Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Обязанности - Создавать быстрые прототипы, proof-of-concepts, внутренние инструменты и приложения на базе ИИ с использованием современных практик разработки ПО и технологий генеративного ИИ. - Использовать AI-ассистированные инструменты разработки, такие как Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные платформы, для ускорения разработки и экспериментов. - Разрабатывать full-stack приложения и сервисы с использованием React, Next.js, Node.js, Python, JavaScript/TypeScript или Golang. - Работать с большими языковыми моделями (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), промт-инжинирингом, AI-агентами и Model Context Protocol (MCP). - Проектировать и интегрировать REST API, микросервисы и компоненты приложений с поддержкой ИИ. - Экспериментировать с паттернами оркестрации ИИ и новыми инструментами разработчика, быстро превращая идеи в работающие решения. - Взаимодействовать с командами продукта, UX и инженерии для понимания требований и разработки инновационных прототипов. - Использовать Git и GitHub для контроля версий, совместной работы и управления кодом. - Тестировать, отлаживать, дорабатывать и документировать прототипы и приложения. - Отслеживать новые технологии генеративного ИИ, фреймворки, coding-ассистенты и методологии разработки. Требования - Сильные навыки программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Golang или Node.js. - Опыт работы с React и/или Next.js. - Знание REST API, микросервисов и Git/GitHub. - Практический опыт работы с Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT или аналогичными AI-ассистированными инструментами кодирования. - Понимание LLM, RAG-архитектур, промт-инжиниринга, AI-агентов и MCP. - Развитые навыки решения проблем, аналитического и креативного мышления. - Способность быстро осваивать новые технологии и экспериментировать с новыми инструментами. - Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде. - Интерес к генеративному ИИ, быстрому прототипированию и AI-ассистированной разработке ПО. Опыт и образование - 0–2 года профессионального опыта разработки ПО. - Подтверждённый опыт создания программных проектов, прототипов, приложений или proof-of-concepts с использованием современных технологий разработки. - Опыт использования AI-ассистентов кодирования или инструментов генеративного ИИ для улучшения разработки строго предпочтителен. - Академический, личный, стажёрский, open-source или проектный опыт может рассматриваться вместо большого профессионального опыта. - Обязательно гражданство США. - Предпочтительно степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering, Information Technology или смежной технической области; эквивалентное образование, обучение, курсы или подтверждённый технический опыт могут быть рассмотрены. - Требуются отличные устные и письменные коммуникативные навыки на английском и способность профессионально взаимодействовать с разными людьми. Условия - Удалённая работа на территории США. - Длительность: 12 месяцев. - Ожидаемая базовая зарплата: $114,000–$135,000. Предложения по зарплате основываются на навыках, обучении, опыте, образовании, рыночных факторах и, где применимо, лицензиях или сертификатах. - Также предлагается конкурентный пакет льгот. О компании - CTG, компания Cegeka, предоставляет ИТ- и бизнес-решения, повышающие цифровую гибкость клиентов. - Более 60 лет опыта. - Более 9 000 сотрудников в более чем 15 странах. - Работает в Америке, Европе и Индии, с более чем 3 000 клиентов в отраслях с высоким ростом.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Blue Orange Digital — бутиковая data и AI консалтинговая компания, которая проектирует и создает современные платформы данных, аналитику и ML/AI-решения для клиентов среднего и крупного бизнеса в сферах Private Equity, финансовых услуг, здравоохранения и ритейла. Команды работают с технологиями Databricks, Snowflake, dbt и экосистемой Microsoft, превращая сложные реальные данные в надежные и применимые инсайты. Культура компании — builder-led, client-first: ценятся ответственность, четкая коммуникация и доведение работы до результата. О позиции Полная занятость, 6-месячный встроенный проект в среде данных private capital. Роль объединяет две части: примерно половина — старшая инженерия данных (Snowflake, dbt, Airflow, AWS, Python-загрузка данных), половина — старшая LLM/агентная инженерия (продакшн-агенты, MCP-серверы, практика оценки, наблюдаемость). Два ключевых направления работы: AI-Ready каталог данных и контекстный слой, создаваемый вместе с командой Data Analytics, и извлечение неструктурированных данных в масштабе. Сквозная тема обеих инициатив — агентная реализация, оценка и оркестрация. Это не роль по поддержке пайплайнов: нужен человек, который уже выводил агентов в продакшн и может честно рассказать, что ломалось. Задачи Агентная разработка (основной фокус): - Создание продакшн-агентов и многошаговых агентных процессов. - Проектирование и реализация MCP-серверов и интерфейсов инструментов как основного слоя интеграции между агентами и платформой данных, включая кастомные внутренние MCP-серверы над проприетарными наборами данных. - Архитектурные решения: агент против детерминированного пайплайна, один агент против нескольких, места для human-in-the-loop проверок. Оценка и наблюдаемость агентов: - Создание практики оценки с нуля: eval-датасеты, LLM-as-judge, регрессионное тестирование. - Определение и отслеживание метрик: success rate, faithfulness, точность извлечения, корректность вызовов инструментов, задержка, стоимость запуска. - Инструментирование трассировки и наблюдаемости агентных запусков. Агентская оркестрация: - Управление агентными нагрузками в Airflow 3.x на Astronomer: LLM и агентные вызовы как именованные, независимо повторяемые задачи; dynamic task mapping для fan-out/fan-in; assets и data-aware scheduling для событийных триггеров; deferrable operators для длительных вызовов; human-in-the-loop операторы для согласований. - Проектирование нагрузок, которые не должны жить в DAG: длительные или интерактивные агенты на AWS ECS/Fargate, очередь и событийно-управляемое выполнение, API-триггерные сервисы. Четкое объяснение границы оркестрации и причин такого разделения. AI-Ready каталог и семантический контекст: - Моделирование семантических определений поверх Snowflake и dbt: метрики, связи сущностей, бизнес-глоссарий, владельцы данных — чтобы агенты получали управляемый смысл, а не сырые имена таблиц. - Создание и поддержка Snowflake Semantic Views и семантических моделей Cortex Analyst, синхронизация с dbt как источником истины. - Настройка версионирования, тестирования и продвижения контекста. Метаданные и управление: - Сбор lineage, freshness, описаний на уровне колонок, классификации, тегов чувствительности и сигналов использования. - Автоматизация генерации описаний и тегов с помощью LLM там, где это безопасно, с обязательным человеческим контролем. - Оценка инструментов каталога и метаданных, подготовка рекомендации build-vs-buy. Извлечение неструктурированных данных: - Проектирование пайплайнов извлечения из PDF, презентаций, таблиц, email и веб-контента, включая документы со сложной структурой и вложенными таблицами. - Схемно-ограниченное извлечение через structured outputs и tool calling с frontier LLM API и Cortex LLM functions, с confidence scoring, ссылками на исходную страницу и явной обработкой полей с низкой уверенностью. - Реализация стратегий chunking, embedding и retrieval для RAG и агентного поиска. - Проектирование цикла человеческой проверки: что принимается автоматически, что эскалируется, как исправления возвращаются в eval-датасеты. Старшая инженерия данных и архитектура: - Определение и реализация архитектурных решений для скорости и масштабируемости пайплайнов, включая tiered/medallion-структуры. - Внедрение лучших практик продвинутого ELT, управления данными и качества данных. - Определение и контроль политик безопасности данных и контроля доступа на пайплайнах и платформах. - Создание и поддержка Python-пайплайнов загрузки (dlt и аналоги) для REST API, SaaS-коннекторов, файловых загрузок и инкрементальной загрузки в Snowflake. - Участие в моделях dbt, тестах и документации. Требования - Глубинная экспертиза в агентных системах. - Опыт вывода агентов в продакшн и способность честно рассказать о возникших проблемах. - Опыт старшей инженерии данных: Snowflake, dbt, Airflow, AWS, Python-загрузка данных. Условия - Полная занятость. - 6-месячный встроенный проект в среде данных private capital.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Anika Systems — технологическая компания, которая помогает федеральным агентствам решать сложные бизнес-задачи. Услуги охватывают AI-стратегию, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, интеллектуальную автоматизацию и инженерию, с фокусом на программы национальной безопасности и федерального финансирования. Позиция удаленная, но в соответствии с федеральными контрактными требованиями возможен частичный или полный возврат в офис в будущем. Требуется гражданство США и возможность получить допуск к государственной тайне. AI-инженеры проектируют и внедряют продакшн-системы ИИ в коммерческих и федеральных проектах. Это hands-on роль в небольшой команде senior-специалистов. Инженеры отвечают за работу от начала до конца: данные, интеграция моделей, сервисы, UI, инфраструктура, безопасность и деплой. Ожидается принятие технических решений в условиях федеральных требований по соответствию, безопасности и закупкам. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, науки о данных, вычислительной лингвистики или смежной области; магистерская степень приветствуется. - 1–3 года профессионального опыта в создании и запуске ML или NLP-систем, включая решения на основе LLM или генеративного ИИ. - Сильный продакшн-опыт в Python и TypeScript, включая современные веб-фреймворки (FastAPI, React). - Опыт интеграции LLM в реальные приложения: стриминг, вызов функций, учет токенов, обработка ошибок, на одной из платформ: OpenAI, Anthropic, Bedrock, Vertex или Azure OpenAI. - Опыт проектирования агентных систем: многошаговые рабочие процессы, RAG, оценка, контроль с участием человека. - Уверенное моделирование реляционных данных на PostgreSQL с асинхронным ORM и инструментами миграций. - Владение AWS (compute, storage, IAM, secrets, networking, observability) и infrastructure-as-code, желательно Terraform. - Понимание OAuth/OIDC, JWT, RBAC, изоляции мультитенантности и принципа наименьших привилегий. - Дисциплинированные привычки тестирования, линтинга и проверки типов; понятные диффы и четкая письменная коммуникация. Желательные навыки: - Опыт работы с федеральными программами: NIST 800-53, FedRAMP, FISMA, процесс ATO или требования к обработке данных агентств. - Опыт с Keycloak или другим OIDC-провайдером, мультитенантность на основе RLS или zero-trust дизайн приложений. - Знание платформ data/lakehouse (Databricks, Snowflake) и SQL за пределами CRUD. - Document AI/OCR-пайплайны и модернизация легаси-процессов. - Продакшн-наблюдаемость (CloudWatch, OpenTelemetry, Grafana) и опыт реагирования на инциденты. - Укрепление цепочки поставок: SBOM, сканирование зависимостей, подписанные сборки, моделирование угроз.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Сиэтл

