Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Полная занятость, удалённо. Проект в сфере FMCG / Supply Chain / Demand Planning. Чем предстоит заниматься - Сбор, очистка и подготовка данных из различных источников для дальнейшего анализа - Проведение первичного анализа данных: выявление закономерностей и аномалий, создание визуализаций - Разработка и внедрение моделей машинного обучения (регрессия, классификация, кластеризация), особый фокус на модели, связанные с временными рядами - Разработка оптимизатора на основе линейной и смешанно-целочисленной оптимизации (LP, MILP) - Оценка качества моделей, настройка гиперпараметров и кросс-валидация - Участие в интеграции моделей в бизнес-процессы компании - Подготовка аналитических отчётов - Взаимодействие с представителями бизнеса и техническими командами Пожелания к кандидатам - Уверенное знание Python и SQL - Хорошее понимание методов машинного обучения и математической статистики: линейные модели, Random Forest, градиентный бустинг - Практический опыт работы с временными рядами: подготовка данных, прогнозирование, оценка качества и кросс-валидация - Опыт работы с библиотеками градиентного бустинга: XGBoost, LightGBM или CatBoost - Знание методов математической и дискретной оптимизации: LP, MILP / MIP - Практический опыт хотя бы с одним из инструментов оптимизации: Pyomo, OR-Tools, PuLP или аналоги - Опыт использования решателей: Gurobi, CPLEX, SCIP, COPT, GLPK или аналоги - Опыт разработки ML-решений от анализа данных до рабочего прототипа - Уверенное владение Git

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Middle

Компания PlaysDev — аккредитованная аутстафф-компания, специализирующаяся на DevOps-инженерах. За плечами 350+ реализованных проектов, в штате более 60 DevOps-специалистов. Развивает внутреннее экспертное сообщество и делает ставку на долгосрочное сотрудничество с сотрудниками. Важна не столько проектная занятость, сколько стабильность и возможность профессионального роста внутри компании. Обязанности: - Разработка и поддержка CI/CD пайплайнов (GitLab CI) для автоматизации сборки, тестирования и развертывания приложений. - Автоматизация инфраструктуры через Infrastructure as Code (Terraform, Ansible). - Развертывание и сопровождение Kubernetes-кластеров (создание Helm-чартов, настройка Ingress/Traefik). - Настройка систем мониторинга, логирования и алертинга (Prometheus, Grafana, VictoriaMetrics). - Обеспечение отказоустойчивости, масштабируемости и безопасности сервисов. - Оптимизация облачной инфраструктуры и контроль затрат. - Поддержка production-среды, участие в расследовании инцидентов. - Взаимодействие с командами разработки для внедрения лучших DevOps-практик. Требования: - Опыт работы в DevOps/SRE от 3+ лет. - Уверенное знание Linux (администрирование, настройка, диагностика) — обязателен опыт с RedOS и/или Astra. - Практический опыт с контейнеризацией (Docker) и оркестрацией (Kubernetes: Helm, Ingress, Traefik). - Построение CI/CD (предпочтительно GitLab CI, опыт с Jenkins/GitHub Actions — тоже плюс). - Infrastructure as Code (Terraform, Ansible). - Опыт работы с облачными платформами (Yandex Cloud, VK Cloud, AWS). - Мониторинг и логирование (Prometheus, Grafana, VictoriaMetrics). - Конфигурирование БД (SQL/NoSQL): Postgres, Redis, Tarantool, Qdrant (хотя бы одна). - Владение скриптовыми языками (Bash, Python) для автоматизации задач. - Понимание сетевых протоколов (TCP/IP, HTTP, DNS) и принципов работы ОС. Будет плюсом: - Опыт с GitOps (ArgoCD) и управлением конфигурациями. - Работа с системами хранения секретов (HashiCorp Vault). - Навыки DevSecOps.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer Компания Cherry Bekaert, входящая в число крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм страны, ищет разработчика AI-агентов и автоматизации в команду Business Transformation. Возможна гибридная модель работы из любого офиса компании в США. Обязанности: - Проектирование и внедрение AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разработка архитектур агентов, поддерживающих автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интеграция агентов в приложения, API и рабочие процессы (чат-боты, инструменты автоматизации). - Совместная работа с исследователями, инженерами и продуктовыми командами для улучшения возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через циклы обратной связи, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов, включая: - Prompt Engineering — внедрение информации в промпты. - Fine-tuning — дообучение моделей на дополнительных данных. - Retrieval-Augmented Generation (RAG) — индексация документов в векторных базах и поиск релевантной информации. - Tool Use — использование субагентов или детерминированных моделей для поиска контекста. - Гибридные подходы — комбинация двух и более методов. - Мониторинг производительности, проведение оценок, внедрение механизмов безопасности и защитных мер. - Ведение документации по логике агентов, проектным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области ИИ, машинного обучения и агентных технологий. - Интеграция AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создание и развертывание корпоративных Copilot-решений с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и кастомными приложениями. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, ИИ, машинного обучения или смежной области. - Опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией от 2 лет. - Уверенное владение Python (или аналогичным языком) и опыт работы с библиотеками ИИ/МО (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений на основе LLM или генеративных моделей. - Знакомство с разработкой API, бэкенд-сервисами и пайплайнами развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, умение решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия: - Корпоративная культура, основанная на честности, сотрудничестве, доверии и взаимном уважении. - Возможность внедрять инновации и заниматься мотивирующей работой. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - Конкурентоспособная компенсация и пакет льгот, охватывающий все аспекты благополучия. - Гибкость для выполнения значимой работы и время для жизни вне работы. - Возможности общения и обучения у профессионалов из разных культур и слоев общества.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

