Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Офис

Страна

Азербайджан

Город

Не указан

AI-инженер по агентным системам American Express строит платформы, продукты и системы управления, которые позволяют агентному ИИ работать ответственно и в масштабе предприятия. Фокус — разработка агентного ИИ: проектирование интеллектуальных адаптивных систем, способных планировать, рассуждать и действовать в сложных рабочих процессах с соответствующим уровнем автономии. Эти системы обеспечивают автономные рабочие процессы, поддержку принятия решений и клиентский опыт, соответствуя высоким стандартам безопасности, объяснимости, надежности и соответствия требованиям в финансовой сфере. Роль предполагает практическую разработку производственных агентных ИИ-систем, работающих с реальными финансовыми данными и обслуживающих реальных клиентов. Вы будете работать вместе с инженерами, продакт-менеджерами и дизайнерами, создавая и запуская ИИ-функции, а также учиться работать в регулируемой среде, ориентированной на клиента. Это не исследовательская роль: вы будете писать производственный код, участвовать в обсуждениях системного дизайна и помогать эксплуатировать созданное после запуска при поддержке старших инженеров. Задачи - Участие в проектировании и реализации продуктовых функций на основе LLM и агентных систем. - Создание и развитие агентных ИИ-рабочих процессов, которые рассуждают над контекстом, вызывают инструменты и выполняют действия под руководством старших инженеров. - Внедрение и поддержка пайплайнов RAG (генерация с дополнением поиском) над финансовыми данными с акцентом на корректность и безопасность. - Вклад в общую ИИ-инфраструктуру: LLM-сервисы, компоненты оркестрации, инструменты оценки и мониторинга. - Участие в эксплуатации ИИ-систем в продакшене: мониторинг, отладка, повышение надежности и производительности. - Тесное сотрудничество с продуктовыми и дизайнерскими командами, перевод потребностей клиентов в технические решения. Технологический стек - Языки: Python, Go, TypeScript. - Облако и инфраструктура: AWS и/или GCP, Kubernetes. - API и сервисы: REST, gRPC. - Распределенные системы: событийно-ориентированные архитектуры, включая Kafka. - Коммерческие и открытые LLM, интегрированные в агентные рабочие процессы. - Инструменты оркестрации агентов, RAG, векторные хранилища и оценка. - Валидация схем и обработка структурированных данных. - Использование ИИ-ассистированных и агентных инструментов разработки для проектирования, реализации, тестирования, отладки и рефакторинга. Все системы строятся в соответствии с высокими стандартами надежности, безопасности и аудируемости, отражая ответственность развертывания автономного ИИ в сфере финансовых услуг. Требования - От 2 лет профессионального опыта в разработке ПО. - Практический опыт создания или участия в ИИ-функциях, LLM-приложениях или прикладных ML-системах (профессиональный или проектный). - Уверенные инженерные основы минимум в одном бэкенд-языке: Python, Go или TypeScript. - Знакомство с API, базовыми облачными концепциями и современными практиками разработки. - Интерес к агентным ИИ-системам, автономии и ИИ-ассистированным рабочим процессам. - Готовность учиться, воспринимать обратную связь и со временем брать на себя техническую ответственность. - Комфортная работа в кросс-функциональных командах. - Сильная клиентоориентированность и любопытство к решению реальных задач. Предпочтительные квалификации - Опыт работы с LLM-инструментами, промт-инжинирингом, RAG или агентными фреймворками в работе, учебе или личных проектах. - Стажировка или ранний карьерный опыт в финтехе или других регулируемых средах. - Вклад в open-source проекты, хакатоны или побочные проекты, связанные с ИИ или инструментами разработчика.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Academy Sports + Outdoors — розничная сеть спортивных товаров и товаров для отдыха. Компания более 80 лет строит культуру, в которой люди на первом месте, и стремится быть лучшим спортивным ритейлером в стране. Задачи - Создавать ИИ-агентов, копилоты и ассистентские решения с использованием Microsoft Copilot Studio, Azure AI Studio, Power Platform, SharePoint, Teams и связанных инструментов Microsoft. - Проектировать инструкции для агентов, сценарии диалогов, промпты, привязку к знаниям, действия и пути эскалации. - Настраивать одобренные источники знаний: SharePoint, Dataverse, SQL, ServiceNow, внутренние документы и корпоративные данные. - Взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами для уточнения требований и превращения сценариев использования в рабочие прототипы. - Тестировать производительность агентов на точность, полноту, риск галлюцинаций, удобство использования и соответствие бизнесу. - Улучшать качество агентов через доработку промптов, настройку знаний, оценочные фреймворки и обратную связь пользователей. - Упаковывать успешные прототипы в переиспользуемые шаблоны, стартовые промпты и паттерны разработки. - Документировать конфигурацию агентов, источники данных, известные ограничения, модель поддержки и рекомендации по внедрению. - Поддерживать пилотные проекты, собирать обратную связь и быстро итерировать до готовности к продакшену. Требования Образование: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий, данных, инженерии или смежной области, либо эквивалентный практический опыт. - Предпочтительно наличие сертификации Microsoft Copilot Studio, Power Platform, Azure AI или смежной сертификации Microsoft. - Предпочтительно обучение или практический опыт в области дизайна промптов, оценки ИИ, привязки знаний или ответственного ИИ. Опыт работы: - 4+ лет в разработке ИИ-решений, автоматизации, разработке приложений, платформах данных или корпоративных технологиях. - Практический опыт создания ИИ-агентов, копилот, чат-ботов, автоматизации рабочих процессов или продвинутых цифровых ассистентов. - Опыт работы с Microsoft Copilot Studio, Power Automate, Power Apps, SharePoint, Teams, Dataverse или Azure AI. - Предпочтителен опыт создания внутренних инструментов для операций, HR, ИТ, финансов, цепочки поставок, магазинов или команд, работающих с клиентами. - Предпочтителен опыт в розничной торговле или многообъектной корпоративной среде. Навыки: - Понимание дизайна промптов, привязки знаний и методов тестирования ИИ. - Способность проектировать инструкции для агентов, сценарии диалогов, промпты, привязку знаний, действия и пути эскалации. - Уверенная настройка одобренных источников знаний: SharePoint, Dataverse, SQL, ServiceNow, внутренние документы и корпоративные данные. - Способность работать напрямую с бизнес-пользователями и превращать потребности в практические ИИ-решения. - Развитые навыки решения проблем и комфорт в быстро меняющейся, неоднозначной среде. - Предпочтительно знакомство с паттернами RAG, Azure OpenAI, Microsoft Graph, API, корпоративным поиском, безопасностью ИИ, контролем доступа и конфиденциальностью данных. Условия - Требуется регулярное присутствие в офисе. - Приемлемый уровень слуха и зрения для выполнения рабочих обязанностей. - Соблюдение рабочего графика компании, политик, процедур и правил поведения для профессионального персонала.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

