Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

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

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Грейд

Senior

GitLab — платформа оркестрации для DevSecOps. Компания помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия требованиям, ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 используют GitLab. Роль: Senior Backend Engineer в команде Flow Components. Вы будете помогать создавать Flow Registry — набор переиспользуемых примитивов для агентных потоков на платформе GitLab Duo Agent Platform. Основной фокус — бэкенд-разработка на Python с использованием LangChain и LangGraph для создания безопасных, надежных и масштабируемых возможностей в Duo Workflow Service и монолите GitLab. Также потребуется работа по всему стеку, включая JavaScript и фронтенд, для поддержки официального клиента GitLab Duo Agent Platform, Duo CLI. Задачи: - Разработка, выпуск и поддержка безопасных, хорошо протестированных и производительных функций Flow Registry в Duo Workflow Service и бэкенде монолита GitLab. - Совместная работа с менеджментом продукта, UX, фронтенд-, бэкенд- и AI-специалистами для уточнения требований и итеративных улучшений продукта. - Проектирование, реализация и ревью GraphQL и REST API, связанной бэкенд-логики и контрактов с фронтенд-клиентами. - Улучшение автоматизированного тестирования с RSpec и другими фреймворками. - Обмен стандартами, паттернами и уроками с другими инженерами для поддержки ответственной интеграции ИИ. - Участие в on-call ротации Tier 2, диагностика проблем в продакшене, анализ первопричин, улучшение наблюдаемости и отказоустойчивости. - Мониторинг конкурентной среды и поддержание конкурентоспособности примитивов Flow Registry. Требования: - Опыт создания и поддержки продакшен-Python-приложений с LangChain и LangGraph, включая фоновые задачи, API и модели данных. - Опыт проектирования и выпуска AI-функций и интеграций на бэкенде, понимание ограничений больших языковых моделей и ответственного использования в продакшене. - Владение проектированием и расширением REST и GraphQL API с вниманием к масштабируемости, поддерживаемости и обратной совместимости. - Сильные навыки SQL и знание реляционных баз данных, таких как PostgreSQL, включая эффективные запросы и моделирование данных. - Уверенная работа по всему стеку в зрелой кодовой базе, устранение узких мест производительности на уровне приложения и инфраструктуры. - Знакомство с JavaScript и Vue для фронтенд-разработки, понимание принципов UX. - Четкие письменные и устные коммуникационные навыки, включая написание технических предложений и документации, опыт работы в удаленной асинхронной кросс-функциональной среде. - Готовность изучать и применять переносимые навыки из смежных технологий и доменов. О команде: команда работает на стыке бэкенда, фронтенда, UX, менеджмента продукта и ИИ, улучшая такие возможности, как Memory и Duo Developer, и поддерживая клиентов, включая Duo CLI. Работа ведется в удаленной асинхронной среде GitLab. Условия для штатных сотрудников: - Льготы для поддержки здоровья, финансов и благополучия. - Гибкий оплачиваемый отпуск. - Ресурсные группы сотрудников. - Акционерная компенсация и программа покупки акций. - Фонд роста и развития. - Отпуск по уходу за ребенком.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Data and AI Specialist в компанию Twilio. О компании Twilio — компания в сфере коммуникационных платформ (CPaaS), работающая в формате remote-first. Сотрудники могут находиться в любой точке мира. Возможны редкие очные встречи: командные сборы, офлайн-встречи или встречи с клиентами. О роли Позиция в команде Strategy & Operations в организации Industry Relations & Strategic Growth. Специалист будет отвечать за рост для клиентов и бизнеса Twilio, используя анализ данных, скриптинг и агентные рабочие процессы для улучшения качества продукта, борьбы с мошенничеством, снижения ошибок биллинга и оптимизации валовой маржи глобальной телекоммуникационной сети. Задачи - Проектировать, тестировать и разворачивать LLM и агентов для автоматизации неструктурированных многошаговых расследований данных. - Проектировать, тестировать и разворачивать автоматизированные рабочие процессы на Python для превращения повторяющихся ручных процессов в масштабируемые решения. - Создавать инструменты для одного пользователя и многошаговые рабочие процессы для повышения эффективности. - Внедрять архитектуру данных и фреймворки оркестрации ИИ для безопасности, точности, эффективности и поддерживаемости. - Выполнять SQL-запросы и многошаговый анализ данных по сложным телекоммуникационным наборам данных для оптимизации валовой маржи, снижения мошенничества и улучшения качества сети. - Разрабатывать дашборды и повторяемые BI-решения (Tableau, Looker или Python) с практическими выводами для бизнес-партнеров. - Определять ключевые показатели эффективности (KPI) и отслеживать их динамику. - Сотрудничать с Carrier Relations, Enterprise Technology, Product, Supply Operations и Finance для преобразования бизнес-потребностей в требования к данным и стандарты управления. - Готовить письменные и устные выводы, отвечающие на бизнес-вопросы. - Брать полную ответственность за продукты данных: от определения требований и документации до финальной поставки. - Обеспечивать своевременную поставку проектов на высоком уровне. Требования - 5+ лет профессионального опыта в разработке технических решений для данных и автоматизации. - Опыт работы с SQL и реляционными схемами баз данных. - Опыт работы с Google Sheets (или Excel), Tableau и/или Looker. - Опыт использования Python, API или платформ рабочих процессов (например, Airtable, Coefficient, Zapier/n8n) для создания автоматизированных процессов и пайплайнов. - Опыт создания агентов (например, Claude Code).

