Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Монголия

Город

Не указан

Грейд

Middle

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

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

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

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

VR Studio — компания в составе международной группы VR, занимающаяся видеопродакшеном, SMM и созданием контента для бизнеса. Что предстоит делать - развивать собственную CRM-систему; - создавать внутренние сервисы и интеграции; - внедрять AI-инструменты и AI-агентов; - автоматизировать бизнес-процессы и производство контента; - разрабатывать и поддерживать корпоративные сайты; - работать с серверами и облачной инфраструктурой. Что важно - опыт веб-разработки от 2 лет; - frontend + backend; - Python и/или JavaScript/TypeScript; - API, SQL/NoSQL; - Linux/Windows Server; - Docker, Git; - опыт работы с Claude Code, Codex, GLM и аналогами; - самостоятельность и умение доводить задачи до результата. Условия - офис, 5/2; - начало рабочего дня: 8:00 / 9:00 / 10:00; - возможен гибрид после испытательного срока; - официальное трудоустройство по ТК РФ; - работа над собственными продуктами; - задачи на стыке разработки, AI и автоматизации; - современный технологический стек.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle Python-разработчик (команда веб-разработки) Мы разрабатываем сайты и мобильные приложения, используем современный технологический стек и не боимся высоких нагрузок. Наша цель — сделать жизнь людей проще и удобнее. Ищем Python-разработчика уровня middle, который специализируется на разработке чатов: от простых ботов до AI-агентов со сложной логикой, состоянием и интеграциями. Стек: Python, Elasticsearch, PostgreSQL, Kafka, Clickhouse, Memcached, Redis, Docker. Инструменты: Jira, Confluence, Rocket.Chat, Telegram, Redash, Git, Gitlab, Docker, Redis. Чем предстоит заниматься - Выполнение технически сложных задач, проектирование архитектуры приложений - Применение знаний в области доставки приложений на контур (CI / CD) - Не только самостоятельное решение задач, но и заведение задач на рефакторинг приложений с аргументированной позицией, почему это следует сделать - Оказание помощи тимлиду в развитии и найме сотрудников, организация обучения и консультаций по спорным вопросам - Предложение решений по оптимизации процессов работы команды - Выполнение code-review кода коллег, формирование конструктивной критики, основанной на конкретных вариантах, как сделать лучше - Стандартизация решения для минимизации количества ошибок - Эффективное взаимодействие с другими членами команды, обсуждение сложных моментов с внешними командами, уточнение полноты требований или согласование важных технических решений с архитектором проекта - Написание тестов для работающих приложений - Фикс багов в приложениях в рамках компетенций - Постоянное обучение и совершенствование своих навыков Что важно для этой позиции - Опыт коммерческой разработки не менее трёх лет - Уверенное знание Python 3.9 и выше - Владение асинхронной разработкой на Python - Опыт работы с фреймворками: FastAPI, Sanic - Опыт в ML - Понимание принципов SOLID, ООП, основных шаблонов проектирования - Опыт разработки под Linux - Опыт работы с базами данных PostgreSQL (MySQL), понимание принципов ACID - Опыт работы с индексами и оптимизацией запросов - Опыт работы с Git, Gitlab CI / CD - Опыт работы с Docker, Memcached, Elasticsearch, Kafka - Опыт работы с микросервисной архитектурой - Опыт написания unit-тестов Будет плюсом - Высшее техническое образование - Опыт работы с Clickhouse, Kubernetes - Представление об устройстве Nginx, RabbitMQ, Swagger Мы предлагаем - Работу со смыслом — участие в создании удобных сервисов и услуг, которые делают жизнь людей лучше - Официальное трудоустройство - Комфорт Компания: ООО Исходный код Заработная плата: Уровень дохода не указан