О проекте СберСпасибо развивает платформу, в ядро которой встраиваются возможности генеративного ИИ. Ищут сильного бэкенд-разработчика уровня Middle/Senior, который не просто пишет на Java, но и глубоко понимает механику работы LLM, умеет строить RAG-пайплайны и проектировать сложных агентов. Задачи - Проектирование и разработка микросервисной архитектуры на Java 17+ с использованием Spring Boot (MVC, Data JPA, Security). - Построение пайплайнов Retrieval-Augmented Generation (RAG): от парсинга сырых данных до индексации эмбеддингов. - Разработка и поддержка векторных баз данных Qdrant: проектирование схем шардирования, настройка гибридного поиска (BM25 + Dense Vectors) и оптимизация запросов к векторному пространству. - Создание мультиагентных систем на базе LangChain/LangGraph для автоматизации бизнес-процессов (классификация, извлечение сущностей, принятие решений). - Глубокий промт-инжиниринг: написание промптов с нуля под разные пользовательские сценарии одного агента, внедрение техник Few-shot, Chain-of-Thought (CoT) и структурированного вывода (JSON mode). - Отладка семантики моделей: снижение энтропии ответов, управление вариативностью через параметры инференса (temperature, topp, штрафы), реализация механизмов самовосстановления (self-healing) при деградации внешних провайдеров LLM. - Оптимизация производительности PostgreSQL: тюнинг сложных SQL-запросов, работа с индексами (B-tree, GIN/GIST, триграммы), проектирование транзакционной изоляции. - Вынос вычислений в контейнерную среду: Docker, Kubernetes (Helm), построение отказоустойчивых CI/CD-конвейеров в GitLab CI/Jenkins. Ожидания от кандидата - Уверенное владение Java 17+. Понимание многопоточности (CompletableFuture, виртуальные потоки Project Loom — будет плюсом). - Экспертный уровень владения стеком Spring: глубокое понимание жизненного цикла бинов, аспектно-ориентированного программирования, тонкая настройка пулов соединений БД и параметров безопасности. - Опыт проектирования реляционных моделей в PostgreSQL, умение читать EXPLAIN ANALYZE, бороться с блокировками и писать эффективные миграции (Liquibase/Flyway). - Практический опыт работы с векторными СУБД (Qdrant) или Weaviate/Pinecone/Milvus. Понимание метрик близости (Cosine Similarity, Dot Product, Euclidean Distance). - Опыт разработки с библиотеками LangChain и/или LangGraph. Навык построения графов состояний (State Machines) и интеграции внешних инструментов (tool calling). - Навык написания эффективных промптов (Prompt Engineering) и управления поведением LLM без изменения весов модели. - Опыт работы с Docker и Kubernetes (написание манифестов, Helm-чартов). Знание Linux shell на уровне уверенного пользователя. - Настроенные процессы CI/CD (GitLab CI или Jenkins): сборка Maven/Gradle, покрытие тестами (JUnit 5, Testcontainers), статический анализ кода.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Проект Разработка AI-помощника на базе GigaChat в поверхности GigaAssistant в канале Казначейства. Помощник позволит клиенту самостоятельно вносить изменения в параметры работы услуги «Единый остаток». Команда также занимается разработкой услуг «Единый остаток», «Компенсационные продукты», «Контроль и акцепт» в канале Казначейства. Задачи - Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов. - Интеграция 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 - Участие в интересном проекте. - Возможность профессионального и карьерного роста. - Работа в команде профессионалов. - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально. - Формат работы — удалённо на территории РФ.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Компания — лидер в автоматизации контроля качества. Разработана платформа RETAILIQA для автоматизации операционного аудита, которой пользуются компании по России и ближнему зарубежью. Среди клиентов: МВидео, Эльдорадо, Инвитро, Татнефть, РусАгро, Аскона, DNS, ВсеИнструменты, Spar, Мираторг, Рив Гош и другие. В связи с запросами ритейла активно развивается платформа RETAILIQA AI-VISION для автоматизации контроля выкладки товаров и промопрограмм на базе ML, Deep Learning и Computer Vision. Ищем ведущего AI/ML-инженера для разработки и развития AI-сервисов в области автоматизации compliance-процессов — от архитектуры и экспериментов до запуска решений в production. Основной технологический фокус — Agentic AI, RAG, мультимодальные LLM и классические Deep Learning-модели (Computer Vision). Решения разворачиваются в облачной инфраструктуре и on-premise на оборудовании компании. Используемые технологии: Python, FastAPI, FastMCP, RabbitMQ, FastStream, PostgreSQL/pgvector, Milvus, LlamaIndex, PydanticAI, LangGraph, DeepEval, RAGAS, Langfuse, ClearML, vLLM, Triton Inference Server, Docker, GitLab CI/CD, Prometheus, Grafana. Чем предстоит заниматься - Проектировать архитектуру AI-сервисов и принимать ключевые технические решения. - Разрабатывать LLM-, RAG- и Agentic AI-решения. - Создавать production-ready сервисы на Python. - Разрабатывать AI-агентов, workflow и интеграции с корпоративными системами. - Быстро проверять AI-гипотезы и создавать PoC/MVP. - Доводить успешные решения до production. - Организовывать evaluation и контроль качества AI-систем. - Участвовать в развитии технической архитектуры и инженерных стандартов нового AI-направления. - Взаимодействовать с backend-разработчиками, DevOps, аналитиками и продуктовыми специалистами. Что мы ожидаем - От 3 лет опыта промышленной разработки ML/AI-решений преимущественно на Python. - Практический опыт разработки LLM-, RAG- или Agentic AI-систем. - Опыт самостоятельного создания AI/ML-сервисов от идеи и прототипа до production. - Сильные навыки проектирования архитектуры AI-сервисов. - Уверенное владение Python и опыт backend-разработки. - Понимание RAG: ingestion, chunking, embeddings, retrieval, reranking, generation и evaluation. - Опыт интеграции коммерческих LLM API и/или развёртывания open-source моделей. - Опыт работы с PostgreSQL и векторными базами данных. - Уверенное владение Linux, Docker и Git. - Понимание распределённых систем, очередей сообщений и асинхронной обработки. - Понимание принципов model serving, мониторинга и эксплуатации ML/LLM-сервисов. - Способность самостоятельно принимать технические решения в условиях технологической неопределённости. Будет плюсом - Опыт работы с LlamaIndex, LangGraph, PydanticAI или аналогичными фреймворками. - Опыт разработки MCP-серверов и MCP-интеграций. - Опыт работы с PostgreSQL/pgvector, Milvus или другими векторными хранилищами. - Опыт эксплуатации open-source LLM через vLLM, Triton Inference Server или аналогичные решения. - Опыт evaluation LLM/RAG-систем: DeepEval, RAGAS, Langfuse или аналоги. - Опыт on-premise развёртывания AI-моделей. - Опыт работы с мультимодальными моделями или Computer Vision. - Опыт технического взаимодействия с корпоративными заказчиками. - Опыт участия в создании новой AI/ML-команды или технического направления с нуля. Условия работы - Официальное трудоустройство по ТК РФ. - Работа в аккредитованной IT-компании. - Гибкий график работы. - Конкурентная зарплата, зависящая от опыта и квалификации кандидата. - Профессиональное развитие и обучение. - Доступ к проектам с реальными бизнес-заказчиками из числа федеральных сетей. - Возможность непосредственно влиять на практическое применение AI в бизнесе. - Система квартального премирования.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Bright Vision Technologies — технологическая консалтинговая компания, разрабатывающая облачные, AI, данные и корпоративные решения по всей территории США. Должность: Conversational AI Engineer Локация: удаленно (США) Тип занятости: полная, прямая занятость (W2) Зарплата: $130,000–$180,000 в год (в зависимости от опыта) Требуемый опыт: 10+ лет Спонсорство: рассматриваются граждане США, обладатели грин-карт, EAD и кандидаты на перевод H-1B. Спонсорство новых H-1B не предоставляется. Компания ищет опытного инженера с 10+ годами опыта в разработке ПО и глубокой экспертизой в больших языковых моделях (LLM), агентном ИИ и разработке корпоративных AI-приложений. Кандидат будет определять и вести стратегию, архитектуру и инженерные практики для создания интеллектуальных диалоговых систем, фреймворков промт-инжиниринга и AI-приложений. Роль сочетает глубокие технические знания современных LLM с умением создавать переиспользуемые AI-платформы, оценочные фреймворки и инструменты для разработчиков, обеспечивающие масштабируемые, безопасные и готовые к продакшену решения. Задачи: - Проектировать, разрабатывать и внедрять корпоративные диалоговые AI-приложения на базе LLM. - Определять стандарты промт-инжиниринга, переиспользуемые библиотеки промтов и лучшие практики для корпоративной AI-разработки. - Архитектура и внедрение агентных AI-процессов, мультиагентных систем, оркестрации инструментов и решений RAG. - Создание масштабируемых оценочных фреймворков для качества промтов, обнаружения галлюцинаций, точности ответов, задержки и пользовательского опыта. - Разработка переиспользуемых SDK, API и инструментов, ускоряющих создание AI-приложений в командах. - Взаимодействие с продакт-менеджерами, AI-исследователями, инженерами и бизнес-стейкхолдерами для выпуска готовых к продакшену решений. - Внедрение практик безопасности ИИ, ответственного ИИ, безопасности, соответствия, защитных механизмов и управления для корпоративных развертываний. - Оптимизация производительности LLM, эффективности инференса, выполнения промтов, стратегий кэширования и операционной масштабируемости. - Наставничество инженеров и установление стандартов для архитектуры, тестирования, развертывания и мониторинга диалоговых систем. - Оценка новых LLM, агентных фреймворков и AI-технологий для стимулирования инноваций и улучшения платформы. Требования: - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, программной инженерии или смежной технической дисциплине. - 10+ лет профессионального опыта в разработке ПО, включая значительный опыт создания и развертывания приложений на базе LLM. - Подтвержденный опыт выпуска корпоративных диалоговых AI-продуктов или продуктов на базе LLM в продакшен. - Глубокая экспертиза в современных LLM API и моделях: OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, Llama или Mistral. - Сильный опыт с агентными фреймворками: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI или AutoGen. - Сильные навыки программирования на Python и опыт создания масштабируемых бэкенд-сервисов и API. - Опыт внедрения RAG, векторных баз данных, эмбеддингов, промт-инжиниринга и AI-оркестрации. - Глубокое понимание AI-оценки, мониторинга моделей, наблюдаемости, ответственного ИИ и корпоративного управления ИИ. - Отличные коммуникативные, аналитические навыки и лидерские качества. Предпочтительно: - Публичные технические публикации, выступления на конференциях, вклад в open-source или лидерство в разработке LLM-приложений. - Опыт проектирования мультиагентных архитектур, автономных AI-процессов и сложных систем использования инструментов. - Знакомство с тонкой настройкой LLM, параметрически эффективной настройкой (LoRA/QLoRA) и техниками выравнивания моделей. - Опыт разработки AI-решений для поддержки клиентов, ассистентов программирования, корпоративного поиска, аналитики, управления знаниями или бизнес-автоматизации. - Опыт интеграции диалогового ИИ в корпоративные приложения со строгими требованиями соответствия: HIPAA, PCI-DSS, SOC 2 или FedRAMP. - Опыт работы с Kubernetes, MLOps, CI/CD, облачными платформами (AWS, Azure или GCP) и продакшен-инфраструктурой ИИ.

Формат

Офис

Страна

Новая Каледония

Город

Не указан

Грейд

Junior

AI Engineer I (младший инженер по искусственному интеллекту) в компании Victra — крупнейшем премиальном ритейлере Verizon в США. Позиция предполагает гибридный формат работы в Дареме (США). Компания формирует собственную команду AI-инженерии, и эта роль станет её отправной точкой. Вы будете создавать, тестировать и запускать AI-агентов и рабочие процессы на Microsoft Copilot Studio и Azure AI Foundry, следуя спецификациям и архитектуре, заданным старшими инженерами. Это осознанно ранняя карьерная роль: нанимают за способности, любознательность и инженерный склад ума, а не за годы опыта в AI. Опыт работы с генеративным ИИ не требуется. Роль подойдёт разработчику на раннем этапе карьеры, специалисту по автоматизации или Power Platform, готовому перейти к профессиональному коду, системному администратору или инженеру, желающему освоить разработку агентов на структурированном пути. Предусмотрены наставник, бюджет на сертификацию и реальная ответственность за результат. Основной стек — Azure AI Foundry, но фундаментальные навыки (API, промптинг, оркестрация, оценка) платформенно-независимы. Иногда потребуется поддержка проектов за пределами основных платформ, включая open-source фреймворки и AI-инструменты для кодинга. Задачи: - Создание, тестирование и развёртывание AI-агентов и рабочих процессов на Copilot Studio и Azure AI Foundry по стандартам и паттернам старших инженеров. - Интеграция агентов с бизнес-системами: коннекторы, API, инструментальные интеграции. - Проверка выходных данных AI на соответствие критериям приёмки; написание и запуск тестов, включая базовые оценочные проверки, до релиза. - Устранение пограничных случаев и проблем в продакшене при поддержке старших коллег, документирование первопричин. - Сопровождение одного закреплённого агента после запуска: мониторинг, небольшие исправления, обработка обратной связи от пользователей, с назначенным старшим ревьюером. - Документирование каждой разработки по стандарту команды. - Поддержка проектов за пределами основных платформ по указанию руководства, включая open-source фреймворки агентов и AI-инструменты для кодинга, с применением тех же стандартов тестирования и документации. - Регистрация всех выпущенных решений в реестре агентов. - Прохождение структурированной программы обучения (учебный план Microsoft Learn по разработке агентов и оплачиваемые сертификации) в согласованные сроки. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных систем или смежной области, демонстрирующая техническую вовлечённость, способность к долгосрочным обязательствам и сильное критическое мышление. - Подтверждённые навыки программирования на языке общего назначения: Python, C или Java; также засчитывается опыт скриптинга (PowerShell, JavaScript, Power Fx). - Рабочее знание API и основ работы с данными: вызов сервиса, чтение JSON, перемещение данных между системами. - Защитное, пограничное мышление: привычка задавать вопрос «что произойдёт, если входные данные неверны». - Чёткая письменная коммуникация и привычка к документированию. - Подтверждение самостоятельного обучения: побочные проекты, эксперименты или самостоятельно освоенный инструмент, включая неудачные попытки и последующие действия. - Ежедневное использование AI-инструментов (Claude, GitHub Copilot или аналогичных) в работе. - Опыт работы с генеративным ИИ не требуется — компания обучит. Желательно: - Опыт реальной разработки: разработка ПО или приложений, скриптинг или автоматизация; приветствуется опыт Power Platform, RPA, ServiceNow или системного администрирования как отправная точка. - Интерес к профессиональной разработке на Azure: написание и использование REST API, Azure Functions (function apps), API Management (APIM), а также работа с retrieval-augmented generation (RAG): индексация и стратегии grounding в Azure AI Foundry. - Знакомство с современным процессом разработки: Git, управление ветками, CI/CD для вывода кода в продакшен. - Опыт работы с open-source фреймворками агентов или инструментами наблюдаемости LLM (LangChain, Langfuse или аналогичные). - Сертификации Microsoft — плюс, но не обязательны: AI-901 или AB-900 (основы), AB-620 AI Agent Builder Associate или AI-103 Azure AI Apps and Agents Developer Associate; компания оплачивает сертификацию тем, у кого её нет. - Опыт работы в рознице или полевых операциях. Карьерный рост: - Опубликованная лестница от AI Engineer I к старшей разработке агентов, подкреплённая оплачиваемыми сертификациями, учебным бюджетом и растущей ответственностью. Первый управляемый продакшен-агент ожидается примерно на шестом месяце; далее объём самостоятельной работы растёт. Условия: - Оплачиваемое обучение и возможности карьерного развития. - Комплексная медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Пенсионный план 401k. - Компенсация обучения.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Citi — глобальный банк с примерно 200 миллионами клиентских счетов, работающий более чем в 160 странах. Предоставляет финансовые продукты и услуги: потребительский банкинг и кредит, корпоративный и инвестиционный банкинг, брокерские услуги по ценным бумагам, транзакционные сервисы и управление капиталом. О роли Инженер агентного ИИ работает на стыке искусственного интеллекта и корпоративных финансовых технологий. Роль предполагает проектирование retrieval-grounded, контекстно-зависимых и автономных ИИ-систем для Controls Technology. Сотрудник будет работать с senior-разработчиками, ИИ-архитекторами и бизнес-стейкхолдерами по всему миру, развивая агентные ИИ-приложения: от RAG-пайплайнов и графов знаний до мультиагентных рабочих процессов и продакшн-решений на базе генеративного ИИ. Обязанности - Создавать и интегрировать приложения генеративного ИИ на основе предобученных и размещённых фундаментальных моделей (через управляемые GenAI API и эндпоинты открытых моделей). - Проектировать и внедрять контекстную инженерию: системные инструкции, извлечённые знания, определения инструментов, память диалога и метаданные задач в токен-эффективные промпты. - Участвовать в промпт-инжиниринге (zero-shot, few-shot, chain-of-thought, role-based) и разработке ИИ-рабочих процессов. - Разрабатывать и поддерживать RAG-системы: чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск (семантический + ключевой) и реранкинг. - Помогать в создании графов знаний и Graph RAG-пайплайнов для многошаговых рассуждений и отслеживаемых ответов. - Участвовать в разработке агентных рабочих процессов: ИИ-агенты с вызовом инструментов, структурным планированием и памятью, используя фреймворки Google ADK, LangGraph или CrewAI. - Интегрировать агентов с внешними инструментами и источниками данных через Model Context Protocol (MCP) и обеспечивать взаимодействие агентов через Agent2Agent (A2A) протокол. - Помогать с развёртыванием, мониторингом и сопровождением GenAI и агентных приложений в продакшене. - Сотрудничать с дата-сайентистами и инженерами для интеграции ИИ-возможностей. - Выполнять предобработку данных, загрузку документов и разработку API для ИИ-приложений. - Участвовать в код-ревью, тестировании и документировании для обеспечения качества и надёжности. - Отслеживать новые достижения в области генеративного и агентного ИИ и делиться знаниями.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Лос-Анджелес