Формат

Офис

Страна

Великобритания, Дания, Испания, Португалия

Город

Не указан

Компания Pleo ищет Staff Analytics Engineer в команду Data Services & Governance. Это индивидуальный контрибьюторский уровень: вы будете владеть семантическим слоем и стандартами аналитики для всей компании, задавая стандарты качества для всех доменов. Вы будете разрабатывать, улучшать и поддерживать стандарты моделирования и практики AI-ускоренной разработки, которыми пользуются все аналитические инженеры. Семантический слой, который вы спроектируете и будете поддерживать, станет единым источником истины для AI-агентов, BI-инструментов и аналитиков. Слой находится на ранней стадии, выбор инструментов ещё идёт, и у вас будет решающий голос. BI-стек также в переходном состоянии — вам предстоит определить, каким он должен быть, и построить его. Текущий технологический стек: GCP, BigQuery, dbt Core, Airflow, SQL, Python, Claude Code, GitHub Copilot. Вы будете подчиняться менеджеру по инженерии данных, который руководит командами Data Infra & MLOps и Data Services & Governance. Основное взаимодействие — с аналитическими инженерами в функции Intelligence, которые будут обращаться к вам за архитектурными рекомендациями и решениями по семантическому слою. Также вы будете работать со Staff Data Engineer над стандартами инженерии данных и практиками пайплайнов, с другими коллегами — над self-serve аналитикой и управлением BI-инструментами, с командой Data Serving — над определениями сущностей, с платформенной командой GenAI — над тем, как должны выглядеть AI-ready данные. Задачи: - Владеть семантическим слоем: определять, что такое метрика, как она структурирована, где хранится и как обеспечивается её соблюдение. Цель — единое каноническое определение MRR, оттока, транзакции и клиента, используемое аналитиками, BI- и AI-инструментами без расхождений. - Задавать стандарты моделирования данных для функции: как выглядит чистая, слоистая, хорошо протестированная dbt-архитектура во всех доменах и на всех уровнях сложности. - Создать и вести сообщество практики Analytics Engineering: код-ревью, общие паттерны, документация, онбординг. Цель — социальная инфраструктура, которая делает стандарты устойчивыми. - Владеть практикой AI-нативной разработки: использовать AI-инструменты кодирования как естественную часть рабочего процесса написания, ревью и миграции моделей данных. Оценивать, что работает в управляемом контексте инженерии данных, что создаёт риски, и формировать, как сообщество их внедряет. - Вести ответственную AI-ускоренную миграцию: использовать AI-инструменты для ускорения моделирования и миграций в аналитическом хранилище и операционной платформе данных. - Проектировать модели данных и определения метрик в документированном и структурированном виде, обеспечивающем надёжное потребление AI-сервисами без участия человека. - Взаимодействовать с бэкенд- и продуктовыми инженерами для внедрения дисциплины контрактов данных и владения схемами на上游, а не управления несогласованностью на下游. - Участвовать в развитии Data & AI-продуктов для внешней клиентской аналитики, где растут паттерны моделирования и потребности в разговорной аналитике. Требования: - Глубокий подтверждённый опыт в области моделирования данных и аналитической инженерии.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания «ООО "ЗТК"» ищет специалиста на позицию AI Automation / Full-stack Engineer с опытом Claude Code / Codex, MCP, API. Локация: Москва (Россия). Возможна удалённая работа. Полный рабочий день. Зарплата: от 80 000 до 150 000 ₽. Требуемые навыки: Python, Java, MySQL, SQL, базы данных.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Производственная компания, 17 лет занимается шатрами, ангарами и каркасно-тентовыми конструкциями, внедряет ИИ в управление: продажи, производство, маркетинг, SEO, ERP, автоматизацию отделов и работу с данными. Ищет специалиста на постоянную работу, который сможет проектировать и внедрять реальные AI-инструменты в бизнес. Что уже есть ERP-система управления продажами и производственными процессами. Интеграции через API и MCP-серверы с Bitrix24 / внутренними сервисами. Архитектура системы управления производством, отделами и заказ-нарядами. 41 SEO/маркетинговый AI-агент, которые нужно развивать, улучшать и запускать в работу. Потребность в постоянной автоматизации: CRM, сайты, лидогенерация, маркетинг, производство, аналитика, внутренние ассистенты. Что нужно делать Работать с Claude Code, Codex и другими AI-инструментами для разработки. Проектировать и дорабатывать ERP, CRM-интеграции, MCP-серверы, API-связки. Создавать AI-агентов для SEO, маркетинга, продаж, аналитики и внутренних процессов. Разрабатывать небольшие веб-сервисы, панели управления, интеграции и автоматизации. Работать с базами данных, SQL, серверной логикой, backend/frontend-кодом. Разбираться в существующей архитектуре и предлагать решения, которые реально внедряются в работу компании. Помогать превращать бизнес-задачи в работающие технические решения. Кого ищут Нужен инженер, который понимает, как работают: языковые модели и ограничения LLM; prompt engineering, context engineering, agents, tools, MCP; API, webhooks, интеграции между сервисами; backend, frontend, базы данных, SQL; серверы, деплой, логи, отладка; бизнес-процессы: продажи, производство, маркетинг, CRM/ERP. Будет плюсом Опыт с Claude Code, Codex, Cursor или аналогичными AI coding tools. Опыт создания AI-агентов. Опыт с Bitrix24, n8n, Make, Telegram-ботами, CRM/ERP. Опыт SEO-автоматизации, генерации контента, лидогенерации. Примеры реальных проектов, где ИИ был внедрен в бизнес-процесс, а не остался демо. Формат Постоянная работа. Удаленно или гибридно обсуждается. Важен результат, самостоятельность и способность доводить решения до внедрения. В сопроводительном письме обязательно ответить: Какие AI-инструменты для разработки реально используете: Claude Code, Codex, Cursor, ChatGPT, другие? Показать 1-3 проекта, где автоматизировали бизнес-процесс с помощью ИИ, API, базы данных или агентов. Описать коротко один самый сложный технический кейс: задача, стек, что сделали, какой был результат. Как бы подошли к задаче: есть ERP, Bitrix24, база данных, сайт и SEO-агенты. Нужно связать это в единую AI-систему управления компанией. С чего начнете? Приложить GitHub, портфолио, описание проектов или короткое видео-демо, если есть. Отклики без сопроводительного письма и примеров работ не рассматриваются. Тестовое задание Диагностическое задание на мышление. Оно должно показать, умеет ли человек проектировать систему, работать с агентами, API, SQL и бизнес-задачей. Задание для кандидата Представьте, что у компании есть: сайт с заявками; Bitrix24 / CRM; ERP-система производства; база данных заказов; 41 SEO-агент; Claude Code / Codex для разработки; задача: автоматизировать путь от лида до производственного заказ-наряда. Нужно подготовить короткое техническое решение на 2-4 страницы: Какую архитектуру предложите? Какие сервисы, API, MCP-серверы или агенты нужны? Какие таблицы или сущности должны быть в базе данных? Как будет идти путь заявки: сайт → CRM → расчет → заказ → производство → контроль статуса? Какие ошибки и риски предусмотрите? Что можно сделать за первые 2 недели? Где ИИ действительно полезен, а где лучше обычная программная логика? Дополнительно, если кандидат сильный технически: сделать небольшой прототип API или псевдокод одного процесса, например: принять заявку; проверить данные; создать сделку в CRM; записать в БД; вызвать AI-агента для классификации заявки; вернуть статус. Формат: Markdown, PDF, GitHub или Google Doc. Срок: 1-2 дня. Объем: без воды, главное структура и логика.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Стажировка / Junior

ПАО Сбербанк Junior Python-разработчик (стажировка). Можно без опыта. Формат работы: офис (Москва, м. Кутузовская). Разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы. Стажировка 3 месяца с возможностью продления или перехода в штат. Чем предстоит заниматься - Разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы - Исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) - Участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM - Проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - Участие в Code Review Пожелания к кандидатам - Базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - Понимание Git (коммиты, ветки, PR) - Знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - Понимание SQL (простые запросы) и принципов БД