LLMOps-инженер (Large Language Models Operations Engineer) Локация: удаленно Длительность: 11–12 месяцев Оплата: по договоренности Основные обязанности: - Обеспечение операционной поддержки больших языковых моделей (LLM): управление инцидентами, сопровождение и обслуживание моделей, поддержка пользователей. - Мониторинг и сопровождение GenAI-решений: контроль производительности, взаимодействия с пользователями и эффективности. - Внедрение и соблюдение LLMOPS-ограничений (guardrails), следование лучшим практикам и стандартам реализации. - Проведение аудитов на предвзятость и других проверок соответствия для внедренных GenAI-решений. - Поддержка управления кодом, включая проактивную оптимизацию кода помимо базовых исправлений. Ключевые навыки: - Опыт разработки, развертывания и управления большими языковыми моделями, особенно на Microsoft Azure. - Экспертиза в облачных платформах и сервисах Azure: Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service, Azure DevOps. - Понимание практик внедрения LLMOPS-ограничений. - Владение Python для написания скриптов и автоматизации. - Отличные коммуникационные навыки, способность объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. Дополнительные требования: - Опыт работы с Terraform для развертывания и управления инфраструктурой обязателен. - Знакомство с CI/CD-пайплайнами и системами контроля версий. - Способность работать самостоятельно и в составе удаленной команды, проявляя инициативу и навыки решения проблем.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Сиэтл

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Crescent Energy — американская энергетическая компания, один из крупнейших производителей в бассейне Eagle Ford, а также оператор в бассейнах Permian и Uinta. Основные задачи - Работа с бизнес-пользователями из отделов операций, инжиниринга, финансов, земельных отношений, регуляторики и IT для выявления проблем и неэффективности. - Встраивание в команды для наблюдения за рабочими процессами, поиска возможностей автоматизации и быстрого прототипирования AI-решений. - Перевод слабо формализованных бизнес-задач в конкретные технические решения с использованием GPT, платформ автоматизации и собственного кода. - Владение решением от постановки задачи до внедрения и итераций, без роли «приёмщика заявок». - Быстрая итерация на основе обратной связи: доработка промптов, рабочих процессов и инструментов. - Создание краткой документации, примеров и паттернов использования AI-инструментов. AI-инжиниринг и внедрение GPT - Проектирование, разработка и развёртывание инструментов и ассистентов на базе GPT. - Разработка кастомных GPT, промпт-фреймворков и переиспользуемых компонентов. - Интеграция больших языковых моделей через API в корпоративные системы, платформы данных и автоматизированные процессы. - Баланс между скоростью экспериментов и инженерной строгостью для продакшен-решений. Автоматизация и оркестрация процессов - Проектирование и внедрение сквозных автоматизированных процессов, объединяющих GPT, бизнес-правила и корпоративные данные. - Автоматизация рутинных и когнитивно нагруженных задач: генерация документов, саммаризация, валидация, анализ, отчётность. - Использование Python, API и платформ автоматизации для оркестрации AI-процессов. - Обеспечение отказоустойчивости автоматизаций: обработка ошибок, логирование, базовая наблюдаемость. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инжиниринга, информационных систем или смежной области; эквивалентный практический опыт также рассматривается. - 4+ года опыта в разработке ПО, автоматизации, инженерии данных или смежных технических ролях. - Практический опыт создания и развёртывания решений на базе GPT с использованием OpenAI или аналогичных LLM-платформ. - Навыки промпт-инжиниринга, API-интеграций и проектирования структурированного вывода. - Опыт работы с Python и/или JavaScript для автоматизации, оркестрации и интеграции. - Знакомство с платформами автоматизации процессов (UIPath, Power Automate, serverless-процессы, планировщики задач). - Опыт интеграции AI-решений с корпоративными платформами данных (например, Snowflake или аналоги). - Понимание аутентификации, авторизации и безопасного использования API. Навыки и компетенции - Умение работать напрямую с бизнес-пользователями, быстро выстраивать доверие и понимать, как реально устроена работа. - Комфортно писать код и одновременно сидеть с пользователями, картируя процессы и задавая вопросы. - Ориентация на действие и упрощение: фокус на устранении трения, а не на добавлении инструментов. - Способность переключаться между высокоуровневой постановкой задачи и низкоуровневой реализацией. - Сильные коммуникативные навыки: умение объяснять технические концепции и ограничения AI простым языком. Условия работы - Преимущественно офисный формат с occasional поездками в полевые офисы и на операционные объекты. - Возможна работа в удалённых и высокорисковых средах с соблюдением протоколов безопасности. - Во время визитов на объекты возможны ходьба, подъём по лестницам, наклоны и работа с оборудованием. - Возможно воздействие различных погодных условий (жара, холод, дождь) на полевых объектах. - Готовность к реагированию на чрезвычайные ситуации и управлению инцидентами, включая поддержку в нерабочее время.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Сан-Франциско