Грейд

Senior

О роли Ищем AI-инженера с опытом от 5 лет для проектирования, разработки и внедрения AI-решений, включая современные агентные AI-процессы. Роль предполагает разработку масштабируемых ML-моделей и интеллектуальных агентов на основе фундаментальных моделей для автоматизации сложных бизнес-процессов и улучшения принятия решений. Задачи - Проектировать, разрабатывать и внедрять ML и AI модели для бизнес-кейсов - Проектировать и дообучать модели, включая цепочки рассуждений, использование инструментов и агентные архитектуры (ReAct, мультиагентные фреймворки и др.) - Определять возможности агентов, границы автономного принятия решений и управлять ожиданиями заинтересованных сторон по надёжности - Проектировать и оптимизировать промпт-инструкции, персоны, описания инструментов и каркасы рассуждений, направляющие поведение агентов - Разрабатывать и оркестрировать многошаговые AI-агенты, способные к рассуждению, использованию инструментов и выполнению процессов - Строить агентные процессы на основе фундаментальных моделей для автоматизации задач и поддержки решений - Тестировать AI-агентов на корпоративных системах, API, инструментах и платформах данных - Проектировать бенчмарки и автоматические оценки для измерения надёжности, точности и безопасности агентов в различных сценариях - Работать со структурированными и неструктурированными данными для предиктивных и генеративных AI-решений - Управлять и наставлять команду дата-сайентистов, задавая чёткие ожидания по качеству моделей, документации и готовности к продакшену - Сотрудничать с дата-сайентистами, BI-командами и бизнес-стейкхолдерами для трансформации требований в AI-решения - Оптимизировать производительность моделей, масштабируемость и экономическую эффективность - Мониторить развёрнутые модели и агентов, внедрять циклы обратной связи и стратегии переобучения - Документировать технические проекты, агентные процессы и системную архитектуру Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, AI, науки о данных или смежной области - Опыт от 4 лет в AI/ML, науке о данных или прикладном AI-инжиниринге - Сильные навыки программирования на Python - Твёрдое понимание основ машинного обучения и методов оценки - Знакомство с промпт-инжинирингом и работой с большими языковыми моделями (LLM) - Опыт с архитектурами RAG (Retrieval-Augmented Generation) - Опыт работы с API и интеграцией AI в приложения - Знакомство с фреймворками оркестрации (например, LangChain, Semantic Kernel или аналогичными) Предпочтительные квалификации - Практический опыт с Amazon SageMaker и Bedrock для ML и генеративных AI-приложений - Знакомство с Amazon Bedrock Guardrails и Knowledge Bases - Практический опыт с Amazon AgentCore для запуска агентных AI-приложений - Опыт проектирования агентных процессов (мультиагентные системы, агенты с использованием инструментов, автономные процессы) - Опыт с облачными платформами, такими как Amazon Web Services - Знание практик MLOps (Docker, CI/CD, мониторинг моделей) Условия - Зарплата от $122 000 до $148 000 на момент найма для районов Джерси-Сити, Нью-Джерси и Вудленд-Хиллз, Калифорния - Фактический размер компенсации зависит от географического расположения кандидата, навыков, опыта и других квалификаций - Право на дискреционный бонус в соответствии с условиями применимого плана стимулирования - Конкурентный пакет льгот как часть общей компенсации

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Компания David создает продукты для увеличения мышечной массы и снижения жира. Первый продукт — протеиновый батончик. David — платформа для разработки высокобелковых, низкокалорийных продуктов, дружественных к уровню сахара в крови. Компанию возглавляет CEO Питер Рахал, сооснователь и бывший CEO RXBAR (продажа Kellogg за $600 млн в 2017 году). Цель — стать самым популярным высокобелковым батончиком в Северной Америке и за ее пределами. Роль Software Engineer, AI & Internal Tools — один из ключевых разработчиков внутренних инструментов, автоматизированных рабочих процессов и AI-систем. Задача — находить возможности для оптимизации, проектировать масштабируемые решения и влиять на внедрение AI и новых технологий в компании. Роль предполагает устранение рутинной ручной работы с помощью надежных программных решений, включая AI-рабочие процессы и инструменты для повышения эффективности операций. Вакансия открыта для кандидатов любого уровня опыта. Задачи: - Проектирование, разработка и поддержка внутренних инструментов, заменяющих ручные процессы в Finance, Operations, Growth, Retail и Supply Chain. - Написание production-кода на Python и/или TypeScript; выбор подходящего языка и фреймворка для задачи. - Разработка и внедрение AI-рабочих процессов для парсинга документов, извлечения данных, классификации, суммаризации и поддержки принятия решений. - Создание и оркестрация AI-агентов с использованием LLM API, агентных фреймворков, MCP-коннекторов и RAG, включая оркестрацию инструментов, логику маршрутизации и guardrails. - Внедрение систем оценки и паттернов human-in-the-loop для обеспечения надежности и точности AI-результатов. - Управление учетными данными, чувствительными данными и сторонними интеграциями; проектирование рабочих процессов с соответствующими правами доступа и guardrails. - Совместное владение пайплайнами данных и dbt-моделями для переноса данных из источников в BigQuery и преобразования их в чистые, готовые к анализу наборы данных. - Устранение проблем с пайплайнами и качеством данных; поддержка новых интеграций при подключении дополнительных платформ. - Автоматизация и поддержка отчетности для Finance, Operations и руководства: дашборды, регулярные отчеты и ad hoc-анализы. Требования: - Минимум 2 года профессионального опыта в software engineering, data engineering или смежной технической роли. - Сильное владение Python/TypeScript: чистый, тестируемый, production-код с тестированием, контролем версий и CI/CD. - Production-опыт с минимум одним full-stack веб-фреймворком (предпочтительно Next.js/React) и одной реляционной базой данных (предпочтительно Postgres). - Свободное владение современными AI-инструментами: LLM API (Claude, GPT), агентные фреймворки, context engineering, RAG, MCP, tool use и структурированные выходные данные. - Подтвержденный опыт создания инструментов, систем или автоматизаций, которые реально используются другими людьми в профессиональной среде, в side-проекте или open-source. - Способность работать самостоятельно, четко коммуницируя приоритеты и инициативы команде. - Скромность, самоосознанность и любознательность. - Желание строить early-stage CPG-компанию с миссией помогать людям увеличивать мышечную массу и снижать жир. Условия: - Полная занятость. - Зарплата: $150,000–$250,000 в год, включая денежный бонус по достижении целей компании. - Опцион на акции компании. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка — 100% покрытие. - 401(k). - Дополнительные льготы, включая оплату абонемента в спортзал. - Существенный и обязательный оплачиваемый отпуск. - Работа в офисе 5 дней в неделю в Нью-Йорке.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Компания Obin AI ищет AI-инженеров для создания и масштабирования интеллектуальных агентов с нуля. Это одна из первых позиций в команде. Работа предполагает непосредственное взаимодействие с основателями (экс-Google) и принятие ключевых технических решений с первого дня. Задачи: - Проектирование и развертывание агентов на основе LLM: создание агентных систем с использованием LLM и RAG для автоматизации сложных кредитных процессов, включая дизайн промптов, использование инструментов, логику оркестрации и оценку систем. - Работа с заказчиками: взаимодействие с техническими и нетехническими стейкхолдерами в крупных кредитных компаниях для понимания проблем рабочих процессов и совместная разработка AI-решений, влияющих на ROI. - Владение продакшен-инфраструктурой: архитектура и поддержка бэкенд-систем и API, подключаемых к источникам данных и клиентским платформам; обеспечение высокой доступности, производительности и наблюдаемости. - Оценка и оптимизация систем: балансировка точности, задержки, надежности, стоимости и объяснимости агентных систем; проведение экспериментов и циклов улучшений. - Участие в проектировании основной платформы: определение технической архитектуры, создание переиспользуемой инфраструктуры для развертывания агентов и формирование основ инженерных практик Obin AI. - Формирование культуры и стандартов: участие в определении инженерной культуры, стандартов найма и долгосрочного технического плана. Требования: - 5+ лет опыта в разработке ПО. - 1+ год практического опыта создания LLM-агентов и/или RAG-систем в продакшене. - Опыт логирования, оценки и оптимизации AI-приложений. - Владение Python и опыт работы с современными AI/ML-фреймворками и облачной инфраструктурой (предпочтительно GCP). - Опыт работы с облачной инфраструктурой (предпочтительно GCP) и API. - Готовность быстро двигаться, отвечать за результаты и создавать долгосрочные решения. - Развитая интуиция в области системной архитектуры, производительности и масштабирования. - Четкая коммуникация, особенно в неоднозначных и ответственных задачах. Желательно: - Опыт с системами human-in-the-loop, обратной связью и длительными агентными задачами. - Опыт в финансовых системах, моделировании рисков или автоматизации решений. - Знакомство с PydanticAI, LlamaIndex, Google ADK, Claude Agent SDK или аналогичными фреймворками. - Опыт создания или участия во внутренней AI-платформе или переиспользуемых LLM-инструментах.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

