Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Польша

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Великобритания, США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании RevenueCat — платформа монетизации для мобильных приложений. Компания выросла из выпуска YC S18 и стала стандартным инструментом монетизации: используется в более чем 40% новых приложений с подписками, обрабатывает $12+ млрд годового объема покупок, помогает от соло-разработчика из Бразилии до мобильной команды OpenAI. Команда — remote-first, более 150 человек в 25+ странах. Ценности: Customer Obsession, Always Be Shipping, Own It, Balance. Роль Ищем Senior DevOps/DevEx-инженера для построения и масштабирования внутренней платформы разработки. Задача — создавать инструменты, сервисы и автоматизацию, которые позволяют инженерной команде быстро и безопасно выпускать продукты. В компании уже есть собственные сервисы для CI/CD, автоматические релизы one-push-per-commit с канареечными деплоями, фича-флаги, рабочие процессы одобрения запросов к БД и VPN-доступа. Для описания k8s-сервисов и связанной инфраструктуры используется Pulumi и Python (IaC). Цель — дать командам автономию и self-serve культуру, сохраняя безопасность и лучшие практики. Также предстоит участвовать во внедрении ИИ и агентной разработки, обеспечивая соблюдение стандартов безопасности и архитектуры. Требования - Опыт от 5 лет в SRE, DevOps, DevEx или Platform Engineering с сильным акцентом на разработку ПО. - Вы «строитель»: не просто используете инструменты, а создаёте их. - Проактивность: видите, что нужно, действуете и доводите проблемы до решений. - Любите создавать фреймворки, абстракции и автоматизацию: лучший способ обеспечить следование практикам — сделать инструмент настолько удобным, что никто не захочет использовать другое. - Интерес к ИИ: понимаете, как LLM и ИИ-инструменты меняют разработку, и хотите помочь команде эффективно их использовать. - Быстро двигаетесь, тестируете и итерируете. Желательно: - Опыт с AWS, k8s, docker, IaC, GitHub. - Уверенное знание Python. План на первые месяцы Первый месяц: - Знакомство с командой. - Изучение уникальных паттернов infrastructure-as-code. - Освоение существующих внутренних инструментов для релизов, канареечных деплоев и контроля доступа. - Первый проект — улучшение существующего инструмента или автоматизации. Первые 3 месяца: - Самостоятельное планирование и выполнение задач. - Понимание большинства внутренних инструментов и уверенные изменения в них. - Начало обучения дежурствам (on-call). - Участие в код-ревью, дизайн-ревью и брейнштормах. Первые 6 месяцев: - Проектирование и запуск крупных инициатив, положительное влияние на инженерную команду. - Тесное сотрудничество с инженерами, понимание их проблем, участие в роадмапе и приоритизации. Первые 12 месяцев: - Стать экспертом по внутренним платформам, сервисам и инфраструктурным абстракциям. - Собственные инициативы по улучшению DevOps и DevEx. - Лидерство во внедрении ИИ-инструментов в инженерной организации с соблюдением паттернов безопасности и простоты. Условия - Конкурентный опцион (equity) в быстрорастущем стартапе Series C с инвесторами, включая Y Combinator. - Окно 10 лет для реализации опционов. - Полная удалённая работа и гибкий график. - 4–5 недель рекомендованного отпуска в год. - $2000 USD на обустройство рабочего места и $1000 USD ежегодно на обучение.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior

Сбер, Москва. Обязанности: - Проверка точности рекомендаций и подсказок помощника - Оценка качества диалогового взаимодействия и реакции на нестандартные запросы Требования: - Уверенное знание методологии тестирования ПО - Опыт тестирования Web-приложений (frontend & backend)

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании KiteGroup — IT-команда на рынке мобильных приложений и перфоманс-маркетинга. Стек Python, API, VS Code, OpenRouter, Cursor, OpenAI, Claude, n8n. Задачи Интеграция AI-решений, автоматизация процессов, ускорение разработки проектов.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании МТС Web Services — технологический холдинг, в который входят МТС Диджитал, MTS AI, MWS (бывший МТС Cloud), Big Data, Visionlabs. Команда занимается интеграцией с физическим сетевым оборудованием. Задачи - Разрабатывать и поддерживать исполнительные модули (agents, controllers, orchestrators) для автоматической настройки сетевого оборудования - Производить интеграцию с существующей инфраструктурой: SNMP, CLI, NETCONF/RESTCONF/gNMI - Автоматизировать полный цикл «конфигурация → развёртывание → мониторинг → отклик» - Проектировать и сопровождать хранилища состояния сети (PostgreSQL) Требования - Практический опыт разработки на Python или Go (от 5 лет) - Навыки работы с PostgreSQL - Опыт эксплуатации операторских сетей (от 5 лет) - Знания сетевых технологий: IP/MPLS, Ethernet, QoS Условия - Формат работы: можно удалённо

