Биржа вакансий в сфере ИИ, ML
Агрегатор и биржа вакансий для поиска работы в современном IT: разработка с ИИ, ML-инженеры, вайбкодинг, ИИ-креаторы и дизайнеры, автоматизация процессов. Собираем лучшее в ру и зарубежном сегменте!
Фильтр вакансий
Сбросить все фильтрыSenior Lead AI-инженер, LLM и агентный ИИ
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Любая
- Город
- Не указан
- Грейд
- Senior / Lead
Компания Apetan Consulting Роль Senior Lead AI-инженер, направление AI Foundations, LLM Core и Agentic AI. Формат работы: удалённо. Обязанности - Руководить архитектурой и разработкой AI/ML-фундамента и приложений на базе LLM. - Проектировать и внедрять LLM-пайплайны: промптинг, RAG, fine-tuning, оценку и оптимизацию моделей. - Строить агентные ИИ-системы с использованием вызова инструментов, рабочих процессов, памяти, планирования и мультиагентных паттернов. - Разрабатывать масштабируемую AI-инфраструктуру, API, сервисы и переиспользуемые AI-компоненты. - Оценивать и интегрировать фундаментальные модели и новые технологии генеративного ИИ. - Внедрять лучшие практики оценки LLM, наблюдаемости, безопасности, защищённости и управления. - Тесно работать с продуктовыми, инженерными, data science и бизнес-командами для перевода сценариев использования в продакшен-решения. - Наставлять инженеров и обеспечивать техническое лидерство в AI-инициативах. - Вести эксперименты и proof-of-concept, доводить успешные решения до продакшена. Требования - Сильный практический опыт работы с LLM, генеративным ИИ и разработкой AI-приложений. - Опыт с RAG, эмбеддингами, векторными базами данных, промпт-инжинирингом, fine-tuning и оценкой LLM. - Глубокое понимание агентного ИИ, вызова инструментов и функций, AI-воркфлоу и мультиагентных архитектур. - Владение Python и современными AI/ML-фреймворками. - Опыт создания масштабируемых облачных продакшен-систем. - Понимание API, микросервисов, распределённых систем и лучших практик разработки ПО. - Опыт работы с AWS, Azure или Google Cloud Platform и соответствующими AI/ML-сервисами. - Развитые навыки решения задач, архитектурного мышления и технического лидерства.
Ведущий full-stack разработчик (Java, GCP)
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Любая
- Город
- Не указан
- Грейд
- Lead
О вакансии EPAM Systems — глобальная технологическая компания, работающая с ведущими брендами. Компания ищет ведущего full-stack разработчика для создания и поддержки коммерческих систем на Java и GCP, внедрения AI-сценариев оформления заказа и участия в архитектурных и технических решениях. Роль также включает обеспечение масштабируемости, надёжности и безопасности систем, менторство и решение сложных производственных проблем. Обязанности - Создавать и поддерживать бэкенд-сервисы для платёжных систем, программ лояльности, акций и других комрческих доменов. - Внедрять AI-сценарии оформления заказа с валидациями и защитными механизмами. - Обеспечивать масштабируемость, надёжность и соответствие требованиям систем. - Взаимодействовать с кросс-функциональными командами для определения технических решений, соответствующих бизнес-целям. - Участвовать в ревью кода для поддержания высоких стандартов качества, производительности и безопасности. - Вносить вклад в архитектурные решения, поддерживающие долгосрочный рост и стабильность систем. - Своевременно устранять сложные производственные проблемы. - Наставлять членов команды и поддерживать их техническое развитие. Требования - Минимум 5 лет релевантного опыта. - Не менее одного года опыта руководства и управления командами. - Опыт бэкенд-разработки на Java и Spring Boot. - Опыт продакшн-разработки фронтенд-компонентов на React.JS. - Знакомство с Anthropic Claude Code. - Навыки создания REST API и микросервисов. - Опыт работы с AI-ассистированными или агентными процессами и бэкенд-интеграциями. - Готовность учиться и адаптироваться к новым инструментам, паттернам и технологиям. - Опыт работы с облачными платформами GCP и/или Azure. - Возможность работать с пересечением с тихоокеанским временем США. - Владение английским на уровне B2 или выше, сильные письменные и устные коммуникативные навыки. - Сертификация CCA-F. - Опыт работы с Apigee. - Знакомство с JavaScript-бэкенд-платформами. Условия - Удалённая работа; открыта для кандидатов в США. - Международные проекты с ведущими брендами. - Работа в глобальных командах с опытными коллегами. - Медицинская страховка. - Финансовые программы для сотрудников. - Оплачиваемый отпуск и больничные. - Курсы повышения квалификации, переобучения и сертификации. - Безлимитный доступ к библиотеке LinkedIn Learning и более 22 000 курсов. - Глобальные карьерные возможности. - Возможности волонтёрства и участия в сообществах. - Группы сотрудников EPAM. - Культура, отмеченная наградами Glassdoor, Newsweek и LinkedIn. О компании EPAM — ведущая глобальная компания в области разработки продуктов и цифровых платформ. Основана в 1993 году, штаб-квартира в Ньютауне, Пенсильвания, США, штат более 10 001 сотрудника. Спонсорство H1B EPAM Systems имеет опыт спонсирования виз H1B: 34 в 2026, 120 в 2025, 172 в 2024, 232 в 2023, 373 в 2022, 359 в 2021, 502 в 2020. Это не гарантирует спонсорство для данной конкретной роли.