GitLab — платформа оркестрации DevSecOps. Команда Forward Deployed Engineering устраняет разрыв между потребностями стратегических клиентов и текущими возможностями GitLab. В роли Staff Forward Deployed Engineer, специализирующегося на AI и Agentic SDLC, вы будете помогать определять и развивать GitLab Duo Agent Platform на переднем крае агентной разработки ПО. Вы будете проектировать агентные рабочие процессы и контекстные системы, создавать интеграции и изменения в продукте, оценивать и оптимизировать поведение систем, а также работать напрямую с клиентами, чтобы понимать, где AI-системы успешны, терпят неудачу или создают трения. Задачи могут варьироваться от точечной технической консультации до долгосрочного дизайн-партнёрства. Техническая работа может охватывать CLI GitLab, интеграции с IDE, AI Gateway, веб-интерфейсы, оркестрацию агентов, системы оценки, контроль авторизации и другие развивающиеся части платформы. Задачи - Проектировать и создавать агентные системы с использованием моделей, инструментов, циклов действий, оркестрации, контекста, поиска, состояния, памяти, оценки, трассировки и человеческого контроля. - Развивать контекстные системы и системы знаний с помощью таких подходов, как генерация с дополненной выборкой (RAG), генерация с дополненным кэшем, графовый поиск, понимание репозитория и оптимизация контекста. - Работать непосредственно в средах стратегических клиентов, чтобы понимать технические трения и превращать неоднозначные потребности в работающие решения. - Создавать агентные рабочие процессы, интеграции, наборы для оценки, эталонные архитектуры и возможности продукта, улучшающие результаты клиентов. - Вносить изменения продакшен-качества в GitLab Duo Agent Platform и более широкий продукт GitLab. - Оценивать и улучшать качество системы, надёжность, задержку, стоимость, использование токенов, безопасность, авторизацию, управление и опыт разработчика. - Диагностировать сбои в моделях, контексте, поиске, использовании инструментов, потоке управления, поведении продукта, разрешениях и окружающих рабочих процессах разработки ПО. - Работать в партнёрстве с Product и Engineering, ускоряя работу и согласуясь с направлением продукта и инженерными стандартами. - Обобщать знания, полученные от конкретных клиентов, в переиспользуемые возможности платформы, паттерны внедрения и технические рекомендации. - Обеспечивать техническое лидерство уровня Staff через архитектуру, реализацию, ревью, наставничество и влияние на команды. Требования - Опыт разработки ПО уровня Staff: создание, выпуск и улучшение сложных продакшен-систем. - Практический опыт проектирования и создания значимых AI-систем с умением оценивать, трассировать, отлаживать и оптимизировать их поведение. - Глубокое понимание того, как агентные системы используют модели, контекст, поиск, инструменты, состояние, поток управления, оценку и человеческий контроль. - Понимание причин, по которым AI-системы становятся ненадёжными, не достигают принятия или потребляют значительные ресурсы без полезных результатов. - Глубина в одной или нескольких областях AI-инженерии: агентные системы, контекстные системы и системы знаний, AI-инструменты для разработчиков, инференс или AI-ориентированная инженерия продуктов. - Сильные навыки программирования на Python, TypeScript, Go, Rust, Java, Kotlin, Ruby, C или другом языке, используемом для создания AI, бэкенда, инструментов разработчика или платформенных систем. - Способность быстро учиться и вносить вклад в большие, зрелые, мультиязычные кодовые базы.

Формат

Офис

Страна

Польша

Город

Не указан

Грейд

Senior

Sonatus — компания в сфере программного обеспечения для автомобилей. Технологии компании используются в более чем 8 миллионах автомобилей. Штаб-квартира в Саннивейле, Калифорния, более 250 сотрудников по всему миру. Ищем AI-инженера для реализации агентного фреймворка для AI-приложений. Роль предполагает написание production-grade кода для взаимодействия AI-приложений с миллионами автомобилей в реальном времени. Требуется инженер-«строитель», разбирающийся в деталях мультиагентной оркестрации, оптимизации вызова инструментов и безопасности LLM. Нужно переводить архитектурные решения в исполняемые высокопроизводительные системы, взяв на себя полный цикл разработки — от локального прототипа до глобального облачного развертывания. Кандидаты должны проживать в Польше, допускается удаленная работа в пределах Польши. Задачи: - Использовать существующие AI-модели и фреймворки для решения сложных бизнес-задач. - Разрабатывать агентную оркестрацию: проектировать и внедрять циклы «рассуждение и действие», позволяющие AI-агентам разбивать сложные цели на выполнимые подзадачи. - Проектировать и внедрять версионируемый реестр промптов для маршрутизации, независимой от модели, и A/B-тестирования системных промптов. - Разрабатывать защиту конфиденциальности для редактирования PII и верификатор галлюцинаций для аудита действий, генерируемых AI, до их выполнения. - Проводить полный цикл моделирования данных и разработки алгоритмов: моделирование, обучение, настройка, валидация, развертывание и поддержка сервисов. - Поддерживать экспертизу в области AI: LLM, временные ряды, RAG, тонкая настройка больших моделей, традиционные ML-модели. - Отслеживать отраслевые тренды в области науки о данных и AI. - Проводить анализ данных и предоставлять инсайты для бизнес-решений. - Соблюдать протоколы конфиденциальности и безопасности данных. - Сотрудничать с кросс-функциональными командами для преобразования требований в AI-решения. - Документировать и коммуницировать технические решения и лучшие практики стейкхолдерам. - Управлять проектами, обеспечивая своевременное выполнение в динамичной среде. Требования: - Магистр или PhD в Computer Science, инженерии, математике, прикладных науках или смежной области (предпочтительно), бакалавр обязателен. - Сильные навыки программирования на Golang, Python, Java или C++, опыт работы с TensorFlow, PyTorch, scikit-learn. - Опыт создания мультиагентных систем и фреймворков с адаптивной оркестрацией. - Глубокое понимание Jailbreak Detection (например, LlamaGuard) и техник маскирования PII для безопасного взаимодействия LLM в регулируемых средах. - Глубокие знания современных алгоритмов машинного обучения, AI-технологий и платформ. - Опыт предобработки данных, инженерии признаков и оценки моделей. - Знакомство с облачными платформами (AWS, Azure, Google Cloud) и контейнеризацией (Docker, Kubernetes) — плюс. - Знание лучших практик разработки ПО, систем контроля версий и agile-методологий. - Ориентация на результат, отличные навыки решения проблем. - Отличные устные и письменные коммуникативные навыки. - Опыт в автомобильной отрасли — приветствуется.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Next Chapter Technology (NCT) — операционная компания Banyan Software. Разрабатывает CaseWorks, платформу управления контентом и рабочими процессами для окружных управлений здравоохранения и социальных служб США. Платформа имеет 15-летнюю инженерную историю и структурированные операционные данные. О роли Ищем руководителя AI-инженерии для перехода NCT к AI-first платформе. Роль предполагает интенсивную практическую работу: сначала лично спроектировать, построить и доказать первую версию AI-возможностей, затем взять на себя управление командой и её развитие. Не подойдёт тем, кто отошёл от ежедневной технической работы. Задачи - AI-модернизация: лично проектировать и создавать базовые AI-возможности (RAG-системы, генерация кода, оркестрация LLM, мультиагентные рабочие процессы) для анализа легаси-кода и генерации production-ready сервисов. - Модернизация платформы: прагматично рефакторить легаси-компоненты в масштабируемые cloud-native сервисы, заменять ручные процессы AI-автоматизацией без полного переписывания платформы. - Поэтапное руководство: после подтверждения AI-фабрики взять на себя управление командой, повышение качества исполнения, внедрение инженерных ритмов и наставничество разработчиков. - Безопасное и соответствующее требованиям выполнение: разворачивать функции с использованием feature flags, shadow mode и мониторинга, строго соблюдая требования государственного сектора (HIPAA, CJIS). - Партнёрство в экосистеме Banyan: быть ключевым техническим партнёром CEO, сотрудничать с централизованными AI-инициативами Banyan. Требования - 8+ лет практической разработки ПО, подтверждённый опыт модернизации сложных архитектур и внедрения cloud-native/DevSecOps практик. - Опыт продакшн AI/ML: полный цикл поставки функциональных AI/ML-систем реальным пользователям (пайплайны данных, моделирование, развёртывание, мониторинг). - Опыт работы в роли первого или founding AI-инженера, способность самостоятельно создать базовую архитектуру до найма команды. - Прагматичное суждение в решениях build-vs-buy, терпение для поэтапной модернизации 15-летней платформы на Microsoft-стеке. - Опыт управления инженерными командами и желание развивать технических специалистов. - Радикальное смирение (обязательно): коммерческая хватка, исследовательский склад ума, обучаемость и самосознание. - Логистика: базирование в США и полное соответствие требованиям для работы с государственным сектором. Плюсы - Опыт в GovTech, государственном секторе или федеральных системах управления делами. - Знакомство с Microsoft AI-стеком (Azure ML, Azure OpenAI) в связи с наследием CaseWorks.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Pliant — европейская финтех-компания, специализирующаяся на B2B-платежах. Модульная платформа с API-first подходом помогает бизнесу оптимизировать расходы, улучшать денежные потоки и интегрировать платежи в финансовые процессы. Компания обслуживает два сегмента клиентов: компании, оптимизирующие операционные процессы через приложения и API, и бизнесы (финансовые платформы, ERP-провайдеры, банки), которые запускают или улучшают свои кредитные карты через встроенные финансы и white-label решения. Основана в 2020 году, штаб-квартира в Берлине. Pliant поддерживает более 4 000 компаний и 20 партнеров по всему миру. Как лицензированное электронное денежное учреждение (EMI), компания выпускает кредитные карты Visa в 11 валютах в более чем 30 странах. Команда AI Experience строит AI-продукты, которые помогают финансовым командам понимать, автоматизировать и оптимизировать корпоративные расходы: AI-чаты, финансовые копилоты, аналитика расходов, внутренние AI-инструменты и автономные рабочие процессы. Это не роль промт-инженера — здесь строят сложные системы, где LLM — один из компонентов наряду со структурированными финансовыми данными, API, ретривалом, бизнес-логикой, оркестрацией, оценкой, наблюдаемостью и продакшн-инфраструктурой. Цель — превращать перспективные AI-возможности в надежные продуктовые решения. Роль — Applied AI-инженер в команде AI Experience. Работа на стыке разработки ПО, продуктового мышления и прикладного AI. Нужно комфортно работать в условиях неопределенности: часть задач не имеет четкого ТЗ, и роль включает определение того, что стоит строить, что автоматизировать, где AI полезен, а где лучше традиционный код. Задачи: - Проектировать и строить AI-продукты для финансов и управления расходами. - Создавать чаты, копилоты, автономные рабочие процессы и внутренние AI-инструменты. - Работать с LLM, структурированными финансовыми данными, API и бизнес-логикой для продакшн-систем, включая ретривальные системы (векторный поиск, гибридный ретривал, text-to-SQL), OCR и понимание документов. - Выбирать подходящий подход для задачи: tool calling, ретривал, агентные рабочие процессы, детерминированная логика или их комбинация. - Строить наблюдаемые и объяснимые системы с защитными механизмами и мониторингом качества для продакшна. - Создавать подходы к оценке, чтобы измерять улучшение AI-систем. - Экспериментировать с новыми моделями и техниками, внедрять полезные в продакшн. - Учитывать точность, задержку, стоимость, надежность и доверие пользователей. - Тесно сотрудничать с продакт-менеджерами, дизайнерами и инженерами. - Повышать стандарты AI-инженерии в компании. Требования: - Опыт вывода AI-продуктов или функций в продакшн. - Сильные навыки разработки на Java (Spring Boot) и/или Python. - Знание паттернов и анти-паттернов распределенной архитектуры. - Плюс: опыт с облачной инфраструктурой, Terraform и масштабируемыми бэкенд-системами. - Понимание устройства современных LLM-приложений за пределами простого промптинга. Плюс: опыт с LangChain, LlamaIndex или LangGraph и понимание концепций, чтобы не зависеть от одного фреймворка. - Практический опыт с паттернами взаимодействия с LLM: tool calling, память, структурированные выходы, RAG, эмбеддинги, агентные циклы, оценка. - Умение проектировать системы, где AI — часть большей архитектуры, а не вся архитектура. - Продуктовое мышление: важна полезность создаваемого, а не только техническая интересность.

