом — через работу, курсы или личные проекты. - Развитые коммуникативные навыки и способность решать проблемы, готовность работать напрямую с полевым и офисным персоналом. - Обучаемость, организованность, способность быстро учиться в динамичной среде. - Наличие действующих водительских прав и чистая водительская история. Предпочтительные навыки - Опыт работы с Model Context Protocol или другими архитектурами вызова инструментов. - Next.js, React и Tailwind. - Docker и облачное развёртывание любого типа. - Локальный запуск моделей или эксперименты с тонкой настройкой любого масштаба. - Предыдущая работа или стажировка в строительстве, тяжёлом оборудовании, логистике или промышленных операциях. Условия - Конкурентоспособная оплата и 401(k) с матчингом. - Отпуск, корпоративные праздники и больничные. - Гибкие расходные счета / Health Savings Account. - Компенсация по программе Bring Your Own Device (BYOD).

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Сан-Франциско

О компании ClickHouse — частная облачная компания, входит в список Forbes Cloud 100 за 2025 год. Более 4 000 клиентов, годовой рост ARR свыше 250%. Компания специализируется на аналитике реального времени, хранилищах данных, наблюдаемости и AI-нагрузках. Недавно завершен раунд финансирования серии D на $400 млн. Среди клиентов — Capital One, Lovable, Decagon, Polymarket, Airwallex, Meta, Cursor, Sony и Tesla. О команде IT Operations в ClickHouse обеспечивает работу внутренних систем, инструментов и инфраструктуры компании. Роль входит в новую функцию AI Engineering внутри IT Operations, созданную для централизации AI Ops. Команда состоит из технического лида и одного-двух AI Ops инженеров, подчиняется менеджеру IT Business Systems. О роли AI Ops Engineer поможет построить и запустить новую функцию AI Ops в ClickHouse. Работа под руководством технического лида: проектирование, создание и поддержка AI-решений для бизнес-подразделений (People, Finance, Legal и других) и инженерных команд. Задачи включают создание интеграций, поддержку агентов, контроль затрат и обучение сотрудников лучшим практикам AI. Это практическая роль: нужно быстро двигаться, запускать реальные рабочие процессы и помогать команде учиться. Показатели успеха - Измеримое сокращение неэффективных расходов на AI-инструменты и модели за счет оптимизации, маршрутизации и контроля затрат - Рабочая система оценки и выбора моделей и инструментов по стоимости, задержке, точности и рискам - AI-агенты и рабочие процессы, созданные и поддерживаемые кросс-функционально (People, Finance, Legal, Engineering и другие) - Повышение AI-грамотности в компании через обучение, внедрение одобренных инструментов и снижение использования неофициальных AI-решений - Настроенные практики идентификации, доступа, аудита и жизненного цикла AI-агентов, соответствующие требованиям Security и GRC Задачи - Разработка и внедрение решений с использованием LLM, фреймворков автоматизации и внутренних инструментов для бизнес- и инженерных задач - Интеграция AI в существующие системы: HRIS, ATS, ERP, оркестрация закупок, тикетинг, CI/CD, инструменты разработчика, а также юридическую инфраструктуру (CLM, Matter Management) - Создание рабочих процессов: генерация документов, извлечение данных, поиск по базам знаний, поддержка принятия решений - Использование современных стандартов интеграции (например, MCP) для безопасного доступа AI-моделей и агентов к внутренним знаниям - Тестирование и бенчмаркинг AI-моделей по точности, задержке, стоимости и безопасности - Поддержка оценки рисков моделей и due diligence совместно с Security и GRC - Внедрение и поддержка внутреннего решения для маршрутизации моделей - Создание дашбордов и отчетности по AI/LLM-расходам по командам и инструментам - Внедрение тегирования, мониторинга и алертов для аномалий затрат - Поиск и реализация возможностей оптимизации затрат: эффективность промптов, кэширование, оптимизация размеров моделей - Настройка доступа, учетных данных и отзыва доступа для AI-агентов - Поддержка развертывания, версионирования, мониторинга и вывода агентов из эксплуатации - Обслуживание и обновление инфраструктуры агентов и зависимостей - Ведение журналов аудита и логирования действий агентов - Разработка и проведение программ обучения AI для разных аудиторий — от нетехнических пользователей до инженеров - Создание легких плейбуков, гайдов, шаблонов и переиспользуемых компонентов для безопасного внедрения AI - Проведение онбординг-сессий, офисных часов и воркшопов для повышения AI-грамотности - Организация обратной связи с пользователями для улучшения обучающих материалов, инструментов и документации Требования - Опыт работы с современными AI/ML-инструментами и фреймворками - Опыт создания и использования API, разработки пайплайнов данных и проектирования систем