О команде и роли Nordstrom инвестирует в ИИ как ключевой драйвер розничных инноваций. Команда AI Agentic Solutions отвечает за превращение этих инвестиций в результаты. Мы определяем «искусство возможного» с агентами — сотрудничаем с бизнес- и технологическими командами, чтобы определить, где агентный ИИ может изменить работу Nordstrom, и проектируем и создаём такие решения от начала до конца в областях коммерции, персонализации, управления запасами и обслуживания клиентов. Команда находится на пересечении четырёх дисциплин: инженерия агентов, контекстная инженерия, оценки и защитные механизмы, а также управление памятью и состоянием для агентных решений. В роли Engineer 1 вы начинаете карьеру и строите фундамент в инженерии агентного ИИ. Вы работаете под руководством старших инженеров над чётко очерченными задачами — реализуете компоненты агентов, пишете тесты и учитесь тому, как создаются, оцениваются и эксплуатируются продакшн-системы агентов. Эта роль подходит тем, кто находится в начале карьеры, интересуется прикладным ИИ и хочет вырасти в полноценного инженера агентных решений. Чем предстоит заниматься - Реализовывать отдельные компоненты агентных решений — интеграции инструментов, шаблоны промптов, шаги поиска — под руководством старших инженеров, писать чистый, хорошо протестированный код и документировать работу. - Учиться применять контекстную инженерию — что видит агент, когда и почему — и активно получать знания о LLM, агентных фреймворках и промпт-инжиниринге для применения в работе. - Помогать создавать и запускать скрипты оценки и офлайн-бенчмарки для проверки безопасности, точности и надёжности поведения агентов. - Участвовать в дежурствах (on-call) и ревью дизайна, учиться отлаживать проблемы и выявлять компромиссы по своим компонентам. - Добавлять базовую инструментацию — логирование, метрики, алерты — в создаваемые системы и следовать инженерным стандартам и стандартам безопасности Nordstrom, включая безопасную обработку чувствительных данных. - Сотрудничать с коллегами из инженерии, продуктовых и бизнес-команд, чтобы понимать, как ваша работа вписывается в общее решение. Требования Обязательные: - 1+ год профессионального опыта в разработке ПО (стажировки учитываются) или профильный сертификат (например, буткемп). - Владение ИИ: практический опыт работы с LLM или API фундаментальных моделей (OpenAI, Anthropic, Google и т.п.) — через курсы, проекты, стажировки или профессиональный опыт. - Искренний интерес к агентному ИИ — как агенты используют инструменты, получают контекст и совершают действия — и желание развивать продакшн-навыки в этой области. - Твёрдые основы CS: структуры данных, алгоритмы, объектно-ориентированное проектирование, а также знакомство с RESTful API, JSON и взаимодействием сервисов. - Базовое понимание практик тестирования ПО и систем контроля версий (например, Git). - Готовность изучать современные агентные фреймворки: LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel или Claude Agent SDK. - Развитые навыки устного и письменного общения, нацеленность на сотрудничество и обратную связь. Желательно: - Курсы, личные проекты или стажировки с промпт-инжинирингом, RAG или векторными базами данных. - Опыт работы с облачными платформами AWS или GCP. - Знакомство с контейнеризацией (Docker) и основами CI/CD. - Интерес или курсы в области розницы, электронной коммерции или цепочек поставок. - Вклад в open-source ИИ-проекты или личные эксперименты с LLM-приложениями. Условия - Гибридный формат, Сиэтл, Вашингтон. - Вилка зарплаты: $104,500–$162,500 в год (зависит от локации, знаний, навыков и опыта). - Медицинская страховка, стоматология, офтальмология, пенсионный план, оплачиваемый отпуск. - Страхование жизни и инвалидности. - Скидка на товары Nordstrom и ресурсы EAP. - Возможность получения бонусов по результатам работы. - Участие в программе 401k, медицинские/стоматологические/оптические/страхование жизни и инвалидности, начисление PTO, праздничные дни и другое. Условия зависят от локации, уровня должности, классификации и стажа.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Help Scout — компания, основанная в 2011 году. Более 10 000 компаний используют её продукты для поддержки клиентов. Команда полностью удаленная с момента основания, в ней более 120 сотрудников по всему миру. Роль в команде Agents, которая создает AI-функции для клиентов: ответы, черновики и вспомогательные инструменты на основе больших языковых моделей. Инженер отвечает за создание таких функций от начала до конца — от инфраструктуры поиска и агентных механизмов до интерфейса, с которым работает агент поддержки. Основная экспертиза — фронтенд (JavaScript/TypeScript), при этом роль предполагает работу как full-stack инженера. Как устроена работа: - Инженеры отвечают за свою работу от постановки задачи до продакшена, включая анализ сигналов от клиентов и метрик результата. - Используются Kotlin, Java, TypeScript, React, PHP. - Используются Elasticsearch, ClickHouse, Kafka, Flink, RabbitMQ, MySQL, PostgreSQL, векторный поиск и LLM-инструменты. - Активно используется экосистема AWS, Slack, GitHub, Linear. - Ежедневно применяются AI-инструменты: Cursor, Claude Code и внутренние инструменты. - Команды небольшие и проектные: от 3 инженеров и продакт-менеджера до 2 инженеров и дизайнера. Задачи: - Разрабатывать клиентские AI-функции на полном стеке: LLM-процессы, поиск (RAG), эмбеддинги, агентные вызовы инструментов, а также быстрый и доступный интерфейс. - Проверять качество AI-вывода: строить оценки, защитные механизмы и мониторинг, чтобы качество было измеримым и стабильным в продакшене. - Уделять внимание деталям интерфейса: отзывчивость, состояния загрузки и стриминга, доступность. - Участвовать в звонках с клиентами, дежурствах по эскалации поддержки и просмотре записей сессий. - Согласовывать с продакт-менеджером метрику результата проекта, отслеживать её после запуска и принимать решения на основе данных. - Влиять на продуктовые решения, а не только на реализацию. - Обеспечивать готовность к продакшену: автоматизация, надежность, мониторинг, алертинг и логирование. - Использовать AI-инструменты ежедневно и предлагать улучшения рабочего процесса команды. - Участвовать в найме: проводить интервью с кандидатами.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Местоположение: Дубай, работа на месте (onsite). Требования: - Опыт работы 6–9 лет. - Кандидаты должны находиться в Дубае и быть готовы к немедленному выходу. - Обязательные навыки: Python, GenAI/LLMs, мультиагентные ИИ-системы, RAG, мультимодальный ИИ, LangChain/LangGraph/CrewAI/AutoGen. - Требуется опыт в разработке ИИ-продуктов, Data Science и выводе ИИ-решений в продакшн.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Junior