Формат

Офис

Страна

Перу

Город

Не указан

Компания StaffWorxs ищет AI-инженера для создания AI-платформ операционной деятельности, интеграции моделей и автоматизации сложных задач в производственных средах. Работа удалённая, открыта для кандидатов в США. Задачи: - Создание и масштабирование AI-управляемых рабочих процессов и систем автоматизации - Разработка интеграций с системами мониторинга, тикет-инструментами (ServiceNow, Jira, OpsGenie), CI/CD-пайплайнами и облачными сервисами - Проектирование и реализация API, инструментов и пайплайнов данных для AI-управляемых решений - Работа с LLM-интеграциями, промт-инжинирингом и оркестрацией: потоковые ответы, вызов функций, использование инструментов, RAG-пайплайны, агентная оркестрация - Создание и поддержка full-stack AI-приложений на TypeScript, React и Next.js: пользовательские дашборды, персонализированный опыт, аналитика в реальном времени, интерактивные инструменты - Перевод реальных операционных задач в автоматизированные интеллектуальные решения - Совместная работа с командами Product, SRE и Infrastructure для поставки сквозных возможностей - Улучшение производительности, надёжности и наблюдаемости систем - Создание систем оценки и наблюдаемости: измерение возможностей моделей, контроль качества выводов, дашборды для поддержки улучшаемости продукта - Создание переиспользуемых платформ и инструментов: библиотеки компонентов, общие абстракции, внутренние инструменты для ускорения разработки - Проектирование и разработка масштабируемых бэкенд-систем для AI-платформ - Поддержка AI-интеграций, рабочих процессов и пайплайнов автоматизации - Реализация REST API, микросервисов и событийно-ориентированных архитектур - Проектирование схем баз данных и запросов для сложных доменов: трекинг, вовлечённость, отчётность - Работа со структурированными и неструктурированными данными для AI-сценариев - Участие в CI/CD-пайплайнах, тестировании и автоматизации развёртывания - Диагностика и оптимизация производственных систем - Быстрое прототипирование: от концепции до рабочего демо за дни, инкрементальная поставка Требования: - 5+ лет опыта разработки ПО, сильный фокус на full-stack веб-разработке - Экспертный уровень TypeScript и React: оптимизация производительности, современные паттерны (hooks, context, suspense), архитектура компонентов - Производственный опыт с Next.js: App Router, Server Components, API-маршруты, SSR/SSG, edge-развёртывание - Практический опыт с LLM: промт-инжиниринг, потоковые API, вызов функций, использование инструментов, паттерны цепочек и оркестрации - Опыт с Vercel AI SDK: унифицированный интерфейс LLM-провайдеров, потоковая передача, структурированный вывод, вызов инструментов через OpenAI/Anthropic/Google/xAI - Model Context Protocol (MCP): создание или использование MCP-серверов для расширяемого AI-инструментария - Сильные бэкенд-основы: Node.js или Python, REST/GraphQL API, реляционные базы данных, Redis, аутентификация - Надёжный дизайн баз данных: PostgreSQL, Drizzle ORM, моделирование схем для сложных доменов, оптимизация запросов, миграции - Опыт создания масштабируемых распределённых систем в облачных средах (AWS / Azure) - Рабочее знание CI/CD, Docker, Kubernetes - Знакомство с Tailwind CSS, Radix UI и современной компонентно-ориентированной UI-разработкой - Высокая самостоятельность: работа в неоднозначных условиях, принятие ответственности за задачи и доведение их до конца - Сильные навыки решения проблем и аналитического мышления - Способность работать в быстро меняющейся среде - Эффективная коммуникация с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами Плюсы: - Опыт создания агентных инструментов кодинга, AI-агентных фреймворков или SDK/API для разработчиков (Claude Agent SDK, OpenAI Agents SDK) - Опыт с экосистемой Vercel: Next.js, AI SDK-провайдеры, Turbopack - Опыт с фреймворками оценки: измерение возможностей моделей, сбор обратной связи в масштабе, A/B-тестирование выводов - Опыт с песочницами для безопасного выполнения AI-сгенерированного кода - Создание исследовательских инструментов, экспериментальных платформ или научного ПО - Владение Python: FastAPI/Django, пайплайны данных, ML-инструментарий - Знание инструментов наблюдаемости (Grafana, Prometheus, Sentry и др.) - Опыт создания автоматизации или внутренних платформ - Знакомство с функциями реального времени: WebSockets, потоковый UX, совместные интерфейсы - Знание продвинутых веб-технологий: WebGL, WebAssembly, web workers, PWA - Опыт с альтернативными JS-рантаймами: Bun, Deno - Создание open-source инструментов или платформ с активным сообществом - Сильная количественная база (математика, физика или смежные области) Условия: - Удалённая работа - Открыта для кандидатов в США

Формат

Офис

Страна

Аргентина, Бразилия, Мексика, Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Oowlish Technology — одна из быстрорастущих компаний по разработке ПО в Латинской Америке. Сертифицирована как Great Place to Work. Сотрудники сотрудничают с клиентами из США и Европы. О роли Ищем опытного Senior Enterprise AI Engineer для проектирования и создания корпоративных AI-решений, автоматизирующих сложные бизнес-процессы с использованием AWS Bedrock и современных облачных технологий. Роль включает разработку сквозных AI-автоматизаций, интегрирующих корпоративные системы, такие как ServiceNow и SAP, с использованием Retrieval-Augmented Generation (RAG), баз знаний и практик ответственного ИИ. Идеальный кандидат сочетает сильные навыки разработки ПО с практическим опытом создания AI-приложений для предприятий, интеграции сложных бизнес-систем и проектирования масштабируемых cloud-native архитектур. Задачи - Проектирование и разработка корпоративных AI-решений на AWS Bedrock. - Создание AI-автоматизации рабочих процессов для сложных бизнес-процессов. - Разработка AI-агентов с использованием AWS Bedrock Agents и Guardrails. - Интеграция корпоративных платформ, включая ServiceNow и SAP. - Разработка защищённых REST API интеграций между корпоративными приложениями. - Создание RAG-пайплайнов с использованием корпоративных баз знаний. - Разработка процессов обработки документов, включая извлечение PDF и проверку бизнес-правил. - Проектирование cloud-native бэкенд-сервисов на AWS. - Создание масштабируемых React-интерфейсов для AI-бизнес-приложений. - Разработка GenAI CI/CD пайплайнов и автоматизации. - Внедрение принципов ответственного ИИ и управления (governance) в AI-решениях. - Сотрудничество с инженерными и бизнес-командами для непрерывного улучшения AI-возможностей. Требования - 5+ лет профессионального опыта в разработке ПО. - Сильный опыт разработки на Python. - Опыт создания корпоративных облачных приложений. - Практический опыт работы с облачными сервисами AWS. - Опыт интеграции корпоративных систем через REST API. - Глубокое понимание разработки генеративных AI-приложений. - Опыт работы с распределёнными системами. - Развитые аналитические навыки и навыки решения проблем. - Хорошие письменные и устные коммуникативные навыки на английском. Обязательно - Сильный опыт разработки на Python. - Практический опыт работы с AWS Bedrock. - Опыт создания AI-агентов с использованием AWS Bedrock Agents и Guardrails. - Опыт интеграции корпоративных систем через REST API. - Опыт интеграции ServiceNow. - Опыт интеграции SAP с использованием BAPI и OData. - Опыт проектирования RAG-решений. - Опыт работы с OpenSearch. - Опыт работы с DynamoDB и Amazon S3. - Опыт работы с Amazon Cognito. - Опыт разработки React-приложений. - Опыт создания корпоративной автоматизации рабочих процессов. - Опыт применения техник промпт-инжиниринга. - Опыт создания GenAI CI/CD пайплайнов. - Опыт работы с GitHub Actions. - Глубокое понимание корпоративной безопасности и управления идентификацией. Желательно - Опыт внедрения ответственного ИИ. - Опыт в области управления ИИ (AI governance). - Решения для интеллектуальной обработки документов. - Опыт OCR и извлечения PDF. - Интеграции корпоративных баз знаний. - Интеграции SharePoint. - Событийно-ориентированные архитектуры. - AWS API Gateway. - EventBridge. - Infrastructure as Code. - Опыт корпоративной архитектуры. Условия - Удалённая работа (home office). - Конкурентная компенсация в зависимости от опыта. - Карьерные планы для роста в компании. - Международные проекты. - Oowlish English Program (технический и разговорный английский). - Oowlish Fitness с Total Pass. - Игры и соревнования.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Т1 — один из лидеров российского ИТ-рынка, партнёр ключевых производителей и разработчиков в сфере ИТ. Направление Искусственного интеллекта: большие данные, платформы хранения информации, аналитические и рекомендательные системы для крупного бизнеса. Опыт работы: от 3 до 6 лет. Формат работы: Рязань, гибрид. Чем предстоит заниматься: - Интеграция LLM в продукты и сервисы (API, backend, пайплайны обработки данных). - Оценка качества ответов моделей (автоматические метрики, human eval). - Построение RAG-систем: индексация данных, работа с векторными БД. - Оптимизация производительности и стоимости инференса (квантизация, batching, caching). Пожелания к кандидатам: - Уверенное владение Python, SQL. - Знания в области NLP алгоритмов. - Опыт работы с prompt engineering, fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters), RAG-подходами. - Опыт с фреймворками: LangChain, LlamaIndex, Hugging Face.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Обязанности - Тонкая настройка фундаментальных моделей с использованием LoRA/QLoRA, RLHF/DPO и инструктивной настройки для доменных задач и терминологии. - Построение агентных и инструментальных рабочих процессов, связывающих LLM с внутренними инженерными инструментами и источниками данных. - Проектирование оценочных стендов для проверки фактологичности и точности. - Обеспечение защиты от галлюцинаций и внедрение предохранительных механизмов безопасности. - Построение RAG-пайплайнов с Azure AI Search. - Создание структурированных систем вызова инструментов и функций на основе тонко настроенных моделей Azure OpenAI. - Развертывание и оптимизация инференса с использованием квантизации, KV-cache, vLLM и TensorRT-LLM в Azure Kubernetes Service. - Поддержание надежности, безопасности и экономической эффективности тренировочных и инференс-нагрузок Azure AI/ML совместно с ML-инженерами, дата-сайентистами и командами MLOps. Требования - 8+ лет общего опыта в ML/AI-инженерии с глубокой практической работой с LLM и фундаментальными моделями. - Подтвержденный опыт тонкой настройки моделей с использованием LoRA/QLoRA/PEFT, полной тонкой настройки или предобучения в некотором масштабе. - Практический опыт с RLHF, RLAIF, DPO или инструктивной настройкой. - Свободное владение Python. - Глубокое владение PyTorch. - Твердое понимание внутреннего устройства архитектуры трансформеров. - Практический опыт построения RAG-пайплайнов, эмбеддингов и векторного поиска, а также агентных или инструментальных LLM-систем. - Знакомство с Azure OpenAI, Azure AI Foundry или аналогичной облачной LLM-платформой. Желательно - Опыт работы непосредственно с Azure OpenAI Service и Azure AI Foundry. - Опыт оркестрации LLM-управляемой генерации кода или структурированных выходных данных для технических и инженерных доменов. - Опыт распределенного обучения на мульти-GPU и мультинодных кластерах с использованием DeepSpeed или FSDP. - Публикации, посты в блогах или вклад в open-source в области генеративного ИИ. Условия - Переменная оплата в виде денежного бонуса или в другой форме. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Гибкие расходные счета и сберегательные счета на медицинские расходы. - Страхование жизни, от несчастных случаев и инвалидности. - Пенсионные льготы. - Оплачиваемый отпуск и отгулы. - Образовательная поддержка. - Помощь при бесплодии. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Помощь при усыновлении. - Гибкий формат работы.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