AI-специалист по автоматизации и интеграции
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
Компания: Expert VA Удалённая позиция. Роль: AI-специалист (техник) для исследования, внедрения и поддержки решений на основе ИИ, которые улучшают бизнес-операции, повышают эффективность и стимулируют инновации. Идеальный кандидат имеет опыт работы с AI-инструментами, платформами автоматизации, облачной инфраструктурой AWS, базами данных, BI-дашбордами и интеграцией систем. Обязанности Искусственный интеллект и автоматизация - Исследование и оценка новых AI-технологий и возможностей автоматизации. - Развёртывание, оптимизация и поддержка AI-моделей, рабочих процессов и решений бизнес-автоматизации. - Выявление возможностей повышения операционной эффективности с помощью ИИ и автоматизации. Интеграция систем и разработка рабочих процессов - Интеграция бизнес-систем, API и сторонних приложений. - Разработка и поддержка автоматизированных рабочих процессов и конвейеров данных. - Обеспечение бесперебойного потока данных и синхронизации между платформами. Облачная инфраструктура и управление базами данных - Управление приложениями и облачной инфраструктурой на AWS. - Поддержка PostgreSQL и других критически важных баз данных. - Обеспечение производительности, надёжности и целостности баз данных. Бизнес-аналитика и отчётность - Создание и поддержка дашбордов и отчётов с помощью Power BI, Looker Studio или аналогичных инструментов. - Преобразование операционных и бизнес-данных в полезные аналитические выводы. Техническая поддержка и оптимизация - Мониторинг, устранение неполадок и оптимизация приложений, интеграций и AI-систем. - Документирование технических процессов, рабочих процессов и конфигураций систем. - Предоставление технической поддержки и консультаций внутренним командам. Требования Обязательные - Минимум 6 месяцев соответствующего опыта в ИИ, автоматизации, интеграции систем, разработке ПО, инженерии данных или аналогичной технической роли. - Опыт работы с AI-инструментами, концепциями машинного обучения и автоматизацией бизнес-процессов. - Знание облачных сервисов AWS, включая EC2, Lightsail, RDS и IAM. - Опыт работы с PostgreSQL, SQL и управлением базами данных. - Опыт интеграции SaaS-платформ, API и сторонних приложений. - Знакомство с платформами автоматизации, такими как Zapier, Make или аналогичными. - Опыт использования Power BI, Looker Studio, Tableau или других инструментов бизнес-аналитики. - Развитые навыки устранения неполадок, аналитического и проблемного мышления. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Способность работать самостоятельно и управлять приоритетами в удалённой среде. Предпочтительно - Опыт с DevOps-практиками, конвейерами развёртывания и мониторингом систем. - Опыт разработки полнофункциональных приложений. - Знание операционных процессов в ресторанном, гостиничном, розничном бизнесе или в мультилокационных компаниях. - Опыт внедрения решений на основе ИИ для отчётности, аналитики или операционной деятельности. - Знакомство с архитектурой ПО, проектированием систем и методологиями разработки продуктов. Условия - Полная удалённая работа — из любого места. - Медицинское страхование (HMO). - Оплачиваемые отпуска и больничные. - Карьерный рост — возможности профессионального развития и продвижения. - Рост зарплаты — конкурентная компенсация с повышением по результатам работы и вклада.
LLM-инженер
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Любая
- Город
- Не указан
LLM-инженер Задачи - Проектирование, дообучение и развертывание больших языковых моделей (LLM), таких как OpenAI GPT, BERT или собственных архитектур, для решения задач обработки естественного языка. - Разработка и оптимизация API для интеграции ИИ-функциональности в основные продукты Qelp, обеспечение совместимости и производительности. - Совместная работа с кросс-функциональными командами, включая UX/UI-дизайнеров, фронтенд-разработчиков и продакт-менеджеров, для согласования возможностей ИИ с бизнес-задачами. - Повышение масштабируемости ИИ-решений за счет модульной архитектуры и эффективных практик развертывания моделей. - Разработка пайплайнов для обработки больших наборов данных, обеспечение качества и релевантности данных для обучения и дообучения LLM. - Обеспечение этичного и прозрачного использования ИИ: внедрение механизмов обнаружения смещений, объяснимости и соответствия требованиям. - Отслеживание последних достижений в области ИИ и машинного обучения, особенно в NLP и LLM, для внедрения передовых функций в продукты Qelp. - Внедрение инструментов для отслеживания производительности и надежности ИИ-моделей в продакшене, итеративное улучшение. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, науки о данных или смежной области. - Минимум 5 лет опыта в разработке машинного обучения и ИИ, из них не менее 2 лет — в работе с LLM или NLP. - Владение Python и фреймворками TensorFlow, PyTorch или Hugging Face Transformers. - Подтвержденный опыт развертывания и оптимизации LLM в продакшене. - Знакомство с облачными платформами (AWS, Azure или Google Cloud) для развертывания ИИ. - Продвинутое владение техниками NLP и разработкой ИИ-моделей. - Глубокое знание архитектур на основе трансформеров, таких как GPT, BERT или T5. - Навыки разработки API и микросервисной архитектуры. - Знакомство с DevOps-инструментами для развертывания ИИ-моделей (например, Docker, Kubernetes). - Понимание регулирования ИИ и лучших практик этичного развертывания. - Понимание техник предобработки данных и управления наборами данных. Условия - Конкурентоспособный компенсационный пакет. - Возможности для обучения и развития (ИИ, технологии, эволюция BPO-индустрии). - Возможности карьерного роста в расширяющейся команде. - Полностью удаленная работа (рынки EMEA, LATAM или APAC). - Работа в команде высококвалифицированных и динамичных лидеров. - Культура здорового баланса между работой и личной жизнью. - Зарплата: 72 000–108 000 долларов США в год.
Бэкенд-разработчик, AI/LLM в RegTech
- Формат
- Офис
- Страна
- Джерси, США
- Город
- Не указан
О компании Ранний AI-стартап решает проблему регуляторной сложности. Энергетические проекты, дата-центры, проекты возобновляемой энергетики и крупные инфраструктурные проекты могут задерживаться на месяцы, потому что критическая информация разбросана по тысячам регуляторных документов, градостроительным кодексам, экологическим заявкам и требованиям агентств. Компания создаёт AI-платформу, которая понимает эту информацию, связывает её с конкретными проектами и локациями и превращает в проверяемую и применимую аналитику. Роль Ищем Founding Backend Software Engineer для присоединения к небольшой высокотехничной команде. Это роль, в которой вы не просто присоединяетесь к инженерной команде, а помогаете определить, какой она станет. Требования - 4+ лет опыта в разработке ПО - Сильный бэкенд на Python - Продакшен-опыт с AI-агентами / LLM-пайплайнами - Опыт с LangGraph, LangChain, CrewAI, OpenAI API или аналогичными инструментами - Поисковые системы + GraphQL / REST - PostgreSQL / базы данных - Опыт работы с облаками: AWS, Azure, GCP или аналогичные - Уверенная работа с контейнерами, CI/CD и observability - Комфортно в среде 0→1 / founding engineering Условия - Зарплата: $150k–$180k base + значительная доля в компании (equity) - Локация: Jersey City, NJ, гибрид или в офисе
AI-инженер, генеративный ИИ и агентные системы
- Формат
- Офис
- Страна
- США
- Город
- Не указан
Компания NeerInfo Solutions Локация и занятость - Локация: Хартфорд, Коннектикут; Остин, Техас; Плано, Техас (офис) - Тип занятости: полная занятость Требования - Уверенные навыки программирования на Python - Практический опыт работы с фреймворками AI/ML: TensorFlow, PyTorch, LangChain - Экспертиза в области генеративного ИИ, включая: - RAG (генерация с дополнением извлечёнными данными) - AI-агенты / агентные фреймворки - Промпт-инжиниринг - Владение экосистемой Microsoft Azure AI Желательно - Опыт создания Copilot или корпоративных ассистентов на базе ИИ - Опыт работы с мультимодальными ИИ-системами - Знание тонкой настройки LLM и эмбеддингов - Опыт работы в крупных корпоративных средах