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Andrew Ng опубликовал карту навыков AI-инженера. Мы разобрали семь ролей, которые закрыли в 2026-м, — и видим ровно то же самое. Andrew Ng (сооснователь Coursera, ex-глава Google Brain и Baidu AI Group) выпустил AI Engineering Skills Map — результат анализа более 10 000 вакансий и десятков интервью с экспертами и нанимающими менеджерами. Он выделяет четыре ключевых навыка: разработка и деплой AI-приложений, фундаментальные инженерные основы, работа с кодинг-агентами и shaping the build — способность самому формулировать требования, а не ждать готового ТЗ. Мы подбираем разработчиков с 2011 года, поэтому посмотрели на это со своей стороны: отобрали семь ролей — от Staff AI Engineer до QA, — и разобрали требования. Совпадение почти буквальное. 6️⃣ Ownership вместо исполнительности. Год назад такого требования в вакансиях не было, а в нашей выборке оно встретилось дважды — и оба раза в Senior Fullstack-ролях. От инженера ждут, что после релиза он сам посмотрит на метрики и предложит следующий шаг. У Andrew Ng это ровно shaping the build. Подвох в том, что классические техинтервью этот навык не проверяют. 2️⃣ 8+ лет опыта как осознанный фильтр. В четырёх вакансиях из семи, хотя пару лет назад на те же задачи искали с отметкой 5+. Когда код генерируется за секунды, ценность смещается к тем, кто начинал ещё до эпохи готовых фреймворков: они проектировали архитектуру с нуля и видят риски в сгенерированном коде. 3️⃣ Fluency в agentic coding — уже не бонус, а требование. Причём даже там, где в самом продукте никакого AI нет: в обычной C-вакансии со стеком .NET, SQL Server и AWS прямым текстом просят свободно работать с Claude Code, Cursor и подобными инструментами. 4️⃣ Умение НЕ использовать AI. Ищут не тех, кто применяет нейросети везде, а тех, кто понимает их границы и знает, где обычный предсказуемый алгоритм сработает лучше обращения к модели. Мы проверяем это одним вопросом: вспомните случай, когда AI предложил решение, а вы его отклонили, — и объясните почему. Человек с реальным опытом отвечает сразу и конкретно. И главное следствие, которое чувствуем каждый день: резюме перестало быть фильтром. Почти все CV сгенерированы под конкретную вакансию и формально безупречны. Поэтому этап интервью подорожал: из 20–60 откликов на senior-позицию до технического интервью доходит около 5%, а оффер получают 2–3%. При этом на поиск senior-разработчика у нас уходит в среднем 4 недели, и все нанятые кандидаты прошли испытательный срок. В статье — полная воронка с цифрами, конкретные вопросы, которыми мы проверяем реальный опыт, и десять требований из JD, которых в 2025 году не было.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания «Открытые решения» специализируется на заказной разработке веб-сервисов и мобильных приложений. Работает с отечественными и мировыми брендами: МТС, БКС, X5, Ренессанс Кредит Банк, Ак Барс Банк, ЭР-Телеком, ВСК, ПЭК, ИНВИТРО, G&M, Samsung. С 2009 года реализовано более 400 проектов для заказчиков из России, Европы и США. Среди них платформы для e-com, ПО для телекома и транспорта, разработка облачных технологий и различных интранет- и ERP-систем, а также систем биометрии, управления данными и безопасности. Компания входит в реестр аккредитованных Минцифры РФ IT-компаний. Количество сотрудников — более 200 человек. Есть офисы в Москве, Пензе и Казани. Обязанности: - Реализовывать новые функции продукта, дорабатывать существующие сервисы, исправлять баги, писать вспомогательные микросервисы (REST / GRPC); - Проектировать архитектуру сервисов, учитывая шардирование, репликацию, консенсус (RAFT) и требования к консистентности; - Проводить профилирование, находить узкие места в CPU, памяти, сети, I/O, предлагать и внедрять улучшения (алгоритмы, структуры данных, кеширование); - Сотрудничать с архитекторами, SRE, QA, продукт-менеджерами; участвовать в планировании спринтов, ревью кода; - Оформлять техническую документацию: архитектурные решения, схемы взаимодействий, описание API, гайдлайны по развертыванию и эксплуатации. Требования: - Опыт разработки на Go не менее 3 лет: написание, поддержка и масштабирование production-кода, участие в code-review, внедрение новых возможностей языка; - Реальный опыт проектирования, реализации и эксплуатации сервисов на базе gRPC + Protobuf и REST-API (OpenAPI / Swagger): создание сервисных контрактов, поддержка версионирования, интеграция с клиентскими приложениями; - Практический опыт проектирования схем PostgreSQL, написания оптимизированных SQL-запросов, применения индексов, транзакций и профилирования в продуктивных системах с высокой нагрузкой; - Опыт построения полного набора автотестов (unit, integration, load) с использованием Go-testing, Testify и аналогичных фреймворков, а также их интеграции в CI/CD-pipeline; - Реальный опыт проектирования, внедрения и эксплуатации Redis-кешей / хранилищ: настройка репликации, кластеров, Lua-скриптов, мониторинг и оптимизация производительности.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Формат: удалённо Занятость: full-time Зарплата: 5 000–6 500 € Что предстоит делать: — backend-разработка на PHP и Golang; — frontend на React + TypeScript; — проектирование REST и gRPC API; — работа с MySQL/PostgreSQL, Redis, RabbitMQ и Kafka; — разработка масштабируемых и отказоустойчивых сервисов; — оптимизация производительности; — code review и участие в архитектурных решениях; — развитие CI/CD и поддержка деплоя в Kubernetes. Требования: — 5+ лет коммерческого опыта в Full Stack/Web Development; — уверенный PHP 7.4–8.x; — OOP, DDD, CQRS, SOLID, MVC, Event-Driven Architecture; — SQL, MySQL/PostgreSQL; — React + TypeScript; — HTML5, CSS3, SCSS; — Git, Docker, CI/CD; — Redis, RabbitMQ, Apache Kafka; — Kubernetes; — понимание Pub/Sub, Outbox, Idempotency, Retry, DLQ; — опыт работы с современными AI-инструментами: Claude, Codex, Cursor и др. Будет преимуществом: Golang, RxJS, gRPC.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании OPENLANE — технологическая компания, создающая цифровой маркетплейс подержанных автомобилей. Задачи - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать масштабируемые сервисы для маркетплейс-процессов (Buy Now, 45M, Simulcast, DealerBlock). - Разрабатывать API и бэкенд-сервисы на современной облачной AI-платформе. - Встраивать AI-функции в функции маркетплейса: ценообразование, переговорные процессы, автоматизация рабочих процессов. - Использовать AI-инструменты для ускорения кодинга, тестирования, отладки и документации, применяя инженерное суждение. - Совместно с Product переводить бизнес-потребности в долгосрочные масштабируемые технические решения. - Участвовать в on-call ротации и поддержке продакшн-систем. - Улучшать надёжность, производительность, безопасность и наблюдаемость систем. - Вносить вклад в техническое направление, инженерные стандарты и долгосрочную эволюцию платформы. Применение AI в работе - AI-ассистированное написание кода и рефакторинг. - AI-генерация тестов и валидация. - AI-поддержка отладки и анализа первопричин. - AI-ассистированная документация и обмен знаниями. - Применение AI-инструментов для снижения повторяющейся работы и повышения инженерной эффективности. Требования - 3+ года опыта создания и поддержки продакшн-систем. - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области (или эквивалентный практический опыт). - Опыт разработки и поддержки продакшн-софта. - Понимание API, распределённых систем и cloud-native архитектуры. - Опыт работы в современных CI/CD-средах. - Опыт наблюдаемости, мониторинга и реагирования на инциденты. - Способность владеть функциями и системами end-to-end. - AI-first мышление: активное использование AI-инструментов (code copilots, AI-отладчики, генераторы тестов), критическая оценка AI-результатов, готовность адаптироваться к быстро меняющимся инструментам. - Опыт в одной или нескольких областях: бэкенд-разработка (Java, Kotlin, Go, Python, .NET, Ruby или аналоги), фронтенд (React, TypeScript) — плюс, AWS или аналогичные облачные платформы, микросервисы и event-driven архитектуры, SQL и data-driven приложения. - Продуктовая ориентированность, ответственность за системы, техническая любознательность, фокус на качестве. Условия - Удалённая работа. - Работа над высоконагруженными маркетплейс-системами в реальном времени. - Участие в крупной модернизации платформы и AI-трансформации. - Использование AI как основного инструмента разработки. - Совместная работа с опытными инженерами, продуктовыми лидерами и платформенными командами. - Среда, ценящая обучение, ответственность и влияние. Команда - Подчинение Engineering Manager. - Ежедневное взаимодействие с Product Managers, Data Engineers, Infrastructure и Site Reliability Engineering (SRE).