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

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

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Affirm переосмысляет кредитование, делая его более честным и дружелюбным, предоставляя потребителям возможность покупать сейчас и платить позже без скрытых комиссий и сложных процентов. Команда Capital Orchestration отвечает за обеспечение ликвидности Affirm, позволяя продавать и использовать в качестве обеспечения кредитные активы Affirm. Для этого команда разрабатывает надёжную и расширяемую платформу для транзакций по требованию с низким операционным риском, которая масштабируется до миллиардов долларов движения обеспечения каждый месяц. Проще говоря, команда помогает гарантировать, что у Affirm достаточно денег для выдачи кредитов, оплаты продавцам и продолжения роста. Задачи - Создание фундаментальной платформы для сверки каждой транзакции между системами, партнёрами и движением денежных средств. - Создание и интеграция конвейеров данных из различных продуктов и систем. - Создание интуитивно понятного и продуманного пользовательского опыта для оптимизации рабочих процессов бизнес-партнёров. - Развитие глубокого понимания капитальных систем, которые обеспечивают и финансируют Affirm. - Совместная работа с инженерами команды для улучшения дизайна, качества кода и тестирования. - Взаимодействие с продакт-менеджерами и бизнес-партнёрами для проектирования лучших в своём классе систем и процессов. - При поддержке техлида и менеджера — разбиение крупных проектов на отдельные задачи, их поэтапная поставка и совместная работа для своевременного выполнения. - Поддержка коллег и стейкхолдеров в жизненном цикле разработки продукта: участие в генерации идей, формулирование технических ограничений, совместное принятие решений с учётом рисков и компромиссов. - Поддержка операционной деятельности и доступности артефактов команды: создание и мониторинг метрик, эскалация при необходимости, участие в дежурствах и поддержке «keep the lights on». Требования - Общий опыт работы программным инженером от 1,5 лет. - Свободное владение full stack веб-разработкой, бэкенд-разработкой, обработкой событий или пакетной обработкой. - Опыт проектирования, создания, запуска и поддержки продуктов в масштабе. - Развитые навыки кросс-командной коммуникации и сотрудничества. - Владение агентным программированием. - Знание Python, JavaScript/React, Airflow, Spark, Horizon Portal и SQL будет плюсом. - Умение превращать простую задачу или бизнес-сценарий в решение, взаимодействующее с несколькими программными компонентами, и реализовывать его с помощью понятного, легко тестируемого и расширяемого кода. - Уверенная работа с большой кодовой базой, отладка чужого кода, предоставление обратной связи через код-ревью. - Опыт показывает, что вы берёте на себя ответственность за свой рост, активно запрашивая обратную связь от команды, менеджера и стейкхолдеров. - Отличные устные и письменные коммуникативные навыки для эффективного сотрудничества с глобальной инженерной командой. - Проактивность, организованность, любознательность, самостоятельность. - Требуется эквивалентный практический опыт или степень бакалавра в смежной области. Условия - Грейд: Pay Grade L, Equity Grade 6. - Новые сотрудники Affirm обычно начинают с нижней границы вилки оплаты. - Базовая зарплата является частью общего компенсационного пакета, который может включать акции, ежемесячные стипендии на здоровье, благополучие и технологии, а также льготы (включая 100% оплату медицинской страховки, стоматологии и зрения для вас и ваших иждивенцев). - Вилка базовой зарплаты в США (CA, WA, NY, NJ, CT) в год: $165,000–225,000 USD. - Вилка базовой зарплаты в США (все остальные штаты) в год: $146,000–206,000 USD. - Flexible Spending Wallets — стипендии на технологии, еду и образ жизни. - Away Days — дополнительные выходные для восстановления сил. - Программы обучения и развития. - Родительские льготы. - Ресурсные и комьюнити-группы сотрудников. - Affirm — компания с удалённым приоритетом: большинство ролей удалённые, можно работать почти из любой точки страны трудоустройства. Сотрудники на проксимальных ролях могут работать удалённо, но иногда обязаны работать в назначенном офисе Affirm. Ограниченное число ролей остаются офисными из-за характера обязанностей. - Медицинская страховка: Affirm покрывает все взносы на всех уровнях покрытия для вас и ваших иждивенцев. - Flexible Spending Wallets — щедрые стипендии на технологии, еду, различные потребности образа жизни и расходы на создание семьи.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания Quora — частная компания с моделью remote-first. Позиция может выполняться удалённо из любой точки Канады или США. Миссия Quora — развивать коллективный интеллект мира. У компании две платформы: Quora (глобальная платформа обмена знаниями, более 300 млн уникальных посетителей в месяц) и Poe (платформа, предоставляющая миллионам пользователей доступ к разнообразным ИИ-моделям, включая GPT-5.6-Sol, Claude-Opus-5, Claude-Fable-5, Claude-Sonnet-5, Kimi-K3 и другие). Роль будет поддерживать оба продукта. Команда безопасности Quora отвечает за защиту критически важных активов компании от внешних угроз и инсайдерских рисков. Это небольшая команда с высоким уровнем ответственности и практическим подходом: создаёт решения там, где не подходят коммерческие продукты, использует ИИ для эффективной работы в масштабе и быстро реагирует на реальные угрозы. Ищем Detection & Corporate Security Engineer для усиления превентивных и детектирующих возможностей в корпоративной и производственной средах. Это гибридная роль: вы будете создавать и поддерживать системы обнаружения, а также отвечать за корпоративные меры безопасности, защищающие парк устройств сотрудников и внутреннюю инфраструктуру. Вы будете тесно работать с IT-командой, сотрудничать с инженерами безопасности по покрытию производственной стороны и выступать доверенным советником по безопасности для нетехнических команд. Обязанности: - Создание и поддержка SIEM для сбора и анализа логов из корпоративных и производственных систем; написание и развертывание детектов и оповещений для выявления вредоносной активности. - Проектирование и развертывание canary-токенов и механизмов раннего предупреждения для обнаружения угроз до того, как они достигнут критических активов. - Расследование инцидентов безопасности от начала до конца, включая анализ вредоносного ПО, оценку утечек и восстановление хронологии событий; создание runbook для масштабирования реагирования. - Совместно с IT — определение и внедрение стандартов безопасности для парка устройств сотрудников, включая защиту конечных точек, требования к управляемым устройствам, соответствие ОС и контроль доступа через VPN. - Проведение PoC и внедрение Zero-Trust VPN и другой корпоративной инфраструктуры безопасности. - Предоставление рекомендаций и консультаций по безопасности нетехническим подразделениям. Минимальные требования: - Готовность к встречам и оперативной коммуникации в «координационные часы» Quora (пн–пт, 9:00–15:00 по тихоокеанскому времени). - 5+ лет опыта в инженерии безопасности, детектировании или смежной области. - Практический опыт создания или поддержки SIEM-инфраструктуры и написания правил детектирования. - Опыт работы с инструментами защиты конечных точек (например, CrowdStrike или аналогичные EDR-платформы). - Сильные навыки Python с опытом написания продакшн-кода, проходящего ревью и поставляемого вместе с командами разработки ПО. - Опыт расследования инцидентов безопасности, включая анализ вредоносного ПО, анализ логов, восстановление хронологии и моделирование угроз. - Опыт работы с корпоративными мерами безопасности, управлением идентификацией, защитой конечных точек и контролем доступа. Предпочтительные требования: - Опыт работы с SIEM/SOAR-решениями, такими как Elastic/Splunk или альтернативы. - Знакомство с платформами идентификации, такими как Okta. - Глубокое понимание технологий аутентификации: OAuth, Yubikey, Passkey. - Опыт с Zero-Trust сетевой архитектурой или внедрением VPN. - Подтверждённое использование ИИ-инструментов для написания кода для создания или автоматизации процессов безопасности. - Опыт работы в небольшой команде безопасности или в быстрорастущем стартапе. - Знакомство с AWS и cloud-native инструментами безопасности.