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Recare Deutschland GmbH, один из ведущих немецких HealthTech-производителей, меняет процесс выписки пациентов — технологичный, ориентированный на пациента и свободный от бюрократии. Помимо ведущей SaaS-платформы, компания разрабатывает AI-решения, которые упрощают процессы в больницах и для поставщиков последующего ухода, снижают нагрузку на медицинский персонал и возвращают внимание к пациентам. Платформа уже связывает две трети всех немецких больниц с более чем 650 реабилитационными клиниками и 25 000 поставщиков услуг по уходу и помощи на дому. В компании около 100 сотрудников, и она продолжает расти. Чем предстоит заниматься: - Развитие и сопровождение бэкенда приема и обработки данных, включая пакетные и потоковые пайплайны для структурированных и неструктурированных данных, с идемпотентностью, повторами, противодавлением и изоляцией сбоев. - Проектирование и эксплуатация асинхронных систем обработки для тяжелых AI-нагрузок: паттерны очередей и воркеров, независимое масштабирование, семантика повторов и обработка poison-message. - Определение и поддержание API-контрактов и схем данных между производителями и потребителями, включая ключи идентификации, версионирование и гарантии совместимости. - Управление жизненным циклом данных: безопасное хранение (шифрование в состоянии покоя), обработка чувствительных данных, семантика хранения и удаления, процедуры right-to-erasure, происхождение и происхождение данных для аудита и отладки. - Проектирование безопасной аутентификации между сервисами для синхронизации через границы, включая короткоживущие учетные данные, ротацию, принцип минимальных привилегий и аудируемость. - Создание платформенных примитивов для AI-функций: отслеживание статуса длительных операций, фиче-гейты, контроль раскатки, разделение сред, мультитенантная изоляция и минимизация данных. - Создание и поддержка сервисных слоев для ML/AI-нагрузок: унифицированные модели данных, объединяющие несколько источников в согласованные версионированные представления с кросс-системным разрешением идентичности. - Доведение системы до продакшн-уровня: наблюдаемость (метрики, логи, трейсы, алертинг), плейбуки, контроль стоимости и производительности (пропускная способность, задержка, нагрузочное тестирование). - Тесное взаимодействие с командами BI и продуктовых данных для предоставления чистых и надежных датасетов и согласования определений KPI, чтобы инструментирование было встроено в бэкенд, а не добавлено позже. Требования: - Сильные фундаментальные знания в разработке ПО, высокие стандарты дизайна, тестирования, качества кода и эксплуатации. - Глубокое понимание современного AI-native инжиниринга, следование последним трендам. - Опыт создания продакшн-систем данных и приема данных в условиях реальных требований к надежности. - Практический опыт с асинхронными системами обработки (очереди, воркеры) и понимание их поведения под нагрузкой. - Уверенное владение сервисными API и контрактами данных между командами, отношение к эволюции схем как к ключевой инженерной дисциплине. - Сильный опыт работы с AWS и cloud-native архитектурами, включая IAM, шифрование и событийно-ориентированные системы. - Системное мышление, умение учитывать компромиссы и проактивное проектирование с учетом наблюдаемости, надежности и производительности. - Способность брать на себя ответственность за неоднозначные задачи и доводить их до результата, согласовывая интересы стейкхолдеров. - Комфортная работа в связке с AI/ML-системами, понимание данных, оценки и компромиссов производительности. Условия: - Осмысленная работа с положительным влиянием на пациентов, их семьи и медицинский персонал. - Корпоративная культура с плоской иерархией, взаимным уважением, лояльностью и признанием. - Гибкость: remote-friendly компания, гибкий график, возможность работать из отпуска (workations) по договоренности. - Карта Edenred для использования по потребностям. - Дополнительный выходной день в день рождения.