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI Automation Engineer / AI-интегратор Специалист поможет с нуля построить систему AI-автоматизации действующего e-commerce бизнеса на Ozon. Готовой системы и серверной инфраструктуры нет. Есть действующий магазин, доступ к Ozon Seller API и реальные процессы, которые необходимо сделать быстрее, эффективнее и максимально автоматизированными. Что предстоит создавать — автоматизация работы с товарами и данными; — поиск и анализ товарных трендов; — собственный репрайсер и автоматизация ценообразования; — автоматическое создание поставок FBO/FBS; — A/B-тестирование фотографий товаров; — AI-инструменты для ежедневной работы магазина; — голосовое управление отдельными процессами; — интеграции с Ozon Seller API; — серверная инфраструктура для автоматизаций. Это не закрытый список. Нужно самостоятельно находить процессы, которые можно автоматизировать, предлагать решения и доводить их до рабочего результата. Требования — опыт в e-commerce / маркетплейсах; — понимание процессов продавца на Ozon; — опыт автоматизации бизнес-процессов; — практический опыт использования AI для разработки и автоматизации; — понимание API и интеграций; — способность самостоятельно проектировать архитектуру; — техническая грамотность; — проактивность и самостоятельность; — готовность быстро осваивать новые инструменты. Будет плюсом Ozon Seller API, AI-агенты, Cursor, Claude Code, n8n, Make, Python, Linux/VPS, Docker, работа с данными, собственные боты, сервисы и автоматизации. Важно: не ищем человека, который умеет только писать код по готовому ТЗ. Задачи будут постоянно меняться вместе с развитием AI и потребностями бизнеса. Нужен специалист, который сам видит возможности, предлагает решения и доводит их до работающего результата. Условия — зарплата по договорённости; — полностью удалённая работа; — график 5/2, 09:00–18:00; — работа непосредственно с руководителем бизнеса; — высокая степень самостоятельности.

Формат

Удалённо

Страна

Любая, Европа, Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Middle

AI-инженер (middle+, senior) Компания: micro1 Занятость: контракт, частичная занятость, удалённо. Локация — глобально, в 58 странах (APAC, Европа, LATAM, MENA, Северная Америка, Африка). Работа из стран вне списка исключена. Зарплата: $60–$120 в час. Задачи: - Создание сред Reinforcement Learning для оценки того, насколько хорошо модели ИИ решают реальные задачи разработки ПО с использованием инструментов Model Context Protocol (MCP). - Задачи включают исправление багов, реализацию функций, рефакторинг и оптимизацию производительности. - Агенты должны самостоятельно обнаруживать и анализировать информацию с живых MCP-серверов. Стек: Python, Rust, Java, TypeScript.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Cloud.ru — ИТ-компания в сфере облачных и ИИ-технологий, входит в топ крупнейших ИТ-компаний России. Формат работы: удалённо. Чем предстоит заниматься - Проектирование архитектуры решения для высокой доступности и масштабируемости - Оптимизация производительности - Code review - Участие в проектировании новых фич и сервисов Пожелания к кандидатам - Опыт коммерческой разработки от 3 лет и разработки на Python от 2 лет - Понимание настройки и запуска CI/CD пайплайнов - Экспертиза в облачной инфраструктуре - Опыт работы с бэкендом для AI и ML

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Перу

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

О роли Vosyn — AI-стартап в области языкового синтеза, готовящийся к IPO. Отдел: разработка программного обеспечения. Ищем стажёра уровня Master's на позицию Prompt & Agentification Engineer. Стажёр будет работать с инженерной командой над стратегиями промтов и их внедрением. Стажировка даёт практический опыт, взаимодействие со старшим менеджментом и работу в быстрорастущей среде. Обязанности - Проектировать, тестировать и улучшать промты. - Оптимизировать выходные данные AI-моделей. - Оценивать контекст и назначение промта. - Выявлять и решать этические вопросы. - Анализировать выходные данные для понимания паттернов и трендов. - Взаимодействовать с кросс-функциональными командами. Требования - Текущее обучение или недавнее окончание магистерской программы по Data Science, Computer Science, Statistics или смежной области. Обязательно наличие или завершение магистерской программы. - Глубокое понимание концепций данных и аналитических методов. - Владение соответствующими инструментами и технологиями: Python, Java, R, C++. - Навыки программирования, включая написание кода на Python и других языках для скриптов, автоматизации и взаимодействия с AI-моделями. - Знание различных языковых моделей: ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Google Gemini, Microsoft Copilot и других. - Умение анализировать данные, генерируемые языковыми моделями, и извлекать инсайты для улучшения производительности моделей. - Способность работать как самостоятельно, так и в команде. - Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям. - Выпускники также приглашаются к отклику. Требования к компетенциям (n8n) - Автоматизация рабочих процессов с n8n: умение проектировать, создавать и управлять надёжными workflow с помощью визуального интерфейса и node-based системы n8n для AI-оркестрации. - Интеграция AI-моделей: опыт подключения и оркестрации больших языковых моделей и других AI-сервисов (например, OpenAI, Gemini) в workflow n8n. - Промт-инжиниринг и управление: умение структурировать, передавать и управлять промтами в workflow n8n, включая обработку динамических входных и выходных данных для AI-агентов. - Интеграция API и сервисов: способность интегрировать различные внешние API и сервисы с n8n для передачи данных в AI-модели и получения результатов. - Потоки данных и трансформация: навыки обработки, преобразования и маршрутизации данных в workflow n8n для оптимизации входных данных для AI и обработки выходных. - Отладка и оптимизация workflow: умение тестировать, отлаживать и улучшать сложные workflow n8n для обеспечения эффективной и надёжной AI-автоматизации. - Понимание AI-агентов: концептуальное или практическое понимание того, как использовать n8n для создания и управления автономными или полуавтономными AI-агентами. Условия - Длительность: 520 часов (примерно 3 месяца). - Формат: удалённо, возможны гибридные варианты в Торонто. - Оплата: эквивалент $32 CAD в час, выплачивается обыкновенными акциями компании по справедливой рыночной стоимости. Наличные не выплачиваются. - Участие в процессе перехода стартапа к IPO. - Прямое взаимодействие со старшим менеджментом и стратегическим консультационным советом. - Практический опыт в быстрорастущей среде.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания: Nasscomm, Inc. Длительность: более 5 месяцев Локация: полностью удалённо Задачи: - Разработка агентных ИИ-систем для автоматизации многошаговых корпоративных процессов с использованием инструментов, API и внутренних источников данных - Быстрое прототипирование ИИ-решений и доказательств концепции, часто в течение нескольких дней - Разработка, поддержка и оптимизация веб-приложений и API на C - Работа с асинхронными паттернами программирования в C для создания эффективных и масштабируемых веб-API - Использование генеративных ИИ-инструментов (например, GitHub Copilot, ChatGPT, Claude) для ускорения написания кода, код-ревью, отладки и документации Требования: - .NET с Angular, продвинутый уровень (6–9 лет опыта) - Python, средний уровень (3–5 лет опыта) - GenAI Engineering, средний уровень (3–5 лет опыта)