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании Quora — частная компания с удалённым форматом работы. Позиция может выполняться удалённо из любой точки Канады или США. Миссия Quora — развивать коллективный интеллект мира. Платформы: Quora (глобальная платформа обмена знаниями, более 300 млн уникальных посетителей в месяц) и Poe (платформа для общения, исследования и создания с использованием разнообразных ИИ-языковых моделей, включая GPT-5.6-Sol, Claude-Opus-5, Claude-Fable-5, Claude-Sonnet-5, Kimi-K3 и тысячи других). Роль связана с продуктом Quora. О команде и роли Машинное обучение — ключевая часть миссии Quora. В продакшене более 100 моделей ML. Используются различные алгоритмы: от линейных моделей до деревьев решений и глубоких нейронных сетей. Модели работают в огромном масштабе, обслуживая сотни миллионов людей ежемесячно. Команда владеет ML-платформой и ранжирующей инфраструктурой Quora по четырём направлениям: надёжность обслуживания, развитие ML-инженеров и скорость разработки, бизнес-эффект, эффективность затрат. Начинающий инженер будет работать на стыке машинного обучения, распределённых систем и производительности GPU-сервинга. Предыдущий опыт в ML-инфраструктуре не требуется. В команде — старшие и staff-инженеры, обучение у создателей стека, выделенный ментор и техническое руководство. Первые недели — запуск в продакшен. Стек: Python, Go, C++, PyTorch, Kubernetes/EKS, NVIDIA Triton, Ray, AWS. Обязанности - Помогать создавать и поддерживать основную инфраструктуру ML-платформы Quora, обеспечивая высокую доступность, масштабируемость и производительность. - Создавать и улучшать распределённые системы для обслуживания ML-моделей в продакшене: от больших рекомендательных моделей (LRM) до больших языковых моделей (LLM). - Работать над GPU-сервингом моделей, оптимизируя задержку, пропускную способность и стоимость для поддержки более крупных и мощных моделей. - Участвовать в платформенных инициативах, таких как стандартизация на PyTorch-first и модернизация ML-экосистемы. - Улучшать скорость разработки ML-инженеров, создавая инструменты для разработки, тестирования и развёртывания моделей. - Модернизировать feature store, чтобы ML-инженеры могли быстрее выводить новые фичи в продакшен. - Участвовать в дежурствах команды (on-call), помогая решать производственные проблемы. Минимальные требования - Доступность для встреч и оперативного общения в «часы координации» Quora (пн–пт, 9:00–15:00 по тихоокеанскому времени). - Выпускник 2025 или 2026 года, имеющий или получающий степень бакалавра, магистра или PhD в области компьютерных наук, инженерии или смежной технической области. - Искренний интерес к крупномасштабным распределённым системам, инфраструктуре и машинному обучению. - Знание Python, Go или C++ или способность быстро их выучить. - Страсть к обучению и постоянному улучшению себя и команды. Предпочтительные требования - Предыдущий опыт разработки ПО: стажировка, работа, open-source вклад или соревнования по программированию. - Курсы или практический опыт с ML-фреймворками, такими как PyTorch или TensorFlow. - Опыт работы с Kubernetes, Docker или облачными технологиями, такими как AWS.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Truelogic — ведущий провайдер услуг near-shore staff augmentation со штаб-квартирой в Нью-Йорке. Более двух десятилетий компания поставляет технологические решения компаниям любого размера — от инновационных стартапов до лидеров индустрии, помогая достигать целей цифровой трансформации. Команда из более чем 600 высококвалифицированных IT-специалистов, базирующихся в Латинской Америке, реализует проекты для американских компаний. Truelogic работает как с гигантами из Fortune 500, так и с растущими стартапами. Клиент Клиент — ведущая цифровая платформа в индустрии ухода за домашними животными и здорового образа жизни, обслуживающая миллионы домохозяйств с питомцами в США. Изначально компания была пионером в услугах по уходу за питомцами по требованию, а затем расширилась до комплексной мультипродуктовой сети, связывающей владельцев питомцев с общенациональным сообществом из более чем 500 000 поставщиков услуг. Организация управляет портфелем высокопосещаемых pet-ресурсов, включая платформу сравнения страхования питомцев, ведущие цифровые контент- и обзорные платформы с аудиторией более 18 миллионов подписчиков в соцсетях, а также премиальный цифровой бренд товаров для питомцев и здорового образа жизни. О роли Ищем Senior Back-end Engineer, который возьмёт на себя ответственность за бэкенд-платформу: от клиентских API-схем до серверной и базовой инфраструктуры AWS. Вы будете развивать основной PHP/Laravel API, поддерживать внутренние Python-сервисы и управлять облачной инфраструктурой. Команда ежедневно работает с AI-кодинг-агентами, поэтому подтверждённый опыт поставки ПО и проектирования рабочих процессов с AI-инструментами обязателен. Обязанности - Взять на себя полную ответственность за бэкенд-платформу: управление клиентскими API-схемами, серверами и инфраструктурой баз данных в AWS. - Интегрировать AI-решения непосредственно в основные продукты, а также создавать и улучшать агентские рабочие процессы, контекст и инструменты, обеспечивающие эффективную разработку с AI в большой кодовой базе. - Участвовать в архитектурных и дизайнерских решениях, объясняя компромиссы и разбивая сложные функции на релизные компоненты. - Проектировать и реализовывать основные продукты в PHP и Laravel API, работая на основе OpenAPI-спецификаций с использованием domain-driven, сервисной и репозиторной архитектур. - Создавать и улучшать внутренние бэкенд-системы на Python, включая микросервисы AWS Lambda, в сотрудничестве с кросс-функциональными бизнес-подразделениями. - Поддерживать и обслуживать продакшн-инфраструктуру AWS с помощью Terraform, управляя такими сервисами, как ECS, Lambda, API Gateway, SQS, Parameter Store, CloudWatch и IAM. Требования - 5+ лет опыта создания, эксплуатации и масштабирования бэкенд-систем в продакшн-среде. - Глубокое знание PHP (желательно Laravel) и рабочий уровень Python. - Обязателен опыт работы с AI-кодинг-агентами (Claude Code, Cursor, Codex или аналоги) при разработке функций и создании контекстных рабочих процессов. - Подтверждённый опыт работы с event-driven и queue-based архитектурами, особенно с AWS SQS. - Опыт запуска контейнеризированных сервисов в продакшене, желательно на Amazon ECS. Плюсы - Опыт интеграции LLM в продакшн-ПО, включая дизайн промптов, стратегии оценки и безопасную обработку недетерминированных выходных данных. - Знакомство с инструментами управления секретами, такими как AWS Parameter Store или HashiCorp Vault. - Опыт использования крупномасштабного статического анализа и инструментов автоматизированного рефакторинга, таких как PHPStan или Rector. - Опыт развёртывания и поддержки инфраструктуры с помощью Terraform, Docker и GitLab CI/CD. - Глубокие знания проектирования реляционных баз данных, настройки запросов и кэширования, особенно MySQL и Redis. - Опыт управления инцидентами в продакшене, мониторинга и принципов безопасного проектирования бэкенда. Условия - 100% удалённая работа: свобода работать из любого места. Достаточно ноутбука и стабильного интернета. - Высокая конкурентоспособная оплата в USD. - Оплачиваемый отпуск. - Автономия в работе: свобода управлять своим временем, если работа выполнена. Фокус на результате, а не на часах. - Работа с ведущими американскими компаниями: рост экспертизы на инновационных высокозатратных проектах.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Truelogic — nearshore-провайдер из Нью-Йорка. Клиент — ведущий поставщик интеллектуальных SaaS-решений для e-learning. Обязанности: - Проектировать, разрабатывать и поддерживать веб-приложения и микросервисы на Python и React. - Создавать RESTful API и интегрировать сложные бэкенд-сервисы. - Поддерживать контейнеризированные развертывания и работать с CI/CD в облачной инфраструктуре (преимущественно AWS). - Использовать современные AI-инструменты для оптимизации рабочих процессов и внедрять возможности генеративного ИИ и интеграции моделей. - Участвовать в спринт-планировании, код-ревью и обсуждениях архитектуры. Требования: - Опыт разработки от 3 лет, уверенное владение Python и React. - Опыт проектирования масштабируемых REST API и микросервисной архитектуры. - Понимание облачных платформ (предпочтительно AWS), CI/CD и контейнеризации (например, Docker). - Опыт работы с GenAI/LLM, промт-инжиниринг, интеграция LLM и моделей. Условия: - Полная удалённая работа. - Высокая конкурентоспособная оплата в USD. - Оплачиваемый отпуск. - Автономия в управлении временем. - Работа с американскими компаниями. - Культура, ориентированная на благополучие и баланс работы и жизни. - Глобальная сеть: более 600 профессионалов в 25+ странах. - Работа в команде опытных специалистов.