AI-инженер, промпт-инжиниринг и агентные системы
- Формат
- Офис
- Страна
- Канада, США
- Город
- Сан-Франциско
О роли Один из стартапов-клиентов компании RS Global Services нанимает AI-инженера на полный рабочий день. Инженер будет отвечать за промпты, агентов, оценки (evals) и пайплайны, лежащие в основе пользовательских функций. Вы будете превращать продуктовые требования в работающие промпты, агентов и пайплайны, строго их оценивать, итерировать до готовности к продакшену и продолжать улучшать после релиза. Роль находится на стыке продукта и платформы: вы решаете, что должна делать ИИ-система, доказываете, что она работает, и доводите её до пользователей. Компания находится на ранней стадии и движется быстро, поэтому ищем человека, который умеет быстро работать с неоднозначными ИИ-задачами, измерять качество вывода и выпускать систему только тогда, когда она достаточно надёжна для продакшена. Работа очная, 5 дней в неделю в офисе. Важно уметь отличать «хорошо выглядит в демо» от «работает в продакшене». Задачи - Создавать новые ИИ-функции полностью, от прототипа до продакшена. - Улучшать качество вывода ИИ через промпт-инжиниринг, выбор моделей, retrieval и оценку. - Проектировать и запускать оценки (evals), которые измеряют реальное качество вывода, а не только первое впечатление. - Быстро итерировать промпты, дизайн агентов и паттерны оркестрации. - Работать с продуктовым инженером над превращением требований в реально работающие ИИ-функции. - Работать с платформенной ИИ-командой для размещения функций на надёжной инфраструктуре. - Оценивать новые модели, инструменты и техники, когда они улучшают качество, задержку, стоимость или надёжность. Требования Опыт - Практический опыт создания функций на базе LLM, которые были выпущены для реальных пользователей. - 3–8 лет опыта в практической разработке ПО и создании LLM-функций, выпущенных для реальных пользователей (обязательно). - Опыт выпуска LLM-функций в продакшен в репутабельном быстрорастущем стартапе с высокой инженерной планкой; умение рассказать, что ломалось (обязательно). - Опыт создания агентов и агентных систем — оркестрация LLM, использование инструментов на больших объёмах данных. - Следит за передовыми методами агентного ИИ; опыт только с LangChain — жёлтый флаг (обязательно). - Опыт работы в небольшой команде (менее 15 инженеров), или в роли founding engineer, или бывший основатель. - Опыт в корпоративном вертикальном SaaS. - Опыт в роли FDE или явно клиентоориентированный опыт. Образование - Степень бакалавра в области компьютерных наук (обязательно). Профессиональные навыки - Продакшен-инжиниринг на TypeScript/Node (основной, особенно AWS Lambda) и/или Python (обязательно). - Опыт с системами оценки (evals), структурированным выводом и вызовом функций (обязательно). - Опыт с Anyscale Ray или аналогичными фреймворками распределённых вычислений для батч-инференса, eval-пайплайнов или масштабирования агентных нагрузок. - Опенсорс-вклад в области LLM или агентных инструментов. - Знакомство с pgvector или другими векторными retrieval-системами. - Опыт пост-обучения или файн-тюнинга. Личные качества - Искренний интерес к работе на ранней стадии и к миссии компании (обязательно). Не подходят кандидаты - Короткие периоды работы (менее 2 лет в любой компании, кроме стажировок и контрактной работы). - Только крупные техкомпании (FAANG, Netflix) с очень узкой ролью. - Опыт только с RAG или с упором на LangChain — указывает на отсутствие актуальных знаний агентного ИИ. - Кандидаты без инженерной глубины — например, опыт в анализе данных является негативным сигналом. Условия - Зарплата: $180K–$250K. - Опционы: конкурентные. - Формат: очно, 5 дней в неделю в офисе в SOMA, Сан-Франциско. - Спонсирование визы: E3, H1B Transfer, TN. Новые H1B не рассматриваются.
Бэкенд-разработчик, Codex for Finance
- Формат
- Офис
- Страна
- США
- Город
- Сан-Франциско
О команде OpenAI for Financial Services входит в организацию Verticals в OpenAI, которая занимается ускорением экономики и интеллектуального труда. Мы создаём ИИ-продукты для финансовых институтов и специалистов, которые в них работают: от инвестиционных банкиров и аналитиков до инвесторов и других финансовых команд. Мы объединяем модели OpenAI, финансовые данные и корпоративные знания, чтобы помогать специалистам исследовать компании, анализировать рынки и создавать качественные результаты в инструментах, которыми они пользуются каждый день. Мы небольшая предпринимательская команда, которая тесно работает с клиентами и партнёрами в области исследований, продукта, дизайна, инженерии и вывода на рынок, чтобы воплощать новые возможности от идеи до продакшена. О роли Мы ищем бэкенд-инженеров, которые будут создавать системы, делающие продвинутый ИИ полезным, надёжным и заслуживающим доверия в финансовых сервисах. Вы будете строить системы данных, агентные рабочие процессы и корпоративные интеграции, лежащие в основе наших продуктов, а также помогать внедрять их в продакшен в некоторых крупнейших финансовых институтах мира. Это инженерная роль, ориентированная на продукт, с большой зоной ответственности и созданием с нуля. Вы будете формировать новые продукты с самого начала, напрямую работать с клиентами, чтобы понимать их рабочие процессы, и сотрудничать с командами OpenAI, превращая новые возможности моделей в продукты, которым профессионалы могут доверять в ответственных задачах. Задачи - Проектировать и создавать бэкенд-системы, обеспечивающие ИИ-нативные финансовые рабочие процессы в ChatGPT Work и Codex. - Создавать инфраструктуру для приёма, индексации, поиска и предоставления финансовых данных, корпоративных отчётностей, рыночной информации и знаний конкретной компании в масштабе. - Разрабатывать интеграции с поставщиками финансовых данных, корпоративными системами знаний и средами клиентов, включая аутентификацию, авторизацию и права доступа, необходимые для безопасного использования. - Создавать системы, которые позволяют моделям и агентам использовать нужные инструменты и данные, сохранять происхождение источников и выдавать точные проверяемые результаты. - Улучшать надёжность, задержку, наблюдаемость и качество продакшен-систем, а также разрабатывать оценки, измеряющие их эффективность на реальных финансовых рабочих процессах. - Напрямую работать с финансовыми институтами, чтобы понимать потребности клиентов, снимать блокеры при внедрении и превращать обратную связь в значимые улучшения продукта. - Сотрудничать с командами продукта, дизайна, исследований, безопасности и другими инженерными командами, чтобы доводить новые возможности от раннего прототипа до масштабного продакшена. Требования - 5+ лет профессионального опыта в разработке ПО с подтверждённым опытом создания и эксплуатации продакшен-бэкенд-систем. - Владение одним или несколькими бэкенд-языками, такими как Python, Go, Rust или TypeScript, и прочная база в API, системах данных и распределённых системах. - Опыт создания приложений с интенсивной работой с данными, поисковых или поисково-ретривальных систем, инфраструктурных платформ или сложных интеграций. - Развитое продуктовое чутьё и способность переходить от неоднозначной проблемы клиента к практичному, хорошо спроектированному решению. - Уверенность в работе на разных уровнях стека и через организационные границы, когда это необходимо для выпуска отличного продукта. - Высокие стандарты надёжности, безопасности, конфиденциальности и производительности, особенно в корпоративных средах или средах с высоким уровнем доверия. - Интерес к ИИ и тому, как возможности моделей могут применяться в сложной профессиональной работе; непосредственный опыт в AI/ML или финансовых сервисах полезен, но не обязателен. - Опыт основателя, раннего инженера в стартапе или инженера, помогавшего создавать новый продукт с нуля, будет плюсом.