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

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Обязанности - Разрабатывать и прототипировать агентные AI-приложения и рабочие процессы с использованием больших языковых моделей и современных AI-фреймворков. - Создавать AI-агентов, способных к рассуждению, использованию инструментов, оркестрации задач, поиску информации и взаимодействию с внешними системами и API. - Разрабатывать и интегрировать приложения на основе LLM, включая retrieval-augmented generation (RAG), мультиагентные системы и AI-автоматизацию. - Проектировать и реализовывать бэкенд-сервисы и API для поддержки AI-приложений и интеграции моделей. - Интегрировать LLM с структурированными и неструктурированными источниками данных, API, базами данных и программными инструментами. - Разрабатывать процессы оценки и валидации для измерения производительности, точности, надежности и поведения AI-моделей и агентов при использовании инструментов. - Выполнять обработку, преобразование и анализ данных для поддержки разработки и оценки AI. - Экспериментировать с промпт-инжинирингом, конфигурациями моделей, техниками поиска и архитектурами агентов для улучшения производительности систем. - Писать чистый, поддерживаемый и хорошо протестированный код с использованием современных практик программной инженерии. - Устранять неполадки в приложениях, интеграции моделей и конвейерах данных. - Участвовать в код-ревью, тестировании, документировании и процессах непрерывной интеграции и развертывания. - Исследовать новые разработки в области генеративного AI, LLM, агентных фреймворков и инструментов разработки AI и применять релевантные технологии в инженерных проектах. - Сотрудничать с инженерами и другими техническими заинтересованными сторонами для преобразования требований в функциональные AI-решения. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, науки о данных, информационных систем или смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт. - Сильные навыки программирования на Python и знакомство как минимум с одним дополнительным языком программирования, таким как JavaScript/TypeScript, Java, C/C++ или Rust. - Опыт работы с агентными AI или фреймворками оркестрации LLM, такими как LangChain, LangGraph, CrewAI или аналогичными технологиями. - Опыт разработки мультиагентных систем или AI-приложений, включающих автономное выполнение задач и использование инструментов. - Опыт работы с OpenAI API, Hugging Face, Ollama или другими коммерческими или открытыми LLM-платформами. - Знакомство с RAG-конвейерами, векторными базами данных, семантическим поиском или FAISS. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch, TensorFlow или scikit-learn. - Опыт работы с бэкенд-фреймворками, такими как FastAPI, Flask или Node.js. - Знакомство с SQL и/или NoSQL базами данных. - Опыт работы с Docker, CI/CD, GitHub Actions или облачными платформами, такими как AWS, Google Cloud или Azure. - Опыт оценки AI-моделей, бенчмаркинга, автоматизированной валидации или рабочих процессов качества данных. - Опыт использования AI-ассистируемых инструментов разработки, таких как GitHub Copilot, Cursor, Claude Code или аналогичных. - Проявленный интерес к генеративному AI через академические проекты, хакатоны, стажировки, исследования или вклад в open-source.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

Компания PTMA Financial Solutions предоставляет услуги казначейского управления, управления ликвидностью и другие финансовые продукты для государственного сектора. Помимо более чем 12 000 органов местного самоуправления, школьных округов и других государственных учреждений, компания также сотрудничает с более чем 1 000 финансовых институтов. Основные операционные центры находятся в Денвере, Колорадо, и Нейпервилле, Иллинойс, с другими офисами по всей территории США. AI-инженер — это специалист среднего уровня в команде Data & AI, подчиняется менеджеру по инженерии данных и ИИ. Роль предполагает практическую работу с корпоративной средой Claude, создание автоматизаций, экономящих время бизнеса, и партнерство с командами для превращения ручной работы в надежные AI-поддерживаемые процессы. Большая часть времени посвящена внедрению ИИ и автоматизации, также потребуется вклад в инженерию данных и аналитику. Это практическая исполнительская роль в регулируемой финансовой среде США, работа в связке со старшими членами команды. Обязанности: - Развитие и улучшение корпоративного развертывания Claude, включая дизайн промптов, пользовательские навыки и конфигурацию, под руководством старших членов команды. - Создание и поддержка AI-автоматизаций для бизнес-подразделений: Finance, Compliance, Sales, Operations. - Совместно с руководителями команд — описание ручных процессов и достижение измеримой экономии времени. - Партнерство с внутренними отделами для разработки AI-навыков, плагинов и интеграций с внутренними системами, включая Salesforce и пайплайны данных. - Создание и поддержка интеграций и пользовательских инструментов, таких как MCP-интеграции и API-подключения. - Вклад в инженерию данных и аналитику по мере необходимости: модели dbt, пайплайны Microsoft Fabric и Azure Data Factory, SQL Server и Azure SQL, отчетность Power BI. - Поддержка ответственных практик ИИ в соответствии с требованиями SEC, FINRA и NIST CSF, включая обработку данных, проверку выходных данных и аудиторскую документацию. - Работа с InfoSec и Compliance для безопасного и управляемого использования ИИ. - Помощь во внедрении: написание понятных руководств, проведение обучающих сессий, объяснение возможностей и ограничений ИИ нетехническим коллегам. Требования: - Практический опыт работы с большими языковыми моделями, включая промпт-инжиниринг и внедрение AI-поддерживаемых рабочих процессов или автоматизаций. - Рабочее знание концепций инженерии данных: API, пайплайны данных, структурированные и неструктурированные данные. - Владение Python или аналогичным языком для интеграции ИИ и написания скриптов. - Развитые аналитические навыки, умение превращать бизнес-потребность в практическое AI- или data-решение. - Умение понятно объяснять возможности и ограничения ИИ нетехническим коллегам. - Комфортная работа в регулируемой среде, внимание к конфиденциальности данных и ответственным практикам ИИ. Опыт и образование: - 2–5 лет профессионального опыта в разработке ПО, инженерии данных или аналитике, включая практический опыт работы с большими языковыми моделями. - Опыт работы с LLM может быть подтвержден выпущенными проектами, портфолио, продакшн-развертываниями или внутренними инструментами. Наличие формальной должности в AI не требуется. Предпочтительные квалификации (не обязательны): - Прямой опыт работы с Anthropic Claude: использование API, создание пользовательских навыков, интеграция MCP-серверов. - Сертификация Claude Certified Associate — Foundations (CCAO-F) или Claude Certified Architect — Foundations (CCAR-F). - Опыт работы с Microsoft Fabric, Azure, SQL Server или Azure SQL, Power BI. - Опыт работы с Salesforce и AI-кейсами в CRM-экосистемах. - Опыт работы в регулируемых финансовых услугах США, казначейском управлении или государственных технологиях. - Знакомство с облачными сервисами Azure в задачах, смежных с данными и ИИ. - Опыт работы с требованиями SOC 2, NIST CSF, FINRA и SEC. - Интерес к участию во внутренних практиках управления ИИ.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Brellium — платформа на базе ИИ для повышения качества медицинской помощи в США. Компания основана в 2021 году, обслуживает более 250 000 врачей во всех 50 штатах. Серия A, финансирование более $30 млн от First Round Capital, Left Lane Capital и Menlo Ventures. Ищем Backend или Fullstack-разработчика для создания и масштабирования ключевых систем платформы. Ценим опыт внедрения и интеграции ИИ-моделей в реальные приложения. Задачи: - Интеграция современных LLM в реальные приложения совместно с продуктовой командой - Проектирование и разработка систем end-to-end: от пайплайнов данных до пользовательских интерфейсов - Создание ИИ-систем, оптимизированных под производительность и надежность - Построение пайплайнов оценки и метрик для ИИ-агентов и рабочих процессов - Быстрая поставка качественных функций, работа в коллаборативной среде Требования: - Опыт работы Software Engineer от 0 до 6 лет (бонус за степень магистра в области ИИ) - Владение Python и TypeScript - Опыт разработки ИИ-приложений и архитектуры ИИ-систем - Владение современными ИИ-фреймворками и API, такими как LangChain и LlamaIndex - Интерес к новым моделям и инструментам и их применению в реальных задачах - Навыки решения сложных задач, готовность работать с неоднозначными вызовами - Владение SQL и реляционными базами данных, управление end-to-end процессами данных - Опыт развертывания в AWS, знание современных LLM (бонус за React/Next.js) - Опыт работы в быстрорастущих стартапах, коммуникабельность, готовность расти вместе с компанией Условия: - Зарплата: $140 000 - $200 000 - 401(k), опционы на акции - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка (до 100% оплаты для сотрудника и семьи) - HSA / FSA - 11 оплачиваемых праздников в год - Безлимитный отпуск - Обучение и профессиональное развитие - Гибридный график: 4 дня в офисе, 3 дня — если вы находитесь более чем в часе езды