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: МТС О продукте В команду ищут эксперта разработки, который возьмёт на себя самые критичные и нагруженные части платформы. Важен не только сильный инженер, но и человек, которому интересно, как индустрия агентов взрослеет: от prompt- к context engineering, от одиночного бота к мульти-агентным системам, MCP и A2A как новые стандарты, память и eval агентов, reasoning-модели, эффективный serving (vLLM / SGLang). Важно пробовать это руками. Над чем будете работать - Оркестратор диалога на LangGraph: граф сценариев, чекпоинтинг состояния, tool-calling, интеграция с LLM. Это сердце платформы и одна из самых нагруженных её частей. - Планирование и выполнение многошаговых задач, субагенты и мульти-агентная оркестрация. - Развитие долговременной памяти агентов, изолированные сэндбоксы для исполнения кода и инструментов, guardrails и контроль действий. - Парсинг и чанкинг документов, индексация и гибридный / семантический поиск в Milvus. - Рантайм диалога на Kafka: обработка входящих сообщений, маршрутизация ответов в каналы, поток событий диалога в аналитику. - Оценка качества агентов, наблюдаемость. Чем предстоит заниматься - Реализовывать высоконагруженные бэкенды критичной бизнес-логики. - Быть владельцем кода одного или нескольких сервисов и отвечать за его качество, производительность, отказоустойчивость и документированность. - Прототипировать и исследовать подходы: новые модели, фреймворки агентов, способы инференса, чтобы обоснованно выбирать решения, а не следовать хайпу. - По желанию и в перспективе расти в техлида или тимлида продукта. Мы ожидаем от вас - Релевантный опыт backend-разработки от 5 лет с Python как основным языком на экспертном уровне: понимать не только как писать, но и как и почему это работает под капотом. - Глубокое понимание async-модели: где asyncio даёт выигрыш, а где только добавляет сложности, как не положить event loop блокирующим вызовом и как дебажить асинхронный код под нагрузкой. Опыт с async-фреймворком. - Опыт проектирования и эксплуатации высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов: нагрузка, конкурентность, backpressure, деградация, идемпотентность. - Уверенная работа с микросервисами и брокерами сообщений. - Опыт с реляционными БД, понимание, чем платить за консистентность и как не положить базу под нагрузкой. - Алгоритмы и структуры данных, ООП, SOLID, чистый читаемый код, code review.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании OnTarget Labs — международная компания по разработке программных продуктов. О продукте Разработка ИИ-решения для анализа теннисных матчей по видео, записанному на смартфон. О роли Поддержка команды по полному циклу CV/ML: от качества датасетов и оценки моделей до улучшения моделей, логики трекинга и интерпретации, а также выборочного развертывания на edge/mobile. Работа под руководством Head of Engineering / CTO, с возможностью самостоятельно оценивать проблемы, предлагать эксперименты, внедрять улучшения и объяснять технические компромиссы. Требования - Опыт практической работы с компьютерным зрением, особенно с реальным видео - Уверенное владение Python и PyTorch - Опыт с моделями обнаружения объектов, трекинга, классификации и/или keypoint - Умение оценивать выходы моделей, диагностировать ошибки и предлагать точечные улучшения - Понимание стратегии датасетов, качества разметки, валидации и интерпретации метрик - Опыт разработки или улучшения кастомного трекинга, сглаживания, временного декодирования или слоев интерпретации - Опыт улучшения моделей до продакшн-уровня в разнообразных реальных условиях - Опыт развертывания и оптимизации облачных пайплайнов обработки видео - Опыт инференса на устройствах (edge/mobile), владение ONNX, Core ML, TensorFlow Lite, квантизацией, прунингом, оптимизацией задержек или настройкой мобильной производительности - Степень бакалавра в области информационных систем, компьютерных наук или смежной области - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки на английском языке Будет плюсом - Опыт в спортивной видеоаналитике - Трекинг мяча, ракетки, шайбы или других быстро движущихся объектов - Видео со смартфона или потребительского качества Условия - Конкурентоспособная оплата по результатам собеседования - Полная занятость, удаленная работа