Handyman
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
Handyman Компания: Chickmont Foods Ltd. Краткое описание Handyman отвечает за обслуживание зданий и территории, включая выполнение базовых плотницких, сантехнических и малярных работ (по дереву, металлу и стенам) на производственном предприятии. Обязанности - Ремонт тележек - Сортировка инструментов - Обслуживание лестниц - Заточка ножей и ножниц - Очистка инсектокутов (устройств для уничтожения насекомых) - Очистка дренажей и жироуловителей - Осмотр колодцев - Помощь в замене шин - Мойка грузовиков - Мойка под давлением отдельных зон (например, cafp/pad) - Базовый ремонт кровли (например, флеш-банд) - Замена дверей, снятие петель, замена замков - Установка и ремонт смесителей и кранов - Помощь техническим специалистам в их обязанностях - Базовые каменные работы - Использование и уход за инструментами мастерской - Замена пальцев плукера (съемника перьев) - Базовая смазка с использованием пресс-масленки - Замена ламп в ванных комнатах - Установка лесов - Поддержание порядка в мастерской
Staff AI-продуктовый аналитик, продуктовая аналитика
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Канада
- Город
- Не указан
О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой observability. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа observability, гибкая и рассчитанная на масштабирование. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая: 1600+ сотрудников в 40+ странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. О роли Ищем Staff Product Analyst для команды Product Analytics, который станет стратегическим партнёром AI-организации Grafana. Роль поддерживает команды, создающие Grafana Assistant (синхронный чат), Investigations (асинхронный AI-воркфлоу для анализа инцидентов) и решения для AI observability, включая Agent Observability. Вы будете определять, как AI-команда измеряет успех: задавать KPI, улучшать практики измерения, направлять дизайн экспериментов и их оценку, превращать данные в рекомендации, влияющие на продуктовые решения. Это кросс-функциональная роль: работа с Product, Design, Engineering и Data, основной фокус — поддержка AI-команды. Подчинение — менеджеру по продуктовой аналитике. Задачи - Совместно с Product определять ключевые KPI, дашборды и планирование дорожной карты продукта. - Определять, как измеряется успех AI-продуктов: adoption, engagement, quality, retention и пользовательские результаты. - Направлять инструментирование продуктовых данных совместно с Product Design, Product Management и Engineering для надёжного анализа AI-функций и воркфлоу. - Проектировать, оценивать и интерпретировать эксперименты для оценки влияния новых AI-возможностей и принятия продуктовых решений. - Разрабатывать dbt-модели для трансформации и тестирования данных о поведении пользователей совместно с командой Analytics Engineering. - Влиять на лучшие практики продуктовой аналитики и помогать определять стандарты по мере масштабирования компании. - Участвовать в формировании долгосрочного видения и стратегии продуктовой аналитики, балансируя краткосрочные потребности и масштабируемые решения. Требования - Опыт партнёрства с продуктовыми и инженерными командами, знакомство с типовыми продуктовыми KPI и фреймворками (DAU/MAU, воронки, A/B-тестирование). - Опыт определения и отслеживания метрик успеха для сложных продуктовых областей, желательно включая AI-функции или воркфлоу. - SQL: ежедневное написание сложных и эффективных SQL-запросов. - Визуализация данных: опыт с любым из инструментов: Tableau, Looker, Omni, Hex или Grafana. - Опыт написания dbt-моделей, внедрения инструментов продуктовой аналитики (Heap, Pendo, Amplitude, FullStory) и контроля версий кода (git). - Опыт использования AI-ассистированных инструментов кодирования (например, Cursor, Claude Code) для быстрого прототипирования и итераций в анализе, моделировании данных, инструментировании, визуализации и разработке кода. - Отличные коммуникативные навыки: способность объяснять технические темы нетехнической аудитории и поддерживать кросс-командные и кросс-функциональные отношения. Плюсом будет - Знание observability. - Знакомство с Airflow или Prefect для генерации ad hoc ETL-задач. Условия - Удалённая позиция. Рассматриваются кандидаты из США или Канады. - В Канаде диапазон базовой компенсации: $164,490 - $197,389 CAD. Фактическая компенсация может варьироваться в зависимости от уровня, опыта и навыков, оценённых на собеседовании. - Льготы включают акции (equity), бонус (если применимо) и другие бенефиты. - Диапазоны компенсации зависят от страны. Если вы подаёте заявку из другого места, рекрутер уточнит детали.
Staff Backend-инженер, AI-системы контекста
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Канада
- Город
- Не указан
Grafana Labs, компания, стоящая за открытой платформой наблюдаемости, ищет Staff Backend-инженера для новой инициативы. Миссия — сделать Grafana лучшим местом, где люди и ИИ-агенты понимают и действуют на основе данных в реальном времени. В рамках проекта строится AI-нативная система управления данными, которая дает агентам надежный и контролируемый доступ к корпоративному контексту: данным, метаданным, определениям, происхождению, сигналам качества и институциональным знаниям. Принцип: система контекста извлекает, агенты решают, команды данных поддерживают интеллект. Роль — ранний этап, команда с высокой автономией и владением результатом. Инженеры принимают решения, быстро двигаются и проверяют идеи, опираясь на культуру сотрудничества, любопытства и обратной связи. Задачи: - Проектировать и внедрять основные сервисы: ingestion, индексация контекста, оркестрация извлечения, API-доступ, конфигурация источников и администрирование. - Создавать масштабируемую SaaS-основу: мультитенантная архитектура, изоляция, учет использования, квоты, аудит-логи, фоновые задачи, надежные границы сервисов. - Строить API и интерфейсы для ИИ-агентов, MCP-инструментов, CLI и внутренних приложений: извлечение контекста, происхождения, сигналов уверенности и предупреждений. - Находить баланс между быстрыми экспериментами и долгосрочной надежностью при переходе от прототипа к продакшену. - Эксплуатировать созданное: метрики, логи, трейсы, алерты, дашборды; использовать инструменты наблюдаемости для улучшения надежности. - Определять техническое направление: архитектура, границы сервисов, выбор хранилищ, контракты API, паттерны деплоя и инженерные практики. - Эффективно коммуницировать в динамичной среде и работать кросс-функционально. - Полностью владеть разрабатываемыми AI-решениями, обеспечивая их инновационность, масштабируемость и поддерживаемость. Условия: - Полная удаленная работа, кандидаты из США или Канады. Жители Квебека не подходят на эту роль. - Компания полностью удаленная, более 1600 сотрудников в 40+ странах. - Поддержка ведущих инвесторов: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. - Возможность расширить или переопределить роль по мере роста команды.