О компании SoFi — финансовая компания нового поколения и национальный банк, использующий инновационные мобильные технологии, чтобы помочь миллионам клиентов достигать целей. Отрасль переживает беспрецедентную трансформацию, и компания находится в её авангарде. О роли Младший AI-инженер по финансовой трансформации в финансовой организации SoFi — практическая инженерная роль, сфокусированная на создании агентных ИИ-процессов, которые меняют работу финансового отдела: от закрытия периода и сверок до прогнозирования и отчётности. Финансовое направление — одна из крупнейших зон применения ИИ в SoFi: более ста выявленных сценариев использования, активная сеть сторонников и поддержка руководства. В этой роли вы будете: - создавать многошаговые ИИ-процессы на одобренных корпоративных ИИ-платформах; - настраивать телеметрию для измерения использования, стоимости и ROI ИИ в финансовом отделе; - помогать делать результаты ИИ достаточно надёжными для принятия финансовых решений в контролируемой среде, где результаты должны быть объяснимыми, проверяемыми и сверяемыми с цифрами; - работать напрямую с менеджером по ИИ-трансформации финансового направления, который отвечает за стратегию сценариев использования и взаимодействие с заинтересованными сторонами, а также в тесном партнёрстве с командами AI SDLC и платформенной разработки SoFi, которые поддерживают путь от прототипа до продакшена. Карьерный рост Роль ориентирована на практическую разработку и имеет заметную траекторию роста: карьерная лестница AI-инжиниринга SoFi (до уровня Staff и Senior Staff) является видимым путём продвижения. Что вы будете делать - Создавать агентные ИИ-процессы: разрабатывать многошаговые ИИ-процессы, такие как планирование, использование инструментов, поиск информации, структурированная оркестрация на одобренных корпоративных ИИ-платформах и агентных инструментах кодирования для автоматизации финансовых процессов. - Создавать ИИ-телеметрию: отвечать за отчётность по использованию, стоимости, вовлечённости и ROI ИИ-инструментов финансового отдела — от извлечения данных до дашбордов, на которые опирается руководство. - Вносить вклад в слой взаимодействия: помогать проектировать, как пользователи финансового отдела взаимодействуют с ИИ-системами, включая процессы, интерфейсы и петли обратной связи, которые формируют доверие и внедрение. - Проверять результаты: применять и улучшать повторяемые шаблоны проверки результатов ИИ до того, как они будут использованы в финансовых решениях, включая сверку, документированные допущения и контрольные точки с участием человека. - Быстро создавать прототипы: превращать приоритетные финансовые сценарии использования в работающие прототипы, затем совместно с AI SDLC и платформенной разработкой вести их к продакшену. - Изучать предметную область: развивать финансовую грамотность (закрытие периода, сверка, отчётные процессы) и строгость в SQL на рабочем месте при структурированной поддержке. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных, ИИ/ML или смежной области, либо эквивалентный практический опыт. - 1–3 года опыта работы с LLM или исключительные результаты для выпускника с существенными практическими агентными проектами (академическими, личными, open-source или в рамках стажировки). - Подтверждённый практический опыт работы с LLM API, промт-инжинирингом, RAG или агентными фреймворками — с портфолио проектов, где вы можете чётко объяснить, что именно вы спроектировали и почему. - Рабочий Python для автоматизации, интеграции API и прототипирования. - Базовый SQL для запросов к данным (финансовая строгость будет развиваться на рабочем месте). - Мышление созидателя: склонность создавать работающую вещь, а не описывать её. - Готовность изучать финансовый контекст и общаться с нетехническими заинтересованными сторонами при поддержке. Желательно - Опыт в оценке, трассировке или наблюдаемости ИИ-систем. - Опыт работы со Snowflake, Cortex или инструментами natural-language-to-SQL. - Опыт работы в финансовой среде, бухгалтерии или другой контролируемой или регулируемой среде с данными. - Опыт создания пользовательских инструментов или внутренних приложений на основе ИИ.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Позиция: Системный аналитик (Middle/Middle+/Senior) Вилка: 230 000 - 280 000 руб. gross Занятость: Полная Формат работы: Удаленный/Гибрид (в приоритете, г. Москва) Срок проекта: 6+ месяцев Локация: РФ Оформление: ИП Задачи: - Сбор, анализ и формализация функциональных и нефункциональных требований заказчика к платформе и реализуемым на базе платформы ИИ-агентам (в т.ч. «охлаждение» нереалистичных требований) - Трекинг реализации функциональных требований - Описание спецификаций агентов: роль и цель агента, сценарии использования, границы полномочий, поведение при отказе, эскалация к человеку (human-in-the-loop) - Определение критериев успешности внедрения платформы и реализации ИИ-агентов (выделение ключевых метрик, определение методики расчета данных метрик, согласование достижимости ожидаемых значений) - Описание процессов as-is / to-be - Формализация политик ограничений и требований ИБ - Описание контрактов внешних систем: возможности систем заказчика, требования к данным агента, разрешённые действия и классы данных - Организация и проведение ПСИ (приёмо-сдаточных испытаний), подготовка ПМИ, составление протокола приемки - Управление объемом проекта (арбитраж расхождений «дефект реализации / корректное поведение по спецификации / новое требование») - Ведение проектной документации и базы знаний проекта (Jira, Confluence) Требования: - Опыт работы системным аналитиком от 4 лет, в т.ч. на проектах внедрения ПО у enterprise-заказчиков - Умение писать проверяемые требования: каждое требование имеет способ подтверждения и критерий приёмки - Понимание интеграций на уровне контрактов: REST API, JSON, микросервисная архитектура - Понимание устройства ИИ-систем на уровне постановки требований: что такое LLM и её вероятностная природа, агент, инструмент (function calling), RAG, guardrails, мультиагентная схема - Понимание специфики приёмки недетерминированных систем: метрики качества, пороги, эталонные датасеты, статистическая природа результата - Навыки управления ожиданиями заказчика - Опыт работы с LLM на уровне выше вопрос/ответ Будет плюсом: - Опыт проектов с ML/LLM, ИИ-агентами, RAG-системами и т.д. - Опыт реализации собственных ИИ-агентов - Знакомство с практиками оценки качества LLM: evals, golden dataset, LLM-as-judge - Понимание возможностей платформ для реализации ИИ-агентов (для оценки реализуемости требований) - Опыт on-premise внедрений у крупных заказчиков / госсектора - Опыт работы с требованиями к нагрузке и SLA на уровне сбора и фиксации

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Формат работы: можно удалённо. Компания — один из крупнейших независимых digital-продакшнов в России, работает с 2005 года, в штате более 550 человек. Ищет ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для проектов компании. Чем предстоит заниматься: - Поддерживать текущие алгоритмические решения - Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы - Адаптировать и дообучать LLM (например, LLaMA, Mistral, YaLM 2) под специфику продукта - Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных - Настраивать векторные БД (Pinecone/Weaviate/Qdrant) и оптимизировать кэширование Пожелания к кандидатам: - Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других) - Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow - Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных - Опыт внедрения RAG

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания разрабатывает прикладные LLM-решения для внутренних продуктов и процессов: от ассистентов и автоматизации рутины до интеграции моделей с корпоративными системами. Фокус — надёжные прикладные сервисы. Чем предстоит заниматься проектировать и поддерживать MCP-серверы (Python/TypeScript): tools для LLM, auth, интеграция с корпоративными API (Bitbucket Server, EWS/Outlook, Grafana и др.); поддерживать и отвечать за единый реестр скиллов, плагинов и MCP-серверов; участвовать в разработке безопасной среды исполнения агентов; участвовать в выводе в prod/preprod: прототип → сервис → мониторинг качества, latency и cost; работать с кодовой базой и документацией, предлагать решения с учётом ограничений инфраструктуры. Ожидания от кандидата Обязательно: высшее техническое образование; уверенный Python; опыт backend-разработки и интеграций с API; понимание современных LLM и LLM-приложений: prompt engineering, function/tool calling, RAG там, где нужен контекст; опыт работы с Model Context Protocol (MCP); опыт интеграций через REST API и настройки доступа, плюсом — работа с системами контроля версий и review-процессами; сильные навыки CI/CD: Docker/k8s, gitlab-ci, Jenkins; опыт с трейсингом и логированием в контексте LLM: Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry; умение писать поддерживаемый код, тесты на критичные сценарии, документация; опыт настройки инференса LLM (vLLM, SGLang, TensorRT). Желательно: опыт работы с векторными БД (Faiss, Chroma, Qdrant); опыт с LLM-платформами (OpenWebUI) и библиотеками оркестрации (чат-интерфейсы, LiteLLM, LangChain и аналоги). Условия работы необходимое оборудование и софт для работы; официальное трудоустройство; ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; бесплатная подписка на сервисы партнёров; корпоративный спорт; насыщенная корпоративная жизнь; электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Позиция: Ведущий DevSecOps / MLOps Инженер Название компании: Агрохолдинг Формат: удалённая работа Занятость: полная, долгосрочный проект Оформление: аутстафф ИП, СЗ Ставка: от 270 000 до 280 000 RUB Гражданство — РФ/РБ, локация — РФ, РБ Ищем ведущего DevSecOps/MLOps-инженера для внедрения ИИ и цифровой трансформации. Роль сочетает техническую экспертизу, архитектуру и бизнес-анализ: будете проектировать инфраструктуру для AI/ML- и RAG-сервисов, выстраивать DevSecOps-практики и интегрировать ИИ-решения с корпоративными системами. Ключевые требования: - Опыт от 3 лет в DevSecOps с фокусом на ИТ- и AI-решениях, проекты в промышленной эксплуатации. - Проектирование AI/ML/RAG-инфраструктуры (LLM, векторные БД, GPU-инференс, оркестрация). - CI/CD (Jenkins, K8s, Helm), IaC (Terraform, Ansible), Linux, сетевые контуры (VLAN, DMZ). - Мониторинг и безопасность: Prometheus/Grafana, SAST/DAST, Trivy, Vault; знание 152-ФЗ, 187-ФЗ. - Инструменты и стек: Python 3.10+, SQL, JS/TS, vLLM, Qdrant/Weaviate, Airflow, MLflow, Keycloak, Dify/LangGraph. - Архитектурные навыки: C4, UML, BPMN; интеграция с 1С, CRM, DWH, BI. Будет плюсом: - Построение DevSecOps с нуля или развитие практик. - MLOps/LLMOps: версионирование, мониторинг качества моделей. - Облака (Yandex Cloud, AWS, GCP), сертификаты DevOps/Kubernetes/ИБ. Основные задачи: - Проектировать и сопровождать инфраструктуру (DataHub, AI/ML, RAG, чат-боты, базы знаний). - Развивать DevSecOps: CI/CD, IaC, управление секретами, контроль уязвимостей, аудит. - Настраивать пайплайны сборки, тестирования и доставки в dev/test/preprod/prod. - Обеспечивать надёжность, отказоустойчивость, масштабирование и оптимизацию затрат. - Собирать требования бизнеса, формировать ТЗ, совместно с DE/DS/ML определять архитектуру ИИ-решений. - Интегрировать ИИ-сервисы с корпоративными системами.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания, Испания, Польша

