Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior / Middle

Golang-разработчик (Junior, Middle) от 150 000 до 200 000 ₽ Офис/гибрид (Москва) ФАЙВДЖЕН — занимается разработкой сложных и интересных решений в сфере видео стриминга и искусственного интеллекта (Computer Vision). Требования: - Опыт работы на должности Golang-разработчика от 1 года - Уверенное владение Golang, включая понимание работы runtime - Опыт в разработке распределенных систем - Опыт разработки HTTP/GRPC API, умение читать и писать документацию в формате OpenAPI - Опыт работы с СУБД (PostgreSQL), написания и оптимизации SQL запросов - Опыт работы с Docker, включая сборку и управление контейнерами - Умение работать в команде, отстаивать свою позицию и нести ответственность за принятые решения

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Why Polar? It's never been easier to build, ship and scale software. But it's never been harder to monetize it. Modern startups look fundamentally different than prior generations: Smaller teams Exponential revenue growth relative to headcount Higher variability in costs (LLMs) requiring more frequent pricing iterations Laser focused on product development and distribution Delegating and automating everything that is boilerplate – be it in their codebase or business operations. Exceptional billing primitives, APIs and SDKs are essential, but delightful integration is not enough. Startups need a billing platform designed for their speed of iteration. Combining billing and analytics in one platform to offer customer- and feature unit economics in real-time. Offering built-in pricing and cost insights, simulations and optimizations while simultaneously handling international compliance, tax management, fraud prevention and more. That's Polar. We're building the next standard for applied AI startups. Join our small, talented and engineering-led team across Europe as we build the infrastructure powering the next generation of software companies. We focus on shipping at high velocity to serve startup founders scale their businesses. Everything else is secondary. Role & responsibilities: What you will do As a Risk & Compliance Specialist, you'll help protect the integrity of the Polar platform by reviewing merchants, identifying potential risks, and ensuring compliance with our policies and payment partner requirements. You'll partner closely with Merchant Support, Product, and Operations to balance a seamless merchant experience with effective risk management. We're a small team, so you'll have the opportunity to do more than review accounts. You'll help improve our processes, identify emerging risk trends, and shape how Risk Operations scales as Polar grows. You'll work with the team to: Review new merchant applications and assess eligibility to sell

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания: HDGForge Должность: ScrapeWire ReliAgent перехватывает и проверяет ответы вызовов инструментов AI-агентов, запуская для каждого вызова девять независимых детекторов: - Подхалимское заполнение пробелов - Галлюцинация - Деградация контекста - Петли повторений - Коллапс уверенности - Дрейф параметров - Тайм-аут - Нарушение схемы - Целостность контракта ответа Когда предоставленная схема опирается на ключевое слово JSON Schema, не входящее в поддерживаемое подмножество, ReliAgent возвращает честное заключение о частичной валидации, а не молчаливый пропуск. Возвращает структурированный отчёт о надёжности с оценками уверенности для каждого детектора и рекомендациями по устранению проблем.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Staff DevOps инженер Компания: MEDvidi Мы строим AI-платформу для mental health в США: лицензированные врачи + собственные AI-инструменты, которые забирают рутину (charting, follow-ups, планы лечения), чтобы врачи занимались пациентами, а не бумагами. Ищем Staff DevOps инженера, который сам решает, куда двигать инфраструктуру. Что на тебе: - Vision и квартальный роадмап инфры, проактивно, с трейд-оффами и метриками - AWS + Kubernetes (EKS): Karpenter, Kyverno, zero-downtime - IaC end-to-end: Terraform, AWS CDK (TS) + GitLab CI (self-managed) - Observability, которой реально пользуются: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Blue-green деплои, health-gated rollback, zero-downtime миграции PostgreSQL - Security в HIPAA-среде: секреты, Vault as code - Agentic AI (Claude Code и подобные) как часть ежедневной работы, а не «на посмотреть» Стек: AWS · EKS · Terraform · AWS CDK (TS) · GitLab CI · Prometheus / Grafana / OTel · Vault · PostgreSQL · Node.js / TS Условия: - Remote - Долгосрочный контракт, B2B - Русский свободно, английский от B1 - $5.000-7.000 gross/monthly - Медстраховка после испытательного, компенсация спорта и wellness, 19 дней отпуска + 4 wellness-дня, English на Preply