Staff-инженер SRE, облачные базы данных
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Германия
- Город
- Не указан
О компании Grafana Labs — компания, развивающая открытую платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Платформа предоставляется как управляемый сервис. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая: 1600+ сотрудников в 40+ странах. О роли Ищем Staff-инженера SRE для поддержки самых ценных клиентов Grafana Cloud за счёт повышения надёжности облачных баз данных на основе Mimir, Loki, Tempo и Pyroscope. Базы данных предоставляются как SaaS-продукт из AWS, GCP и Azure во всех регионах. SRE-команда встроена в продуктовые команды Mimir, Loki и Tempo и отвечает за надёжность продуктов баз данных для клиентов с высокими SLA. Задачи - Тесно работать с продуктовыми командами (встроенная модель). - Отвечать за производственную надёжность сред с высокими SLA и сложных клиентских окружений. - Проектировать и внедрять автоматизацию для масштабирования практик надёжности. - Обеспечивать достижение клиентами целей SLO. - Определять и развивать пер-тенантные SLO и модели надёжности. - Проактивно снижать сжигание SLO для предотвращения повторных инцидентов. - Быть основной точкой эскалации и на связи (on-call) при инцидентах. - Руководить реагированием на инциденты, влияющие на клиентов, и проводить пост-инцидентные разборы. - Участвовать в проектировании (design docs) и ревью кода. - Влиять на дизайн функций для обеспечения масштабируемости и эксплуатационной пригодности. - Строить автоматизацию для устранения рутинной работы (toil). - Улучшать качество алертов и снижать шумные эскалации. Требования - 8+ лет инженерного опыта, из них 4+ в SRE/CRE/production engineering. Предпочтителен формальный опыт в customer reliability engineering. - Сильный опыт работы с Kubernetes в AWS, GCP или Azure, знакомство с инструментами infrastructure-as-code (Helm, Terraform, Jsonnet и т.п.). - Сильный опыт технического лидерства: ведение команды через проекты, наставничество инженеров, роль force-multiplier. - Опыт эксплуатации мультитенантных систем в production. - Сильный опыт проектирования и внедрения SLO. - Опыт с одним или несколькими языками программирования (например, Go, Python, Java). - Опыт с внутренностями операционной системы Linux, базовые знания сетей, облачного хранения и масштабирования. - Отличные навыки решения проблем и траблшутинга. - Опыт спокойного и активного участия в безобвинительном реагировании на инциденты, отслеживании действий и написании качественных PIR (post-incident reviews). - Способность рассуждать о производительности, масштабировании и режимах отказа. - Комфортная работа в инженерной команде с высокой степенью автономии и самонаправленности. - Способность глубоко взаимодействовать с продуктовыми командами. - Ценятся любознательность, прозрачность, склонность к действию и доброжелательность. Условия - Удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Швеции, Испании или Германии. - Компания предоставляет оплачиваемый бюджет на использование современных AI-ассистентов для разработки (инструменты на выбор в рамках политики безопасности), а также доступ к передовым моделям (например, GPT-Codex, Claude Opus, Gemini 3 Pro).
Staff-инженер по надежности баз данных
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Ирландия
- Город
- Не указан
Компания: Grafana Labs. Формат: удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Швеции, Испании, Германии или Ирландии. Роль: Staff Software Engineer — SRE для облачных баз данных Grafana Cloud (Mimir, Loki, Tempo, Pyroscope). Базы данных предоставляются как SaaS на AWS, GCP и Azure во всех регионах. SRE-команда встроена в продуктовые группы Mimir, Loki и Tempo. Задачи - Тесное партнёрство с продуктовыми инженерными командами (встроенная модель). - Обеспечение надёжности production-среды для клиентов с высокими SLA и сложных окружений. - Проектирование и внедрение автоматизации для масштабирования практик надёжности. - Обеспечение достижения клиентами целевых показателей SLO. - Определение и развитие пер-тенантных SLO и моделей надёжности. - Проактивное снижение выгорания SLO для предотвращения повторных инцидентов. - Выполнение роли основного эскалационного контакта и дежурного (on-call) при инцидентах. - Руководство разбором инцидентов, влияющих на клиентов, и пост-инцидентными ревью. - Участие в проектировании (design docs) и код-ревью. - Влияние на дизайн функций для обеспечения масштабируемости и эксплуатационной пригодности. - Создание автоматизации для устранения рутинной работы (toil). - Улучшение качества алертов и снижение шумных эскалаций. Требования - 8+ лет инженерного опыта, из них 4+ в SRE/CRE/production engineering. Предпочтителен формальный опыт в customer reliability engineering. - Сильный опыт работы с Kubernetes на AWS, GCP или Azure, знакомство с инструментами infrastructure-as-code (Helm, Terraform, Jsonnet и т.п.). - Сильный опыт технического лидерства: ведение команды через проекты, наставничество инженеров, роль force-multiplier. - Опыт эксплуатации мульти-тенантных систем в production. - Сильный опыт проектирования и внедрения SLO. - Опыт с одним или несколькими языками программирования (например, Go, Python, Java). - Опыт с внутренностями ОС Linux, знание сетей, облачного хранения и масштабирования. - Отличные навыки решения проблем и диагностики. - Опыт спокойного и активного участия в blame-free инцидент-менеджменте, выполнения последующих действий и написания качественных PIR (Post Incident Reviews). - Умение рассуждать о производительности, масштабировании и режимах отказов. - Комфортная работа в инженерной команде с высокой степенью автономии и самонаправленности. - Способность к глубокому партнёрству с продуктовыми командами. - Ценятся интеллектуальное любопытство, прозрачность, склонность к действию и доброта. Условия - Удалённая работа (из указанных стран). - Компания предоставляет бюджет на использование современных AI-ассистентов для кодирования (в рамках политики безопасности), а также доступ к передовым моделям (например, GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro).
Staff AI-инженер, автоматизация и агентные системы
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Канада
- Город
- Не указан
Grafana Labs ищет Staff-инженера (AI и автоматизация) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Кандидат будет создавать мультиагентные архитектуры, интеграции LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных, и запускать производственные системы, от которых команды зависят ежедневно. Роль предполагает высокую автономию и владение техническим направлением: определение наиболее эффективных задач для маркетинга, RevOps и SDR-команд, проектирование решений и их внедрение. Также потребуется задавать техническое направление платформы автоматизации (модели данных, контракты API, общие библиотеки, эталонные архитектуры) и сотрудничать с командами Data Engineering, GTM Systems и Field Operations для создания масштабируемой автоматизации, устраняющей ручную работу. Задачи: Агентные системы и AI-инфраструктура: - Владение полным циклом 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, вызываемых 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. Системная интеграция и бэкенд-сервисы: - Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов, соединяющих AI-модели с бизнес-системами (BigQuery, Slack, CRM, email, календари, аналитические инструменты). - Проектирование потоков данных для RAG, соединяющих LLM с внутренними базами знаний, данными клиентов и бизнес-контекстом в реальном времени. - Разработка serverless или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся с нагрузкой и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana. Автоматизация и поддержка процессов: - Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, Regional Marketing и SDR для определения задач автоматизации, выявления узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами. - Проектирование и развертывание процессов с помощью оркестрационных инструментов (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности. - Создание систем, рассчитанных на самостоятельное использование: документация, плейбуки и обучающие материалы для независимой работы команд. Требования: - 8+ лет опыта в разработке ПО с углублением в бэкенд-разработку, системную интеграцию или инженерию данных/аналитики. - 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах. - Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, включая Git-процессы, практики код-ревью и дисциплину тестирования. - Практический опыт с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции и инструменты.