Город

Не указан

Компания: Intellias Уровень: principal, lead Обязанности: - Создание фундамента данных и оценочных фреймворков, обеспечивающих надежность ИИ-агентов в регулируемой финансовой компании, управляющей активами на сумму более $228 млрд. - Разработка пайплайнов обработки и извлечения документов. - Оценка качества и обоснованности выходных данных моделей. - Преобразование полученных результатов в практические улучшения в области безопасности агентов и данных, готовых для ИИ. Локация: Удаленно — Польша, Испания, Великобритания. Запрещенные локации: за пределами Польши, Испании и Великобритании. Формат: Полная занятость. Теги: ИИ, машинное обучение, LLM, RAG, Python, инженерия данных, финтех, удаленная работа, principal.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Резюме Senior Frontend Developer, от 290 000 ₽ / $3 500, удаленно, фуллтайм. Опыт и достижения: - Рост продаж на 25% и спасение 15% регулярной выручки. - Разработка SDK, плагинных систем и монорепозиториев. - Понимание бизнес-контекста: воронки продаж и пользовательские боли через призму кода. - Сокращение стоимости AI-запросов и ускорение CI. - Опыт сложной миграции Stripe без даунтайма. - Применение архитектурных подходов (FSD) в крупных кодовых базах. - Миграция с React на Svelte (-89% bundle size). - Высокая скорость поставки MVP (16 экранов за 8 дней). - Работа с real-time потоками данных в высоконагруженных Web3 интерфейсах. - Опыт работы с высокой нагрузкой (500–1000 RPS) и крупными базами пользователей (90K MAU, 1M+ аудитории каналов). - Интеграция сложных платежных систем (Stars, Crypto, фиат) в Telegram Mini Apps. - Параллельная обработка данных от 418 поставщиков, оптимизация очередей и биллинга. - Снижение нагрузки, оптимизация Core Web Vitals. - Применение AI-инструментов (Claude API, MCP) как часть рабочего процесса. - Каждое достижение подкреплено конкретным процентом конверсии или роста эффективности. - Акцент на пользовательские сценарии и решение задач, а не просто перечисление библиотек. - Разноплановый опыт: от сложных CRM до AI-лендингов и переноса кастомного кода на Tilda. - Опыт создания собственного SaaS с нуля: от архитектуры до биллинга и монетизации. - Экспертиза в медиа-инфраструктуре: FFmpeg, RTMP, HLS. - Практический опыт внедрения RAG-систем и локальных LLM. - Конкретные результаты по AI-MVP и оптимизации релиза техдокументации. - Реальные кейсы в 3D/WebGL: от AR-сцен для автопрома до инди-игр. - Демонстрация стека через живые проекты.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Лос-Анджелес

Грейд

Senior

О компании Crunchyroll — сервис, основанный фанатами, доставляет искусство и культуру аниме сообществу. Компания обслуживает более 100 миллионов фанатов аниме и манги в более чем 200 странах и территориях. Опыт включает онлайн и офлайн-форматы: стриминг, кинотеатральные показы, игры, мерчандайз, события и другое. О роли Senior AI-инженер платформы и инструментов создаёт платформу, автоматизацию и инструменты, на которых работает остальная часть AI Enablement, и администрирует корпоративные AI-инструменты, на которые полагается вся компания. Роль входит в команду Tools & Governance платформы внутри AI Enablement (AIEN), подчиняется AI Platform, Strategy & Governance Lead. Это универсальная позиция полного цикла: автоматизация оценки и управления AI, переиспользуемые строительные блоки для других команд и повседневное администрирование одобренных AI-инструментов. Работа охватывает три связанных направления: - Превращение оценки и управления AI из ручного процесса в автоматизированную платформу: структурированные оценки, конвейеры приёма и скоринга, маршрутизация согласований, policy-as-code и телеметрия использования. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов, отслеживание новых релизов и оценка целесообразности их внедрения. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов: RAG-паттерны, каркасы агентов, библиотеки промптов, eval-харнессы — на которых строит команда Build & Partner. Это ранняя небольшая команда, поэтому инженер совмещает несколько ролей, ведёт функции от начала до конца и помогает задавать инженерные стандарты роста функции. Задачи - Создание платформы оценки AI: автоматизированные инструменты для структурированных оценок (возможности, стоимость, задержка, поведение, надёжность) в масштабе, а не разовых ручных проверок. - Инструментирование телеметрии использования и затрат по одобренному AI-стеху: расход токенов, использование мест, расходы по вендорам и обнаружение отклонений в одобренных инструментах. - Автоматизация управления AI: приём заявок, скоринг, маршрутизация согласований и enforcement policy-as-code, интегрированные с Glean-агентами и JSM-процессами. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов — RAG-паттерны, каркасы агентов, библиотеки промптов, eval-харнессы — для команды 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 релизов и изменений продуктов среди одобренных AI-инструментов, оценка необходимости их внедрения в Crunchyroll и организация раскатки для максимальной пользы сотрудников. - Обеспечение того, чтобы платформа была путём наименьшего сопротивления: решения AIEN по умолчанию используют golden paths и стандарты, и улучшение ключевых метрик (время оценки, adoption golden-path). - Создание агентов и воркфлоу средней сложности для нетехнических команд на одобренных AI-платформах с соблюдением стандартов AIEN по безопасности, управляемости, поддерживаемости и измеримости. - Совместная работа с AI Security Engineer для встраивания необходимых контролов, обнаружения и предотвращения в платформу, чтобы безопасность обеспечивалась на уровне платформы, а не добавлялась отдельно к каждому проекту. - Работа универсалом в небольшой команде: ведение функций от дизайна до продакшена и помощь в установлении инженерных паттернов для масштабирования команды. Требования - 6+ лет инженерной работы в software или platform engineering, 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 (например, Python, плюс Go/TypeScript или аналогичные) — создание production-quality инструментов, а не только прототипов. - Рабочее понимание устройства современных AI-систем: LLM API, RAG, агентные фреймворки, методологии оценки и основы инференса. - Опыт создания автоматизации, пайплайнов данных или внутренних инструментов для разработчиков. - Опыт создания практичных AI-агентов, ассистентов или автоматизации воркфлоу для бизнес-пользователей, включая сбор требований, дизайн промптов и воркфлоу, тестирование, внедрение и итерации. - Опыт ведения функций от начала до конца в небольшой команде: дизайн, разработка, релиз, итерации. - Чёткая письменная коммуникация: инструменты и документация должны приниматься другими инженерами.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Опыт работы: от 2 лет в роли MLE. Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России (также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске). 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-х лет. - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений. - Широкая насмотренность в области LLM, RAG. - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Обязанности - Совместно с командой проектировать и разрабатывать высококачественные веб-приложения с использованием Python, Flask, Django и смежных технологий. - Писать чистый и эффективный код, обеспечивать его поддерживаемость и переиспользуемость. - Проектировать и внедрять RAG-пайплайны на Google Cloud / Vertex AI (chunking, эмбеддинги, индексация, поиск, реранкинг, grounding). - Строить агентные рабочие процессы (использование инструментов, планирование, рефлексия/guardrails, структурированные выходные данные) с использованием Python-first фреймворков. - Проводить ревью кода для обеспечения качества и согласованности. - Проводить тестирование для обеспечения качества и надежности приложений. - Создавать и поддерживать техническую документацию для веб-приложений. - Участвовать в планировании проекта, оценке и приоритизации задач. - Следить за новейшими технологиями в области разработки на Python. - Определять и запускать оценку (метрики поиска, качество ответов, проверки галлюцинаций/grounding) и итеративно улучшать качество системы. - Выпускать в продакшн: API, мониторинг/наблюдаемость, оптимизация стоимости и производительности, CI/CD и лучшие практики безопасности. Обязательные требования - Python, Flask/Django, RAG. - Опыт разработки программного обеспечения на Python 3. - Понимание жизненного цикла разработки и тестирования ПО. - Знание реляционных баз данных (например, MySQL, PostgreSQL и т.д.). - Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git. - Опыт создания RAG-решений (гибридный поиск, реранкинг, стратегии chunking, эмбеддинги, дизайн промптов и схем). - Знакомство как минимум с одним агентным фреймворком (например, LangGraph/LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen) и паттернами вызова инструментов/функций. - Уверенные знания концепций векторного поиска и как минимум одной векторной БД в продакшене. - Сильные инженерные практики: ревью кода, тестирование, телеметрия, безопасность по дизайну, надежность. Желательно - LLM, LangChain, AWS, Kubernetes, Docker. - Степень магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Более 1 года профессионального опыта разработки веб-приложений на Python с использованием Flask или Django. - Опыт разработки RESTful API на Python. - Понимание фреймворков веб-приложений на Python, таких как Flask или Django. - Опыт работы с облачными сервисами, такими как AWS. - Опыт работы с Vertex AI и основами GCP (IAM, логирование/мониторинг, Cloud Run/GKE, хранилища). - Графы знаний для RAG (связывание сущностей, обход графа + гибридный поиск). - Стриминг/обмен сообщениями (Pub/Sub, Kafka), пайплайны документов (Document AI) и мультиязычный поиск. - Опыт работы с инструментами оценки (RAGAS, TruLens, пользовательские eval-харнессы), управление версиями промптов. - Интеграция с фронтендом (базовый React/Next.js) или развитие платформы (внутренние инструменты разработчика). Условия - Зарплата: $62,000 – $80,000. - Кандидаты должны быть готовы к переезду в пределах США (например, CA, TX, NY).