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

AI Security Researcher О проекте Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды будут содержать задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), при этом цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые при этом остаются решаемыми для профессиональных специалистов. Важно: это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача специалиста — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки именно из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды. Чем предстоит заниматься Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning Моделировать реальные offensive security-сценарии (например, supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие современные техники) Проверять разработанные сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины их ошибок Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему конкретная ошибка считается reasoning failure Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов Что мы ожидаем 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing Практический опыт AI Red Teaming / LLM Security Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем Практический опыт проведения penetration testing и исследования безопасности приложений Опыт разработки на Python и/или JavaScript Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java) Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты своей работы Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+) Практический опыт работы с современными LLM-моделями Понимание особенностей их работы, ограничений и типичных failure modes Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation Будет большим плюсом Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других исследовательских проектах Самая ценная компетенция здесь — не умение эксплуатировать очередную XSS, а способность придумать новый, не похожий на существующие сценарий, который сломает сильную модель. Здесь важны исследовательское мышление, креативность и способность придумывать новые сценарии атак, а не воспроизводить уже известные техники. Условия B2B-контракт (с ИП) Оплата в долларах США Part-time/Full-time: почасовая оплата за выполненные задачи, 1 задача занимает около 10-12 часов Локация — строго вне РФ/РБ

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания SL Soft О продукте Продукт помогает автоматизировать обработку документов с помощью искусственного интеллекта. Задачи - Интеграция и внедрение продукта на серверах клиентов (on-premise) - Разработка новой функциональности, поддержка продукта - Работа с API - Деплоймент на Linux, Windows - Взаимодействие с командой ML-инженеров по обработке и подготовке данных Требования - Хорошая алгоритмическая подготовка - Знание Python - Пользовательский опыт работы с Linux и навыки работы с командной строкой - Обязательно желание развиваться в будущем в роли ML-инженера Условия - Опыт работы не требуется - Полная занятость - Удалённый формат работы

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания: Adobe Роль: Applied AI Engineer Задачи: - Разработка, создание и поддержка интеллектуальных агентов для автоматизации и бизнес-эффекта в масштабах предприятия. - Полный цикл разработки агентов: от проектирования до версионирования, оркестрации и непрерывного обучения. - Создание масштабируемых платформ Agentic AI, расширяющих возможности разработчиков и ускоряющих внедрение ИИ. - Создание переиспользуемых шаблонов агентов и модульных компонентов для ускорения развертывания в бизнес-подразделениях. - Перевод моделей ИИ из прототипов в продакшен-системы. - Разработка автономных агентов и навыков для задач генерации кода и вызова инструментов. - Оптимизация производительности моделей, снижение задержек и повышение надежности. - Внедрение стратегий промт-инжиниринга, управления памятью, распределения ресурсов и интеграции вызова инструментов. Требования: - Опыт работы в AI/ML-инжиниринге и бэкенд-разработке от 3 до 5+ лет. - Опыт работы с LLM API или ИИ-сервисами в продакшене. - Опыт работы с инструментами ИИ: LangChain, LlamaIndex или векторными базами данных. - Умение измерять и улучшать показатели решаемости задач и точности моделей. - Сильные инженерные основы: Python, REST. - Опыт работы с потоковой передачей событий (Kafka, Flink, Kinesis или аналоги) и конвейерами данных (Spark, Databricks или сопоставимые). - Знакомство с продакшен-операциями: Kubernetes, CI/CD, мониторинг, алертинг и реагирование на инциденты. - Знакомство с облачными платформами (AWS/GCP/Azure), REST API, Python и контейнеризацией (Docker, K8s). Условия: - Вилка зарплаты в США: $114 100 — $214 950 в год, зависит от географического рынка и опыта. - Для Калифорнии: $148 500 — $214 950.