Senior AI-инженер, машинное обучение
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Канада
- Город
- Не указан
- Грейд
- Senior
О компании Grafana Labs — компания, разрабатывающая открытую платформу наблюдаемости. Grafana Cloud — управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удаленная, более 1600 сотрудников в 40+ странах. О роли Grafana AI-команды помогают пользователям понимать сложные данные наблюдаемости с помощью AI-функций. Эти возможности снижают рутинную работу, понижают порог экспертизы и выявляют значимые сигналы в шумной среде. Команда работает с высокой степенью автономии и ответственности. Инженеры могут принимать решения, быстро двигаться и проверять идеи на ранних этапах, при поддержке коллаборативной культуры. Ищем AI-инженера с сильным бэкграундом в разработке ПО, быстрым итеративным мышлением и страстью к экспериментам, а также с фокусом на выпуск и масштабирование значимых функций. Вы будете работать с кросс-функциональными командами, чтобы разрабатывать, тестировать и выпускать AI-функции, улучшающие инфраструктуру и качество наблюдаемости через автоматизацию, а также расширять возможности AI-агентов в стеке наблюдаемости для помощи пользователям при реагировании на инциденты. Задачи - Разрабатывать и внедрять AI-решения: создавать высокопроизводительные AI-функции для обнаружения, триажа и разрешения инцидентов с использованием данных и инструментов наблюдаемости. - Быстро экспериментировать и итерировать: прототипировать, тестировать и проверять на реальных пользователях, включая выпуск и развитие LLM- или агентских рабочих процессов для управления жизненным циклом инцидентов и автоматизированного анализа. - Работать кросс-функционально: взаимодействовать с аналитиками данных, продакт-менеджерами и дизайнерами для формирования AI-функций, включая интеграцию агентских компонентов с внутренними инструментами, системами оповещения, runbook и рабочими процессами разработчиков. - Эффективно использовать AI-инструменты: применять AI и инструменты автоматизации для улучшения функциональности продукта и собственных рабочих процессов разработки. - Эффективно общаться: работать в динамичной и коллаборативной среде, вносить вклад в работу команд. - Владеть результатом: нести полную ответственность за разработанные AI-решения, обеспечивая их инновационность, масштабируемость, поддерживаемость и соответствие реальным рабочим процессам пользователей. Условия - Удаленная работа, рассматриваются кандидаты только из часовых поясов Канады. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-ассистенты для кодирования в повседневной работе (инструменты на выбор, в рамках политики безопасности), с оплачиваемым компанией бюджетом на использование. - Поощряется прагматичная AI-разработка: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при соблюдении стандартов качества и код-ревью. - Доступ к последним frontier-моделям от OpenAI, Anthropic и Google.
AI/ML-инженер, генеративный ИИ и агентные системы
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
О компании Recare — одна из ведущих немецких HealthTech-компаний, меняющая процесс выписки пациентов. Разрабатывает SaaS-платформу и AI-решения для больниц и поставщиков послеоперационного ухода. Платформа соединяет две трети немецких больниц с более чем 650 реабилитационными клиниками и 25 000 поставщиками услуг по уходу. В компании около 100 сотрудников. Задачи - Разработка надёжных агентных систем для production-среды, где приоритетны конфиденциальность и корректность. - Владение небольшим набором проектов (в идеале одним) для минимизации переключений контекста. - Создание чат-ботов и других генеративных AI-приложений на основе агентных фреймворков: проектирование и оптимизация поведения агента, включая маршрутизацию, вызовы инструментов, управление контекстом, grounding и следование инструкциям. - Развертывание и интеграция: разработка и поддержка инфраструктуры для развертывания AI-агентов и генеративных приложений (REST API, веб-интерфейсы), включая контейнеризацию, оркестрацию и разработку API. - Настройка observability для генеративного ИИ: логирование, трассировка, метрики, дашборды и управление промптами. - Оценка производительности: количественная оценка ценности агентных систем на основе данных observability, пользовательских метрик и обратной связи. - Защита медицинских данных: внедрение лучших практик безопасности и соблюдение требований. - Отслеживание актуальных AI-технологий, подготовка технических отчётов и внедрение их в production. Требования - Интерес к healthcare или другим сложным для изменения отраслям, мотивация работать в высокорегулируемых средах. - Опыт проектирования, разработки и развертывания высокопроизводительных генеративных AI-приложений (RAG, агенты) в production. - Сильные навыки программирования, работа со стеком: Python, Go, GitHub Actions, AWS и другие технологии. - Опыт работы в средах с высокими требованиями к безопасности и конфиденциальности, включая работу с PII, guardrails для LLM и соответствие GDPR. - Опыт глубокого обучения и применения AI/ML-моделей для решения реальных задач, с фокусом на системную интеграцию, а не только обучение моделей. - Владение Python и как минимум одним веб-фреймворком (FastAPI, Django, Flask). - Отличные устные и письменные коммуникационные навыки, умение объяснять сложные концепции разной аудитории. Условия - Осмысленная работа с положительным влиянием на пациентов, их семьи и медицинских работников. - Плоские иерархии, высокая производительность, командная динамика, взаимное уважение, лояльность и признание. - Гибкость: удалённая работа, гибкий график, возможность workation по договорённости. - Карта Edenred, которую можно использовать по своему усмотрению. - Дополнительный выходной день в день рождения.
Стажёр по координации AI-проектов
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
- Грейд
- Стажировка
Стажёр по координации AI-проектов Компания AGIMA ищет специалиста на позицию стажёра по координации AI-проектов. Формат работы: полный рабочий день, возможна удалённая работа. Требуемые навыки: - Ведение переговоров - Презентации - Планирование - Управление проектами - Agile - Jira - Miro - Notion - GPT - Опыт работы в роли стажёра (intern)
ML Engineer
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
ML Engineer Удаленно (Москва) Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Штат насчитывает 2500+ специалистов. Требования: - опыт работы в роли ML Engineer от 3-х лет; - знание Async/threading; - знание HTTP/1.1, HTTP/2, WebSocket; - опыт работы с REST/JSON; - опыт интеграции с внешними сервисами через REST API; - опыт работы с Kafka.