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

Компания и контекст CACI International ищет AI-промпт-инженера в команду BEAGLE Agile Solution Factory (ASF), поддерживающую заказчика CBP в Северной Вирджинии. Команда работает над Agile-разработкой для Министерства внутренней безопасности (DHS). Задачи - Разработка и оптимизация промптов для различных генеративных ИИ-моделей (LLM) для получения желаемого поведения, ответов и творческих результатов. - Итеративное тестирование: сравнение вариантов промптов, анализ результатов и постоянное улучшение. - Взаимодействие с несколькими группами для интеграции промптов и оптимизации ручных процессов. - Исследования и разработка: отслеживание последних достижений в области LLM, генеративного ИИ и техник промпт-инжиниринга. - Поддержка тонкой настройки и RAG: участие в стратегиях улучшения точности моделей. - Решение проблем: отладка неожиданного поведения моделей, выявление корневых причин в структуре промпта, ограничениях модели или контексте данных. Требования - Гражданство США и способность пройти проверку службой CBP (проверка за 3 года на felony, за 1 год на употребление наркотиков, за 1 год на проступки, такие как кража или мошенничество). - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, информационных технологий или смежной области (эквивалентный опыт может быть рассмотрен). - 0–3 года профессионального опыта разработки ПО, стажировок или соответствующих академических проектов. - Более 1 года практической работы с большими языковыми моделями (например, OpenAI GPT, Llama, Gemini) или другими генеративными ИИ-моделями. - Опыт как минимум с одним языком программирования (Python, JavaScript/TypeScript). - Знание техник промпт-инжиниринга (few-shot, chain-of-thought, структурированные выходы, вызов функций). - Готовность к гибридному графику с работой на месте в Ашберне, Вирджиния. Желательно - Навыки решения проблем и подход к экспериментам, основанный на данных. - Письменные и устные коммуникационные навыки, умение ясно излагать сложные технические концепции. - Способность работать самостоятельно и в команде в быстро меняющейся среде. - Опыт работы с концепциями RAG, включая эмбеддинги и векторные базы данных. - Понимание вопросов безопасности ИИ (например, prompt injection, предвзятость, конфиденциальность данных). - Опыт работы в Agile/Scrum. Условия - Полная занятость, постоянная должность. - Допуск к гостайне не требуется. - Возможны локальные командировки до 10%. - Гибридный график с присутствием в офисе в Ашберне, Вирджиния. - Культура честности и среда доверия, гибкий график отпуска, доступ к обучающим ресурсам.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

BeaconFire Inc. ищет Python-разработчика для работы над веб-приложениями и системами генеративного ИИ. Задачи: - Проектирование и разработка веб-приложений на Python, Flask, Django. - Написание чистого и эффективного кода с поддержкой поддерживаемости и переиспользуемости. - Проектирование и внедрение RAG-пайплайнов на Google Cloud / Vertex AI (чанкинг, эмбеддинги, индексация, поиск, реранкинг, grounding). - Построение агентных рабочих процессов (использование инструментов, планирование, рефлексия/ограничения, структурированные выводы) с использованием Python-first фреймворков. - Проведение код-ревью для обеспечения качества и согласованности кода. - Тестирование для обеспечения качества и надежности приложений. - Создание и поддержка технической документации для веб-приложений. - Участие в планировании проекта, оценке и приоритизации задач. - Отслеживание новейших технологий для разработки на Python. - Определение и запуск оценки (метрики поиска, качество ответов, проверки галлюцинаций/grounding) и итеративное улучшение качества системы. - Вывод в продакшн: API, мониторинг/наблюдаемость, оптимизация стоимости и производительности, CI/CD, практики безопасности. Требования: - Опыт разработки программного обеспечения на Python 3. - Понимание жизненного цикла разработки и тестирования ПО. - Знание реляционных баз данных (например, MySQL, PostgreSQL). - Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git. - Опыт создания RAG-решений (гибридный поиск, реранкинг, стратегии чанкинга, эмбеддинги, дизайн промптов и схем). - Знание как минимум одного агентного фреймворка (например, LangGraph/LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen) и паттернов вызова инструментов/функций. - Уверенное знание концепций векторного поиска и как минимум одной векторной БД в продакшне. - Сильные инженерные практики: код-ревью, тестирование, телеметрия, безопасность по дизайну, надежность. Предпочтительные квалификации: - Степень магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Более 1 года профессионального опыта разработки веб-приложений на Python с Flask или Django. - Опыт разработки RESTful API на Python. - Понимание веб-фреймворков Python, таких как Flask или Django. - Опыт работы с облачными сервисами, такими как AWS. - Опыт работы с Vertex AI и основами GCP (IAM, логирование/мониторинг, Cloud Run/GKE, хранилища). - Графы знаний для RAG (связывание сущностей, обход графа + объединение поиска). - Стриминг/обмен сообщениями (Pub/Sub, Kafka), пайплайны документов (Document AI) и мультиязычный поиск. - Опыт работы с инструментами оценки (RAGAS, TruLens, пользовательские eval-системы), управление версиями промптов. - Интеграция фронтенда (базовый React/Next.js) или платформенная поддержка (внутренние инструменты разработчика). Условия: - Зарплата: $62 000 – $80 000. - Кандидаты должны быть готовы к переезду в пределах США (например, Калифорния, Техас, Нью-Йорк).

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Инженер по AI и автоматизации в инженерной организации, ориентированный на создание масштабируемых решений с применением искусственного интеллекта для оптимизации жизненного цикла верификации и валидации (V&V). Роль предполагает разработку инструментов автоматизации, программных приложений и интеллектуальных рабочих процессов, повышающих эффективность, качество и скорость поставки в инженерных командах. Работа с глобальными заинтересованными сторонами по проектированию, внедрению и оптимизации современных автоматизированных и AI-решений. Основные обязанности - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и автоматизированных рабочих процессов для поддержки инженерной деятельности по верификации и валидации (V&V). - Создание и внедрение решений на основе ИИ, включая генеративные сценарии 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 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 увеличения инженерной эффективности через автоматизацию и ИИ. - Обеспечение масштабируемого, поддерживаемого и документированного 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 релевантного опыта в данной области. - 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 AI-инструментами, концепциями генеративного ИИ или AI-ассистированной разработкой, 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 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 (например, Databricks) и CI/CD-инструментами (TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналоги). - Опыт работы с глобальными командами и поддержки внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Условия - Комплексное медицинское страхование с первого дня: стоматология, офтальмология, рецептурные препараты. - Программа поддержки сотрудников (EAP) для личных и профессиональных вопросов. - Поддержка всех путей к родительству: лечение бесплодия, услуги по усыновлению, суррогатное материнство. - Щедрый оплачиваемый отпуск: более 17 оплачиваемых праздничных дней, включая выходные с 24 декабря по Новый год; отпуск, плавающие и оздоровительные дни, больничные, полностью оплачиваемый родительский отпуск. - Конкурентные пенсионные накопительные планы: взносы работодателя в 401k, Roth и Catch-Up; взнос работодателя даже при отсутствии личных взносов. - Страхование и защита дохода: страхование жизни, групповое страхование от несчастных случаев, страхование критических заболеваний. - Программа аренды автомобилей компании для сотрудников и ближайших родственников: доступ к автомобилям Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега; эксклюзивные скидки на продукцию Stellantis. - Поддержка роста и волонтёрства: возмещение стоимости обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов, 18 оплачиваемых волонтёрских часов в год.