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer Компания Cherry Bekaert, входящая в число крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм США, ищет разработчика AI-агентов и автоматизации в команду Business Transformation. Возможна гибридная модель работы из любого офиса компании в США. Обязанности: - Проектирование и внедрение AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разработка архитектур агентов, поддерживающих автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интеграция агентов в приложения, API и рабочие процессы (чат-боты, инструменты автоматизации). - Совместная работа с исследователями, инженерами и продуктовыми командами для улучшения возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через циклы обратной связи, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов, включая методы: промт-инжиниринг, файнтюнинг, RAG, использование инструментов, гибридные подходы. - Мониторинг производительности, проведение оценок, внедрение механизмов безопасности и ограничений. - Ведение документации по логике агентов, проектным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области AI, машинного обучения и агентных технологий. - Интеграция AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создание и развертывание корпоративных Copilot-решений с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и кастомными приложениями. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, AI, машинного обучения или смежной области. - Опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией от 2 лет. - Уверенное владение Python (или аналогичным языком) и опыт работы с AI/ML-библиотеками (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений на основе LLM или генеративных моделей. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, умение решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия: - Корпоративные ценности, включающие честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и заниматься мотивирующей работой. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - Конкурентоспособная компенсация и пакет льгот, ориентированный на благополучие. - Гибкость для выполнения значимой работы и времени на личную жизнь. - Возможности общения и обучения у профессионалов с разным опытом и культурным бэкграундом.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Компания New York Life формирует небольшую высокотехничную команду AI-инженеров для создания корпоративной AI-платформы и первого поколения агентных AI-решений на её основе. Позиция предполагает работу над платформой и продуктами вместе со старшими инженерами, а также получение практического опыта во всём стеке AI-инженерии: облачная инфраструктура, платформенные сервисы, системы поиска, инструменты для разработчиков, мультиагентные процессы и корпоративные AI-приложения. Задачи: - Развитие возможностей корпоративной AI-платформы: сервисы жизненного цикла агентов, инструменты для разработчиков, оркестрация рантайма, управление процессами и функции управления. - Создание и поддержка production-ready AI-приложений и агентных процессов с использованием поиска, интеграции инструментов, памяти и процессов с участием человека. - Внедрение и поддержка корпоративных систем знаний на основе семантического поиска, векторных баз данных, эмбеддингов и RAG. - Разработка cloud-native сервисов и инфраструктуры на Google Cloud Platform, Kubernetes, CI/CD и Infrastructure as Code. - Поддержка развёртывания, мониторинга, тестирования и операционного управления AI-моделями и агентными системами. - Совместно со старшими инженерами — внедрение ответственного AI, безопасности, управления и соответствия требованиям. - Использование AI-инструментов разработки: GitHub Copilot, Cursor, Claude Code или аналогичных. Требования: - 1–3 года опыта в разработке ПО. - Опыт работы с Python и знакомство с современной разработкой приложений. - Знакомство с облачными технологиями, API, CI/CD, тестированием и концепциями распределённых систем. - Понимание AI/ML-концепций, LLM, RAG, эмбеддингов или агентных фреймворков — через курсы, проекты, стажировки или профессиональный опыт. - Навыки решения задач и желание изучать новые AI-технологии. - Эффективные коммуникационные навыки и умение работать в команде. Условия: - Гибридный формат: 3 дня в неделю в офисе. - Уровень должности: LEVELPF2. - Вилка зарплаты: $81,000–$115,500. - Освобождена от сверхурочных. - Право на дискреционный бонус: да. - Право на бонус от продаж: нет. - Фактическая базовая зарплата определяется на основе опыта, навыков, квалификации и локации. - Сотрудники также могут участвовать в программе стимулирования. - Полный пакет льгот, включая программы отпусков, помощь с усыновлением и программы погашения студенческих кредитов.