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Eraneos — технический спин-офф глобальной управленческой консалтинговой компании. Клиенты — преимущественно компании из DAX и Fortune Global 500. Мы разрабатываем индивидуальные решения в области аналитики, больших данных и машинного обучения, помогая клиентам становиться компаниями на основе ИИ. Головной офис в Гамбурге, дополнительные офисы в Мюнхене и Дюссельдорфе, хаб-офисы в Кёльне, Берлине, Франкфурте и Штутгарте. Senior AI-инженер соединяет Data Science, машинное обучение, разработку ПО и консалтинг. Задачи: - Разрабатывать и вводить в эксплуатацию ИИ-модели, дающие измеримые результаты для клиентов. - Тесно работать с заинтересованными сторонами: понимать бизнес-задачи, переводить их в подходы на основе данных и превращать в готовые end-to-end решения. - Проектировать, внедрять и оценивать сценарии ИИ и ML — от классического ML до современных LLM, обеспечивать их надёжное развёртывание и мониторинг. - Создавать прототипы, применять практики MLOps, разработку ПО и интеграцию для воспроизводимости, масштабируемости и непрерывного улучшения ИИ-систем. - Понятно и уверенно доносить результаты до технической и нетехнической аудитории. - Думать за пределами краткосрочной реализации, добиваясь устойчивого эффекта для бизнеса клиентов. Требования: - Подтверждённый опыт в Data Science, статистике, машинном обучении, разработке ПО и/или прикладных ИИ-проектах. - Свободное владение Python, уверенное использование современных и распространённых ML-фреймворков и библиотек. - Опыт с Model Serving, мониторингом и CI/CD-процессами (например, MLflow, Airflow, Docker, GitHub Actions). - Написание чистого поддерживаемого кода, структурирование проектов с использованием современных практик разработки (FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic). - Практический опыт с NLP и LLM: GPT, Claude, Gemini, Llama или Deepseek. - Уверенное владение SQL и работа с базами данных, проектирование эффективных пайплайнов для обучения и инференса. - Знакомство с ML-стеками на AWS, Azure или Google Cloud. - Свободный немецкий (C1) и английский. Условия: - Проекты на стыке стратегии, технологий и бизнеса. - Гибкий график, мобильные модели работы, возможность удалённой работы. - Открытая культура на «ты», плоские иерархии, международная среда. - Индивидуальные карьерные пути, обучение и развитие. - Международная сеть из более чем 1300 коллег, регулярные мероприятия. - Возможность саббатикала. - Company Bike и субсидия на EGYM Wellpass. - Современные офисы в Гамбурге, Мюнхене, Дюссельдорфе и гибкие хабы в крупных городах Германии. - Бесплатные напитки, фрукты, закуски и кофе.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Figma ищет Marketing Engineer, AI Deployment. Эта роль находится на стыке операций, данных и маркетинга и сосредоточена на превращении стратегии и ручной работы в масштабируемые автоматизированные системы. Это не традиционная операционная роль, а системно-ориентированная позиция, посвященная созданию инфраструктуры, рабочих процессов и интеллектуальных слоев, которые обеспечивают современный, продуктово-информированный механизм дохода и эффективности в маркетинге. Идеальный кандидат — эксперт в создании взаимосвязанных слоев данных, оптимизированных для ИИ, внедрении ИИ и переводе сложных бизнес-задач в масштабируемые автоматизированные технические процессы, которые напрямую влияют на доход и операционную эффективность. Успех в этой роли измеряется тремя показателями: - Количество запущенных ИИ-агентов — число ИИ-систем, внедренных в реальное регулярное использование маркетологами. - Сэкономленные часы — ручная работа, возвращенная организации и реинвестированная в задачи с более высокой отдачей. - Привлеченный доход — pipeline, рост конверсии или скорость сделок, напрямую связанные с созданными системами. Это полная занятость. Роль может выполняться из одного из хабов компании в США или удаленно на территории США. Обязанности: - Выявлять и определять высокоэффективные случаи использования ИИ в маркетинге, доводя их от прототипа до полного развертывания. - Обучать и партнериться с маркетологами, помогая им перейти от начального уровня к полной трансформации рабочих процессов и самодостаточности. - Создавать индивидуальные инструменты, агентов, автоматизации и интеграции (API, MCP-серверы) под задачи каждого оператора — кампании, жизненный цикл, производство контента, интеллектуальная отчетность и другое. - Владеть и развивать управляемый через GitHub маркетинговый ИИ-кортекс из промптов, навыков, контекстных файлов и агентов, относясь к нему как к продукту: версионирование, документация и постоянное улучшение. - Распознавать паттерны в своей когорте и систематически продуктивизировать работающие решения — инструменты, созданные для одного маркетолога, должны становиться переиспользуемыми для коллег, а затем и для всей организации. - Измерять результаты: определять критерии оценки, инструментировать ИИ-процессы и отслеживать внедрение, чтобы выявить, какие агенты, промпты и навыки приносят пользу, и отключать те, что не работают. - Документировать каждый процесс, инструмент, плейбук и паттерн трансформации, чтобы знания масштабировались за пределами одного человека. - Следить за трендами в генеративном ИИ, LLM и агентных системах и открыто делиться успехами с командой и руководством для создания импульса и стимулирования внедрения. Требования: - Подтвержденный опыт как ИИ-строителя — агенты, LLM-процессы, автоматизации или промпт-системы, запущенные в продакшн и принятые реальными пользователями. Важнее, что именно создано, а не количество лет в какой-либо функции. - Глубокие практические знания Gumloop (предпочтительно) или эквивалентных платформ оркестрации агентов, таких как n8n, Workato или Zapier, включая создание общих шаблонов процессов, которые нетехнические пользователи могут самостоятельно адаптировать и изменять. - Опыт создания и поддержки общих библиотек промптов, каталогов навыков или баз знаний, читаемых ИИ. Бонус — управление ими в системе контроля версий (GitHub и т. п.) с надлежащей документацией и оценками. - Склонность к измерениям — инстинктивное инструментирование создаваемых систем, определение критериев успеха и итерации на основе данных, а не ощущений. - 5+ лет опыта создания систем для go-to-market команд — Marketing Operations, Revenue Operations, Sales Operations, AI Transformation или Technology Transformation. Меньший срок рассматривается при сильном портфолио ИИ-строителя. Плюсом будет: - Опыт работы с инструментами маркетинговой автоматизации и композитными CDP (например, Customer.io, Hightouch, Census) с reverse ETL процессами. - Умение запрашивать данные с помощью SQL в хранилищах вроде Snowflake или BigQuery, а также легкое скриптование на Python или TypeScript для прототипирования интеграций. - Опыт руководства кросс-функциональными программами обучения, тренингов и управления изменениями, которые переводят потребности стейкхолдеров в структурированные ИИ-процессы. - Применение принципов product-led growth для формирования продуктово-информированных маркетинговых активностей и стратегий кампаний. - Взаимодействие с продуктовой экосистемой Figma и более широким ландшафтом инструментов для дизайна и разработки.