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Altitude AI — генеративная ИИ-платформа для промышленного мира. Компания превращает сложные инженерные чертежи и спецификации в автоматизированные решения. В команде эксперты из Google, BYU и ведущих ИИ-стартапов; руководитель — бывший инженер Waymo и выпускник Princeton CS. Обязанности - Генеративный ИИ и синтез кода: разработка моделей ИИ для автоматической генерации PLC-программ (Ladder, Structured Text, SFC) и программ роботов из инженерных чертежей и текстовых запросов. - Интеграция промышленных систем: создание решений для интеграции с ведущими системами промышленной автоматизации, такими как Studio 5000, TIA Portal и Roboguide. - Извлечение данных: улучшение алгоритмов извлечения критически важных данных из механических и электрических чертежей. - Инструменты и инфраструктура: разработка внутренних инструментов для тестирования и развертывания сгенерированной ИИ логики автоматизации. - Разработка интерактивного ИИ: создание интерфейсов для взаимодействия инженеров с ИИ. Требования - Высокий уровень владения языками программирования, особенно Python. - Опыт или сильный интерес к машинному обучению, особенно LLM и технологиям генерации кода. - Умение работать с неструктурированными данными: электронные таблицы, PDF, CAD-файлы. - Проактивность, способность полностью отвечать за фичи от планирования до запуска в быстро меняющейся среде стартапа. - Плюс: опыт в промышленной автоматизации, PLC-программировании или робототехнике. - Наличие разрешения на работу в США. Компания не спонсирует визы и не поддерживает перевод H1B. Условия - Полная занятость, работа в офисе в центре Солт-Лейк-Сити, штат Юта. - Работа в команде мирового уровня, стоящей за крупными инновациями в робототехнике и автоматизации (Waymo, Google). - Прямое влияние на глобальные отрасли — от автомобилестроения до пищевой промышленности. - Расположение в Солт-Лейк-Сити с доступом к активному образу жизни и отдыху на природе. - Доля в компании, поддерживаемой венчурным финансированием.

Формат

Удалённо

Страна

Канада, Марокко, США

Город

Нью-Йорк, Сан-Франциско, Сиэтл, Бостон

О компании Anthropic — компания, создающая надёжные, интерпретируемые и управляемые системы ИИ. Миссия — делать ИИ безопасным и полезным для пользователей и общества в целом. Команда быстро растёт: исследователи, инженеры, эксперты по политике и бизнес-лидеры работают вместе над созданием полезных систем ИИ. О роли Команда Endpoint (Client Platform Engineering) управляет ноутбуками и телефонами, на которых работают сотрудники Anthropic, а также инфраструктурой под ними. Флот рассматривается как распределённая платформа, а не набор устройств; вся конфигурация поставляется как код через pull request, CI, staging и canary-группу. Сейчас мобильная часть флота работает по модели BYOD. Эта роль создана, чтобы изменить это: нужно спроектировать и внедрить программу корпоративных мобильных устройств (управляемые телефоны компании и управляемые Apple-аккаунты) во всех регионах присутствия Anthropic и довести её от раннего дизайна до продакшена. Команда намеренно небольшая и работает с высокой автономией. Сотрудник определит, как выглядит корпоративная мобильная программа в Anthropic, и будет отвечать за решения по платформе, которые приведут к этому. Задачи - Спроектировать программу корпоративных мобильных устройств: стандарты устройств, кому и что выдаётся, как программа расширяется с первого региона на все регионы присутствия Anthropic. - Отвечать за глобальную логистику выдачи устройств: партнёры по закупкам, региональное покрытие, запасные устройства и циклы обновления. - Встроить мобильную конфигурацию в пайплайн config-as-code команды, чтобы мобильные политики проходили ревью, тестирование и постепенный rollout, как и остальной флот. - Настроить zero-touch enrollment: Apple Business Manager и ADE с управляемыми Apple-аккаунтами на iOS и аналогичный zero-touch на Android, чтобы новый телефон работал сразу без ручной настройки. - Отвечать за политики, соответствие требованиям и жизненный цикл устройств корпоративного флота — от выдачи до стирания. - Создать телеметрию корпоративного флота: какие устройства на связи, состояние ОС и патчей, расхождения между заявленным и фактическим состоянием. - Отвечать за управляемое распространение приложений на мобильных устройствах — от согласования приложения до rollout обновлений. - Работать с Corporate Security над состоянием устройств, сигналами доверия к устройствам и командировочными устройствами для международных поездок. - Решить, как сосуществуют корпоративные и личные устройства (BYOD), и отвечать за эту границу по мере rollout программы. Требования - Опыт управления глобальной или мультирегиональной программой мобильных устройств от начала до конца: 8+ лет управления корпоративными флотами масштабом в тысячи устройств. - Глубокое знание управления iOS-устройствами: процессы enrollment, Apple Business Manager и ADE, APNs и жизненный цикл сертификатов, декларативное управление устройствами. - Опыт работы с управлением Android-устройствами и уверенная работа в смешанном флоте. - Подход к конфигурации устройств как к коду, без ручного кликанья в консолях. - Опыт управления инфраструктурой под MDM, а не только администрирования SaaS-консоли: self-hosted MDM-сервер, AWS, Terraform, конфигурация как код. - Опыт создания или запуска корпоративной программы устройств, а не только её эксплуатации; умение решить, как она сосуществует с BYOD. - Умение работать с неоднозначными задачами, затрагивающими несколько команд. - Умение понятно объяснять технические концепции любой аудитории. - Понимание IT-инженерии как дисциплины, требующей инженерной строгости, как в разработке продуктов. - Написание понятной документации как естественная часть рабочего процесса. Дополнительные преимущества - Опыт управления ChromeOS-устройствами вместе с мобильным флотом. - Опыт ведения программы устройств в нескольких регионах и связанной логистики. - Опыт создания автоматизированных систем постепенного rollout с продвижением, зависящим от телеметрии. - Владение Swift для создания инструментов для устройств. - Опыт использования LLM для автоматизации операционной работы или желание сделать Claude частью команды. Технические навыки - Python и shell-скриптинг. - Внутреннее устройство iOS и Android (глубоко iOS, рабочее знание Android). - Современные MDM или UEM-платформы (Jamf, Intune, Workspace ONE или аналоги). - Инфраструктура под MDM (self-hosted серверы, AWS, GCP, Terraform). - Запросы к живому состоянию устройств в масштабе флота. - Автоматизация жизненного цикла мобильных устройств (enrollment, политики, патчи, распространение приложений). - GitOps и CI для управления конфигурацией. - Основы безопасности конечных точек. Образование и опыт - Минимальное образование: степень бакалавра или эквивалентная комбинация образования, обучения и/или опыта. - Требуемая область обучения: область, релевантная роли, подтверждённая курсами, обучением или профессиональным опытом. - Минимальный опыт: требуемый опыт будет соотноситься с... Условия - Годовой диапазон компенсации: $285,000–$325,000 USD.