Формат

Офис

Страна

Великобритания, Дания, Испания, Португалия

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Болгария, Ирландия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Muck Rack — SaaS-платформа для специалистов по связям с общественностью и коммуникациям. Платформа с ИИ объединяет базу медиа, мониторинг и отчетность. Компания находится под контролем основателя, полностью распределенная, устойчиво растет. Отмечена наградами Inc., Quartz, G2, BuiltIn. Ценности: устойчивость, прозрачность, ответственность, преданность клиентам. Задачи - Развивать пользовательские поисковые функции и рабочие процессы на фронтенде и бэкенде: от технического планирования до продакшена. - Создавать продукты с ИИ от сервисов до интерфейсов. - Разрабатывать интерфейсы на Vue, внося вклад в сервисы на Python и Django. - Проектировать и улучшать системы поиска, индексации и поиска информации для больших объемов данных. - Поддерживать функции и рабочие процессы с Elasticsearch, Kafka, Celery, MySQL. - Принимать технические решения, балансируя качество, скорость, производительность и надежность. - Сотрудничать с Product, Design и инженерами. - Диагностировать сложные проблемы в продакшене, улучшать производительность, надежность, наблюдаемость и поддерживаемость систем. - Участвовать в дежурствах и реагировании на инциденты. Требования - 5+ лет профессионального опыта разработки и поддержки продакшен-систем. - Опыт работы с фронтендом и бэкендом, самостоятельная поставка функций. - Владение Python или аналогичным языком, опыт с Django или аналогичным веб-фреймворком. - Опыт создания интерфейсов на Vue.js или другом современном JS-фреймворке. - Опыт с Elasticsearch или аналогичной поисковой технологией, или значительный опыт с системами, работающими с большими данными. - Опыт технических компромиссов в сложных продакшен-системах. - Опыт диагностики проблем в продакшене и поддержки надежности систем. - Опыт с TypeScript в большой кодовой базе. - Опыт с дизайн-системами или библиотеками компонентов. - Гибкость в рабочем графике для пересечения с часовыми поясами США. Будет плюсом - Опыт с Kafka или потоковыми/событийными технологиями. - Опыт с MySQL, Postgres или другими реляционными БД. - Опыт с Celery или другими системами асинхронной обработки задач. - Опыт создания функций поиска, обнаружения, индексации или информационного поиска. - Опыт улучшения фронтенд-архитектуры, производительности или сложных пользовательских сценариев. - Опыт с высоконагруженными SaaS-приложениями или системами обработки больших объемов данных. - Опыт создания пользовательских функций на основе LLM или других ИИ-моделей. - Опыт оценки работы ИИ-функций через тестирование и обратную связь. - Интерес к журналистике, новостям, медиа или соцсетям. Дополнительно - Четкая коммуникация сложных технических идей с техническими и нетехническими партнерами.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle+ Python Developer Мы — IT-компания Napoleon IT, более 250 сотрудников, 3 офиса в России, направления: заказная разработка, outstaffing, собственные продукты. Развиваем разработку с использованием LLM и Generative AI, строим мультиагентные системы и платформенные решения для брендов, ритейла и маркетплейсов. Ищем Python-разработчика на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов. Проект реализуется на микросервисной архитектуре и направлен на создание решения, которое рассчитывает рекомендации по формированию заказов поставщикам с учетом параметров логистики, складских остатков, спроса и других бизнес-ограничений. Вы будете работать в команде аналитиков, архитекторов и разработчиков, участвуя в проектировании, проработке требований и создании интегрированного решения для управления цепочками поставок. Задачи: - Разработка и поддержка высоконагруженных микросервисов; - Интеграция с Kafka для обработки потоков данных; - Проектирование Event Sourcing и CQRS паттернов; - Разработка API для межсервисного взаимодействия; - Настройка мониторинга и алертинга сервисов; - Code review. Требования: - Опыт работы с Python от 5 лет; - Django / FastAPI — опыт разработки REST API; - Микросервисная архитектура — опыт проектирования и поддержки; - Apache Kafka — продакшн опыт работы с producers / consumers; - PostgreSQL — проектирование схем, оптимизация запросов; - ETL процессы — Extract, Transform, Load данных; - Docker / Kubernetes — контейнеризация и оркестрация; - Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse; - Event-driven архитектура — паттерны работы с событиями; - API Gateway — опыт интеграции через шлюзы; - Мониторинг: Prometheus, Grafana или аналоги; - Git, CI / CD — DevOps практики. Будет плюсом: - Знание gRPC для межсервисного взаимодействия; - Опыт с ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana); - Redis Cluster для высокодоступного кэширования; - Знание Domain-Driven Design (DDD); - Опыт performance tuning Python приложений. Условия: - Уровень дохода не указан.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Техлид в команду Эйчартеха — подразделения, которое создаёт и поддерживает экосистему внутренних сервисов для десятков тысяч сотрудников Яндекса. Продукты охватывают ключевые HR-процессы: от собеседований и найма до онбординга, электронного документооборота, управления финансами и бенефитами. Задачи: - Создавать продукты, влияющие на ежедневный опыт сотрудников: проектировать архитектуру, разрабатывать backend на Kotlin/Java или на Python, обслуживать сервисы в проде, обеспечивать их отказоустойчивость и повышать стабильность работы. - Строить надёжные интеграции между сервисами, данными и бизнес-процессами: проектировать устойчивое взаимодействие внутренних справочников, оргструктуры, ролей и прав, учётных систем, аналитики и API. - Встраивать AI и автоматизацию в реальные HR-процессы: использовать AI для решения задач и автоматизации, проектировать безопасный контур вокруг LLM. Требования: - Опыт разработки и развития сервисов. - Опыт проектирования архитектуры систем, моделей данных и API. - Опыт работы с распределёнными системами, интеграциями и большими данными. - Сопровождение продукта на всех этапах — от идеи до поддержки в продакшене. - Опыт руководства инженерной частью команды. Условия: - ДМС действует с первого месяца, включая плановый осмотр зубов и профессиональную чистку.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания KRASNOV — студия архитектурного дизайна, реализовавшая более 150 объектов в бизнес- и премиум-сегменте. Студия развивает собственную AI-платформу и ищет специалиста, который будет самостоятельно находить точки автоматизации, собирать решения и внедрять их в реальный бизнес. Условия - До 100 000 ₽ на руки - Полностью удалённо - Оформление по СЗ - Выплаты 2 раза в месяц - Опыт от 3 лет Направления автоматизации - Анализ дизайн-проектов и подготовка черновиков смет - AI-ассистент для коммуникации с заказчиками - Создание контента в стиле студии - База знаний по объектам - Дедлайны, итоги недели и контроль бюджета - Другие рутинные процессы студии Задачи - Анализировать процессы и находить возможности для автоматизации - Создавать AI-навыки и инструкции для платформы - Интегрировать Telegram, Google Calendar / Tasks / Sheets, OpenAI - Работать с Railway и Supabase - Исправлять баги и тестировать решения - Контролировать достоверность данных - Измерять результат автоматизации Требования - Опыт от 3 лет - Уверенная работа с Claude Code, Cursor, Copilot, ChatGPT - Python на уровне чтения, исправления и доработки кода - Опыт создания решений через Cursor / Claude Code - Самостоятельность и умение доводить задачи до результата - Опыт в строительстве или дизайне интерьеров будет большим плюсом - Важно самостоятельно увидеть, где AI может сэкономить бизнесу часы работы, собрать решение и внедрить его Этапы отбора - HR-интервью - Тестовое задание - Согласование с CEO - Рекомендации - 3 дня стажировки