Стажёр по координации AI-проектов
- Формат
- Офис
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
- Грейд
- Стажировка
Стажёр по координации AI-проектов Компания AGIMA — интегратор диджитал-решений. С 2006 года выпущено более 800 проектов. Среди заказчиков: Avito, Сбер, МегаФон, Финам, АльфаСтрахование, X5 Retail Group, Лемана ПРО, Ozon, Магнит и другие. Ищем стажёра по координации AI-проектов в R&D команду. Что предстоит делать - Стажировка с наставничеством: участие в подготовке брифов, оценок, коммерческих предложений и проектных материалов, знакомство с практиками командной координации в AI-проектах. - Собирать материалы для смет, коммерческих предложений и презентаций. - Использовать AI-инструменты для исследования, подготовки материалов и проверки результатов. - Участвовать в подготовке презентаций, исследований, оценок или клиентских материалов. - Работать с учебными и приближенными к рабочим кейсами AI-команды. - Участвовать в планировании и оценке задач. - Взаимодействовать с командой проекта и смежными специалистами. - Анализировать требования и уточнять детали реализации. - Поддерживать качество результата на всех этапах работы. Что нам важно - Осознанное и регулярное использование AI в повседневной работе: умение управлять контекстом, формулировать задачи так, чтобы получать стабильный результат, и применять AI для типовых рабочих задач. - Умение ясно говорить и писать, структурировать информацию. - Внимательность к договорённостям, срокам и деталям. - Опыт с Jira, Confluence, Notion, Miro или аналогичными инструментами. - Активное использование AI-инструментов в работе. - Опыт подготовки текстов для digital-, IT- или B2B-аудитории. - Умение быстро разбираться в сложных темах и задавать экспертам точные вопросы. Будет плюсом - Опыт подготовки кейсов, колонок или материалов для внешних медиа. - Понимание PR-процессов и продвижения экспертного контента. - Опыт публикаций в деловых или отраслевых медиа. - Понимание SEO, дистрибуции контента и работы с редакционным календарём. Что мы предлагаем - Удалённая работа: можно работать из любой точки мира, в офис только на праздники. - Гибкий график: 5/2 с 10:00 до 19:00 по Москве, при необходимости часы работы подстроят. - Оформление по договору: возможно сотрудничество по ГПХ. - Забота о здоровье: ДМС со стоматологией или ежемесячная компенсация, 10 оплачиваемых больничных дней в году без предоставления больничного листа после испытательного срока. - Тёплая атмосфера: клубы по интересам, летний выезд на природу AGIMA Camp и корпоративные вечеринки, куда можно приглашать семью. - Работа в аккредитованной IT-компании: стабильность, масштабные проекты. - Сильная команда: открытость к решению любых вопросов и поддержка в создании личного бренда для профессионального роста. - Особые бонусы: бесплатные билеты на забег для IT-специалистов RUNIT. - Профессиональное развитие: участие в профильных конференциях — оплата дороги и участия при выступлении в роли спикера. - Развитие и обучение: возможности для углублённого изучения AI через специализированные курсы, безлимитный доступ к AI-инструментам для работы и экспериментов.
Middle Business Analyst
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
- Грейд
- Middle
Middle Business Analyst Компания Aristek Systems разрабатывает заказное ПО в сфере образования, медицины и логистики, а также внедряет AI-решения. Проект: платформа электронного обучения с возможностью интерактивного обучения (3D, VR). Удалённая работа.
Ассистент
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
Ассистент по внешним коммуникациям Международная премия в сфере AI — For All Humanity: The AI Alignment Prize — ищет ассистента по внешним коммуникациям. Задачи - Писать посты и комментарии для X на тему AI safety; - Искать новости и инфоповоды; - Готовить письма лидерам и экспертам AI-индустрии. Условия - Full-time, 8 часов в день; - 8:00–17:00 по Нью-Йорку / 15:00–00:00 по Москве; - Удалённая работа; - Pomodoro каждые 30 минут + 3 онлайн-встречи в день; - $550/мес + опционы до $2,000 на человека. Требования - Интерес к AI; - Грамотное письмо и умение ясно формулировать мысли; - Создание живых персонализированных текстов без «AI slop»; - Знание английского выше базового уровня.
3D MOTION DESIGNER/GENERALIST (UNREAL ENGINE)
На проект- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
3D Motion Designer/Generalist (Unreal Engine) Формат: удаленная работа Занятость: полная или частичная Зарплата: от 600 до 1000 долларов за креатив Компания: GameGears.Online Отрасль: GameDev GameGears.Online — игровая студия, входящая в состав международной корпорации GDEV. Использует AI-инструменты и автоматизацию для ускорения разработки, масштабирования контента и создания игрового опыта. Обязанности - Создание маркетинговых рекламных 3D-креативов с использованием Unreal Engine на основе игровых ассетов. - Левел-дизайн, анимация, камера, рендер, VFX. - Рекламные креативы: только кастомный геймплей на 100% игровом контенте. Не синематики, не мислиды. - Весь пайплайн — только на Unreal Engine. Условия - Проектная занятость, по результатам работы возможен переход в штат. - Кандидаты из России и Беларуси не рассматриваются.
Scientist, Data Science
- Формат
- Офис
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
Scientist, Data Science Международная фармацевтическая компания AstraZeneca разрабатывает инновационные лекарственные препараты. Ключевые требования - PhD в области биоинформатики, вычислительной биологии, науки о данных, эпидемиологии или смежной области - Не менее 2 лет опыта работы с крупномасштабными биологическими или популяционными наборами данных Локация Кембридж, США. Работа на месте.
Senior LLM Engineer / AI Engineer
- Формат
- Гибрид
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
- Грейд
- Senior
Senior LLM Engineer / AI Engineer Компания Absolut ищет Senior LLM Engineer для развития AI-агента на базе LLM. Проект связан с автоматизацией работы с отчётностью, документами и внутренними данными крупного государственного заказчика. Чем предстоит заниматься - Развивать AI-агента для работы с отчётностью, документами и внутренними данными. - Проектировать и внедрять RAG-системы. - Строить пайплайны обработки и структурирования данных. - Настраивать валидацию ответов и снижать количество галлюцинаций. - Тестировать промпты и контролировать качество выдачи. - Интегрировать LLM-решения во внутренний контур заказчика. - Разрабатывать AI-агентов и прикладные сценарии автоматизации. Что ожидаем - Опыт разработки LLM / AI-решений. - Уверенное владение Python. - Опыт работы с LangChain, LlamaIndex или аналогами. - Практический опыт построения RAG-систем. - Опыт работы с Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral или другими open-source LLM. - Понимание fine-tuning и дообучения моделей. - Опыт проектирования AI-агентов. - Понимание вопросов безопасности LLM-систем: hallucinations, prompt injection, защита данных и разграничение доступов. Будет плюсом - Опыт внедрения AI/ML-решений в enterprise. - Опыт работы с BI, отчётностью и документооборотом. - Опыт создания многоагентных систем. - Опыт human-in-the-loop процессов. Условия - Москва, м. Тушинская. - Офис или гибрид. - Оформление по ТК РФ. - Конкурентный уровень дохода. - Бесплатные корпоративные обеды. - Собственная парковка. - Корпоративная техника. - Возможность влиять на продукт и технические решения. - Современные процессы без бюрократии и микроменеджмента.