Формат

Офис

Страна

Тунис

Город

Не указан

Ultimate Knowledge Institute ищет AI Workflow Engineer для проектирования агентного SDLC с нуля: формализованные пайплайны, где AI-агенты планируют, создают, тестируют, ревьюят и выпускают код вместе с командой старших инженеров, с управлением, обоснованием и метриками эффективности. Это не исследовательская роль и не работа с промптами — вы будете проектировать систему доставки: рабочие процессы, защитные механизмы и циклы обратной связи, позволяющие команде работать значительно быстрее без потери инженерного качества. Работа напрямую ускоряет миссию: обеспечение готовности кадров для кибервойск страны. О компании: с 1999 года Ultimate Knowledge Institute задает стандарты обучения кибербезопасности для Министерства обороны, федеральных агентств и компаний из списка Fortune 500. Платформа выявляет индивидуальные пробелы в экспертизе и строит адаптивные индивидуальные планы обучения для федеральных клиентов США, оборонного сектора, разведывательного сообщества, местных и коммерческих заказчиков. Вы присоединитесь к новой формирующейся AI-команде внутри зрелой продуктовой инженерной команды — реальные пользователи, реальные stakes и зеленое поле для трансформации процессов разработки. Задачи: - Построить агентный SDLC-пайплайн: проектировать, внедрять и эксплуатировать агентные рабочие процессы на всех этапах жизненного цикла разработки — планирование, генерация кода, ревью, тестирование, документация и релиз, интегрированные с GitOps и CI/CD-инфраструктурой. - Улучшить опыт разработчиков: внедрять современные AI-интеграции в ежедневный процесс команды — кодинг-агенты, автоматическое ревью, интеллектуальная генерация тестов и self-service инструменты. - Строить обоснованные и надежные системы: разрабатывать retrieval-grounded и контекстно-зависимые AI-системы с надежными и проверяемыми результатами, проектировать оценочные стенды для их подтверждения. - Установить управление и защитные механизмы: определять и внедрять политики, контрольные точки с участием человека, аудит-трейлы и меры безопасности для ответственного применения агентного AI в средах, где доверие критично. - Формализовать и масштабировать: превращать успешные практики в повторяемые фреймворки, плейбуки и внутренние платформы, расширяя агентное ускорение за пределы инженерии на всю организацию. - Продвигать практику: обучать и поддерживать внедрение AI в команде, выступая мультипликатором, а не изолированным специалистом. Требования: - 2-3+ года практического опыта создания систем на AI/LLM в продакшене. - 2+ года проектирования и эксплуатации агентных рабочих процессов и пайплайнов, включая многошаговую оркестрацию агентов, использование инструментов, оценку и управление. - Опыт работы в современных командах разработки с практиками GitOps и CI/CD. - Рабочее знание паттернов grounded AI: RAG, контекстная инженерия, структурированные выходы, оценка и наблюдаемость LLM-систем. - Солидные основы программной инженерии на JavaScript/TypeScript и/или Python; уверенная работа со стеком (Angular/React фронтенды на Express веб-приложениях). - Соответствие культуре continuous delivery — подход Аллспоу/Хаммонда, Phoenix Project (Ким): малые партии, быстрая обратная связь, обучение без обвинений, операционное совершенство. - Проактивность: видите возможность ускорить команду — строите, измеряете и делитесь результатом. - Сильные коммуникационные навыки: умение объяснить агентную архитектуру инженеру и ее ROI — руководителю. - Требуется разрешение на работу в США; роль — удаленная в США. Будет плюсом: - Опыт с агентными фреймворками и протоколами (LangGraph/LangMem, Claude Agent SDK, MCP, OpenAI Agents) и AI-инструментами для кодинга (Claude Code, Copilot, Cursor).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

О компании Flip — ведущая AI-платформа для сотрудников на передовой (frontline workers) в рознице, производстве и логистике. Миссия: Connect every employee to everything they need in one touch. KI-оркестрация — в центре будущего Flip. Flip Fusion, мультиагентная система для генерации кода, — ядро новейшего продукта. Ask AI Agent Gateway и автоматизация через Flip Flows также работают на возможностях, которые разрабатывают и поддерживают наши AI-инженеры. В роли Lead AI Engineer вы отвечаете за AI-дисциплину: архитектуру, стандарты и техническое направление во всех трёх областях, развиваете команду из трёх AI-инженеров и остаётесь hands-on на самых сложных задачах. Задачи - Отвечать за AI-архитектуру: определить единую архитектуру и стандарты для Flip Fusion, Ask AI Agent Gateway и Flip Flows. - Принять главный вызов: мультиагентные системы, созданные для конкретных сценариев, но достаточно универсальные для разных клиентов, в балансе между высокими требованиями, реализуемостью, надёжностью и экономической эффективностью. - Развивать дисциплину: осуществлять дисциплинарное руководство тремя AI-инженерами и помогать им становиться инженерами, задающими технический стандарт. - Оставаться hands-on: около 70% времени — в коде, на задачах, где важнее всего ваше суждение. Остальное — техническое и дисциплинарное руководство. - Влиять на продукты за пределами своей зоны: реализовывать архитектурные решения с продакт-менеджерами и engineering-лидами, убеждая аргументами, а не указаниями. - Работать со стеком: Python, pydantic-ai для оркестрации, Qdrant для векторного поиска, Azure AI для моделей, деплой на Kubernetes в преимущественно JVM-бэкенде (Kotlin, Micronaut) и Go. - Формировать молодую дисциплину: KI-инжиниринг в Flip настолько новый, что есть огромный простор для решений и нет готового playbook. Требования Мы ищем инженера с фундаментальным software engineering и реальным опытом работы с агентными системами в продакшене, который хочет вести дисциплину, а не только работать над кодовой базой. Если роль вас привлекает, но вы не соответствуете каждому пункту, мы всё равно ждём вашу заявку. Обязательные требования - 7+ лет опыта в разработке ПО с подтверждённым уровнем Senior или Staff, на базе фундаментального software engineering (бэкенд, платформа или full-stack). - Практический опыт проектирования, создания и эксплуатации продакшн-систем на LLM: RAG, tool calling и MCP, оркестрация и эвалы. Не прототипы, а системы, с которыми вы жили после запуска. - Опыт мультиагентной оркестрации — особенно важен. Это ядро архитектурной ответственности. - Подтверждённый опыт технического лидерства: ответственность за архитектуру, tech-lead, RFC, design reviews или установление стандартов для команды. - Подтверждённая способность продвигать техническую работу вне своей зоны ответственности: выигрывать архитектурные дискуссии убедительностью и доверием, иметь привычку быть правым без формальной власти. - Подтверждённый опыт развития людей: коучинг или менторинг инженеров, а не выполнение работы за них. - Ясное и явное намерение заниматься дисциплинарным руководством. Роль включает управление тремя инженерами, и это не просто дополнение к техническому скоупу. - Развитые коммуникативные навыки и свободный английский (C1). Желательно - Формальный опыт управления персоналом: дисциплинарное руководство, feedback- и development-встречи, рекрутинг. Сильный менторинг также считается. - Опыт кросс-командного руководства дисциплиной или направлением в матричной организации. - Опыт работы с масштабными продуктами: frontline / deskless workers, high-volume B2B SaaS или аналогично. - Опыт инженерии стоимости, задержек и надёжности для LLM-систем: guardrails, fallbacks, evaluation harnesses. - Немецкий язык любого уровня. В некоторых частях компании полезен, но для этой роли не обязателен.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Компания: Flip GmbH О роли: Flip — AI-платформа для сотрудников на передовой (розница, производство, логистика). AI-оркестрация — центр развития компании: система мультиагентной генерации кода Fusion, агентский шлюз Ask AI и автоматизация Flip Flows работают на возможностях, которые создают и поддерживают AI-инженеры. В роли Lead AI Engineer вы возглавите AI-направление: отвечаете за архитектуру, стандарты и техническое направление во всех трёх продуктах, руководите командой из трёх AI-инженеров и остаётесь hands-on в самых сложных задачах. Задачи: - Владение AI-архитектурой: определение и согласование целостной AI-архитектуры и стандартов для Flip Fusion, Ask AI и Flip Flows. - Решение ключевой задачи: мультиагентные системы, специализированные под конкретные цели, достаточно универсальные для разных клиентов, с балансом ожиданий, надёжности и стоимости. - Руководство и развитие команды: people-leadership для трёх AI-инженеров, помощь в росте до инженеров, которые сами задают техническую планку. - Hands-on работа: около 70% времени — в коде, на задачах, где важнее всего ваше суждение. Остальное — техническое и people-лидерство. - Влияние на продукты: согласование архитектурных решений с продакт-менеджерами и техлидами через аргументацию, а не через мандат. - Работа со стеком: Python, pydantic-ai для оркестрации, qdrant для векторного поиска, Azure AI для моделей, деплой на Kubernetes, преимущественно JVM-бэкенд (Kotlin, Micronaut) и Go. - Формирование молодого направления: в Flip AI-инжиниринг достаточно новый, с большим пространством для дизайна и без унаследованных правил. Требования: Обязательные: - 7+ лет опыта в разработке ПО с треком уровня senior или staff, на фундаменте software engineering (бэкенд, платформа или full-stack). - Практический опыт проектирования, запуска и эксплуатации LLM-систем в продакшене: RAG, tool calling и MCP, оркестрация, eval'ы. Не прототипы, а системы, с которыми вы жили после релиза. - Опыт мультиагентной оркестрации — ключевой фактор, это ядро архитектуры. - Подтверждённое техническое лидерство: владение архитектурой, роль техлида, RFC, дизайн-ревью или установление стандартов для команды. - Умение продвигать техническую работу, которой вы не владеете: выигрывать архитектурные споры через убеждение и доверие, комфортно быть правым без формальной власти. - Доказательства развития людей: коучинг и менторство инженеров, а не поглощение их работы. - Явная приверженность people-лидерству: управление тремя инженерами — не та часть, которую вы терпите ради технического скоупа. - Отличные коммуникативные навыки и деловой английский (C1). Желательно: - Формальный опыт управления людьми: линейное руководство, перформанс- и развивающие беседы, найм. Сильные менторские доказательства ценятся так же. - Опыт руководства дисциплиной или ремеслом в матричной организации. - Продуктовый контекст в масштабе: frontline- или deskless-персонал, высоконагруженный B2B SaaS или аналогичное. - Инженерия стоимости, задержек и надёжности для LLM-систем: guardrails, fallbacks, eval-харнессы. - Немецкий на любом уровне — полезен в некоторых частях компании, для этой роли не обязателен. Условия: - Формат: remote-first, с возможностью работать из дома. Периодические командные мероприятия, воркшопы или встречи в офисах в Берлине или Штутгарте — с заблаговременным уведомлением. Точный баланс обсуждается на собеседовании. - Work-Life-Balance: оплата членства E-Gym-Wellpass и лизинг велосипеда (job bike). - Атмосфера: мотивированные и вовлечённые люди в расслабленной рабочей обстановке. - Рост: активное участие в формировании компании, поддержка быстрого роста молодой tech-компании, регулярные командные мероприятия.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, создавшая открытую облачную платформу для наблюдаемости, ищет Senior Engineer (AI & Automation) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Вы будете создавать мультиагентные архитектуры, интеграции с LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных. Это удалённая позиция для кандидатов из Канады. Жители Квебека не могут претендовать на эту роль. Задачи Агентные системы и AI-инфраструктура: - Полный цикл разработки мультиагентных AI-систем: от архитектуры и реализации до тестирования, развертывания и эксплуатации. - Создание модульных композитных агентных систем с использованием оркестрационных фреймворков (LangChain, CrewAI, Anthropic MCP или аналогичных), работающих круглосуточно. - Разработка переиспользуемых агентных навыков для вызова через интерфейсы (Slack, дашборды, внутренние приложения, CLI). - Внедрение наблюдаемости и циклов обратной связи: логирование, метрики производительности, итерация промптов, оценка моделей, управление затратами. - Установление стандартов управления и соответствия для AI-процессов: контроль доступа, аудит-трейлы, обработка PII, эскалация с участием человека. Интеграция систем и бэкенд-сервисы: - Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов для подключения AI-моделей к бизнес-системам (BigQuery, Slack, CRM, электронная почта, календари, аналитические инструменты). - Проектирование потоков данных для RAG: подключение LLM к внутренним базам знаний, данным о клиентах и бизнес-контексту в реальном времени. - Разработка serverless- или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся под нагрузку и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana. Автоматизация и поддержка процессов: - Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, регионального маркетинга и SDR для выявления высокоприоритетных задач автоматизации, поиска узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами. - Проектирование и развертывание процессов с помощью инструментов оркестрации (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности. - Создание систем для самостоятельного использования: документация, плейбуки и обучающие материалы, позволяющие командам работать независимо. Требования - 8+ лет опыта в разработке ПО с глубокими знаниями в бэкенд-разработке, системной интеграции или инженерии данных/аналитики. - 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах. - Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, знание Git-процессов, практик код-ревью и дисциплины тестирования. - Практический опыт работы с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции.