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Vomela, работающая в сфере визуальных коммуникаций, ищет Principal Data Engineer. Это старшая инженерная роль, предполагающая владение платформой данных Microsoft Fabric и формирование технической стратегии. Зарплата: $180 000–200 000 в год. Задачи: - Проектировать и внедрять размерные модели, схемы «звезда» и «снежинка». - Строить и поддерживать семантические модели как единый источник истины для отчетности. - Реализовывать стратегии медленно меняющихся измерений (SCD) для каждого домена. - Отвечать за мастер-данные: паттерны golden record, определение источника записи, разрешение идентификаторов между системами. - Устанавливать и контролировать стандарты моделирования данных в команде. - Проектировать и эксплуатировать потоковые конвейеры реального и near-real-time времени с использованием Kafka, Confluent Cloud и Fabric Eventstreams. - Снижать устаревание данных в пакетных сценариях через интеллектуальное планирование, оптимизацию инкрементальных загрузок и оркестрацию. - Отвечать за настройку производительности: оптимизацию запросов, стратегию партиционирования, индексацию, компактацию Delta-таблиц, эффективность обновления семантических моделей и готовность Direct Lake. - Применять операционную инженерную дисциплину: наблюдаемость конвейеров, алертинг, определение SLA, восстановление после сбоев, планирование мощности. - Проектировать и внедрять контроли для чувствительных данных (финансы, PII, HIPAA). - Разрабатывать надежные и масштабируемые конвейеры ETL/ELT: watermark-инкрементальные загрузки, паттерны CDC, пакетная и потоковая архитектуры. - Обеспечивать идемпотентность, восстанавливаемость и производственную готовность конвейеров. - Выступать старшим техническим голосом на код-ревью. - Преобразовывать бизнес-требования в семантические модели и артефакты отчетности, понятные нетехническим пользователям. - Быть основным техническим интерфейсом платформы для потребителей: разработчиков отчетов Power BI, ИИ/ML-разработчиков и разработчиков приложений, работающих через SQL-эндпоинты, REST API или Direct Lake. - Определять и обеспечивать соблюдение контрактов данных: стабильность схем, паттерны доступа, SLA для каждого класса потребителей. - Отвечать за developer experience платформы: обнаруживаемость, документацию, онбординг. Требования: - Microsoft Fabric: Lakehouses, Notebooks, Dataflows Gen2, Event streams, Semantic Models, Direct Lake. - Power BI: разработка отчетов, дизайн датасетов и семантических моделей, уверенное владение DAX. - SQL Server / Azure SQL / Postgres: оптимизация запросов, проектирование схем, хранимые процедуры. - Azure DevOps: Git-процессы разработки, CI/CD для конвейеров данных. - Подтвержденное использование ИИ-ассистентов для написания кода в производственном процессе. - Умение критически оценивать, редактировать и улучшать сгенерированный ИИ код и артефакты. - Понимание, где ИИ ускоряет работу, а где создает риски. Предпочтительно: - Знание Azure Data Services: Azure Data Factory, Synapse Analytics, ADLS Gen2, Event Hubs. - Опыт работы в компаниях, поддерживаемых private equity, или в мульти-юридических структурах. - Опыт работы с MDM-платформами: Profisee, Semarchy, Ataccama или аналоги. - Опыт работы с Confluent Cloud / Apache Kafka для потоковой загрузки в Fabric или Synapse. - Знакомство с кросс-тенантной архитектурой Azure / Fabric. - Бэкграунд в бизнес-анализе, архитектуре решений или pre-sales инжиниринге. - Сертификация Microsoft Fabric или Azure Data Engineer.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Компания CRT — IT-компания с 20-летним опытом разработки, базируется в Тюмени. ООО «Креатив» внесено в реестр аккредитованных IT-организаций 10.10.2017. Сейчас формируется кадровый резерв Java-разработчиков уровня Middle и выше для проектного сотрудничества с партнерами CRT. Компания знакомится с кандидатом, обсуждает опыт, стек, формат работы и ожидания. При совпадении условий специалист добавляется в рабочий чат с актуальными проектными запросами. Можно откликаться только на те проекты, которые подходят по опыту, загрузке и условиям. Под конкретный запрос готовится обезличенное резюме и направляется партнеру. Проекты могут длиться от месяца до полугода и дольше. Возможна проектная или полная загрузка. Чем предстоит заниматься: — Анализировать нечёткие требования, формировать user stories, технические постановки, критерии приёмки и негативные сценарии — Декомпозировать фичи и распределять задачи между собой, командой и AI-агентами — Проектировать микросервисы, API, интеграции и модели данных — Разрабатывать backend-сервисы и проверять созданный агентами код на корректность, безопасность, производительность и соответствие архитектуре — Формировать для AI-агентов контекст, ограничения и стандарты, итеративно управлять результатом — Проводить код-ревью, планировать работу команды, участвовать в менторинге и технических собеседованиях — Погружаться в предметную область и доводить функциональность от идеи до работающего решения в проде Что ожидается от кандидата: — Коммерческий опыт backend-разработки от 5 лет на Python, Go или другом серверном языке — Практический опыт системного анализа, работы с требованиями и подготовки технических постановок — Опыт проектирования и разработки крупных микросервисных систем — Уверенное владение SQL, опыт проектирования баз данных и работы с PostgreSQL и MongoDB — Понимание паттернов Repository, Service, Unit of Work и подходов DDD и CQRS — Опыт работы с Docker, CI / CD и GitLab CI, базовое знание Kubernetes — Понимание мониторинга и логирования с использованием Prometheus, Grafana или ELK — Активный опыт работы с Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini или другими AI-инструментами — Умение делегировать агентам полноценные задачи, формировать контекст и критически проверять результат — Опыт лидирования разработки от 2 лет, включая постановку задач, код-ревью и развитие команды Заработная плата: до 250 000 ₽ за месяц, на руки.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Backend-разработчик (PHP) на игровые проекты. Серверная часть игрового проекта, состоящая из масштабируемого API, реализующего бизнес-логику игры, и ряда сервисов для внутреннего использования (панель администратора, сбор логов, сбор APM-данных и т.п.). Обязанности: - реализация новых игровых механик и внесение изменений в существующие, техническая поддержка и сопровождение реализованных решений - участие в процессе code review - дополнение и актуализация технической документации - участие в процессе оптимизации производительности различных частей проекта - использование AI-инструментов для автоматической генерации кода и документации Требования: - опыт разработки приложений на PHP 8 - опыт работы с реляционной СУБД (MySQL) - опыт работы с no-SQL хранилищами данных (MongoDB, Redis) - опыт работы с системами обработки очередей (RabbitMQ) - опыт документирования реализованных решений в виде текста, диаграмм - опыт применения AI-инструментов для решения задач на проектах (генерирование кода и документации, поиск оптимального решения, автотесты и пр.)