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Мы — продуктовая IT-компания со стабильным продуктом, который с каждым годом растёт и развивается. В связи с расширением команды мы ищем Python-разработчика в AI Data Growth Lab, работающего на стыке данных и аналитики, ML-моделей и AI-фич продукта, внутренних сервисов, внешних API и интеграций. Нам нужен человек, который: - Умеет доводить ML-идеи до продакшена - Понимает принципы обработки и хранения больших данных - Пишет поддерживаемый Python-код - Понимает, что такое продукт, а не только модели Мы строим интеллектуальные механики вокруг пользовательских данных: персонализация, предсказания поведения и рекомендации, антифрод, B2B-аналитика, AI-помощники. Требования: - Уверенный Python (3+ лет), чистый код, понимание архитектуры - Работа с данными: SQL, pandas / numpy, понимание бизнес-метрик, агрегаций, окон, когорт - ML / Data: опыт работы с ML-библиотеками, понимание ML-пайплайна: данные → модель → прод - Backend / API: FastAPI / Flask, REST / JSON, асинхронность Будет плюсом: - ClickHouse (очень большой плюс) - Опыт с HuggingFace / трансформерами - Опыт работы с продуктовой аналитикой Обязанности: - Подготовка и обработка данных - ML-модели (подбор и обучение, эксперименты, подготовка к продакшену) - Создание и поддержка дашбордов и аналитика - Разработка внутренних API-сервисов на Python, интеграция моделей с продуктом, FastAPI / Flask - Улучшение и поддержка чат-ботов, интеграция LLM (Q&A, рекомендации, copilot-механики), prompt-логика, сценарии, пайплайны - Участие в аналитических ревью, ML-дизайне, запуске AI-фич в продукт Условия: - Работа над стабильным и растущим продуктом - Гибкий формат работы (удаленно / гибрид / офис) - Возможность влиять на продукт и технические решения - Конкурентная заработная плата 100 000 – 170 000 ₽ - Небольшая, дружная команда без лишней бюрократии