Senior Graphic Designer
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
- Грейд
- Senior
Senior Graphic Designer Международная IT компания в сфере iGaming, существующая на рынке более 6 лет. Сейчас развивает собственный медиабаинг и продукты в сферах AI, iGaming, IT. Ищем Senior Graphic Designer, который понимает, что хороший дизайн — это не только визуал, но и результат в цифрах. Это роль внутри performance-команды, где креативы напрямую влияют на эффективность рекламных кампаний и бизнес-показатели. Задачи - Создание статичных рекламных креативов для performance-маркетинга. - Разработка и тестирование новых концептов. - Анализ эффективности контента и работа с результатами рекламных кампаний. - Использование AI-инструментов для ускорения и улучшения работы. - Генерация контента, ориентированного на бизнес-результат. Требования - Опыт создания рекламных креативов в сфере iGaming. - Понимание performance-подхода и работы через метрики. - Уверенный опыт работы со статикой. - Умение анализировать результаты своей работы через цифры. - Владение современными AI-инструментами для дизайна. Формат и график - Удаленный формат работы. - График 5/2, 8 часов (GMT+3). - ЗП: оклад + KPI, выплаты в USDT.
AI Engineer / Python Developer (MVP)
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
AI Engineer / Python Developer (MVP) Создается платформа для фотографов и их клиентов. Функция — превращение кадров из фотосессий в мерч (верхняя одежда, аксессуары, декор) в один клик. Задачи: - Написать бэкенд и логику MVP - Парсинг фото по ссылкам из чужих галерей - Умный отбор кадров через CLIP/Vision API - Автоналожение фото на шаблоны одежды (Computer Vision/OpenCV) - Сборка быстрого интерфейса (веб) Требования: - Уверенное владение Python - Опыт быстрой сборки MVP продуктов - Опыт парсинга динамических сайтов - Приветствуется наличие пет-проекта и понимание продуктового подхода Условия: - Удаленная работа без микроменеджмента - Свобода влиять на архитектуру проекта - Оплата в рублях или USDT раз в неделю
AI-тренер для обучения нейросетей» (Волгоград, до 133 000 ₽)
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
AI-тренер для обучения нейросетей Компания «Яндекс Крауд» ищет специалиста на вакансию «AI-тренер для обучения нейросетей». Локация: Волгоград (Россия). До 133 000 ₽. Полный рабочий день. Можно удалённо. Требуемые навыки: - Middle - Копирайтинг - Редактура и корректура - Журналистика - Управление контентом - Контент-маркетинг
AI-тренер для обучения нейросетей» (Санкт-Петербург, до 133 000 ₽)
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
AI-тренер для обучения нейросетей Компания «Яндекс Крауд» ищет специалиста на вакансию «AI-тренер для обучения нейросетей». Локация: Санкт-Петербург (Россия). Возможна удалённая работа. Зарплата: до 133 000 ₽. График: полный рабочий день. Требуемые навыки: - Уровень middle - Копирайтинг - Редактура и корректура - Журналистика - Управление контентом - Контент-маркетинг
UX/UI Designer
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
UX/UI Designer Компания: Darksy Формат работы: full-time, удалённо из любой точки мира Зарплата: $750 Требуемый опыт работы: от 1 года Компания специализируется на разработке и продвижении мобильных приложений, в основном для платформы iOS. Флагманский продукт — Darksy Cleaner, который развивается более пяти лет. Компания также занимается созданием сервисов в сферах Fitness & Health, работает над решениями на основе искусственного интеллекта (AI) и развивает новые вертикали. Задачи - Проектировать UI/UX-интерфейсы мобильных приложений; - Создавать оформление для страниц приложений в App Store: скриншоты, иконки, баннеры; - Создавать графический контент для приложений: инструкции, полезные статьи, инфографику и другие материалы; - Работать с локализацией графических материалов. Требования - Уверенный пользователь iOS, основное устройство — iPhone; - Уверенное владение Figma: Auto Layout, Components, Variables; - Умение работать с UI Kit, поддерживать и развивать библиотеку компонентов; - Опыт работы над интерфейсами мобильных приложений от 1 года; - Готовность предлагать свои идеи по улучшению интерфейса и пользовательского опыта, а не ограничиваться выполнением задач строго по ТЗ; - Использование AI-инструментов в работе и готовность осваивать новые; - Желательно понимание процессов мобильной разработки: что можно реализовать средствами разработки, а где могут возникнуть технические ограничения; - Самостоятельность и умение брать на себя ответственность. Условия - Удаленная работа с возможностью работать из любого уголка мира (до 8 часов в день); - Открытое к идеям руководство; - Гибкий рабочий день, возможность планировать время так, как удобно вам и вашей команде (звонки пару раз в неделю в 12-15 мск); - Комфортная работа в команде без бюрократии; - Возможность влиять на процессы и реализовывать интересные задачи; - Бонусы к дню рождения; - Стабильные выплаты в USDT.
UX/UI Designer
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
UX/UI Designer в Darksy Формат работы: полная занятость, удалённо из любой точки мира Зарплата: $750 Требуемый опыт работы: от 1 года Компания специализируется на разработке и продвижении мобильных приложений, в основном для платформы iOS. Флагманский продукт — Darksy Cleaner, развивается более пяти лет. Также компания создаёт сервисы в сферах Fitness & Health, работает над решениями на основе искусственного интеллекта и развивает новые вертикали. Задачи - Проектировать UI/UX-интерфейсы мобильных приложений - Создавать оформление для страниц приложений в App Store: скриншоты, иконки, баннеры - Создавать графический контент для приложений: инструкции, полезные статьи, инфографику и другие материалы - Работать с локализацией графических материалов Требования - Уверенное владение iOS, основное устройство — iPhone - Уверенное владение Figma: Auto Layout, Components, Variables - Умение работать с UI Kit, поддерживать и развивать библиотеку компонентов - Опыт работы над интерфейсами мобильных приложений от 1 года - Предложение собственных идей по улучшению интерфейса и пользовательского опыта, а не только выполнение задач по ТЗ - Использование AI-инструментов в работе и готовность осваивать новые - Желательно понимание процессов мобильной разработки: что можно реализовать средствами разработки, а где могут возникнуть технические ограничения - Самостоятельность и умение брать на себя ответственность Условия - Удалённая работа из любого уголка мира (до 8 часов в день) - Открытое к идеям руководство - Гибкий рабочий день, планирование времени по согласованию с командой (звонки пару раз в неделю в 12:00–15:00 мск) - Комфортная работа в команде без бюрократии - Возможность влиять на процессы и реализовывать интересные задачи - Бонусы ко дню рождения - Стабильные выплаты в USDT