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

DevOps-инженер AI HealthTech-стартап Компания: Астратех Формат: удалёнка по РФ, мск-время (офис — Москва-Сити) Оформление: ГПХ → переход на ТК Занятость: full-time Вилка: 300 000 — 350 000 ₽ gross О проекте AI Healthcare-стартап строит ИИ-продукты в медицине: B2B-платформу для мониторинга здоровья сотрудников на производствах и B2C-сервис персонального ИИ-доктора. Сейчас команда в поиске DevOps-инженера, который наведёт порядок в инфраструктуре и снизит зависимость от внешних подрядчиков. Важно про подход Самостоятельность, зрелость, высокий уровень ownership. Нужно зайти в сложную среду, разобраться и методично привести её в порядок. Инфраструктурная безопасность — неотъемлемая часть работы. Ключевые задачи - Развитие Kubernetes-инфраструктуры и смежных сервисов. - Построение и доработка CI/CD (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions). - Внедрение мониторинга: Prometheus, Grafana, ELK, Graylog. - Infrastructure as Code: Ansible, Terraform, Puppet. - Контейнерная безопасность: сканирование образов, hardening K8s. - Управление доступом: Keycloak, интеграция с LDAP. - Compliance для медданных: анонимизация, аудит API, SIEM для K8s. - Автоматизация на Python, Bash, Go. - Контроль соблюдения 152-ФЗ, приказов ФСТЭК №17 и №21. Приоритеты на старте Настроить отказоустойчивый Kubernetes, привести в порядок CI/CD, внедрить мониторинг, собрать недокументированные знания и снизить риски зависимости от подрядчиков. Ожидания - 3+ лет в DevOps или инфраструктурной роли. - Уверенный Linux; базовый Windows / PowerShell; опыт с Astra Linux, RedOS. - Автоматизация на Python и Bash; понимание Go на уровне работы со стеком. - Docker (multistage, compose), Kubernetes (развёртывание с нуля, RBAC, HA, Helm, ArgoCD). - Опыт с PV/PVC, Longhorn, GlusterFS и БД в K8s: MongoDB, ClickHouse, PostgreSQL, Redis, MinIO. - CI/CD с DevSecOps-практиками (GitLab, GitHub, SCA, SAST, DAST). - Мониторинг: Prometheus, Grafana, ELK, fluent-bit. Понимание RED и USE Observability. - Сетевые основы, опыт с закрытыми сетями и изолированными контурами. - Знание 152-ФЗ, приказов ФСТЭК №17 и №21. - Опыт с Keycloak, базовые навыки MLOps (Kubeflow). Почему интересно - Сложный домен: ML, медданные, высокие требования к безопасности. - Архитектурная автономность и сильная команда инженеров. - Продукт, который реально помогает людям.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Middle

DevOps (Middle) Формат: удаленно, фуллтайм (аутстафф) Компания: 13tm Зарплата: 200–230 тысяч рублей на руки Локация: Москва, возможны выезды в офис Требования - опыт работы DevOps от 3 лет, знание методологии, опыт поддержки процесса разработки ПО - опыт работы с Docker, Nginx - понимание и опыт работы с Kubernetes - опыт конфигурации и уверенное владение Linux (RedOS, Astra) - опыт конфигурирования БД (NoSQL/SQL) - опыт автоматизации CI/CD-процессов (GitlabCI и т. п.) - понимание сетей, сетевых протоколов, принципов работы ОС - опыт использования систем управления конфигурацией и знакомство с IaC (Ansible, Terraform) - знание скриптовых языков (bash, python) - опыт настройки инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Victoriametrics) - опыт использования GenAI инструментов для выполнения рабочих задач - опыт настройки gitops инструментов (ArgoCD) - опыт работы с облачной инфраструктурой (Ya cloud, VK Cloud, AWS) Задачи - поддержка работоспособности и отказоустойчивости сервисов и компонентов платформы - автоматизация процесса подготовки окружений, тестовых сред, сборки и развертывания приложений - организация работы сервисов в облаке