Формат

Офис

Страна

Монголия, США

Город

Остин

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

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Lead

Компания Replit, создающая платформу для разработки приложений с помощью естественного языка, ищет Support Systems Lead. Вы будете создавать и поддерживать системы, которые позволяют службе поддержки масштабироваться вместе с продуктом. Вы будете отвечать за инструменты, используемые командой ежедневно, техническую настройку самообслуживания и поддержки на базе ИИ, а также инфраструктуру, обеспечивающую их актуальность. Вы будете сочетать практическую техническую работу с системным мышлением, помогая пользователям решать задачи через самообслуживание, ИИ-агента или обращение к специалисту. Это индивидуальная роль на старте, с возможностью роста и формирования команды по мере масштабирования поддержки. Задачи: - Настройка и поддержка Zendesk и сопутствующего стека: рабочие процессы, автоматизация, бизнес-правила, права доступа. - Создание и поддержка логики распределения обращений, очередей, тегов, таксономии и эскалаций. - Настройка инструментов поддержки, рабочих процессов и доступа для внутренних сотрудников, внешних подрядчиков и регионов. - Совместная работа с инженерами над техническими требованиями для самообслуживания и встроенных в продукт каналов поддержки, создание точек входа, виджетов и маршрутизации. - Выявление повторяющихся шагов в рабочих процессах и создание автоматизаций, массовых действий и скриптов, в том числе внутри Replit. - Обработка запросов на изменение инструментов, оценка вендоров и проведение миграции при смене платформ. Требования: - Опыт от 5 лет в операционной поддержке, системах поддержки, инструментах или аналогичной технической роли. - Практический опыт администрирования тикет-систем, таких как Zendesk: создание триггеров, автоматизаций, макросов, представлений, SLA, управление маршрутизацией, группами и правами. - Опыт создания и поддержки интеграций между SaaS-инструментами с использованием API и вебхуков. - Уверенное решение проблем самостоятельно и совместно с инженерами. - Приоритизация задач в быстро меняющейся среде. - Готовность решать межфункциональные задачи на стыке поддержки, инструментов и инженерии. Будет плюсом: - Использование Replit за последние 3–6 месяцев. - Написание скриптов на Python или аналогичных языках для автоматизаций и внутренних инструментов. - Опыт создания каналов самообслуживания или встроенной поддержки в продукте. - Опыт работы с BPO и внутренними командами. - Сертификация Zendesk. Условия: - Полная занятость, офис в Фостер-Сити, Калифорния. - Присутствие в офисе в понедельник, среду и пятницу. - Конкурентная зарплата и опционы. - Программа 401(k) с матчем 4% (только для США). - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни. - Страхование краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком, медицинский и по уходу за близкими. - Гибкий график отпусков и праздничные дни. - Компенсация транспортных расходов (офис, только США). - Ежемесячная надбавка на здоровье. - Автономная рабочая среда. - Компенсация обустройства рабочего места в офисе. - Ежеквартальные командные мероприятия. - Удобства в офисе.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Команда Astral создает высокопроизводительные инструменты для разработчиков, которые формируют будущее программирования, включая Ruff, uv и ty. Инструменты Astral устанавливаются сотни миллионов раз в месяц и обеспечивают сотни миллионов загрузок пакетов в день для экосистемы Python. Команда продолжает развивать эти основы, решая задачи по созданию инструментов по мере эволюции программирования. Ищем опытного инженера для создания инструментов для языков программирования следующего поколения. Подойдет кандидат, которому нравится писать высокопроизводительный код на Rust или думать о будущем программирования. Сильные кандидаты обычно имеют глубокий опыт в Rust, Python, open source, компиляторах или инструментах для разработчиков, но редко кто глубоко разбирается во всех этих областях. Мы нанимали кандидатов без предварительного опыта в Rust или Python. Задачи: - Проектировать и реализовывать функции в существующих open source проектах Astral (Ruff, uv, ty, python-build-standalone и других). - Поддерживать open source проекты Astral в роли мейнтейнера: обрабатывать пользовательские вопросы, ревьюить pull request'ы и участвовать в обсуждениях сообщества. - Развивать инструментарий Astral для ускорения разработки в OpenAI. - Создавать совершенно новые инструменты в других экосистемах программирования для развития агентной разработки ПО. Требования: - 5+ лет профессионального инженерного опыта (без учета стажировок) в релевантных ролях. - Высокая самостоятельность и комфорт в быстро меняющейся среде, с сильным чувством ответственности за безопасность, надежность и операционное совершенство. - Развитая эмпатия к разработчикам и коммуникативные навыки, включая опыт поддержки open source проектов. - Отличные знания системной инженерии и опыт ведения сложных проектов от неоднозначной постановки задачи до влияния на пользователей. - Владение одним или несколькими системными языками программирования (например, Rust). OpenAI — компания по исследованию и внедрению ИИ, стремящаяся к тому, чтобы искусственный интеллект общего назначения приносил пользу всему человечеству. Мы расширяем границы возможностей систем ИИ и стремимся безопасно внедрять их через наши продукты. Мы равный работодатель и не дискриминируем по признаку расы, религии, цвета кожи, национального происхождения, пола, сексуальной ориентации, возраста, статуса ветерана, инвалидности, генетической информации или другим применимым юридически защищенным признакам.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Replit — платформа для создания приложений с помощью естественного языка. Миллионы пользователей по всему миру. Replit демократизирует разработку ПО, убирая традиционные барьеры. В роли Support Systems Lead вы будете создавать и поддерживать системы, которые позволяют поддержке масштабироваться вместе с продуктом. Вы будете владеть инструментами, которые команда использует ежедневно, технической настройкой самообслуживания и ИИ-поддержки, а также инфраструктурой, которая поддерживает всё это в актуальном состоянии. Вы будете формировать то, как системы поддержки адаптируются к новым продуктам, поверхностям и ИИ-ассистируемым рабочим процессам, эффективно действуя в условиях неопределённости и превращая временные решения в инфраструктуру, на которую может положиться вся команда. Вы сочетаете практическую техническую глубину с системным мышлением, чтобы помогать разработчикам двигаться дальше — через самообслуживание, ИИ-агента или человека. Это индивидуальная роль на старте, с возможностью роста и создания команды по мере масштабирования поддержки. Задачи - Настраивать и поддерживать Zendesk и сопутствующий стек поддержки: от ежедневных рабочих процессов и автоматизации до бизнес-правил и прав доступа, обеспечивая гибкость и масштабируемость. - Создавать и поддерживать логику назначения задач, очереди, тегирование и таксономию, пути эскалации, поддерживая их в рабочем состоянии при изменении объёмов и процессов. - Настраивать и поддерживать инструменты поддержки, рабочие процессы и доступ для внутренних агентов, внешних вендоров и регионов, чтобы системы работали для каждой группы по мере изменения стека. - Совместно с инженерами определять технические требования для самообслуживания и встроенных в продукт поверхностей поддержки, создавать точки входа, виджеты помощи и маршрутизацию. - Выявлять повторяющиеся шаги в рабочих процессах агентов и администраторов до того, как они станут узкими местами, и создавать автоматизации, массовые действия и скрипты, в том числе в Replit, чтобы их устранить. - Принимать запросы на инструменты и системы со стороны поддержки, проводить оценку инструментов и вендоров для стека поддержки и возглавлять миграцию при смене платформ. Требования - 5+ лет в операциях поддержки, системах поддержки, инструментарии или аналогичной технической операционной роли. - Практическое администрирование тикет-платформы, такой как Zendesk: создание триггеров и автоматизаций, макросов, представлений и SLA, управление маршрутизацией, группами и правами доступа. - Опыт создания и поддержки интеграций между SaaS-инструментами с использованием API и вебхуков. - Уверенность в самостоятельном поиске неисправностей и совместной работе с инженерами над более сложными системными задачами. - Сильное суждение о приоритизации в быстро меняющейся, иногда неоднозначной среде. - Готовность решать кросс-функциональные задачи, в том числе на стыке поддержки, инструментария и инженерии. Желательно - Использовал Replit за последние 3–6 месяцев. - Написание скриптов на Python или аналогичном языке для создания автоматизаций, массовых действий и внутренних инструментов. - Опыт создания поверхностей самообслуживания или встроенной поддержки в продукте. - Опыт работы с системами, которые используются как BPO, так и внутренними командами. - Сертификация Zendesk. Условия - Полная занятость. - Работа из офиса в Нью-Йорке (обязательное присутствие в офисе). - Индивидуальная роль на старте, с возможностью роста и создания команды. - Бенефиты: конкурентоспособная зарплата и опционы; программа 401(k) с матчем 4% (только для США); медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни; краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность; оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, медицинский и по уходу за близкими; гибкий график отпусков (FTO) + праздники; компенсация транспортных расходов (для офиса и только для США); ежемесячная надбавка на здоровье; автономная рабочая среда; возмещение расходов на обустройство рабочего места в офисе; ежеквартальные командные мероприятия; офисные удобства (только для офиса).