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Берлин

О компании YLD — remote-first консалтинговая компания, специализирующаяся на разработке ПО, продуктовом дизайне и данных. Команды расположены в Лондоне, Лиссабоне и Порту. Компания — равноправный работодатель, ценит разнообразие. Ценности: рост каждый день, инклюзивность, отношения на честности и этике, вдохновляющие решения, совместный успех. О роли Платформенный инженер входит в клиентскую команду, отвечает за управление доступом к облаку и идентификацией, а также за большую часть инфраструктуры как кода. Ежедневная работа: контроль того, кто и что может делать в облачной среде, и развертывание новых инструментов. Так как это общая инфраструктура, важная часть роли — аккуратное управление изменениями, управление и разблокирование других команд. Требования - Сильный практический опыт AWS, особенно IAM, IAM Identity Center / SSO и AWS Organizations (обязательно) - Terraform (обязательно), Terragrunt (желательно) - Опыт работы с общей инфраструктурой с высокой зоной поражения - GitHub Actions для CI/CD, включая OIDC-федерацию с облачными провайдерами - Знакомство с Datadog, CloudWatch или аналогичными инструментами - Некоторый опыт Python или JavaScript для скриптов - Опыт работы с несколькими облаками — плюс - Внимание к чистым инженерным практикам, включая тестирование и надежность - Использование AI-инструментов для усиления работы, разумное применение новых технологий там, где они действительно добавляют ценность Условия - Удаленная работа (EU, часовой пояс GMT) - Контракт (B2B) на 6 месяцев с возможностью продления - Возможность работать с прогрессивной, этичной и дружной командой, развивать навыки в быстрорастущем бизнесе - Remote-first среда, гибкий график и баланс работы и жизни

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Инженер в Maze будет играть ключевую роль в формировании продукта, с основным фокусом на разработку AI-агентов и ML-систем. Это возможность проектировать, создавать и масштабировать продукт с нуля, влияя на архитектурные решения, ML-интеграции и пользовательский опыт. Работа в ядре технической команды, развитие AI-решений для кибербезопасности и обеспечение бесшовной интеграции по всему стеку. Задачи - Разработка и масштабирование сложных AI-агентов для решения задач кибербезопасности. - Проектирование и реализация backend-систем, поддерживающих агентные нагрузки: масштабируемых, поддерживаемых и безопасных. - Полная ответственность за жизненный цикл разработки: от концепции и дизайна до деплоя и сопровождения. - Тесная работа с инженерами, дизайнером и продакт-менеджером для бесшовной интеграции новых функций и сервисов. - Постоянный мониторинг и улучшение производительности, безопасности и масштабируемости приложений. - Определение и соблюдение стандартов кодинга, лучших практик и документации для поддержания высокого качества кода. - Быстрое прототипирование и итерации новых функций с учётом обратной связи и меняющихся требований. - Наставничество младших инженеров и личный пример в технических обсуждениях и код-ревью по мере роста команды. Требования - 7+ лет опыта в backend-разработке. - Сильный опыт backend-разработки, включая проектирование RESTful API, управление базами данных и серверные фреймворки, например Python. - Рабочее понимание принципов машинного обучения и опыт интеграции LLM или других AI-сервисов в production-приложения. Знакомство с LangChain, LlamaIndex или аналогичными фреймворками будет плюсом. - Знакомство с облачными платформами, например AWS, и их ML-сервисами, а также с DevOps-практиками: CI/CD и контейнеризацией, например Docker, Kubernetes. - Сильные аналитические способности и навыки решения задач, ориентация на надёжные и масштабируемые решения. - Понимание архитектуры систем, эффективно использующих AI-возможности при сохранении производительности и надёжности. - Отличные коммуникативные навыки и способность эффективно работать в кросс-функциональной команде. - Комфортная работа в быстро меняющейся среде стартапа, готовность адаптироваться, особенно в быстро развивающейся области AI. Почему стоит присоединиться - Амбициозные задачи: использование генеративного ИИ, LLM и агентов, для решения актуальных задач кибербезопасности. - Экспертная команда: практикующие лидеры с глубоким опытом в Big Tech и масштабируемых компаниях, участвовавшие в командах, стоявших за несколькими приобретениями и IPO. - Значимая работа: кибербезопасность становится вызовом для большинства компаний, и помощь в снижении рисков ведёт к лучшим результатам для всех.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