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Вакансия HRBP/HRD О компании Франчайзи-партнер «Додо Пицца». 10 действующих пиццерий, штат около 400 сотрудников. Компания в стадии активного роста и трансформации. Цель — построить AI-driven HR-систему с высокой степенью автоматизации процессов. Основные точки в городе Ставрополь. Кого мы ищем Сильного HR-директора или HRBP, готового построить единую автоматизированную систему EJM на основе существующих рабочих процессов. Критически важные требования - Опыт 3–5 лет на позиции HRD / HRBP в сегменте фастфуда «Большой четверки» (Вкусно — и точка, Burger King, Rostics, Dodo) или в жестком продуктовом ритейле (X5, Магнит). - Успешный опыт управления матричной структурой от 5+ юнитов. - Data-driven подход: управление метриками (текучесть, укомплектованность, обученность, eNPS). - Устойчивость к изменениям, готовность работать «руками» на старте, спокойное восприятие прямого требовательного стиля взаимодействия. - Умение гибко адаптировать стиль управления под разных управляющих. Задачи - Организовать архитектуру и наладить HR-процессы для 10 юридических лиц (массовый подбор, адаптация, удержание, L&D). - Внедрить AI и инструменты автоматизации (боты, ATS, воронки) для снижения стоимости и сроков найма. - Взять под контроль текучесть и недокомплект. - Управлять ФОТ: полномочия менять и перераспределять фонд оплаты труда для достижения бизнес-целей. - Стать полноправным бизнес-партнером для CEO. Условия - Формат: гибрид с готовностью к полевой работе с ресторанами. Приоритет соискателям из СКФО, ЮФО. - Вознаграждение: фиксированная часть (обсуждается индивидуально) + сильный бонус за выполнение KPI. Стартовая вилка от 200 000 рублей, испытательный срок до 2 месяцев. - Оформление: по договору ИП / СМЗ. - Прямая коммуникация с собственником бизнеса и быстрое принятие решений. Процесс отбора - Скрининг-интервью. - Небольшое практическое тестовое задание. - Финальная встреча с CEO.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Ментор в Центральный университет Требования - 3–5+ лет опыта в продуктовой аналитике или ML - Умение слушать, давать конструктивную обратную связь и задавать наводящие вопросы - Будет плюсом опыт наставничества Задачи - Разбирать карьерные и профессиональные запросы студентов - Делиться собственными опытом и кейсами - Помогать менти формулировать цели, фокусы и планы - Предлагать полезные ресурсы, упражнения или домашки Формат участия - Онлайн или очные встречи по запросу студента (около 2 часов на студента в месяц) - Менторство в течение семестра - Возможность регулировать количество менти — желательно от 5 студентов - Почасовая оплата за каждую проведенную встречу

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Как нанять senior-инженера в 4 раза дешевле Международный финтех-продукт обратился с задачей быстро нанять несколько специалистов уровня Senior AI-Native Software Engineer. Классическая модель оплаты (% от годового дохода за каждого нанятого) при таком объёме получалась очень дорогой. Был предложен формат RPO (Recruitment Process Outsourcing), при котором рекрутинговая команда работает как внешний отдел подбора клиента: - клиент платит фиксированную сумму в месяц - обеспечивается постоянный поток проверенных кандидатов - можно нанимать любое количество специалистов без дополнительных платежей Результат: - Первая позиция закрыта в первый месяц, стоимость найма оказалась в 4 раза ниже, чем по классической модели. - Затем клиент провёл hiring sprint по финалистам из воронки и сделал ещё три оффера. - Итого: четыре оффера за полтора месяца в рамках одного месячного фикса.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle Data Scientist Гибрид (Москва) Объединённая компания Wildberries и Russ — международная технологическая компания, созданная после слияния IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Требования: - Опыт работы в Data Science от 3 лет - Опыт работы с большими данными - Обширный опыт работы с NLP и высоконагруженными системами - Знание подходов к проектированию систем и проведению A/B-тестов