AI & Automation Engineer в инженерной организации Stellantis. Роль направлена на создание масштабируемых AI-решений для оптимизации жизненного цикла верификации и валидации (V&V). Специалист будет разрабатывать инструменты автоматизации, программные приложения и интеллектуальные рабочие процессы для повышения эффективности, качества и скорости поставки в инженерных командах. Задачи: - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и рабочих процессов автоматизации для поддержки инженерной деятельности V&V. - Создание и внедрение AI-решений, включая генеративный ИИ для анализа требований, создания DVP, автоматической генерации тестов, трассируемости и проверки валидационных данных. - Интеграция решений автоматизации и ИИ с инженерными системами, дашбордами, CI/CD-пайплайнами, базами данных и валидационными платформами. - Разработка прототипов, проведение пилотных программ, сбор обратной связи от пользователей и вывод решений в промышленную эксплуатацию. - Взаимодействие с кросс-функциональными и глобальными командами для определения требований, валидации решений и внедрения инструментов автоматизации. - Выявление возможностей для снижения ручного труда, повышения консистентности процессов и роста инженерной эффективности через автоматизацию и ИИ. - Обеспечение масштабируемости, поддерживаемости и документированности кода в соответствии с лучшими практиками разработки ПО. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, программной инженерии или смежной технической области. - Сильные навыки программирования минимум на одном языке: Python, JavaScript, TypeScript, C или C++. - Опыт работы в данной области от 7 лет. - Опыт разработки программных инструментов, скриптов автоматизации, API, пайплайнов данных или решений для автоматизации рабочих процессов. - Понимание основ разработки ПО: контроль версий, отладка, тестирование, документирование и проектирование поддерживаемого кода. - Способность анализировать инженерные процессы и преобразовывать их в структурированные решения автоматизации. - Развитые навыки решения проблем, коммуникации и работы в команде. - Базовое знакомство с AI-инструментами, концепциями генеративного ИИ или AI-ассистированной разработкой ПО, интерес к применению ИИ в инженерной автоматизации. Предпочтительно: - Опыт работы с ИИ, машинным обучением, генеративным ИИ, большими языковыми моделями, RAG, векторным поиском, промт-инжинирингом или AI-ассистированной разработкой ПО. - Опыт разработки дашбордов, веб-приложений, внутренних инженерных инструментов или пользовательских платформ автоматизации. - Опыт фронтенд- или фулстек-разработки с использованием React, TypeScript или аналогичных фреймворков. - Знакомство с SQL, реляционными базами данных, моделированием данных или разработкой приложений на основе баз данных. - Знакомство с облачными платформами, контейнерами, платформами данных (Databricks или аналогичными) и CI/CD-инструментами (TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналогичными). - Опыт работы с глобальными командами и внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Условия: - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и покрытие рецептурных препаратов с первого дня работы. - Программа помощи сотрудникам (EAP) для личных и профессиональных вопросов. - Поддержка всех путей к родительству: лечение бесплодия, услуги по усыновлению и гестационное суррогатное материнство. - Более 17 оплачиваемых праздничных дней, включая выходные с 24 декабря по Новый год. - Отпуск, плавающие дни, дни благополучия, больничные и полностью оплачиваемый родительский отпуск. - Пенсионные накопительные планы с матчингом взносов работодателя в 401k, Roth и Catch-Up планы. - Взнос работодателя даже при отсутствии личных взносов. - Страхование жизни, групповое страхование от несчастных случаев, критических заболеваний и другие добровольные программы. - Корпоративная программа аренды автомобилей для сотрудников и ближайших родственников: доступ к автомобилям Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега. - Скидки на продукцию Stellantis. - Компенсация обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов. - 18 оплачиваемых волонтёрских часов в год.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Инженер по AI и автоматизации в инженерной организации, фокус — создание масштабируемых решений на базе ИИ для оптимизации жизненного цикла верификации и валидации (V&V). Роль включает разработку инструментов автоматизации, программных приложений и интеллектуальных рабочих процессов для повышения эффективности, качества и скорости поставки в инженерных командах. Работа предполагает взаимодействие с глобальными стейкхолдерами для проектирования, внедрения и оптимизации современных возможностей автоматизации и ИИ. Задачи: - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и рабочих процессов автоматизации для инженерной деятельности V&V. - Создание и внедрение решений на базе ИИ, включая генеративный ИИ для анализа требований, создания DVP, автоматической генерации тестов, трассируемости и проверки валидационных доказательств. - Интеграция решений автоматизации и ИИ с инженерными системами, дашбордами, CI/CD-конвейерами, базами данных и валидационными платформами. - Разработка прототипов, проведение пилотных программ, сбор обратной связи от пользователей и перевод решений в промышленную эксплуатацию. - Совместная работа с кросс-функциональными и глобальными командами для определения требований, валидации решений и внедрения инструментов автоматизации. - Выявление возможностей для снижения ручного труда, повышения согласованности процессов и эффективности инженерии через автоматизацию и ИИ. - Обеспечение масштабируемости, поддерживаемости и документированности кода в соответствии с лучшими практиками разработки ПО. Обязательные требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, программной инженерии или смежной технической области. - Уверенные навыки программирования минимум на одном языке: Python, JavaScript, TypeScript, C или C++. - Опыт работы в данной области от 7 лет. - Опыт разработки программных инструментов, скриптов автоматизации, API, конвейеров данных или решений для автоматизации рабочих процессов. - Понимание основ разработки ПО: контроль версий, отладка, тестирование, документирование и проектирование поддерживаемого кода. - Способность анализировать инженерные процессы и преобразовывать их в структурированные решения автоматизации. - Развитые навыки решения проблем, коммуникации и совместной работы. - Базовое знакомство с инструментами на базе ИИ, концепциями генеративного ИИ или разработкой ПО с помощью ИИ, интерес к применению ИИ в инженерной автоматизации. Предпочтительные требования: - Опыт работы с ИИ, машинным обучением, генеративным ИИ, большими языковыми моделями, RAG, векторным поиском, промт-инжинирингом или разработкой ПО с помощью ИИ. - Опыт разработки дашбордов, веб-приложений, внутренних инженерных инструментов или пользовательских платформ автоматизации. - Опыт фронтенд- или фулстек-разработки с использованием React, TypeScript или аналогичных фреймворков. - Знакомство с SQL, реляционными базами данных, моделированием данных или разработкой приложений на основе баз данных. - Знакомство с облачными платформами, контейнерами, платформами данных (Databricks или аналогичными) и инструментами CI/CD (TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналогичными). - Опыт работы с глобальными командами и внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Условия: - Медицинское, стоматологическое, офтальмологическое страхование и покрытие рецептурных препаратов с первого дня работы. - Программа помощи сотрудникам (EAP) для личных и профессиональных вопросов. - Поддержка всех путей к родительству: лечение бесплодия, услуги по усыновлению и суррогатное материнство. - 17+ оплачиваемых праздничных дней, включая выходные с 24 декабря по Новый год. - Отпуск, плавающие дни, дни благополучия, больничные и полностью оплачиваемый родительский отпуск. - Пенсионные накопительные планы с матчингом взносов работодателя в 401k, Roth и Catch-Up планы. - Взнос работодателя даже при отсутствии взносов сотрудника. - Страхование жизни, групповое страхование от несчастных случаев, критических заболеваний и другие добровольные программы. - Корпоративная программа аренды автомобилей для сотрудников и ближайших родственников: доступ к автомобилям Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега, а также эксклюзивные скидки на продукцию компании. - Компенсация обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов. - 18 оплачиваемых волонтерских часов в год.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt) Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2 лет - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений - Широкая насмотренность в области LLM, RAG - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL Условия - Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России, также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Международная SaaS-компания ищет промпт-инженера в команду Professional Services для создания и настройки голосовых AI-агентов. Задачи - Разрабатывать промпты для AI-агентов. - Работать с Function Calling / Tools Calling и RAG. - Настраивать Tone of Voice и сценарии диалогов. - Тестировать ботов и улучшать их по обратной связи. - Собирать прототипы AI-агентов в no-code. - Работать с голосами и взаимодействовать с разработчиками. Требования - От 2 лет опыта с промптами для голосовых AI-агентов. - Понимание LLM и диалоговых сценариев. - Опыт тестирования и оптимизации промптов. - Понимание ограничений LLM. - Опыт с Function Calling / RAG. - Плюсом будет опыт с TTS/STT и Voice AI. Условия - Удалённая работа. - Аккредитованная IT-компания. - Гибкое начало рабочего дня. - ДМС или обучение языкам за счёт компании. - Современный софт и оборудование.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Присоединяйтесь к нашей инженерной организации в роли инженера по автоматизации и искусственному интеллекту, специализирующегося на создании масштабируемых решений с использованием ИИ, которые оптимизируют жизненный цикл верификации и валидации (V&V). Эта роль предполагает разработку инструментов автоматизации, программных приложений и интеллектуальных рабочих процессов, повышающих эффективность, улучшающих качество и ускоряющих поставку результатов в инженерных командах. Вы будете работать с глобальными заинтересованными сторонами над проектированием, внедрением и оптимизацией современных возможностей автоматизации и ИИ. Ключевые обязанности - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и рабочих процессов автоматизации для поддержки инженерной деятельности по верификации и валидации (V&V). - Создание и внедрение решений на основе ИИ, включая генеративный ИИ для анализа требований, создания DVP, автоматической генерации тестов, трассируемости и проверки доказательств валидации. - Интеграция решений автоматизации и ИИ с инженерными системами, дашбордами, CI/CD-конвейерами, базами данных и платформами валидации. - Разработка прототипов, проведение пилотных программ, сбор обратной связи от пользователей и вывод решений в промышленную эксплуатацию. - Совместная работа с кросс-функциональными и глобальными командами для определения требований, валидации решений и внедрения инструментов автоматизации. - Выявление возможностей для снижения ручного труда, повышения согласованности процессов и увеличения эффективности инженерной работы с помощью автоматизации и ИИ. - Обеспечение масштабируемости, поддерживаемости и документированности кода в соответствии с лучшими практиками разработки ПО. Обязательные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, программной инженерии или смежной технической области. - Уверенные навыки программирования как минимум на одном языке: Python, JavaScript, TypeScript, C или C++. - Более 7 лет соответствующего опыта в этой области. - Опыт разработки программных инструментов, скриптов автоматизации, API, конвейеров данных или решений для автоматизации рабочих процессов. - Понимание основ разработки ПО, включая контроль версий, отладку, тестирование, документирование и проектирование поддерживаемого кода. - Способность анализировать инженерные процессы и преобразовывать их в структурированные решения автоматизации. - Развитые навыки решения проблем, коммуникации и совместной работы. - Базовое знакомство с инструментами на основе ИИ, концепциями генеративного ИИ или разработкой ПО с помощью ИИ, а также интерес к применению ИИ в задачах инженерной автоматизации. Желательные требования - Опыт работы с ИИ, машинным обучением, генеративным ИИ, большими языковыми моделями, RAG, векторным поиском, промт-инжинирингом или разработкой ПО с помощью ИИ. - Опыт разработки дашбордов, веб-приложений, внутренних инженерных инструментов или пользовательских платформ автоматизации. - Опыт фронтенд- или фулстек-разработки с использованием таких технологий, как React, TypeScript или аналогичных фреймворков. - Знакомство с SQL, реляционными базами данных, моделированием данных или разработкой приложений на основе баз данных. - Знакомство с облачными платформами, контейнерами, платформами данных, такими как Databricks или аналогичными, и CI/CD-инструментами, такими как TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналогичными. - Опыт работы с глобальными командами и поддержки внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Преимущества - Комплексное медицинское и страховое покрытие: медицинские, стоматологические, офтальмологические услуги и рецептурные препараты с первого дня работы; программа помощи сотрудникам (EAP) для решения личных и профессиональных проблем. - Поддержка создания семьи: помощь в лечении бесплодия, услуги по усыновлению и суррогатному материнству. - Щедрый оплачиваемый отпуск: более 17 оплачиваемых праздничных дней, включая перерыв с 24 декабря по Новый год; отпуск, плавающие и оздоровительные дни, больничные и полностью оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Конкурентоспособные пенсионные накопительные планы: взносы работодателя в планы 401k, Roth и Catch-Up; взнос работодателя даже при отсутствии собственных взносов. - Защита дохода и страховые опции: программы от работодателя и добровольные планы, включая страхование жизни, страхование от несчастных случаев, критических заболеваний и другое. - Программа аренды автомобилей компании: соответствующие требованиям сотрудники и их ближайшие родственники могут участвовать в программе аренды автомобилей Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега; также доступны эксклюзивные скидки на продукцию Stellantis. - Поддержка роста и волонтерства: возмещение стоимости обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов, 18 оплачиваемых волонтерских часов в год.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Сан-Франциско