Формат

Офис

Страна

Великобритания, Дания, Испания, Португалия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Pleo — компания, создающая решения для управления расходами. Более 40 000 клиентов, команда из 850+ человек более чем 100 национальностей. Компания помогает бизнесу выходить за рамки и уже 10 лет работает на рынке. О роли Вы будете подчиняться старшему менеджеру по продуктам Data & AI. Вы станете одним из первых в команде, но будете работать в тесном сотрудничестве с инженерами и дата-сайентистами. Команда покрывает полный цикл от данных до выпущенного продукта. Основной фокус — создание и выпуск AI-функций, совместно с командами Product Engineering, AI Platform и Data & ML Platform. Задачи - Создавать и выпускать AI-функции для клиентов Pleo, отвечая за результат от начала до конца в своей области. - Проектировать и создавать RAG-системы для конкретных продуктовых сценариев: стратегии чанкинга, выбор эмбеддинг-моделей, оптимизация поиска и оценка качества. - Управлять полным жизненным циклом AI-продукта: дизайн промптов, управление контекстом и состоянием, агентные циклы, парсинг вывода, обработка крайних случаев и безопасный продакшн. - Создавать оценочные датасеты и автоматизированные пайплайны оценки, чтобы команда была уверена в качестве AI-функций до и после изменений. - Настраивать наблюдаемость AI-функций в продакшене: логирование, обнаружение дрейфа, мониторинг качества и алертинг. - Совместно с Product и Design определять объём AI-функций с нуля; вы соавтор того, что создаётся, а не просто исполнитель спецификаций. - Взаимодействовать с командой GenAI Platform для определения потребностей в инфраструктуре и продвигать использование платформенных инструментов. - Поддерживать других инженеров через ревью, парное программирование и прагматичное техническое лидерство в ваших проектах. Требования - Подтверждённый опыт выпуска пользовательских AI-функций с использованием LLM — не прототипов, а реальных продакшен-систем с реальными пользователями. - Глубокий практический опыт проектирования RAG-систем и полного пайплайна поиска: эмбеддинг-модели, векторные базы данных, чанкинг, гибридный поиск, реранкинг. - Опыт создания и эксплуатации фреймворков оценки для LLM-систем; системный подход к измерению качества. - Сильные навыки Python-разработки: код продакшен-качества, протестирован и поддерживаем. - Опыт создания API и пайплайнов получения данных для подачи контекста в AI-системы. - Достаточная интуиция в работе с данными, чтобы рассуждать о качестве данных, схеме и архитектуре поиска без постоянной поддержки выделенного дата-инженера. - Опыт с паттернами агентных систем: использование инструментов, многошаговая оркестрация, обработка ошибок в LLM-процессах. - Знакомство с публичными облачными провайдерами (AWS, GCP). - Платформа использует несколько языков, включая Kotlin и Python. Роль ориентирована на Python, но время от времени потребуется вносить вклад в Kotlin-стек, поэтому важна открытость к этому. Качества - Сильное продуктовое чутьё и ориентация на пользователя. Вы понимаете, что модель хороша настолько, насколько хороша решаемая ей проблема.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Qventus уже более 12 лет трансформирует здравоохранение. Компания помогает больницам сосредоточиться на главном — уходе за пациентами. Решения Qventus используют машинное обучение, генеративный ИИ и поведенческую науку для улучшения результатов и помощи медицинским командам предвидеть и решать проблемы до их возникновения. Успех и быстрый рост компании поддерживают ведущие мировые инвесторы. В Qventus вы будете работать с исключительной командой, ориентированной на миссию, и сможете напрямую влиять на жизни пациентов. О роли Мы ищем инженеров, которые создают ИИ-инструменты, меняющие то, как выполняется работа внутри компании. Вы будете работать с командами по операциям, успеху клиентов и финансам, находить медленные и ручные процессы и создавать ИИ-агентов и автоматизацию, которые действительно будут использоваться. Это роль для тех, кто любит быстро создавать, общаться с людьми и брать на себя ответственность за проблему — это не исследовательская и не чисто инфраструктурная роль. Вы с нуля определите, как выглядит «внутренний ИИ» в компании. Кому подходит Вас вдохновляет неопределённость и ответственность. Вы скорее выпустите черновой инструмент на этой неделе, посмотрите, как его используют, и улучшите, чем потратите месяц на идеальный план. Вам нравится сидеть с нетехническим коллегой, понимать его реальный рабочий процесс и превращать его в то, что экономит часы. Вам комфортно быть единственным владельцем проблемы от начала до конца. С кем вы будете работать - Вы будете тесно сотрудничать с CEO и основателями: определять самые важные операционные проблемы и формировать направление развития внутреннего ИИ. Это редкий уровень доступа к руководству для инженерной роли. - Вы будете работать с функциональными лидерами по всему бизнесу, чтобы понимать их приоритеты, находить возможности и согласовывать, что создавать. Ваша работа будет заметна на уровне руководства с первого дня. - Операции, успех клиентов, финансы, подбор персонала, инженерия, IT и данные — это ваши внутренние заказчики и коллабораторы. Вы будете погружаться в их рабочие процессы и создавать инструменты, которыми они действительно пользуются. Что вы будете создавать Примеры задач, которые ждут вас: - Агент, который готовит ответы для службы поддержки клиентов на основе базы знаний и истории обращений. - Slack-процесс, который маршрутизирует и предзаполняет согласования в финансах. - Внутренний стенд для оценки, чтобы доверять LLM-функциям, которые мы выпускаем. - Инструмент, позволяющий операционной команде запрашивать внутреннюю систему на простом языке. Вы не будете делать всё это одновременно — вы выберете задачу с максимальным эффектом, запустите её и перейдёте к следующей. Что мы ищем - 1–3 года разработки ПО: бэкенд-сервисы, внутренние инструменты, автоматизация или приложения на API. Стажировки и кооперативные программы учитываются. - Уверенное владение TypeScript и/или Python. - Вы создавали что-то с LLM: агента, RAG-пайплайн, копилота или инструмент на промптах — в работе, в пет-проекте или в учёбе. Нам важно, что вы довели дело до запуска, а не где именно. - Умение связывать системы: API, вебхуки, интеграции SaaS, асинхронные процессы. - Умение общаться с нетехническими специалистами, выяснять их реальные потребности и добиваться внедрения — это так же важно, как код. - Быстрота в условиях неопределённости и итерации на основе реальной обратной связи. Бонусы, не обязательные - Опыт создания копилотов, агентов или автоматизации рабочих процессов. - Использование оркестрационных фреймворков (LangChain, Temporal или аналогичных). - Опыт работы с векторными базами данных или системами поиска. - Интеграции с Salesforce, Slack, Zendesk, Notion или Jira. - Опыт работы в стартапе или быстрорастущей компании. Как выглядит успех - Первые недели: вы запустили первый внутренний инструмент, и бизнес-команда активно использует его ежедневно. - В течение 2 месяцев: работают 2–3 инструмента, и заинтересованные стороны сами приходят к вам с идеями. - К 3-му месяцу: вы установили базовые практики команды по оценке, управлению промптами и безопасному развёртыванию LLM — фундамент, на котором будет развиваться функция. Зарплата и условия - Вилка зарплаты: $120,000–$150,000 USD. - Оплачиваемый отпуск (Open Paid Time Off). - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком. - Профессиональное развитие. - Стипендии на здоровье и технологии. - Щедрая реферальная программа для сотрудников. - Опционы на акции компании.