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Data Scientist (Audio / Антидипфейк) Зарплата: от 350 000 ₽ Формат работы: гибрид (Москва) Компания: Сбербанк Требования: - Опыт работы в Data Science от 3 лет - Опыт работы с Deep Learning в Аудио и других областях, опыт использования современных архитектур нейронок в Audio/CV - Владение различными методами обучения нейронных сетей: Incremental learning, Self-Supervised Learning и т.п. - Понимание подходов к формированию фичей для анализа аудиоданных: Фурье-разложение, Мел-спектрограммы, Вейвлет-преобразование и прочее - Понимание современных end-to-end подходов к формированию аудио фичей - Свободное владение PyTorch

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Data Scientist / ML Engineer (Проект CVM) Удаленно X5 Tech — IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Требования: - Опыт работы в DS-сфере от трех лет - Умение писать чистый и структурированный код на Python, знание классических алгоритмов и структур данных - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание PySpark: умение строить оптимальные запросы, знание оконных функций и отличий repartition от coalesce - Знание и опыт работы с PyTorch - A/B тесты, генерация и проверка гипотез: способность говорить с аналитиками на одном языке

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Data Engineer / инженер данных Lamoda — интернет-магазин одежды и обуви. Гибрид (Москва) Требования: - Опыт работы в data engineering, DWH, ETL-разработке, аналитической разработке или смежной роли от 1,5–2 лет. - Уверенное знание SQL. - Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse или аналогичными СУБД. - Опыт или уверенное понимание Apache Airflow: DAG, расписания, зависимости, retries, логи, обработка ошибок. - Python для задач обработки данных, автоматизации, работы с API и файлами. - Понимание принципов ETL: извлечение, трансформация, загрузка, обновление данных. - Опыт загрузки данных из API, файлов или баз данных. - Понимание принципов построения витрин данных. - Базовые навыки Linux: командная строка, файлы, директории, процессы, логи. - Git на базовом уровне. - Готовность разбираться в существующем коде, чужих DAG и неидеальной документации. - Будет преимуществом: опыт работы с AI-агентами и понимание принципов построения агентных процессов: постановка и декомпозиция задач, управление контекстом, подключение инструментов и источников данных, контроль качества и проверка результатов.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Data Scientist Офис (Москва) Lamoda — интернет-магазин одежды и обуви. Требования: - высшее техническое образование - опыт работы в области анализа данных не менее 1 года - работа с базами данных (Postgre, ClickHouse, Hive) - уверенное владение SQL (оконные функции, CTE и т.д.) - Python (numpy, pandas, seaborn) - инструменты для работы с BigData (Spark, Hadoop) - умение визуализировать данные и создавать информативные отчёты - умение структурировать информацию, формулировать выводы и презентовать результаты; инициативность и внимание к деталям - будет плюсом опыт работы с BI-системами - Jira, Confluence для совместной работы - навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом - опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах; навыки создания и использования AI-агентов - инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Data Scientist Офис (Москва) JuicyScore — проприетарный антифрод-продукт, работающий без использования персональных данных. Требования: - Образование: высшее в математике / статистике / информатике. - Опыт: от 3 лет коммерческого опыта в Data Science или аналитике данных, включая опыт самостоятельного анализа данных, проверки гипотез и построения моделей. - ML-алгоритмы: уверенное знание классических ML-алгоритмов: логистическая регрессия, градиентный бустинг (XGB/LightGBM/CatBoost), Random Forest; понимание, как интерпретировать модели (SHAP, Feature Importance), и где это применимо. - Работа с отчётами: умение делать клиентоориентированные отчёты: не просто таблицы, а выводы и визуализации, которые понятны не только дата-сайентисту. - Глубокий анализ данных и расследования: умение строить логику проверки гипотез, находить аномалии, выявлять скрытые закономерности, желание копать в суть. - Инструменты: уверенное владение Python для анализа данных (pandas, numpy, scikit-learn), SQL. - Английский язык: уровень B2 (Upper-Intermediate) и выше — для общения с зарубежными клиентами и чтения документации. - Soft skills: развитое аналитическое мышление, ответственность, умение самостоятельно разбираться в новых задачах и работать автономно, понятно объяснять результаты анализа (в т.ч. на английском).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Data Scientist в команду RecSys от 300 000 ₽ Удалённая работа 2ГИС — IT-компания, которая помогает людям жить в городе. Требования: - Опыт работы с рекомендательными системами от 2 лет. - Опыт полного цикла решения ML-задач: от аналитики до вывода моделей в прод (от 3 лет). - Отличные знания Python, SQL, классического ML-стека и соответствующих ему библиотек. - Владение одним из DL-фреймворков (torch/tensorflow/keras). - Глубокое понимание рекомендательных систем: подходы, типичные проблемы, метрики, А/Б-тестирование. - Опыт написания Unit-тестов, разработки архитектуры и Code Review. - Опыт работы с инструментами разработки и CI/CD — Git, Jenkins, GitLab, Jira.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Вакансия ML / Recsys Engineer в Персональные рекомендации (Wildberries) Задачи - Разрабатывать и развивать алгоритмы, которые формируют ленту рекомендаций на Главной странице Wildberries для каждого пользователя с учётом его контекста (история действий, время суток, устройство, сезонность и т.д.) - Внедрять и тестировать различные стратегии ранжирования — от классических (матричная факторизация, градиентный бустинг) до нейросетевых подходов (two‑tower модели, трансформеры) - Настраивать отдельные модели и стратегии для других зон маркетплейса, а также развивать медиа рекомендации в Wibes и WB Книги - Участвовать в ранжировании поисковой выдачи и каталога, добавлять персонализированные сигналы в алгоритмы - Развивать профиль пользователя и фичи таргетинга для быстрого применения персонализации в различных сценариях (скидочные акции, пуш-уведомления, email‑рассылки) Требования - Опыт работы в направлении ML от 3 лет - Знание классического ML, DL - Понимание, как устроены рекомендательные системы - Опыт разработки рекомендательных систем - Хорошее знание алгоритмов и структур данных - Знание и умение применять для ML стек Python (Polars, Pandas, Sklearn, Numpy, Scipy, XGBoost/LightGBM/Catboost), а также SQL - Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят пользу - Знание современных архитектур и желание развивать SOTA подходы к рекомендациям и ранжированию (OneRec, HSTU, DCN-v2) - Опыт выкатки моделей в production