О компании MaintainX — ИИ-платформа для обслуживания и управления активами. Обслуживает более 14 000 клиентов, включая Duracell, Shell, Cintas и Brenntag. Компания привлекла $150 млн в раунде Series D под руководством Bessemer Venture Partners и Bain Capital Ventures, общий объём финансирования — $254 млн. Входит в рейтинг Forbes 2025 Cloud 100. Платформа управляет 13,9 млн активами, 79,5 млн выполненными заказами на работы, 150 000+ техников еженедельно генерируют операционные данные. Document Intelligence — горизонтальный движок, который превращает любые файлы клиентов в структурированные знания для обслуживания и ИИ-сущности на их основе. Роль Вы будете отвечать за часть Generation в Document Intelligence: превращение мультимодальных примитивов (ключевые кадры, транскрипты, OCR) в валидные по схеме сущности, такие как SOP, и контроль качества, чтобы «быстро» не означало «быстро и неправильно». Обязанности: - Разрабатывать и итерировать промпты рецептов (системные, few-shot, сборка контекста) для каждого рецепта генерации. - Определять целевые схемы сущностей и доменные валидаторы (правила типов шагов процедур, ограничения полей), которым должен соответствовать вывод. - Создавать eval-датасеты и рубрики для оценки качества генерации (офлайн и онлайн), запускать их на eval-пайплайне LLMX и закрывать цикл при регрессии качества. - Собирать мультимодальные контекстные окна из ключевых кадров, транскриптов и OCR, чтобы каждый вызов модели получал именно то, что нужно. - Выбирать модель и бюджет токенов для каждого рецепта на основе качества, стоимости и задержки. Вы будете использовать LLMX для доступа к моделям и Attachments для приёма данных, а также передавать валидированные сущности доменным командам. Вы будете подчиняться инженерному лиду и тесно работать с частью Processing в Document Intelligence. Минимальные требования - Сильные навыки прикладного GenAI: промпт-инжиниринг, структурированный вывод / использование инструментов, RAG и паттерны работы с ретрив-контекстом. - Реальная дисциплина eval: вы создавали датасеты и рубрики, измеряли фактологичность/релевантность/качество и самостоятельно закрывали цикл по регрессиям. - Вы запускали LLM-фичи в продакшн-сервисы, а не в ноутбуки, и можете связать производительность модели с влиянием на продукт. - Уверенная работа с мультимодальными входами: видео, PDF, аудио, изображения — преобразование в текст или структурированный вывод. Желательно - Опыт наблюдаемости LLM / понимание стоимости или опыт работы с eval-платформой. - Понимание документов, PDF или видео; OCR; системы поиска. - Лёгкий опыт fine-tuning или знакомство с промышленным/обслуживающим доменом. Условия - Конкурентная зарплата и значительные опционы на акции. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Программа 401(k) / RRSP. - Отпуск по потребности (Take what you need PTO). - Рабочая культура: работа с коллегами по всему миру, разделяющими ценности MaintainX: Smart Humble Optimists. Компания верит в меритократию, идеи и усилия публично отмечаются. Миссия — предоставить единую платформу для команд обслуживания, ремонта и эксплуатации, чтобы поддерживать работу физического мира. MaintainX стремится к созданию разнообразной среды. Все квалифицированные кандидаты получат рассмотрение независимо от расы, цвета кожи, религии, пола, гендерной идентичности или выражения, сексуальной ориентации, национального происхождения, генетики, инвалидности, возраста или статуса ветерана.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Лос-Анджелес