О роли В Maze вы станете техническим лидером, который развивает ML-инфраструктуру от экспериментов до продакшена, обеспечивая измеримый эффект AI-решений в кибербезопасности для клиентов по всему миру. Это возможность присоединиться к ранней инженерной команде хорошо финансируемого стартапа, создающего прорывные приложения на основе LLM и AI-агентов в кибербезопасности. Вы возьмёте на себя полную ответственность за фреймворки оценки, продакшен-ML-пайплайны и интеграцию ML между командами, работая в тесном контакте с CTO и продуктовыми командами, чтобы превращать передовые AI-исследования в надёжные масштабируемые решения для реальных задач безопасности. Успех будет измеряться улучшением производительности агентов и влиянием на продуктовые инновации, а не только техническими метриками. Роль подходит для практикующего ML-инженера, который масштабировал продакшен-ML-системы в нескольких компаниях, мыслит как продуктовый разработчик и хочет заниматься продакшенизацией LLM и ML для решения значимых проблем. Задачи - Создание продакшен-систем оценки: проектирование и внедрение комплексных фреймворков для измерения производительности агентов, отслеживания улучшений и обеспечения стабильной ценности AI-систем для клиентов. - Пайплайн от экспериментов до продакшена: владение полным жизненным циклом ML от прототипа до продакшена, создание масштабируемых систем для быстрой итерации при сохранении надёжности и производительности в клиентских средах. - Интеграция ML между командами: тесная работа с продуктовыми командами для встраивания ML-возможностей в пользовательские функции, чтобы техническое совершенство превращалось в пользовательскую ценность и продуктовую дифференциацию. - Оптимизация производительности AI-агентов: постоянное улучшение агентов через систематические эксперименты, промт-инжиниринг и архитектурные улучшения; измерение успеха через влияние на клиентов и производительность системы. - Масштабирование ML-инфраструктуры: создание базовых ML-систем, мониторинга и инструментов для роста от стартапа до масштабной компании, позволяющих быстро внедрять новые возможности без потери качества. - Взаимодействие с инженерным руководством: прямая работа с CTO через регулярные встречи и стратегическое согласование, при высокой автономии и самостоятельности в повседневной работе. - Наставничество: естественное наставничество для младших ML-инженеров через код-ревью, технические рекомендации и передачу практического опыта создания продакшен-ML-систем. Требования - Опыт продакшен-ML: 6+ лет создания и масштабирования ML-систем в продакшене, практический опыт перехода от экспериментов к развёртыванию для клиентов. - Фундамент в глубоких нейросетях: сильная база в классических нейросетях и основах глубокого обучения перед специализацией на современных LLM и трансформерах — понимание основ, а не только новейших инструментов. - Продуктовый ML-подход: опыт создания ML-систем, решающих реальные бизнес-задачи, с подтверждённым опытом интеграции систем классификации, предсказания или рекомендаций в реальные продукты. - Опыт в нескольких компаниях: работа в разных организациях (масштабирующиеся стартапы, стартапы или их сочетание), дающая практическое знание, что строить, а что покупать, и как избегать переусложнения. - Техническая универсальность: сильные навыки Python, гибкость в использовании ML-фреймворков и инструментов, готовность адаптироваться к стеку, включая LangChain, фреймворки оценки и оркестрации рабочих процессов, такие как Temporal. - Самостоятельное лидерство: способность действовать автономно, сохраняя тесное согласование с руководством, комфортно с частыми проверками, но способность самостоятельно вести проекты. - Кросс-функциональное взаимодействие: опыт работы с продуктовыми командами и, возможно, с клиентами, перевод технических возможностей в бизнес-ценность и пользовательский опыт. Плюсы - Опыт с AI-агентами, LLM или современными генеративными AI-приложениями. - Знание кибербезопасности или опыт применения ML для задач безопасности. - Опыт работы в ML-first компаниях или организациях, где ML был ядром продукта. - Опыт с современными MLOps-практиками и облачной ML-инфраструктурой. - Подтверждённый опыт оптимизации производительности моделей и контроля затрат на AI-системы. Условия - Реальное влияние AI: продакшенизация LLM и машинного обучения для решения значимых проблем кибербезопасности — ваша работа будет напрямую защищать организации от реальных угроз, а не только оптимизировать внутренние метрики.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