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Team Lead / Principal ML Engineer Компания: Авиасейлс Удалённая работа Чего ждём от тебя - 5+ лет в ML/DS — ты выкатывал модели в прод и знаешь, что это значит на практике - Уверенный Python: ООП, типизация, тесты - Классический ML: бустинги, валидация, понимание где нейросеть избыточна, а где достаточно градиентного бустинга - Опыт с текстовыми нейросетевыми моделями: BERT-подобные трансформеры, LLM API, промпт-инжиниринг, eval-сеты - Практический опыт MLOps: пайплайны данных, оркестрация (Airflow, Kubeflow или аналоги), трекинг экспериментов - Инфраструктурный бэкграунд: Docker, CI/CD, Kubernetes, логирование и мониторинг — ты понимаешь, как устроены высоконагруженные сервисы, а не только модели внутри них - Умение мыслить P&L: переводить метрики моделей (F1, ROC-AUC) в конверсии и деньги, защищать технические решения перед бизнесом финансовыми аргументами - У тебя уже есть опыт менторства или лидерства — и тебе это нравится

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle AI Software Engineer (C++/Python) Развитие AI-инфраструктуры в HFT-фонде. 144–216k USD/год на руки + profit sharing, неограниченный бюджет на токены. Обязанности - Полноценные HFT-задачи с агентами как множителем: подключение новых бирж, инженерный ресерч биржевой инфраструктуры, оптимизация задержек. - Построение агентных воркфлоу: сборка пайплайнов, где агенты декомпозируют задачу, разбирают задачи, верифицируют результат друг друга. - Развитие внутреннего агентного тулинга: агентные правила и инструкции под кодовую базу, кастомные инструменты для агентов, MCP-серверы, eval'ы. - Интеграция LLM в сервисы — там, где это оправдано. Условия - Неограниченный бюджет на токены. - Profit sharing бонус без верхнего потолка. - Персональная ответственность за результат — с ростом зоны ответственности растёт и свобода в выборе подхода. - Задачи, напрямую влияющие на PnL — «неважных» задач нет. - Среда для deep work: нет встреч ради встреч, короткие циклы фидбека, performance-коучинг. - Сильная команда: инженеры из tier-1 компаний, призёры IMO, IOI, ICPC, ВсОШ. Требования - Ежедневное применение AI-кодинг тулов (Claude Code, Codex, Cursor) с коммерческим результатом. - Умение видеть не только ускорение от агента, но и скрытый техдолг — на уровне кэшей, pipeline, memory model. - Быстрое нахождение багов и галлюцинаций в сгенерированном коде, ответственность за код агента как за свой. - Инженерное понимание LLM: контекст, токены, tool use, контроль качества выхода. - Знание C++ от 17 стандарта и выше на уровне команды. - Знание ОС, железа, сетей, многопоточки. - От 3 лет коммерческой серверной разработки с production-опытом на C++.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Архитектор вычислительной инфраструктуры под AI (проектная работа) Разрабатываем высоконагруженный AI-продукт с голосовыми агентами и ищем специалиста, который спроектирует надежную и масштабируемую серверную инфраструктуру. Что предстоит делать: - проектировать серверную инфраструктуру под нейросетевые нагрузки; - подбирать GPU, процессоры, память, сеть и системы хранения; - рассчитывать несколько вариантов архитектуры (экономичный, сбалансированный, производительный); - оценивать стоимость, запас мощности и стратегию масштабирования. Что важно: - опыт проектирования инфраструктуры под AI или высоконагруженные сервисы; - понимание серверного оборудования и GPU; - умение рассчитывать производительность и стоимость владения инфраструктурой. Подойдут специалисты с опытом в ролях: - Архитектор вычислительной инфраструктуры; - Архитектор ИТ-инфраструктуры; - Инфраструктурный архитектор; - Архитектор серверных решений; - Ведущий инженер по серверной инфраструктуре.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