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

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

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Юнит Support Automation создаёт решения для автоматизации работы команд поддержки пользователей. Мы разрабатываем ML- и LLM-модели, которые помогают операторам быстрее и точнее решать запросы, сокращая время на низкоуровневую рутину и повышая качество взаимодействия с пользователями. Наша цель — создавать платформенные и масштабируемые решения, которые будут использоваться по всем вертикалям Авито. Мы ищем Senior DS Product Manager, который станет глобальным владельцем направления автоматизации поддержки, сможет генерировать гипотезы, проверять их и доводить реализацию до результата. Примеры будущих задач: — исследовать и валидировать точки роста в автоматизации, генерировать гипотезы и доводить успешные из них до реализации; — формировать и защищать продуктовые решения, включая ML- и бизнес-метрики, чтобы оценить эффективность; — управлять работой команды, выводом ML/LLM-решений в тесты и эксплуатацию, контролировать их качество и стабильность; — разбирать инциденты и выстраивать процессы улучшения; — следить за трендами в области ML и LLM, искать и внедрять современные подходы, которые улучшают качество решений; — обеспечивать коммуникацию с внутренними и внешними стейкхолдерами и регулярно отчитываться о ходе работ. Будет здорово, если вы: — не менее четырех лет управляли технической командой и бэклогом, запуская сервисы на основе ML/LLM-технологий; — умеете делать аргументированный и подкреплённый данными дискавери; — разбираетесь в том, как устроена автоматизация и в жизненном цикле ML-моделей; — следите за трендами в индустрии и последними разработками в области AI, ML и LLM; — умеете проанализировать стоимость разработки и потенциальную ценность предлагаемого решения; — можете ясно и доступно объяснять технические темы DS, аналитикам и продукт-менеджерам; — мыслите системно, логично структурируете информацию и умеете подкреплять гипотезы фактами и цифрами; — готовы к выступлениям перед руководством и стейкхолдерами; — знакомы с внутренними архитектурами и платформенными решениями Авито; — имеете опыт работы с пользователями и стейкхолдерами через B2B-проекты; — интересуетесь вопросами Trust & Safety и пользовательского опыта; — умеете использовать SQL или Python для анализа данных.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли В Oracle Health создают будущее здравоохранения — облачные решения с ИИ в основе, рассчитанные на работу в масштабе страны. Миссия — изменить то, как работают больницы и врачи, обеспечивая лучший уход за пациентами и точное своевременное возмещение расходов. Модернизируют системы электронных медицинских карт (EHR) и управления циклом доходов (RCM) с помощью LLM и ИИ-агентов, помогая клиницистам больше сосредоточиться на пациентах и меньше на административной нагрузке. Ищут высококвалифицированных ИИ-инженеров для проектирования и создания высокомасштабируемых облачных конвейеров обработки данных, которые принимают, преобразуют и анализируют огромные объёмы медицинских данных с низкой задержкой, обеспечивая бизнес-аналитику и аналитику в системах EHR и RCM. Вы будете использовать LLM, ИИ-агентов и современные платформы данных для решения таких задач, как поддержка клинических решений, оптимизация доходов и автоматизация рабочих процессов, а также использовать инструменты разработки с поддержкой ИИ для ускорения поставки. Обязанности - Создавать и улучшать конвейеры данных, ETL-процессы и трансформации. - Участвовать в разработке функций на основе LLM и ИИ-агентов, а также аналитических сценариев. - Работать с наборами данных EHR/RCM и поддерживать разработку KPI и дашбордов. - Изучать и применять лучшие практики в облаке, инженерии данных и LLMOps. Обязательные требования - Степень бакалавра/магистра в области компьютерных наук или эквивалент. - Более 5 лет релевантного опыта в разработке ПО. - Сильные навыки программирования на Python/Java. - Хорошее знание SQL. - Глубокая экспертиза в инженерии данных: ETL, трансформация данных, моделирование данных (Spark, SQL). - Опыт создания высокомасштабируемых распределённых систем. - Опыт работы с облаком (OCI/AWS/Azure). - Опыт создания крупной новой функциональности в программной системе от проектирования через разработку и тестирование до продакшена. - Опыт взаимодействия с несколькими функциональными областями для разработки компонентов в составе более крупной системы. - Опыт работы с LLM, промт-инжинирингом и фреймворками для ИИ-агентов. - Опыт сочетания ручного кодирования и разумного использования ИИ-решений для быстрого прототипирования, тестирования, итераций и поставки надёжного кода. - Опыт регулярного использования ChatGPT, Claude или аналогичных моделей для повышения продуктивности. Желательные требования - Опыт работы с агентными архитектурами или GenAI-платформами. - Опыт в здравоохранении или цифровых медицинских системах. - Понимание систем EHR и процессов RCM. - Знакомство со стандартами медицинского кодирования (ICD/CPT). Условия - Вилка зарплаты в США: от $89 200 до $209 500 в год. - Возможно получение бонуса и акций. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, включая экспертное медицинское мнение. - Страхование по краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности. - Страхование жизни и от несчастных случаев (AD&D). - Дополнительное страхование жизни (сотрудник/супруг/ребёнок). - Гибкие счета расходов на медицинское обслуживание и иждивенцев. - Льготы на поездки на работу и парковку до вычета налогов. - Пенсионный план 401(k) с корпоративным взносом. - Оплачиваемый отпуск: гибкий отпуск для сотрудников на окладе; накопительный отпуск для остальных. Для сотрудников, работающих не менее 35 часов в неделю, накопление отпуска составляет 13 дней в год в первые три года работы и 18 дней в год в последующие годы. Для сотрудников, работающих от 20 до 34 часов в неделю, отпуск пропорционален. Сотрудники, работающие менее 20 часов в неделю, не имеют права на отпуск. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - Оплачиваемый больничный: 72 часа при приёме на работу, обновляется каждый календарный год, неиспользованный остаток переносится до максимального лимита 112 часов. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком. - Помощь в усыновлении. - План покупки акций для сотрудников. - Финансовое планирование и юридическая помощь. - Добровольные льготы, включая авто-, домовладельческое и страхование домашних животных.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Constructor — AI-first платформа для поиска и обнаружения товаров в электронной коммерции, запущена в 2019 году. Помогает покупателям находить нужные товары и позволяет глобальным брендам увеличивать выручку и конверсию. О роли Senior ML-инженер в команде Search Quality. Улучшение пользовательского опыта для сотен миллионов пользователей, создание систем, обеспечивающих релевантность для глобальных ритейлеров — от моды и продуктов до электроники и товаров для дома. Миссия — измерять качество поиска, повышать его и предотвращать деградации до того, как их заметит пользователь. Это достигается сочетанием донастроенных LLM для оценки релевантности, моделей реального времени и глубокого офлайн-анализа журналов запросов. Задачи - LLM-оценка: донастройка собственных моделей для оценки релевантности, обучение модели понимать интент запроса, представлять товары из неструктурированных каталогов и согласовывать оценки модели с реальным поведением пользователей. - Качество в реальном времени в продакшене: реранжирование, фильтрация, вычисление сигналов. Строгие требования к задержке, поэтому постоянный компромисс между качеством и скоростью. - Автоматический мониторинг качества и агентные инсайты: пайплайны для обнаружения деградаций и поиска неэффективных паттернов. Агентные системы, генерирующие практические рекомендации для данных о товарах и конфигураций поиска. Что делает работу интересной - Мультидоменность и мультиязычность в масштабе: 40+ языков, 20+ доменов. Модели должны обобщаться на все домены без индивидуальных правил для клиентов. - Нет универсальной истины: продуктовый ритейлер и модный ритейлер могут по-разному понимать, что значит «релевантно». - Эффективность в масштабе: оптимизация и масштабирование LLM-инференса по всей клиентской базе. Требования - 4+ года создания продакшен-ML-систем. - Опыт с поиском, информационным поиском или рекомендательными системами. - Практический опыт донастройки, фреймворков оценки и масштабирования LLM-развертываний. - Уверенный Python и PyTorch. Свободное владение SQL и инструментами оркестрации данных (Spark, Airflow). - Опыт проектирования и проведения A/B-тестов для проверки влияния моделей. - Отличные коммуникативные навыки на английском. - Опыт работы в кросс-функциональных командах (ранжирование, продукт, инженерия данных). Условия - Работа с умными и эмпатичными людьми, которые помогают расти и влиять на результат. - Регулярные командные офлайн-мероприятия. - Полностью удалённая команда — можно выбирать место жительства. - Безлимитный отпуск — компания рекомендует брать не менее 3 недель в год. - Стипендия на работу из дома для обустройства домашнего офиса. - Ноутбуки Apple для новых сотрудников. - Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, обновляется каждый год. - Отпуск по беременности и уходу за ребёнком для соответствующих сотрудников. - Базовая зарплата: $80 000–$120 000 USD в зависимости от знаний, навыков, опыта и результатов интервью. - Опционы на акции в дополнение к базовой зарплате.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Домен: FemTech. Формат: удалённо, мир. Кого ищем: 1. Product Manager в единственном числе с опытом разработки и развития Mobile B2C продуктов в продуктовых командах. 2. Product Manager с hands-on опытом, а не менеджер PdM. 3. Это не роль менеджера проекта или координатора задач. Нужен человек, который сможет продумать поведение продукта. Мы ожидаем: 1. Разговорный английский язык на уровне C1+. 2. Портфолио: ссылки на Mobile продукты. 3. Опыт работы от 4 лет в сфере разработки software. 4. Опыт в роли Product Manager от 2 лет в Mobile B2C продуктах. 5. Опыт от 1 года единственным Product Manager в маленькой команде. 6. Опыт работы от 2 лет с Amplitude, Mixpanel, Firebase или аналогами. 7. Опыт от 1 года с подписочными моделями монетизации. 8. Опыт от 1 года разработки AI-продуктов или AI-сценариев. Будет плюсом: 1. Опыт работы в роли Product Manager в HealthTech / FemTech. 2. Опыт работы с SQL.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