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании GitLab — платформа оркестрации DevSecOps, которая помогает повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность и снижать риски безопасности и соответствия требованиям. Более 50 млн зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 используют GitLab. В команде принято использовать ИИ как инструмент повышения продуктивности: ожидается, что сотрудники интегрируют ИИ в ежедневные рабочие процессы. О роли Senior Backend-инженер проектирует, реализует и развивает возможности продукта, решает сложные backend-задачи и влияет на техническое и продуктовое направление команд. Работа ведётся на стыке product, frontend, infrastructure, data и security. Инженер принимает архитектурные решения, ясно излагает сложные идеи в асинхронной среде и помогает задавать стандарты для глобального продукта. Условия - Высокая значимость: работа не ограничивается выпуском фич — вы формируете архитектуру глобальной платформы, которой пользуются миллионы. - Техническая самостоятельность: влияние на цели команды, техническое направление и долгосрочные задачи. - Инновационная культура: возможность экспериментировать с агентным ИИ в production-инженерных процессах — не только промпт-инжиниринг, но и создание отказоустойчивых ИИ-систем. - Автономия: remote-first, асинхронная организация, где важны ясная письменная коммуникация и самоорганизация. - Коллаборация: тесная работа с продакт-менеджерами и дизайнерами при формировании требований. Задачи - Проектировать и выпускать backend-функциональность средней и высокой сложности с минимальным руководством, выбирая между модульным монолитом, общими компонентами и отдельными сервисами. - Повышать качество, безопасность, доступность и производительность продукта; задавать стандарты backend-кода, стиля, поддерживаемости, тестирования, API и операционной готовности. - Наставлять младших и средних инженеров, снимать технические блокеры, улучшать практики команды через код-ревью и дизайн-ревью. - Диагностировать и предотвращать проблемы производительности и надёжности в масштабе; участвовать в инцидент-реагировании и выступать техническим владельцем. - Использовать ИИ в производственной инженерной работе для улучшения результатов, оценивать его эффективность и обучать других ответственному применению. Требования - Глубокое понимание backend-архитектуры, API, систем данных и настройки производительности в сложном продуктовом окружении. - Владение современными backend-языками и понимание системного программирования; важнее способность учиться и адаптироваться, чем знание одного языка. - Опыт проектирования и развития модульных backend-границ, ограниченных контекстов и архитектуры, безопасной для миграций. - Умение влиять через техническую экспертизу и ясную письменную коммуникацию, связывать потребности продукта и технические реалии. - Подтверждённый опыт создания и эксплуатации агентных систем в production: не только промпт-инжиниринг, но и архитектура циклов, использование инструментов и стратегии обработки ошибок для надёжности в масштабе. Желательно - Опыт с высоконагруженными распределёнными системами, конкурентностью или профилированием. - Практический опыт с контейнеризированными production-операциями, например Kubernetes. - Глубокие знания производительности баз данных, например PostgreSQL, ClickHouse, эволюция схем, партиционирование. - Опыт работы с крупномасштабными модульными монолитами или событийно-ориентированными системами.