Стажёр AI разработчик в дирекцию развития казначейства Компания: Альфа-Банк Формат работы: гибрид Уровень: intern Локация: Москва Обязанности - Участвовать в разработке ИИ-агента - Взаимодействовать в составе команды со специалистами по анализу данных и специалистами по развитию инфраструктуры - Проводить функциональное тестирование - Работать в Jira и Confluence Требования - Понимание общих принципов реляционных баз данных (таблица данных, первичный и внешний ключи, индексы, связи между таблицами) - Продвинутое знание MS Excel, SQL, Python - Наличие представления об основных банковских продуктах - Наличие интереса к искусственному интеллекту и желание использовать его в личных и стратегических задачах - Будет преимуществом базовое знание системы оркестрации процессов обработки данных Apache Airflow и базовое знание инструментов визуализации Apache Superset

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

ML-разработчик в команду улучшения качества голоса в Алису Компания: Яндекс Формат работы: гибрид Какие задачи вас ждут - Улучшение качества моделей: Вы будете экспериментировать с архитектурами, данными и схемами обучения, чтобы наши модели для подавления шума и эха становились ещё лучше. - Имплементация и оптимизация моделей: Наши модели работают на устройствах Яндекса с Алисой, а также на пользовательских смартфонах и ноутбуках. Эффективность работы — ключевой аспект. Вам предстоит ускорять модели на уровне выбора архитектуры и параметров, а также на уровне конечной имплементации. - Создание и улучшение метрик качества: Мы разрабатываем метрики, которые будут рассчитываться на устройствах пользователей с сохранением их приватности и станут служить индикатором общего качества звука. Мы ждём, что вы - Работали в области DL (например, с CV или NLP) - Хорошо знакомы с Python и имеете базовые навыки в C++ - Знаете PyTorch

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Data Scientist в команду репутационной системы Компания: Авито Формат работы: удаленная, гибридная Примеры задач - проектировать, обучать и внедрять NLP-модели для детекции подозрительных и нежелательных интентов и паттернов в коммуникациях - экспериментировать с передовыми методами машинного обучения, когда их применение оправдано решаемой задачей - настраивать сбор разметки и контролировать её качество — как с помощью асессоров, так и при использовании LLM-решений - встраивать модели в сервисы для скоринга, запускать их в продакшен и следить за стабильностью пайплайнов и моделей Требования - не менее 2 лет опыта работы в Data Science - опыт разработки NLP-моделей - владение Python и DS-стеком, работа с DL-фреймворками, например с PyTorch - написание SQL-запросов для сбора данных и диагностики качества моделей - опыт разработки и внедрения ML-моделей в продакшен - умение писать качественный, поддерживаемый, тестируемый и масштабируемый код на Python - умение переводить бизнес-цели в ML-метрики - документирование своих наработок, описание и критическая оценка результатов экспериментов