Формат

Удалённо

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Sword Health Описание Создание и запуск систем машинного обучения и LLM для платформы AI Care, которая предоставляет клинические программы по опорно-двигательному аппарату, женскому здоровью, кардиометаболическим и психическим заболеваниям. Работа над моделями медицинских рассуждений и функциями лечения в реальном времени, работающими 24/7 в масштабе. Условия - Удалённая работа в Европе - Полная занятость - Кандидаты вне Европы не рассматриваются Технологии - Python - Machine Learning - LLM

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания Эра Проект — бюро цифрового проектирования городской среды. В портфолио более 200 объектов. Компания ищет специалиста по AI, AI-агентам и автоматизации; идеи по внедрению AI ждут технической реализации. Задачи - Разрабатывать AI-решения на базе OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek. - Создавать AI-агентов с LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen. - Автоматизировать бизнес-процессы через API. - Интегрировать CRM, Google Sheets, Notion, Telegram, hh.ru и другие сервисы. - Писать асинхронные сервисы на Python / FastAPI / asyncio. - Работать с PostgreSQL / SQLite. - Использовать Docker и Git. - Быстро превращать идеи в работающие прототипы — за 1–2 дня. Требования - Уверенный Python и реальные проекты в портфолио. - Практический опыт работы с LLM. - Понимание архитектуры AI-агентов. - Опыт API-интеграций. - FastAPI, asyncio, pandas, requests. - PostgreSQL или SQLite. - Docker и Git. Будет плюсом: MCP и Telegram Bot API. Личные качества - Самостоятельная декомпозиция задач и доведение до результата. - Быстрое прототипирование и готовность экспериментировать. - Отслеживание новых AI-технологий. - Предложение собственных идей и решений. Условия - Зарплата обсуждается. - Гибкий график. - Частичная удалённая работа. - Официальное оформление по ТК РФ. - Реальные проекты и возможность влиять на технологическую стратегию.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Группа семантических технологий в Поиске Яндекса помогает пользователям находить качественные и релевантные документы. В работе используются LLM и информационный поиск. Для экспериментов доступны сотни GPU, что позволяет ставить масштабные эксперименты. Ищем NLP-инженера, который будет end-to-end решать ML-задачи. Задачи - Разрабатывать агентские системы. Для дальнейшего роста качества Поиска нужны агенты, способные понимать смысл запроса, определять релевантность страниц и оценивать их качество. Предстоит строить системы, которые смогут собирать и оркестрировать агентов для решения этих задач. - Обучать генеративные модели. Продакшен-модели обучаются на миллионах пар «запрос — документ». Размечать такие датасеты с помощью сложных агентских пайплайнов дорого, поэтому нужно дистиллировать знания агентских систем в более лёгкие ML-модели. - Разрабатывать ML-компоненты end-to-end. Полный цикл разработки от идеи и эксперимента до интеграции в зрелый продакшен-сервис. Нужно находить точки роста в моделях, формулировать и проверять исследовательские гипотезы. Требования - Глубокое понимание современного NLP, особенно агентских систем. - Умение проектировать ML-системы. - Уверенное владение Python, работа с SQL и PyTorch. - Хорошая база в теории вероятностей и математической статистике. Условия - Ежегодные медицинские чекапы. - Йога. - Психотерапия.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python AI-разработчик WILIX — аккредитованная IT-компания. Создает корпоративные системы, помогает компаниям оптимизировать и развивать бизнес. В поиске Python-разработчика для работы на внешних проектах в сферах финтеха, ритейла, эдтеха и других. Обязанности: - Написание кода на Python. - Участие в проектировании и реализации новых функций и модулей. - Оптимизация и улучшение производительности существующих систем. - Написание тестов. - Участие в планировании, проектировании, code review. - Ежедневная работа с AI-код-агентами от 6+ месяцев (Claude Code / Cursor / Copilot / Cline). - Умение вести задачу через полный AI-workflow. - Подготовка context pack для агента. - Декомпозиция функциональных заданий на vertical slices. - Test-first подход с AI-агентом. - Review AI-generated diff. Требования: - Хорошее владение Python, ООП. - Покрытие своего кода тестами (Pytest, PyUnit). - Опыт в асинхронных (asyncio) и параллельных вычислениях (threading, multiprocessing). - Опыт разработки микросервисов на FastAPI (только Django или Flask не подойдут). - Опыт применения Polars и/или DuckDB. - Опыт работы с PostgreSQL (в том числе кластерами), ClickHouse. - Опыт работы с Redis, Kafka. Будет плюсом: - Опыт применения AI-агентов. - Django / Flask как дополнение. Условия: - Интересные и разнообразные проекты. - Возможности карьерного и профессионального роста. - Работа в энергичной молодой команде, готовой обмениваться опытом. - В сопроводительном письме указать желаемый уровень финансовой мотивации.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