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Meta ищет инженера критических объектов для команды эксплуатации объектов дата-центра. Задачи - Выполнение практических операций и технического обслуживания, включая все физические и административные операционные задачи, сервис и обслуживание в соответствии с процессами и процедурами площадки для обеспечения максимального времени безотказной работы, эффективности и безопасности без нарушения бизнес-процессов. - Точное и своевременное выполнение заявок на работы в компьютеризированной системе управления техническим обслуживанием (CMMS). - Достижение и поддержание высокого уровня технических знаний об инфраструктуре и эксплуатации дата-центра, успешное прохождение обучения по стандартам квалификации персонала (PQS). - Предоставление технической экспертизы и помощи по мере необходимости. - Быстрое реагирование на чрезвычайные ситуации в дата-центре с использованием процедур компании или аварийных операционных процедур. - Регулярный осмотр оборудования, зданий, путей безопасности и территорий для выявления любых ненормальных или опасных условий или неисправностей. - Поиск и устранение неисправностей, оценка и рекомендации по модернизации систем. - Заказ запчастей и расходных материалов для обслуживания и ремонта. - Работа с поставщиками и подрядчиками для обеспечения соответствия работ согласованным процессам, процедурам и стандартам компании. - Своевременное и надлежащее информирование руководства о проблемах. - Помощь в планировании и контроле поставщиков и субподрядчиков во время обслуживания и сервиса оборудования и систем. - Предоставление рекомендаций по улучшению программы эксплуатации и обслуживания на постоянной основе. - Использование компьютеризированных инструментов в среде контрольной комнаты для управления удаленным оборудованием, мониторинга системных оповещений, централизации коммуникаций, диагностики неисправностей и приоритизации диспетчеризации ресурсов. Требования - Более 5 лет опыта в области электрики, HVAC, механики, систем управления или другой области технического обслуживания. - Ассоциированная степень в инженерной области плюс 3+ года опыта или степень бакалавра в смежной области плюс 2+ года опыта в электрике, HVAC, механике или системах управления могут заменить 5+ лет опыта. - Регулярное перемещение по рабочим зонам с ровным и неровным рельефом. - Работа на различных высотах и со стремянок. - Использование рук и пальцев. - Дотягивание, толкание и тянущие движения руками, плечами. - Наклоны, вставание на колени, приседания и ползание. - Подъем и перемещение грузов весом 45 фунтов (около 20 кг) и более. - Длительное сидение или стояние на рабочем месте. - Опыт в широком спектре отраслей, таких как генерация электроэнергии, распределение электроэнергии, технологии охлаждения, системы управления зданием и системы противопожарной защиты. - 3+ года опыта в дата-центре или другой критической среде (фармацевтика, чистые помещения, медицина, производство электроэнергии и т. д.). - Торговая сертификация или государственная лицензия в области электрики или механики (HVAC). - Профессиональные членства (7x24 Exchange, IFMA, Data Center Pulse и т. д.). - Знание систем CMMS. - Знание операций критических объектов. - Знание механических, электрических систем и систем мониторинга и контроля безопасности жизнеобеспечения, обычно используемых в критических средах. - Опыт чтения чертежей и CAD-чертежей. - Продемонстрированная способность интегрировать инструменты ИИ для оптимизации и перепроектирования рабочих процессов и достижения измеримых результатов (например, повышение эффективности, улучшение качества). - Опыт соблюдения и внедрения ответственных, этических практик ИИ (например, оценка рисков, снижение предвзятости, проверка качества и точности). - Продемонстрированное постоянное развитие навыков ИИ (например, инженерия промптов и контекста, оркестрация агентов) и отслеживание новых ИИ-технологий. Условия - Сменный график, включая ночные смены и праздники. - Работа в дата-центре Meta.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О роли В Meta инженер данных участвует в создании продуктов для всей семьи приложений: Facebook, Instagram, Messenger, WhatsApp, Reality Labs, Threads. Роль включает проектирование и создание одних из самых масштабных наборов данных в мире, сотрудничество с командами разработки, data science и управления продуктами для оптимизации роста, стратегии и пользовательского опыта для более чем 3 миллиардов пользователей и внутренних сотрудников. Вы будете решать сложные задачи с данными в масштабе, который мало кто может предложить, и станете частью сообщества data engineering, ориентированного