Грейд

Senior

О роли Crunchyroll — сервис, доставляющий аниме и мангу более чем 100 миллионам фанатов в 200+ странах и территориях. В команде AI Enablement (AIEN) открыта позиция Senior AI Platform & Tools Engineer. Роль входит в команду Tools & Governance платформы внутри AIEN, подчиняется AI Platform, Strategy & Governance Lead. Это ранняя небольшая команда, поэтому предполагается универсальность и ведение функций от дизайна до продакшена. Чем предстоит заниматься - Создание платформы оценки AI: автоматизированные инструменты для структурированных оценок (возможности, стоимость, задержка, поведение, надёжность) в масштабе, а не разовых ручных проверок. - Внедрение телеметрии использования и затрат по одобренному стеку AI: расход токенов, загрузка лицензий, расходы по вендорам и обнаружение отклонений в одобренных инструментах. - Автоматизация AI-управления: триаж заявок, конвейеры оценки, маршрутизация согласований и enforcement политик как код, интегрированные с агентами Glean и процессами JSM. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов — паттернов RAG, каркасов агентов, библиотек промптов, eval-инструментов — на которых строит команда Build & Partner. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов Crunchyroll, включая ChatGPT, Glean, Claude и Gemini; управление настройками, паттернами доступа, включением функций и операционными изменениями совместно с IT и Security. - Отслеживание новых версий и изменений продуктов в одобренных AI-инструментах, оценка целесообразности внедрения и организация раскатки для максимальной пользы сотрудников. - Сделать платформу путём наименьшего сопротивления, чтобы решения AIEN по умолчанию следовали golden-путям и стандартам, и улучшать ключевые метрики (время оценки, принятие golden-путей). - Создание агентов и рабочих процессов средней сложности для нетехнических команд на одобренных AI-платформах с соблюдением стандартов AIEN по безопасности, управлению, поддерживаемости и измеримости. - Совместная работа с AI Security Engineer для встраивания необходимых контролей, обнаружения и предотвращения угроз в платформу, чтобы безопасность обеспечивалась на уровне платформы, а не добавлялась к каждому проекту отдельно. - Работа универсалом в небольшой команде: ведение функций от дизайна до продакшена и помощь в установлении инженерных паттернов, на которых команда будет масштабироваться. Требования - 6+ лет опыта в разработке ПО или платформенной инженерии, включая создание инструментов или сервисов, используемых другими инженерами. - Практический опыт администрирования, настройки или поддержки корпоративных SaaS-инструментов, AI-платформ или внутренних продуктовых платформ в производственной бизнес-среде. - Сильные навыки разработки ПО (например, Python, плюс Go/TypeScript или аналогичные) — создание продакшен-инструментов, а не прототипов. - Рабочее понимание устройства современных AI-систем: LLM API, RAG, агентные фреймворки, методологии оценки и основы инференса. - Опыт создания автоматизации, конвейеров данных или внутренних инструментов для разработчиков. - Опыт создания практических AI-агентов, ассистентов или автоматизации рабочих процессов для бизнес-пользователей, включая сбор требований, дизайн промптов и процессов, тестирование, внедрение и итерации. - Опыт ведения функций от начала до конца в небольшой команде: дизайн, разработка, выпуск, итерации. - Чёткая письменная коммуникация — ваши инструменты и документация должны использоваться другими инженерами.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О роли Acquia ищет Staff AI-инженера в команду AI Core Engineering. Это прежде всего практическая инженерная роль: большую часть времени вы будете проектировать, создавать и выпускать продакшн-агентные ИИ-процессы в Acquia DXP. Основные инструменты — LangGraph, Temporal, Pydantic и LangFuse. Также предусмотрена лёгкая, но значимая менторская роль: помощь в повышении ИИ-инженерных навыков коллег по мере роста команды. Обязанности - Ежедневно писать и выпускать продакшн-код для ИИ. - Проектировать агентные ИИ-процессы с использованием LangGraph, Temporal, Pydantic — многоагентные процессы с сохранением состояния, рассчитанные на корпоративный масштаб и надёжность. - Отвечать за наблюдаемость ИИ через LangFuse: трассировка, версионирование промптов, оценка и бенчмаркинг производительности всех взаимодействий с моделями. - Задавать стандарты ИИ-инженерии для паттернов агентов, RAG, управления промптами, оптимизации контекста и стратегий вызова инструментов. - Взаимодействовать с командами продукта и платформы для создания ИИ-архитектур, отвечающих корпоративным требованиям SLA, безопасности и соответствия. - Оценивать и внедрять новые инструменты: бенчмаркинг LLM-провайдеров, оркестрационных фреймворков и улучшений агентного стека. - Наставлять инженеров через код-ревью, парное программирование и дизайн-обсуждения. - Представлять ИИ-возможности Acquia в архитектурных обзорах клиентов, техническом исследовании и обсуждениях дорожной карты. Требования - 8+ лет в разработке ПО, из них 3+ года в продакшн-разработке ИИ-агентов. - Практический опыт с LangGraph, Temporal, Pydantic — процессы с сохранением состояния, циклические, многоагентные, в корпоративном масштабе. - Практический опыт с LangFuse — трассировка, оценка, управление промптами и тестирование на основе датасетов. - Владение фреймворками для агентов, такими как LangChain или аналоги (LlamaIndex, CrewAI) — компоновка цепочек, инструментов, памяти и пайплайнов поиска. - Глубокое знание Python и сильные инженерные основы (тестирование, CI/CD, архитектура). - Опыт облачного развёртывания ИИ (AWS, Azure или GCP), включая контейнеризацию и управление стоимостью инференса. - Знание архитектуры RAG — векторные базы данных, модели эмбеддингов и стратегии поиска. - Степень бакалавра в Computer Science или эквивалентный практический опыт. Желательные навыки - Опыт в корпоративном SaaS или CMS, включая знакомство с DXP Acquia на базе Drupal. - Свободное владение агентным процессом разработки — ИИ-ассистирующие инструменты (Copilot, Cursor, Claude) как повседневные ускорители. - Знакомство с персистентными рантаймами агентов — такими как OpenClaw и Hermes Agent, понимание кросс-сессионной памяти, автономного создания навыков и постоянно работающей инфраструктуры агентов. - Опыт тонкой настройки LLM или оценки моделей, понимание компромиссов фундаментальных моделей.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Мы ищем AI-разработчика для создания интеллектуальных решений по управлению неструктурированными данными и интеллектуальной обработке документов (IDP). Вы будете участвовать во всем жизненном цикле разработки — от концепции до развертывания — облачных систем, которые безопасно управляют, обрабатывают и используют неструктурированные данные в масштабе предприятия. Это стратегическая техническая роль, сочетающая AI-инжиниринг, backend-разработку и архитектуру корпоративных данных. Вы будете работать с AWS (Bedrock, S3, compute), Snowflake, векторными базами данных, агентными AI-фреймворками (Agent Core, LangGraph, MCP), паттернами интеграции агент-к-агенту (A2A) и платформами оркестрации рабочих процессов. Ключевые обязанности: - Разработка AI-решений для IDP: создание пайплайнов интеллектуальной обработки документов, которые извлекают, классифицируют и обогащают неструктурированные данные с помощью современных подходов AI/ML. - Архитектура и внедрение в облаке: проектирование и реализация масштабируемых, безопасных решений на AWS (S3, compute, networking), платформах данных Snowflake и инфраструктуре векторных баз данных. - Агентный AI и автоматизация: разработка и интеграция автономных агентов с использованием фреймворков Agent Core, LangGraph и Model Context Protocol (MCP) для обработки и маршрутизации корпоративных данных с минимальным участием человека. - Интеграция агент-к-агенту (A2A): создание и внедрение паттернов A2A-коммуникации, позволяющих автономным системам координировать и передавать работу внутри предприятия. - Оркестрация рабочих процессов: проектирование, создание и эксплуатация сложных production-grade процессов с использованием фреймворков оркестрации (например, Step Functions, Airflow, Temporal); обеспечение надежности, аудируемости и соответствия требованиям. - Реализация векторных баз данных: архитектура и внедрение решений на векторных базах данных для поддержки семантического поиска, RAG-пайплайнов и retrieval на основе эмбеддингов в масштабе. - Backend и разработка сервисов: создание синхронных и асинхронных сервисов, API и микросервисов для приема, обработки и дальнейшего потребления документов. - Управление данными и безопасность: применение принципов управления данными — каталогизация, происхождение, хранение, защита данных — с учетом требований здравоохранения (HIPAA) и безопасности как основы. - Наставничество и взаимодействие: работа с дата-инженерами, платформенными командами и бизнес-заинтересованными сторонами для преобразования требований в технические решения; наставничество младших инженеров. Требования: - 5 лет профессионального опыта разработки ПО, из них минимум 2 года — в AI/ML-разработке или дата-инжиниринге в production-среде. - Практический опыт работы с векторными базами данных (например, Pinecone, Weaviate, OpenSearch, pgvector или аналогичными) для поддержки RAG или семантического поиска. - Непосредственный production-опыт с A2A (agent-to-agent) фреймворками и паттернами. - Подтвержденный опыт работы с инструментами оркестрации рабочих процессов (AWS Step Functions, Apache Airflow, Temporal или эквивалент) в production. - Опыт работы с MCP (Model Context Protocol) для подключения агентов и инструментов к данным и сервисам. - Практический опыт работы с Agent Core или эквивалентным агентным AI-фреймворком. - Непосредственный опыт работы с AWS Bedrock для развертывания и интеграции фундаментальных моделей. - Практический опыт работы с AWS S3 и основными AWS compute-сервисами. - Общее владение платформой AWS (EC2, networking, основы безопасности). - Production-опыт работы со Snowflake или эквивалентным современным облачным хранилищем данных. - Владение backend-разработкой: создание масштабируемых API, микросервисов или событийно-ориентированных систем. - Опыт AI/ML-разработки: создание, обучение, развертывание и эксплуатация AI-моделей; рабочие знания LLM, фундаментальных моделей, промпт-инжиниринга и RAG-архитектур. - Практики корпоративной разработки ПО: CI/CD, тестирование, код-ревью, лучшие практики безопасности и соответствие регуляторным требованиям (опыт в здравоохранении — весомое преимущество). Предпочтительные требования: - Непосредственный опыт в интеллектуальной обработке документов (IDP), OCR, ICR, NLP или извлечении информации. - Опыт работы с LangGraph или аналогичными фреймворками оркестрации агентов. - Промпт-инжиниринг и RAG для доменно-специфичных приложений. - Опыт работы в сфере здравоохранения. - Вклад в проекты по неструктурированным данным и AI. - Продвинутая степень (BS/MS) в Computer Science, Data Science или смежной области. - Опыт работы в нескольких доменах (здравоохранение, финансовые услуги и т.д.). - Опыт работы с методологиями Agile, Waterfall или гибридной доставки. Требуемый опыт работы: 5 лет соответствующего опыта; профессиональный опыт технического проектирования и написания кода в IT-индустрии. Требуемое образование: профильный бакалаврский диплом или эквивалентный соответствующий опыт работы.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Местоположение: удалённо. Оплата: 58–63 $/час, контракт W2. Мы ищем Senior AI-разработчика для создания следующего поколения решений для интеллектуального управления неструктурированными данными и интеллектуальной обработки документов (IDP) для предприятий. Вы будете участвовать в полном жизненном цикле разработки — от концепции до развертывания — облачных систем, которые безопасно управляют, обрабатывают и используют неструктурированные данные в масштабе предприятия. Это стратегическая техническая роль, сочетающая AI-инженерию, бэкенд-разработку и корпоративную архитектуру данных. Вы будете работать с AWS (Bedrock, S3, compute), Snowflake, агентными AI-фреймворками (AgentCore, LangGraph и др.), решениями автоматизация-к-автоматизации (A2A) и платформами оркестрации рабочих процессов. Основные обязанности - Разработка AI-решений для IDP: создание конвейеров интеллектуальной обработки документов, которые извлекают, классифицируют и обогащают неструктурированные данные с использованием современных подходов AI/ML. - Облачная архитектура и реализация: проектирование и внедрение масштабируемых, безопасных решений с использованием AWS (S3, compute, networking), платформ данных Snowflake и связанных управляемых сервисов. - Агентный AI и автоматизация: разработка и интеграция автономных агентов с использованием фреймворков AgentCore и LangGraph для обработки и маршрутизации корпоративных данных с минимальным участием человека. - Оркестрация рабочих процессов: проектирование и реализация сложных production-grade рабочих процессов с использованием оркестрационных фреймворков; обеспечение надежности, аудируемости и соответствия требованиям. - Бэкенд-разработка и сервисы: создание синхронных и асинхронных сервисов, API и микросервисов для поддержки приема, обработки и последующего использования документов. - Управление данными и безопасность: применение принципов управления данными, таких как каталогизация, происхождение, хранение, защита данных, с соблюдением требований здравоохранения (HIPAA) и безопасности как основополагающего требования. - Наставничество и сотрудничество: взаимодействие с инженерами данных, платформенными командами и бизнес-заинтересованными сторонами для преобразования требований в технические решения; наставничество младших инженеров. Требования - Опыт работы: от 5 лет в профессиональной разработке ПО, из них не менее 2 лет в разработке AI/ML или инженерии данных в производственных средах. - Навыки бэкенд-разработки: подтвержденный опыт создания масштабируемых API, микросервисов или событийно-ориентированных систем. - Облачные платформы: практический опыт работы с AWS (S3, EC2 или аналоги) и современными хранилищами данных (Snowflake или аналоги). - AI/ML разработка: опыт создания, обучения, развертывания и эксплуатации AI-моделей; знание LLM, фундаментальных моделей, промпт-инжиниринга, RAG-архитектур и агентных фреймворков. - Оркестрация рабочих процессов: подтвержденный опыт работы с AWS Step Functions, Apache Airflow, Temporal или аналогичными инструментами в производстве. - Основы управления данными: уверенное понимание моделирования данных, архитектуры конвейеров, обеспечения качества и принципов управления. - Корпоративные практики разработки: уверенная работа с CI/CD, тестированием, код-ревью, лучшими практиками безопасности и регуляторными требованиями (опыт в здравоохранении — весомое преимущество). Обязательные технологии: Vector DB, A2A Framework, Workflow Orchestration/Development, MCP, Agent Core, Bedrock, S3, AWS, Snowflake. Образование: профильный бакалавр или соответствующий опыт работы. Предпочтительные квалификации - Опыт в интеллектуальной обработке документов (IDP), OCR, ICR, NLP или извлечении информации. - Практический опыт с агентными AI-фреймворками (AgentCore, LangGraph или аналоги). - Опыт с паттернами интеграции A2A (automation-to-automation). Льготы - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Гибкий счет на расходы на иждивенцев. - План 401(k). - Добровольное страхование жизни, краткосрочной нетрудоспособности, целой жизни, срочной жизни, от несчастных случаев и критических заболеваний. - Программа помощи сотрудникам. - Больничный в соответствии с нормативными требованиями.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

ICON ищет прагматичного разработчика, который перешёл от традиционной разработки ПО к миру агентного ИИ. В роли инженера по ИИ в ICON вы будете отвечать за проектирование и внедрение инструментов, рабочих процессов и автономных агентов на базе ИИ, которые ускоряют работу платформы строительных технологий ICON. Должность подчиняется старшему директору программ оборонных технологий и доступна для удалённой работы с периодическими поездками в штаб-квартиру ICON в Остине, штат Техас, по мере необходимости. Обязанности - Проектировать и создавать агентные системы ИИ, автоматизирующие сложные многоэтапные рабочие процессы в программной платформе ICON. - Разрабатывать функции и продукты на основе LLM, используя современные фундаментальные модели и API (например, Anthropic, OpenAI). - Архитектура и реализация многогаентных конвейеров, систем использования инструментов и интеграций Model Context Protocol (MCP). - Создание надёжных RAG-систем, включая приём документов, стратегии разбиения, конвейеры эмбеддингов и векторный поиск. - Сотрудничать с командами разработчиков и профильными специалистами для выявления возможностей автоматизации с помощью ИИ и превращать их в готовые продукты. - Отвечать за полный жизненный цикл функций ИИ: прототипирование, оценка, развёртывание и итерации. - Выступать техническим ресурсом и неформальным наставником по лучшим практикам агентного ИИ в инженерной организации. - Быть на переднем крае агентного ИИ и внедрять новые методы в производство. Минимальные требования - 6+ лет профессионального опыта в разработке ПО с сильной базой в бэкенд или full-stack разработке. - Подтверждённый опыт создания и внедрения продуктов производственного уровня с использованием LLM и агентных фреймворков. - Владение TypeScript и/или Python. - Глубокое понимание промт-инжиниринга, управления контекстом и паттернов рассуждения LLM. - Опыт работы с инструментами, вызовом функций и оркестрацией агентов (например, LangChain, LlamaIndex, Claude Code или собственные реализации). - Умение проектировать и проводить структурированные оценки для измерения и улучшения производительности систем ИИ. - Отличные коммуникативные навыки и комфорт при работе с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. - Возможность получить и поддерживать допуск к секретной информации. Предпочтительные навыки и опыт - Опыт разработки и интеграции серверов MCP (Model Context Protocol). - Знакомство с векторными базами данных (например, pgvector, Pinecone, Weaviate). - Опыт с тонкой настройкой, RLHF или конвейерами оценки моделей. - Знание основ машинного обучения: эмбеддинги, трансформеры, механизмы внимания. - Опыт генерации структурированных выходных данных и извлечения данных на основе LLM. - Опыт работы с агентами генерации кода (например, Claude Code, Cursor, системы типа Devin). - Знакомство с AWS и серверной инфраструктурой для ИИ-нагрузок. - Опыт работы в государственных, оборонных или регулируемых средах. - Интерес или опыт в отрасли AEC (архитектура, инженерия, строительство). Диапазон оплаты: $126,400 - $180,000.