О роли Maze — хорошо финансируемый стартап на стыке генеративного ИИ и кибербезопасности. Product Engineer (Full Stack) станет частью ранней инженерной команды и будет отвечать за клиентский продукт: полный стек от UI до API, в темпе стартапа. Работа в full stack продуктовой команде со значительной автономией: собственный API-слой, питающий React-приложение, без зависимостей и блокеров. Полное владение разработкой фич от концепции до продакшена — от UI-компонентов для команд безопасности до надёжной API-инфраструктуры. Успех измеряется скоростью поставки, качеством продукта, автономностью и клиентским опытом, а не соблюдением процессов или закрытием тикетов. Задачи - Полное владение разработкой фич: от фронтенд-UI до реализации API и слоя базы данных, сквозная функциональность. - Создание пользовательского опыта с помощью React, TypeScript, TailwindCSS и экосистемы TanStack (Router, Query, Table), включая интерфейсы для сложных security-процессов. - Проектирование и поддержка API-инфраструктуры: быстрые REST API на Python/FastAPI, масштабируемые и поддерживаемые сервисы. - Автономное выполнение: высокая независимость, быстрые технические решения без ожидания идеальных требований. - Оптимизация производительности и масштабирования: от запросов к БД до эффективности рендеринга на фронтенде. - Участие в архитектурных решениях: технические обсуждения, формирование фронтенд-архитектуры, потенциально развитие до владения архитектурными решениями. - Баланс скорости и качества: быстрая поставка фич, сбор обратной связи, итерации, без компромиссов в качестве кода и клиентском опыте. Требования - 6+ лет опыта создания продакшен-приложений, сильные навыки и фронтенда, и бэкенда. - Глубокий опыт TypeScript и React (или других современных компонентных фреймворков) в продакшене, понимание компонентной архитектуры, оптимизации производительности и современных паттернов. - Опыт создания производительных REST API с серверными фреймворками, проектирование масштабируемых API-архитектур, оптимизация производительности эндпоинтов, поддерживаемые бэкенд-сервисы. - Опыт в B2B SaaS продуктах, создание фич для бизнес-пользователей, понимание требований enterprise-разработки. - Понимание взаимодействия с БД и оптимизации запросов, умение предвидеть проблемы с производительностью. - Настрой на стартап-темп: работа в быстрой, неоднозначной среде, склонность к действию, прагматичные технические решения. - Совместная независимость: комфортная автономная работа и владение своей работой, а также эффективное взаимодействие с дизайнерами, продакт-менеджерами и другими инженерами. Будет плюсом - Опыт с Python и FastAPI для бэкенд-стека. - Опыт с Kubernetes/EKS для понимания окружения деплоя и инфраструктуры. - Опыт с Temporal workflow orchestration.

Формат

Офис

Страна

Мексика

Город

Не указан

О компании AlertMedia — платформа для управления рисками и реагирования, помогающая организациям защищать людей, операции и бренд. Задачи - Руководить разработкой, внедрением и эксплуатацией интеллектуальных продуктов, включая AI/ML-модели, пайплайны и платформенные возможности. - Управлять профессиональным развитием и техническим направлением команды инженеров. - Тесно взаимодействовать с кросс-функциональными командами: продакт-менеджментом, поддержкой клиентов и операционными командами. - Участвовать в активной разработке и решении технических задач на Python, Django, Next.js, React, Node и других веб-технологиях. - Способствовать внедрению AI-инструментов в продукт и жизненный цикл разработки. - Работать в Agile-среде с использованием Git, JIRA, Jenkins и Slack. - Использовать сильные навыки устного и письменного общения при взаимодействии с другими командами. - Вносить вклад в культуру, ценности и видение AlertMedia. Требования - Опыт руководства и управления командой инженеров. - Более 5 лет опыта создания масштабируемых приложений с современными фреймворками (React, Django, Node), включая интеграции со сторонними сервисами. - Опыт работы с Amazon AWS. - Сильные организационные навыки и способность управлять несколькими проектами параллельно. - Владение AI-инструментами для разработки продуктов. - Способность и желание работать в быстро меняющейся среде. - Свободный английский язык (устный и письменный) — обязательно. - Предпочтительно наличие степени бакалавра в технической области (computer science, computer engineering и т.п.). Условия - Удалённая позиция на основе постоянного проживания в Мексике. - Наличие постоянного вида на жительство в Мексике обязательно. - Компания не предоставляет спонсорскую поддержку; необходимо законное право на работу в Мексике сейчас и в будущем. - Конкурентная базовая зарплата. - Ежегодный корпоративный бонус. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка за счёт работодателя (100%). - Программа отпуска по уходу за ребёнком. - Рождественский бонус (Aguinaldo). - Щедрый отпуск и праздничные дни. - Ежемесячная надбавка для работы из дома. - Всё необходимое оборудование: ноутбук, монитор и аксессуары. - Признание и вознаграждение за достижения. - Программа языкового погружения (английский, испанский и др. по интересам). - Непрерывное обучение и рост: менторство, технические лекции, индивидуальные сессии по карьерному развитию. - Корпоративная культура, отмеченная наградами.