на развитие навыков и карьерный рост. Инженерия данных: вы будете направлять команды, создавая оптимальные артефакты данных (включая наборы данных и визуализации) для решения ключевых вопросов. Вы будете совершенствовать системы, проектировать решения для логирования и создавать масштабируемые модели данных. Обеспечивая безопасность и качество данных, а также уделяя особое внимание эффективности, вы будете предлагать подходы к архитектуре и разработке, а также стандарты управления данными для решения сложных аналитических задач. Продуктовое лидерство: вы будете использовать данные для формирования разработки продуктов, выявления новых возможностей и решения предстоящих задач. Вы будете обеспечивать ценность продуктов для пользователей и бизнеса, расставляя приоритеты проектов и внедряя инновационные решения в ответ на вызовы или возможности. Коммуникация и влияние: вы не просто будете представлять данные, а рассказывать истории на основе данных. Вы будете убеждать и влиять на партнеров с помощью четких идей и рекомендаций. Вы будете строить доверие через структуру и ясность и быть надежным стратегическим партнером. Обязанности - Концептуализировать и владеть архитектурой данных для нескольких крупномасштабных проектов, оценивая компромиссы между дизайном и операционными затратами в системах. - Создавать и вносить вклад в фреймворки, повышающие эффективность логирования данных, а также работать с инфраструктурой данных для устранения проблем и их решения. - Сотрудничать с инженерами, продакт-менеджерами и дата-сайентистами для понимания потребностей в данных, представляя ключевые идеи данных визуально значимым образом. - Определять и управлять соглашениями об уровне обслуживания (SLA) для всех наборов данных в закрепленных областях ответственности. - Определять и внедрять модель безопасности на основе требований конфиденциальности, подтверждать соблюдение мер защиты, решать проблемы качества данных и развивать процессы управления в закрепленных областях ответственности. - Проектировать, создавать и запускать коллекции сложных моделей данных и визуализаций, поддерживающих множество вариантов использования в разных продуктах или доменах. - Решать самые сложные проблемы интеграции данных, используя оптимальные паттерны ETL, фреймворки, методы запросов, источники структурированных и неструктурированных данных. - Участвовать в сопровождении существующих процессов в продакшене, оптимизируя сложный код с помощью продвинутых алгоритмических концепций. - Оптимизировать пайплайны, дашборды, фреймворки и системы для упрощения разработки артефактов данных. - Влиять на продуктовые и кросс-функциональные команды для выявления возможностей данных, способствующих росту. - Наставлять членов команды, давая и получая конструктивную обратную связь. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, смежной технической области или эквивалентный практический опыт. - 7+ лет опыта, где основная ответственность связана с работой с данными. Это могут быть роли дата-аналитика, дата-сайентиста, дата-инженера или аналогичные. - 7+ лет опыта работы с SQL, ETL, моделированием данных и как минимум одним языком программирования (например, Python, C++, C, Scala или другими). - Степень магистра или PhD в области STEM. - Подтвержденная способность интегрировать AI-инструменты для оптимизации или перепроектирования рабочих процессов и достижения измеримого влияния (например, повышение эффективности, улучшение качества). - Опыт соблюдения и внедрения ответственных, этичных практик AI (например, оценка рисков, снижение предвзятости, проверка качества и точности). - Подтвержденное постоянное развитие навыков AI (например, промпт-инженерия, контекстная инженерия, оркестрация агентов) и отслеживание новых AI-технологий.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Директор по маркетингу в Федеральный центр подбора. Москва, Санкт-Петербург, Казань. От 410 000 ₽. Account Manager / Project manager в MakeDifference. Можно удаленно. 70 000 — 110 000 ₽. Operations coordinator в Motheretreat. Можно удаленно. 1200 — 1500 $. Маркетолог в Strikt. Можно удаленно. 80 000 — 130 000 ₽. Менеджер проектов / Project Manager (IT|AI|Digital) в Way to Win. Можно удаленно. 150 000 — 170 000 ₽.