Формат

Офис

Страна

Польша

Город

Не указан

Jamf — компания, разрабатывающая решения для управления Apple-устройствами. В компании придерживаются открытой и гибкой культуры, основанной на уважении и доверии, с приоритетом баланса работы и личной жизни. Вакансия предполагает удалённую работу в Польше; требуется наличие права на работу в Польше. Возможно периодическое присутствие в офисе Jamf для определённых событий. Задачи - Создание производственных систем, где ИИ-агенты выполняют реальную работу с кодом: изменения в детерминированных шлюзах, с независимой проверкой и полным журналом аудита. - Разбор проблем клиентов и платформы на части, решение большинства из них end-to-end в agile-команде. - Проектирование границ доверия, радиуса поражения и модели наименьших привилегий для автоматизации с повышенным доступом к production. - Построение оценки и наблюдаемости для недетерминированных систем: измерение точности, выявление скрытой деградации. - Обеспечение ответа на аудиторский запрос «покажи»: доказательства работы контроля, а не просто утверждения. - Совместная работа с инженерами по безопасности и разработчиками PDD, понятное объяснение сложных моментов. - Применение инженерных практик: задавать вопросы, решать сложные задачи, помогать другим расти. Требования Обязательные: - 3+ года коммерческой разработки enterprise-уровня, уверенное понимание тестирования и QA. - 3+ года коммерческого опыта с Java или Python. - Практический опыт работы с LLM API и агентными фреймворками: вызов инструментов, многошаговое выполнение, структурированный вывод — не просто использование ИИ-ассистентов для кода. - Практический опыт с ИИ-ассистентами кодирования (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code) для ускорения своей работы. - Понимание, где автоматизация может и не может действовать самостоятельно, и умение чётко объяснить эту границу. - Мышление в терминах границ доверия, радиуса поражения и наименьших привилегий. - Отношение к управлению уязвимостями как к дисциплине: серьёзность, эксплуатируемость, SLA, обработка исключений. - Опыт работы в agile-организации и с системами сборки Jenkins или Bamboo. - Умение выстраивать доверие на всех уровнях, эффективная работа в быстром темпе. Желательно: - Безопасность цепочки поставок ПО: SBOM, происхождение и аттестация, подпись и проверка образов, policy-as-code. - Опыт запуска ИИ-агентов кодирования в масштабе репозитория и создания обвязки для доверия к их результатам. - Знакомство с управлением ИИ в контексте безопасности: политика использования моделей, обработка данных, вопросы аудита после изменений, инициированных агентом. - Опыт в регулируемой среде (SOC 2, FedRAMP или аналогично) и понимание запросов аудиторов. Условия - Удалённая работа в Польше. - Гибкий график, самостоятельное управление рабочим днём. - Небольшая команда с культурой доверия, ответственности и уважения. - 30 дней оплачиваемого отпуска, 3 оплачиваемых дня для волонтёрства, Multisport Card, пакеты Luxmed и другое.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Задачи Создание AI-ботов для бизнеса: - созвон с заказчиком на 10–15 минут - 2–3 часа на разработку AI-бота (Python, Cursor) - внесение корректировок Требования - возможность уделять от 4–5 часов в день - готовность общаться с заказчиками - базовые навыки программирования - знакомство с AI-инструментами - понимание основ Python, опыт необязателен Условия - небольшой AI-стартап, привлекший инвестиции и масштабирующий продажи - работа напрямую с основателем стартапа на ранней стадии - оплата — до 4 тыс. ₽ за 1 бота