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Формат работы: удалённо. Кандидат должен находиться в одной из стран: Польша, Португалия, Испания, Грузия, Сербия, Армения, Турция или Кипр. Требования по языкам: - Русский — свободное владение. - Английский — C1 (устный и письменный). Чем предстоит заниматься: - Помогать инженерным командам эффективно использовать AI в ежедневной разработке. - Работать с Claude Code, Cursor, Codex и другими AI-инструментами. - Проводить 1:1, воркшопы и распространять лучшие практики использования AI. - Разрабатывать внутренние AI-интеграции на Node.js / TypeScript (MCP и другие). - Исследовать новые AI-инструменты, оценивать их эффективность и внедрять лучшие решения. - Измерять влияние AI на продуктивность инженерных команд. Ожидания: - 7+ лет коммерческого опыта разработки. - Отличное знание Node.js и TypeScript. - Глубокий практический опыт работы с Claude Code, Cursor, Codex или аналогичными AI coding tools. - Опыт разработки внутренних сервисов и интеграций. - Понимание LLM, prompting, RAG, agentic workflows. - Сильные коммуникационные навыки и желание помогать инженерам внедрять AI в свою работу. О компании: Fundraise Up — международная SaaS-платформа, которой доверяют UNICEF, Alzheimer's Association и сотни других благотворительных организаций по всему миру. Мы создаём продукт, который помогает некоммерческим организациям привлекать больше пожертвований. AI уже является неотъемлемой частью нашей инженерной культуры, и мы ищем человека, который поможет вывести использование AI в разработке на новый уровень.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: Fundraise Up Формат работы: удалённо. Кандидат должен находиться в одной из стран: Польша, Португалия, Испания, Грузия, Сербия, Армения, Турция или Кипр. Требования по языкам: - Русский — свободное владение. - Английский — C1 (устный и письменный). Чем предстоит заниматься: - Помогать инженерным командам эффективно использовать AI в ежедневной разработке. - Работать с Claude Code, Cursor, Codex и другими AI-инструментами. - Проводить 1:1, воркшопы и распространять лучшие практики использования AI. - Разрабатывать внутренние AI-интеграции на Node.js / TypeScript (MCP и другие). - Исследовать новые AI-инструменты, оценивать их эффективность и внедрять лучшие решения. - Измерять влияние AI на продуктивность инженерных команд. Ожидания: - 7+ лет коммерческого опыта разработки. - Отличное знание Node.js и TypeScript. - Глубокий практический опыт работы с Claude Code, Cursor, Codex или аналогичными AI coding tools. - Опыт разработки внутренних сервисов и интеграций. - Понимание LLM, prompting, RAG, agentic workflows. - Сильные коммуникационные навыки и желание помогать инженерам внедрять AI в свою работу. О компании: Fundraise Up — международная SaaS-платформа, которой доверяют UNICEF, Alzheimer's Association и сотни других благотворительных организаций по всему миру. Мы создаём продукт, который помогает некоммерческим организациям привлекать больше пожертвований. AI уже является неотъемлемой частью нашей инженерной культуры, и мы ищем человека, который поможет вывести использование AI в разработке на новый уровень.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

ООО «М-ТЕХ» — ИТ-компания, развивающая направление ИИ-автоматизации: прикладные LLM/RAG-решения и ИИ-агенты для процессов малого и среднего бизнеса. Условия: - Зарплата до 200 000 ₽ - Опыт коммерческой разработки на Python от 2–3 лет - Неполный рабочий день - Формат работы: можно удалённо (Москва, Санкт-Петербург, Самара) Чем предстоит заниматься: - Проектирование, разработка и внедрение ИИ-агентов под конкретные бизнес-задачи - Настройка сценариев работы агента: диалог, вызов инструментов, работа с базой знаний - Интеграция ИИ-агентов с внешними и внутренними системами (API, БД, ERP/CRM, мессенджеры) - Проектирование RAG-пайплайнов: загрузка документов, чанкинг, embeddings, поиск, ранжирование - Оптимизация качества, скорости ответа и стоимости использования токенов Пожелания к кандидатам: - Опыт коммерческой разработки на Python от 2–3 лет - Практический опыт с LLM-приложениями, RAG, ИИ-ассистентами от 6 месяцев - Опыт работы хотя бы с одним из инструментов: LangChain, LangGraph и аналоги

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

ML-инженер Формат работы: можно удалённо. Компания — один из крупнейших независимых digital-продакшнов в России, работает с 2005 года, в штате более 550 человек. Ищет ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для проектов компании. Чем предстоит заниматься: - Поддерживать текущие алгоритмические решения - Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы - Адаптировать и дообучать LLM (например, LLaMA, Mistral, YaLM 2) под специфику продукта - Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных - Настраивать векторные БД (Pinecone/Weaviate/Qdrant) и оптимизировать кэширование Пожелания к кандидатам: - Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других) - Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow - Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных - Опыт внедрения RAG

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

TwelveAI ищет AI-инженера для разработки LLM-ассистента и backend-логики для AI-платформы, которая автоматизирует продажи, запись и поддержку клиентов. Локация: Астана, офис. Формат: Full-time, 5/2. Зарплата: от 600 000 тенге. Задачи: — разрабатывать LLM-ассистента: чат, сценарии и логику диалогов; — создавать RAG-системы, работать с embeddings, chunking и retrieval; — интегрировать БД и внешние сервисы; — разрабатывать REST и async API; — работать с транзакциями, race conditions и WebSocket; — оптимизировать качество ответов и стоимость инференса. Стек: Django 4.2, Django Ninja, DRF, Daphne, Django Channels, PostgreSQL, Redis, Celery, OpenAI SDK, scikit-learn, NumPy, SciPy, vector DB, Docker. Будет плюсом: Document AI, OCR/NLP, semantic matching, AI-агенты, микросервисы, CI/CD.