ML-инженер Компания: Bell Integrator Опыт работы: data science от 3 лет Формат работы: удалённо (РФ, по московскому времени) Bell Integrator — крупный системный интегратор страны, аккредитованная ИТ-компания. Проект: развитие базы для e-commerce. Чем предстоит заниматься - Генерировать гипотезы по улучшению рекомендаций для роста бизнес-метрик клиентов - Превращать гипотезы в работающие ML модели - Катить модельки в прод и по итогам АВ-тестов формулировать новые гипотезы - Ставить задачи data инженерам на доработки витрин, взаимодействовать с разработчиками для формирования пайплайнов - Разработка агентских сервисов Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы от 3-х лет в data science - Опыт разработки и продуктивизации ML-сервисов (от моделек до API) - Опыт внедрения ML-пайплайна в real-time сервисы - Опыт работы с Docker, шедулерами (Airflow или любой другой) и SQL/NoSQL базами данных

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Python разработчик Компания: Bell Integrator Технологический стек - Язык программирования: Python 3.12+ - Фреймворки: FastAPI, LangChain / LangGraph, FastStream - Базы данных: PostgreSQL, Redis - Очереди: Kafka, RabbitMQ - Поиск и аналитика: Opensearch, Elasticsearch - CI/CD: Jenkins, Nexus, BitBucket, SonarQube - Инфраструктура: OpenShift (Kubernetes), DropApp, Docker - Управление: Jira, Confluence Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет - Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+) - Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP) - Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow - Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду - Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре - Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL) - Опыт написания unit-тестов - Опыт разработки асинхронных приложений на Python - Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile - Важно: опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться Будет плюсом Современные инструменты и практики (будет большим плюсом): - Понимание принципов Domain-Driven Design (DDD) и принципов построения микросервисной архитектуры - Опыт работы с Apache Kafka, Elasticsearch (OpenSearch), Qdrant - Опыт использования AI-инструментов в разработке: GitHub Copilot, Codium, Cursor или их аналоги - Навыки промпт-инжиниринга для эффективного взаимодействия с AI-ассистентами - Знакомство с концепциями vibe coding и инструментами для генерации кода (наподобие GigaCode, Copilot, Roo Code) Обязанности - Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM - Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI - Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов - Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов - Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний - Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода - Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки - Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями - Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков Условия - Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах - Опыт работы в распределенной команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Работа только в офисе - г. Москва

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

AI Product Manager / AI Lead Компания T1 развивает продукты на основе больших данных и искусственного интеллекта, создаёт платформы хранения данных, аналитические и рекомендательные системы для крупного бизнеса. Компания ищет специалиста, который сможет управлять AI-продуктами, координировать технические команды и участвовать в развитии AI-стратегии. Чем предстоит заниматься - Управлять AI-продуктами от идеи до запуска в production. - Участвовать в формировании AI-стратегии: Roadmap, KPI и приоритизация инициатив. - Прорабатывать архитектуру AI-решений. - Координировать команды Data Scientists, ML-инженеров и Data Engineers. - Запускать PoC и MVP AI-продуктов. - Решать задачи масштабирования моделей и повышения качества данных. - Оптимизировать инференс моделей по скорости, стоимости и точности. - Работать с дообучением open-source моделей под бизнес-задачи. Что важно - Опыт работы на релевантной позиции от 5 лет. - Опыт в сфере AI. - Опыт коммерческой разработки и широкий технический кругозор. - Опыт управления командой — обязательно. - Умение презентовать решения и ценность продуктов C-level. - Понимание Agile / Scrum в ML-проектах. - Лидерские качества, критическое мышление и сильные коммуникационные навыки. Технологический стек - Python, SQL. - scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. - Hugging Face, LangChain. - MLflow, Kubeflow, Airflow. - Docker, Kubernetes, K8s. - Spark. - DWH: BigQuery, Snowflake. - Векторные базы: FAISS, Pinecone. - Kafka. - LLM и NLP-модели. - Embeddings, NER, classification. О компании В состав T1 входят Т1 Иннотех, Т1 ИИ, Т1 Интеграция, Т1 Облако, Т1 Сервионика, Т1 Цифровая Академия и НОТА от Т1. Компания предлагает стабильную работу, профессиональное развитие, интересные AI-проекты и комфортный гибридный формат.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Стажер Data Scientist (сегменты) Москва, офис Команда «Сегменты» специализируется на создании ML-моделей для анализа оттока клиентов, снижения транзакционной активности и выявления склонностей к различным продуктам. Команда насчитывает шесть человек, среди которых выпускники МГУ и ВШЭ. Ищем стажера, готового участвовать в полном цикле создания DS-продуктов — от идеи до промышленного внедрения. Обязанности - Помощь в разработке и обучении моделей прогнозирования поведения клиентов - Проведение исследовательского анализа данных (EDA): поиск паттернов, аномалий и инсайтов для формирования гипотез - Участие в формировании гипотез и тестировании бизнес-идей - Разработка пайплайнов для обработки данных (под руководством наставника) - Подготовка кода моделей к промышленной эксплуатации и участие в интеграции решений в платформы компании - Оценка качества моделей с технической (метрики) и бизнесовой стороны (метрики влияния на продукт) Требования - Базовые знания Python: уверенное владение синтаксисом, написание чистого кода, знакомство с pandas, numpy - Математический аппарат: понимание основ статистики, теории вероятностей и линейной алгебры, знание принципов проверки гипотез (A/B тесты) - ML: понимание классических алгоритмов (линейная регрессия, деревья решений, градиентный бустинг), знакомство с фреймворками Scikit-Learn и LightGBM на базовом уровне - SQL: умение писать запросы для извлечения и агрегации данных Будет плюсом - Опыт работы с Spark/PySpark и/или Hadoop - Базовое понимание устройства нейросетей (PyTorch) и трансформеров - Опыт участия в DS-соревнованиях (Kaggle, ODS) - Понимание основ DevOps (CI/CD, Git) Условия - Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская - Офисный формат работы - Срочный трудовой договор - Корпоративный спортзал и зоны отдыха, более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития - Программа адаптации и помощь руководителя на старте

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания ROBOTMIA Вакансия Data Scientist (Аудиоаналитика) офис в г. Новосибирск Локация Новосибирск, Россия Требуемые навыки - Алгоритмы и структуры данных - Docker - Scikit-learn - TensorFlow - ClickHouse - PyTorch - Pandas - Python - SQL