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

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Москва

О компании Федеральное медико-биологическое агентство. ЦСП ФМБА занимается научными исследованиями, связанными с геномом человека и анализом полученных данных. Группа разработки создает внутренние сервисы для автоматизации движения, обработки и распределенного хранения больших объемов данных. Требования - Опыт работы от 3 лет в должности системного администратора в крупных компаниях с территориально-распределенной структурой. - Высокий уровень системного администрирования и траблшутинга серверных операционных систем Linux (Ubuntu, CentOS). - Виртуализация VMWare, Proxmox, KVM. - Знания и практический опыт в области развертывания и обслуживания СУБД (PostgreSQL, MySQL). - Опыт проектирования и развертывания Active Directory, понимание архитектуры и схемы. - Опыт проектирования и развертывания кластерных сетевых служб DNS, DHCP как Windows, так и Linux. - Знания технологий RAID. - Опыт работы с сетевым оборудованием: Dell, MikroTik, Mellanox, HP; знание и понимание принципов работы сетей TCP/IP, маршрутизации, VLAN. - Опыт работы с серверными платформами: Dell, Supermicro, IBM. - Опыт внедрения и администрирования терминальных ферм, знание правил и принципов. - Умение создавать клиентские и инфраструктурные сервисы с нуля. - Знание основных протоколов передачи данных. - Практические навыки написания скриптов (Bash, Python). - Практический опыт работы с Zabbix, написания триггеров. - Наличие сертификатов приветствуется. - Знание английского языка на уровне, достаточном для чтения профессиональной литературы. - Умение самостоятельно осваивать различные технические концепции. Будет плюсом: умение разворачивать Ceph (крупные инсталляции), настраивать производительность, иметь опыт в эксплуатации и обновлении. Важно - Законченное высшее образование. - Гражданство РФ. Задачи - Развертывание, настройка и поддержка инфраструктуры. - Настройка и работа с виртуализацией. - Взаимодействие с командой разработки по ключевым вопросам. Условия - Локация: Москва. Занятость: полная. - Оформление по ТК РФ. - Работа в команде профессионалов на стыке передовых ИТ и науки. Работа с Big Data и ML, собственный корпоративный ЦОД. - Возможность профессионального роста, обучение. - График работы 5/2, гибрид, плавающее начало рабочего дня.

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Занятость: full-time. Локация: Астана / Алматы. Формат: гибрид. Старт: середина сентября 2026. Проект: до конца 2026 года с возможным продлением. Ставка: обсуждается. Требуемая релевантность опыта: 85%+. Дедлайн подачи резюме: 29.08.2026. Задачи: - развёртывание ML-моделей в production; - контейнеризация и настройка inference-серверов; - работа с Triton, TorchServe, BentoML или аналогами; - администрирование GPU-серверов; - NVIDIA Drivers, CUDA, cuDNN; - настройка GPU-нод в Kubernetes; - CI/CD для ML-сервисов; - мониторинг и алертинг через Prometheus/Grafana; - управление ресурсами GPU-кластера и оптимизация их загрузки. Требования: - Docker, Kubernetes, Helm; - MLflow; - Triton / BentoML / TorchServe; - Python + Bash/Shell; - NVIDIA GPU, CUDA, cuDNN; - nvidia-smi, DCGM; - GitHub Actions / GitLab CI / Argo Workflows; - Prometheus, Grafana. Проект: развёртывание и администрирование ML-моделей в production-среде телеком-оператора.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

О команде Мы команда разработки систем технического зрения. Развиваем технологии компьютерного зрения для автоматизации складских процессов Ozon. Наши решения работают с реальными видеопотоками и ML-моделями в продакшене, помогая повышать эффективность операций и снижать влияние человеческого фактора. Ищем специалиста, который будет создавать и развивать CV-системы — от выбора алгоритмов до внедрения в промышленную эксплуатацию. Общая информация - Компания: Ozon Tech - Локация: РФ, РБ, КЗ, другие страны - Формат работы: гибрид, удаленка - Занятость: полная - Заработная плата обсуждается индивидуально Задачи - Разрабатывать и улучшать модели компьютерного зрения (детекция, классификация, трекинг, сегментация). - Подбирать алгоритмы и подходы под прикладные задачи, проводить эксперименты и оценивать качество моделей. - Оптимизировать модели и алгоритмы для эффективной и быстрой работы на больших объёмах данных в production. - Проектировать и оптимизировать inference-пайплайны, включая real-time сценарии. - Разрабатывать ML-сервисы и работать с микросервисной архитектурой (Python). - Анализировать производительность решений и находить узкие места — от моделей до инфраструктуры. - Работать с видеопотоками и создавать high-load системы обработки данных. - Взаимодействовать с инженерами и разработчиками на всех этапах — от исследования до продакшена. Требования - Высшее образование в области математики, компьютерных наук или смежных технических дисциплин. - Уверенное знание Python и опыт промышленной разработки. - Практический опыт в Computer Vision или Machine Learning. - Понимание классических алгоритмов CV и современных ML-подходов. - Знание основных метрик качества моделей и методов их валидации. - Хорошая алгоритмическая база (структуры данных, оценка сложности). - Навыки написания чистого, поддерживаемого кода и работы с Git. Желательно - Опыт работы с GPU (Nvidia, CUDA, TensorRT). - Опыт построения real-time систем или оптимизации latency. - Опыт deployment и применения MLOps-практик. - Опыт работы с видеопотоками (RTSP/RTP) или потоковыми системами обработки данных. - Опыт разработки high-load сервисов. - Знание C++ для performance-критичных компонентов. - Опыт работы с Airflow, Docker, Kubernetes или аналогичной инфраструктурой. - Знание SQL и опыт работы с БД. - Навыки написания unit- и integration-тестов. - Английский язык на уровне чтения технической документации. Работа в Ozon Tech - Люди, которым не всё равно — ценим инициативу и самостоятельность, доверяем друг другу и даём свободу в принятии решений. - Открытая культура — учимся на ошибках и фокусируемся на решении проблем, а не на поиске виноватых. - Сильная команда, которой мы гордимся — обсуждаем идеи, обмениваемся экспертизой, просим совета и поддерживаем друг друга. - Современный стек и развитая инженерная культура — реализуем амбициозные проекты и создаем решения, которых еще нет на рынке.