Формат

Офис

Страна

Аргентина, Бразилия, Мексика, Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Qventus более 12 лет занимается трансформацией здравоохранения. Решения компании используют машинное обучение, генеративный ИИ и поведенческую науку, чтобы помочь больницам сосредоточиться на уходе за пациентами. Компания быстро масштабируется по всему миру и поддерживается ведущими инвесторами. О роли Ищем Senior Software Engineer, который станет техническим лидером команды Web Applications Platform. Команда создаёт фундамент для всех приложений Qventus: владеет общими сервисами, включая аутентификацию и идентификацию, конфигурацию, а также путём сборки и развёртывания кода в изолированную среду каждого больничного заказчика. Клиенты платформы — другие инженерные команды, поэтому работа оценивается по тому, насколько эффективно и безопасно они могут создавать и развивать приложения. Техлид команды из нескольких инженеров: задаёт техническое направление, отвечает за дорожную карту совместно со стейкхолдерами, пишет код и конфигурации. Ключевая работа — кросс-командные усилия по архитектурным решениям, влияющим на полдюжины приложений. Роль отчитывается инженерному менеджеру. Также роль определяет, как инженерия использует ИИ-инструменты для кодинга: стандарты, контекст для агентов и защитные механизмы для безопасности и соответствия кодовой базы и развёрнутых приложений. Требования - 5+ лет создания и эксплуатации production-программного обеспечения - Опыт работы в команде, занимающейся платформой, инфраструктурой, внутренними инструментами или разработкой для разработчиков - Уверенные навыки Python, Django и FastAPI - Глубокие знания Kubernetes и GitOps-доставки (Helm, ArgoCD) - Опыт владения системой аутентификации и авторизации - Отличные навыки управления проектами: декомпозиция, оценка, последовательность и коммуникация о текущей работе - Чёткая письменная и устная коммуникация, влияние за пределами одной команды Плюсы - Опыт с multi-tenant SaaS - Backstage, внутренние порталы разработчиков или инструменты scaffolding сервисов - Знание медицинских технологий: HIPAA, PHI/PII, интеграции Epic и Cerner, SMART on FHIR - Terraform, Jenkins, Datadog и/или APM - Опыт создания или внедрения агентных инструментов разработки: MCP-серверы, кодинг-агенты, матричные оценки, spec-driven рабочие процессы, общие базы знаний Условия - Зарплата: $180,000–$200,000 USD, зависит от локации, навыков, квалификации и опыта - Открытый оплачиваемый отпуск - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком - Профессиональное развитие - Стипендии на здоровье и технологии - Щедрая реферальная программа для сотрудников - Опционы на акции

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Qventus более 12 лет занимается трансформацией здравоохранения. Решения компании используют машинное обучение, генеративный ИИ и поведенческую науку, чтобы помогать больницам сосредоточиться на уходе за пациентами. Быстрый рост компании поддерживают ведущие мировые инвесторы. В Qventus можно работать с глобальной командой и напрямую влиять на жизни пациентов. О роли Ищем Senior Software Engineer, технического лида команды Web Applications Platform. Команда создаёт фундамент для всех приложений Qventus и владеет общими сервисами, включая аутентификацию, идентификацию и конфигурацию. Также команда владеет процессом сборки и развёртывания кода в изолированную среду каждого больничного заказчика. Заказчики платформы — другие инженерные команды, поэтому работа оценивается по тому, насколько эффективно и безопасно они могут создавать и развивать приложения. Техлид команды из нескольких инженеров задаёт техническое направление, владеет дорожной картой совместно со стейкхолдерами, пишет код и конфигурации. Ключевая работа — кросс-командные усилия по архитектурным решениям, влияющим на несколько приложений. Роль подчиняется инженерному менеджеру, который отвечает за здоровье команды и карьерный рост. Также роль центральна для определения того, как инженерия использует ИИ-инструменты для кодинга: стандарты, контекст для агентов, защитные механизмы для безопасности и соответствия кодовой базы и развёрнутых приложений. Требования - 5+ лет создания и эксплуатации production-программного обеспечения - Опыт работы в платформенной, инфраструктурной, внутренней инструментальной или developer-facing команде - Уверенные навыки Python, Django и FastAPI - Глубокие знания Kubernetes и GitOps-доставки (Helm, ArgoCD) - Опыт владения системой аутентификации и авторизации - Отличные навыки управления проектами: декомпозиция, оценка, последовательность и коммуникация о работе в процессе - Понятная письменная и устная коммуникация, влияние за пределами одной команды Будет плюсом - Опыт multi-tenant SaaS - Backstage, внутренние порталы разработчиков или инструменты scaffolding сервисов - Знание технологий здравоохранения: HIPAA, PHI/PII, интеграции Epic и Cerner, SMART on FHIR - Terraform, Jenkins, Datadog и/или APM - Опыт создания или внедрения агентных инструментов разработки: MCP-серверы, кодинг-агенты, матричные оценки, spec-driven рабочие процессы, общие базы знаний Условия - Вилка зарплаты: $180,000–$200,000 USD - Компенсация основана на рыночных данных и учитывает локацию, навыки, квалификацию и релевантный опыт - Open Paid Time Off — оплачиваемый отпуск - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком - Профессиональное развитие - Стипендии на здоровье и технологии - Щедрый бонус за рекомендацию сотрудников - Опционы на акции для сотрудников