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Грейд: Lead. Стек: Python, распределённые системы, высоконагруженные сервисы, алгоритмы поиска, структуры данных, Linux, контейнеры, Kubernetes. Ищем руководителя в команду поисковых технологий для AI-систем. Строим общий поисковый слой для продуктов на основе языковых моделей. Задача: сделать так, чтобы AI-системы могли быстро находить нужную…

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Software Engineering Manager Белград (гибрид, офис в центре). 542 миллиона человек в Африке не имеют паспортов и средств идентификации личности. F15 вместе с одним из ведущих мировых производителей биометрических сенсоров решает эту проблему. Мы создаем кроссплатформенную распределенную систему для управления и хранения биометрических данных. Прямо сейчас мы ищем Software Engineering Manager в Белграде на команду из 3 разработчиков и 3 QA-инженеров. Вы отвечаете за техническое направление, сроки поставки и развитие людей, работаете в паре с Product Owner продукта IB360 и отчитываетесь EVP of Product Management. Обязательные требования: - 6+ лет в разработке, из них 2+ года в управлении инженерной командой - Один или несколько языков на практике: Python, Java, C, .NET - Android, Windows и Linux, MySQL, gRPC - Построение и поддержка CI/CD, unit- и интеграционные тесты - Облака (AWS или Azure), микросервисы и event-driven архитектура - Опыт найма, роста и удержания сильных инженеров - Agile и сложные проекты в быстром темпе - Международная разработка и работа между часовыми поясами - Английский, чтобы объяснять технические вещи нетехническим стейкхолдерам Будет плюсом: - Бакалавр или магистр в Computer Science / Software Engineering - Распределенные системы под высокую нагрузку и большие объемы данных - Data engineering и platform engineering - Внедрение новых технологий, процессов или структуры команды - Open source или участие в техническом комьюнити Что делает менеджер в этой роли: - 1:1, перформанс-ревью и карьерные разговоры с командой - Технический роадмап домена вместе с продуктом - Код-ревью, тестирование, CI/CD, инциденты, архитектурные стандарты - Спринт-планирование, груминг бэклога, триаж багов, метрики и velocity - Мониторинг здоровья системы, on-call и SLA вместе с сервис-партнерами Условия работы и культура: - Гибрид из офиса в Белграде (первые 6 мес, далее из любой точки мира) - Контракт, полная занятость - 25 дней в году на отпуск, праздники и больничные - Ежемесячная медицинская выплата - Ежемесячная подписка на AI-ассистента для кода - Вся коммуникация на английском Оплата: $4 500–5 500 в месяц

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Backend-разработчик Python Чем предстоит заниматься: - разрабатывать и поддерживать backend-логику и сервисы на Python; - работать с фреймворками FastAPI, Django, Flask в зависимости от проекта; - проектировать и разрабатывать REST API; - работать с эндпоинтами и сериализацией данных; - документировать API с использованием Swagger; - соблюдать стандарты проекта: типизация, структура проекта, миграции БД; - оптимизировать производительность и стабильность приложения; - работать с запросами к БД, кэшированием и обработкой нагрузки; - разбираться в существующей кодовой базе и самостоятельно находить решения. Что мы ждем от тебя: - коммерческий опыт backend-разработки от 1 года; - уверенное владение Python; - уверенное знание хотя бы одного из фреймворков: FastAPI, Django или Flask; - понимание принципов построения и работы REST API; - готовность разбираться в чужом коде; - умение самостоятельно решать поставленные задачи, внимательность к деталям; - готовность пройти Live-coding - практическое задание в реальном времени вместе с тимлидом. Будет плюсом: - опыт разработки SaaS-продуктов; - опыт работы с AI-продуктами; - знание английского языка. Что мы предлагаем тебе: - стабильный и высокий заработок; - полную занятость (5 / 2, с 09-00 до 18-00 по МСК); - удалённую работу, без привязки к офису (можно работать за пределами РФ); - интересные и амбициозные задачи. Заработная плата: до 130 000 ₽ за месяц, на руки.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

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