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Liftoff — AI-платформа performance-маркетинга для мобильной экономики. Технологический стек помогает рекламодателям привлекать и удерживать пользователей, а издателям — максимизировать доход. Решения Liftoff, включая Accelerate, Direct, Monetize, Intelligence и Vungle Exchange, поддерживают более 6 600 мобильных бизнесов в 74 странах в сферах игр, соцсетей, финансов, ecommerce и развлечений. Компания основана в 2012 году, штаб-квартира в Редвуд-Сити, Калифорния. Senior Gen AI Software Engineer присоединится к команде Gen AI и будет проектировать и создавать AI-продукты для demand-side бизнеса, помогая командам превращать сложные данные в решения и рост клиентов. Работа охватывает весь стек: интеллектуальные системы и пайплайны данных на Python, а также интерфейсы на TypeScript и React. Сотрудник будет тесно взаимодействовать с продуктовыми, инженерными и клиентскими командами, быстро переходить от прототипа к продакшену и непрерывно улучшать выпущенные решения. Задачи: - Владеть генеративными AI-функциональностями от понимания пользовательских сценариев до прототипирования, внедрения, измерения и улучшения. - Быстро прототипировать и валидировать AI-решения, проверяя ценность и техническую реализуемость, затем доводить до продакшена. - Строить агентные сценарии, работающие с данными кампаний, клиентов, креативов и performance, использующие инструменты и возвращающие управление человеку при необходимости. - Интегрировать AI-агентов в ежедневные процессы совместно с лицами, принимающими решения, и экспертами. - Проектировать доступ AI-систем к данным, инструментам и инструкциям для получения обоснованных результатов. - Строить системы надежности AI-сценариев: использование инструментов, управление состоянием, восстановление после сбоев, границы человеческого контроля. - Определять четкие тестируемые интерфейсы между моделями и ПО для безопасной обработки неопределенного поведения моделей. - Разрабатывать системы оценки AI-функций с реалистичными примерами и комбинацией автоматических проверок и человеческого суждения. - Строить инструментарий для измерения качества, внедрения, бизнес-эффекта, задержки, стоимости и сбоев в продакшене. - Применять меры защиты данных клиентов, доступа к системам и сценариев с высоким влиянием. - Создавать Python-сервисы и TypeScript/React-интерфейсы для целостных продуктов. - Оценивать новые модели и техники, внедряя их при улучшении качества, возможностей, скорости или стоимости. - Наставлять инженеров и формировать общие практики проектирования, тестирования и эксплуатации AI-продуктов. Требования: - Минимум степень бакалавра и 8 лет релевантного опыта. - Опыт создания и эксплуатации значимых продакшен-продуктов, включая работу с нуля: бэкенд-сервисы, данные, пользовательские интерфейсы. - Опыт запуска LLM-продуктов или AI-ассистируемых продуктов за пределами демо, понимание проблем надежности, контекста, инструментов, смены провайдеров, задержки, стоимости и изменения поведения моделей. - Высокий уровень владения Python, уверенная работа с TypeScript и React, сильные основы в проектировании API, моделировании данных, SQL и тестировании. - Понимание построения системы вокруг модели: данные, инструменты, инструкции, права доступа, циклы обратной связи, метрики качества. - Умение определять критерии успеха, расследовать сбои и улучшать AI-опыт через тестирование, обратную связь и сигналы из продакшена. - Сильное продуктовое и инженерное суждение: выбор между традиционным ПО, LLM-подходом или их комбинацией. - Навыки коммуникации сложных технических тем.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Программист-разработчик (Python) Третье Мнение — разработчик IT-решений для системы здравоохранения. Компания создает продукты на базе технологий искусственного интеллекта, которые помогают автоматизировать процессы в медицинских учреждениях, ускорять принятие врачебных решений и повышать безопасность пациентов и медицинского персонала. В поиске программиста-разработчика (Python) для разработки, поддержки и масштабирования продукта «Платформа для врачей». Чем предстоит заниматься - Разрабатывать backend-сервисы для обработки данных, аналитики и персонализированных рекомендаций - Участвовать в разработке бизнес-логики и пользовательских сценариев - Работать с данными: анкеты, результаты автоматического анализа, профили пользователей - Интегрировать внешние сервисы и модели машинного обучения - Улучшать стабильность и производительность сервисов - Писать тесты и участвовать в Code Review - Работать в кросс-функциональной команде с ML, продуктом и разработкой Требования - Опыт коммерческой разработки на Python 1-2 года - Опыт с FastAPI или FastStream - Знания алгоритмов и структур данных - Понимание основных принципов проектирования распределённых и нагруженных систем - Умение работать с asyncio - Опыт написания тестов с использованием pytest - Понимание принципов CI/CD, опыт контейнеризации приложений и их доставки - Знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных, знакомство с SQLAlchemy - Знакомство с брокерами сообщений, такими как RabbitMQ, Kafka Будет плюсом - Опыт работы с Celery (beat) или TaskIQ - Опыт работы с WebSocket и Server-sent events - Знакомство с DICOM или медицинскими стандартами данных - Знакомство с событийной архитектурой и брокерами сообщений Условия - Работа в аккредитованной IT-компании с прямой связью с командой, руководителем и менеджментом компании в концепции полного доверия и максимальной прозрачности - Официальное трудоустройство по ТК РФ и предоставление всех обязательных гарантий - Конкурентный и полностью официальный уровень дохода - Стандартный отпуск 28 календарных дней и дополнительно 3 календарных дня за ненормированный рабочий день - Программа ДМС после прохождения испытательного срока в лучших клиниках, возможность подключить близких родственников к корпоративному страхованию на льготных условиях - Удобная и современная техника для эффективной работы

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Техлид ML-инфраструктуры в Рекламные технологии Команда ML в продукте OneRec в Директе создаёт систему замера эффекта — инфраструктуру, которая разбивает общий прирост от всех рекомендаций на вклад отдельных изменений в продукт. В основе системы — граф метрик. Он связывает локальные воздействия с юнит-экономикой через причинно-следственные связи. Также есть масштабная платформа с экспериментами. Ищем техлида. Работа с инфраструктурой графа метрик, превращение методологии в работающий пайплайн, распределение задач между разработчиками, обеспечение технической надёжности всех ML-процессов команды. Команда состоит из нескольких разработчиков. Стек: Python, SQL, Airflow, MapReduce, BI-системы, VCS. Задачи - Развитие инфраструктуры графа метрик: работа с пайплайном оценки весов рёбер, реализация прямого и обратного прохода, валидация версий графа, контроль качества связей, настройка CI для релизов. - Руководство разработкой: разбиение задач по проектам, проверка решений, помощь новым разработчикам в адаптации, распределение нагрузки. - Платформа экспериментов: развитие модулей pruning/winsoring и sanity checks, системы расчёта доказанного эффекта, поддержка работы платформы. - Инфраструктура и техдолг: перемещение процессов между кластерами, поддержка квот, перенос кода, обеспечение стабильности пайплайнов и качества данных. Требования - Опыт проектирования пайплайнов обработки данных - Опыт работы с MapReduce, Spark - Владение Python и SQL - Уверенное владение системами контроля версий Плюсом будет - Опыт работы с CI/CD для ML-пайплайнов - Знание основ причинно-следственного анализа Условия Яндекс — это комьюнити. Есть спортивные клубы, книжный клуб, киберспортивное сообщество.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python Developer / Highload Backend Компания: Альфа-Банк Обязанности - Разработка и поддержка высоконагруженных backend-сервисов на Python - Проектирование и разработка REST API - Интеграция сервисов с внутренними и внешними системами - Работа с асинхронным кодом и высоконагруженными сценариями - Настройка логирования, метрик, healthcheck endpoints и трассировки - Интеграция сервисов с observability-инфраструктурой: OpenTelemetry, Prometheus-compatible метрики, ElasticSearch - Работа с контейнеризацией и инфраструктурой: Docker, Kubernetes, Kafka - Участие в диагностике инцидентов, анализе логов, метрик и трейсов Пожелания к кандидатам - Коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет - Опыт разработки REST API и микросервисной архитектуры - Опыт асинхронного программирования: asyncio, aiohttp/httpx или аналогичные инструменты - Опыт работы с FastAPI, Pydantic или аналогичным backend-стеком - Опыт работы с PostgreSQL, плюсом будет ClickHouse SQL - Опыт работы с Redis - Опыт работы с очередями или брокерами сообщений: Kafka или RabbitMQ - Опыт работы с Docker, базовое понимание Kubernetes: pod, deployment, service, liveness/readiness probes, Helm - Опыт настройки логирования: logging, structlog или аналогичные инструменты, ElasticSearch/OpenSearch - Опыт работы в Grafana, Kibana для мониторинга - Опыт написания тестов: pytest, unittest, mocks - Vibe-Coding (Cursor, Claude Code, Codex и другие)