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Москва

О компании Группа компаний К+, включающая Займиго МКК. Направления деятельности: финансы и кредитование, IT-продукты, аналитика, маркетинг, клиентский сервис. Цель — дать людям простой и быстрый доступ к деньгам в любой точке мира. В компании более 500 сотрудников, 13 лет опыта в сфере микрофинансирования, есть выход на международные рынки. Задачи - Разработка и доработка скоринговых моделей; - Анализ экономической эффективности моделей; - Мониторинг и контроль стабильности ML-моделей; - Работа с различными источниками данных (внутренние и внешние); - Подготовка данных, фич-инжиниринг; - Подготовка документации по моделям. Требования - Высшее математическое, техническое или естественнонаучное образование (в приоритете выпускники НИУ ВШЭ с красным дипломом); - Знание основ математической статистики и теории вероятностей; - Знание Python (базовый уровень); - Знание SQL (базовый уровень); - Развитое аналитическое мышление и внимательность к деталям; - Желание развиваться как ML-инженер в финансовой сфере. Будет плюсом - Опыт прохождения практик и стажировок в банках, МФО или финтехе; - Опыт решения задач, связанных с моделированием. Условия - Формат работы: офис (Москва); - Официальное трудоустройство по ТК РФ; - Гибкое начало рабочего дня (8–10 утра по Мск); - Комфортабельный офис в Москве; - Полностью белая заработная плата; - Приобретение курсов для сотрудников; - Обеспечение рабочей техникой (ноутбук и мониторы); - Оплачиваемые поездки на профильные конференции; - ДМС со стоматологией по РФ.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior AI Researcher / ML & LLM Engineer Локация: Россия / Беларусь. Работа строго по МСК. Требования: — архитектура AI-агентов, tool calling, memory/context, human-in-the-loop — ML: обучение, признаки, регуляризация, борьба с overfitting и data leakage — матстатистика, A/B-тесты, гипотезы и доверительные интервалы — LLM Evals и система метрик — prompt injection, PII/privacy и безопасность AI-агентов — Python + NumPy / pandas / scikit-learn / CatBoost / XGBoost / PyTorch — продвинутый SQL — Hugging Face, LLM API, orchestration frameworks — Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes — Prometheus, Grafana, OpenTelemetry — GPU-инфраструктура и оптимизация inference — fine-tuning: LoRA / PEFT — agentic workflows / multi-agent systems — production-код, GitFlow, тестирование, code review — опыт в e-commerce, retail или highload-продуктах Подойдёт специалисту, который действительно глубоко понимает ML/LLM и умеет доводить AI-системы до production.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Data Engineer на долгосрочный проект одной из компаний Большой тройки. Локация: Ташкент, работа в офисе (не удалённо). Занятость: полная. Компенсация: рыночная. О проекте: Крупный fintech-проект в сфере кредитного скоринга: production ML pipeline, high-load системы, большие объёмы клиентских и аналитических данных. Требования: - 4+ года опыта в Data Engineering - Strong SQL и опыт работы с большими объёмами данных - Python: pandas, pyarrow, Parquet - Опыт построения и поддержки ETL-пайплайнов - Airflow / Dagster / Prefect - Опыт работы с OLAP и high-load системами будет большим плюсом - Опыт в banking / fintech / telecom / tech — преимущество Условия: - Работа непосредственно с крупными клиентами - Проекты большого масштаба и сложные production-задачи - Рыночная компенсация - Сильная команда Data Engineering / ML / DevOps - Возможность дальнейшего трудоустройства в Milan Hub или региональном хабе СНГ - Возможность работать над проектами с крупнейшими компаниями рынка

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior

Компания: MISE Формат работы: Удалённо Страна работы: Россия Обязанности - Ручное функциональное и регрессионное тестирование веб-приложения (React/Next.js) и REST API (Python/FastAPI) - Составление тест-кейсов и чек-листов на основе требований и пользовательских сценариев - Тестирование REST API через Postman/Insomnia — проверка кодов ответа, структуры данных, граничных случаев - Поиск, воспроизведение и оформление дефектов в таск-трекере, приоритизация по severity/priority - Ретест после фиксов и участие в приёмочном тестировании перед релизом - Базовые SQL-запросы для проверки данных в БД - Ведение тестовой документации: тест-планы, чек-листы, отчёты о тестировании Требования - Понимание основ тестирования: виды тестирования, тест-дизайн, классы эквивалентности и граничные значения - Базовый опыт работы с Postman/Insomnia или готовность быстро в этом разобраться - Умение внятно и подробно описать баг — так, чтобы разработчику не пришлось переспрашивать - Базовое понимание HTTP (методы, коды ответа) и общее представление о том, как работает клиент-серверное взаимодействие - Усидчивость, внимание к деталям, желание разбираться в продукте, а не просто «прогонять чек-лист» - Плюсом — опыт написания SQL-запросов, знакомство с Git, опыт хотя бы одного pet/учебного/тестового проекта Условия - Полностью удалённая работа - Свободный график, без привязки к часам - Ревью раз в полгода, перспектива роста до Middle - Доступ к AI-сервисам (ChatGPT, Claude и другие), обучение и участие в профильных мероприятиях за счёт компании

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Backend-разработчик/Инженер автоматизации IT-операций (Python, AI/LLM) Компания «Финам» ищет специалиста на позицию backend-разработчика/инженера автоматизации IT-операций. Условия: - Полный рабочий день - Возможность удалённой работы - Локация: Москва Требуемые навыки: - Уровень: senior - Python - Git - Docker - Linux - LLM

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Vendor Management Specialist | Tech Support Важно: из-за особенностей работы с VPN кандидат должен находиться вне РФ, Беларуси и Украины. Ищем специалиста в команду Tech Support для работы с поставщиками и контроля необходимых ресурсов для технических команд. Что предстоит делать: - Контролировать наличие и поставку номеров; - Взаимодействовать с поставщиками; - Вести данные в Google Sheets и CRM; - Контролировать показатели и оперативно решать возникающие вопросы. Опыт не обязателен — всему необходимому обучим. Будет плюсом: Python, Git, Jira, опыт оптимизации процессов и работы с AI-инструментами. Важно: уверенное владение ПК и Google Sheets. Что предлагаем: - Полностью удалённую работу; - $700 USDT; - Обучение на старте; - Развитие внутри Tech Support; - Перспективу роста до System Administrator с пересмотром компенсации; - График 5/2. Языки: базовый украинский обязателен, русский — для коммуникации внутри команды.