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior / Middle

Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs] Компания: МТС Чем предстоит заниматься - Проектирование микросервисов и API (REST/gRPC) - Создание RAG и AI-агентов: разработка систем генерации ответов на основе документов, цепочек рассуждений и логики Tool Calling (LangChain/LangGraph/LlamaIndex) - Работа с данными и текстом: парсинг, очистка и чанкинг текстов, извлечение сущностей (NER), классификация, реализация гибридного семантического и полнотекстового поиска - Проектирование баз данных: работа с реляционными (PostgreSQL), векторными (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми (Neo4j) базами под задачи GraphRAG - Оптимизация производительности, покрытие кода тестами (Pytest), написание асинхронного кода на Python (FastAPI/Django) - Проведение code review и контейнеризация приложений (Docker) Что мы ожидаем - Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет для выпускников профильных факультетов ведущих вузов (МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ, ИТМО, МГТУ им. Баумана, СПбГУ, МИФИ) или от 3 лет для кандидатов с другим образованием - Уверенное знание Python, асинхронного программирования, веб-фреймворков (FastAPI) и принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST, Swagger, gRPC) - Практический опыт работы с LangChain, LlamaIndex, LangGraph, современными LLM (GPT, open-source модели) и фреймворками для создания AI-агентов - Опыт обработки и классификации документов различных форматов (PDF, сканы), извлечения сущностей (NER, гибридный поиск) с использованием Transformers, BERT, SpaCy, Natasha - Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL), NoSQL/кэшированием (Redis), векторными БД (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми системами (Neo4j) - Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka) - Владение инструментами контейнеризации и CI/CD (Docker, Git, S3) - Понимание полного жизненного цикла разработки ПО (SDLC) - Опыт работы по ТЗ с чтением схем (UML, BPMN)

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Python Developer (LLM, Москва) Компания Bell Integrator Мы ожидаем - Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет - Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+) - Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP) - Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow - Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду - Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре - Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL) - Опыт написания unit-тестов - Опыт разработки асинхронных приложений на Python - Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile - Важно: Опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться Чем предстоит заниматься - Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM - Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI - Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов - Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов - Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний - Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода - Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки - Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями - Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков Условия - Возможность участия в интересном проекте - Возможность профессионального и карьерного роста в компании - Опыт работы в команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Удаленный формат работы - офисный формат в Москве

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Data Scientist, Логистика и операционные процессы Компания: OZON Удаленная работа, уровень middle. Задачи - Анализировать опоздания и "плохо построенные" маршруты. - Писать промышленный код и выводить его в продакшн. - Общаться с заказчиком, формализовывать требования. - Креативить, предлагать новые идеи. Требования - Уверенное знание Python и стандартных DS библиотек. - Знание хотя бы одного диалекта SQL (предпочтительней PostgreSQL). - Знание основ ML и задач дискретной оптимизации. - Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Москва

В Институт Искусственного Интеллекта требуются исследователи и инженеры В Институт Искусственного Интеллекта требуются исследователи и инженеры. Открытые направления: - Machine Learning (ML) - Large Language Models (LLM) - Natural Language Processing (NLP) Локация: Москва (у большинства команд гибридный формат работы).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

ML-инженер (трейдинг) О компании BCH Labs — инженерная команда, которая строит на Solana уже 2 года. Делаем технически сложные, высоконагруженные проекты: сейчас больше работаем на клиентов, параллельно развиваем свой продукт. Наша большая цель — построить финансовую инфраструктуру на Solana, повышающую доступность и ликвидность средств. Усиливаемся и хотим расти сильными людьми. Кого ищем Сильного ML с опытом в трейдинге (уже есть опыт разработки прибыльных ML-моделей/торговых стратегий). Можешь самостоятельно генерировать и валидировать торговые идеи, строить исследовательские пайплайны и доводить стратегии до продакшн-состояния. Обязанности - Разрабатывать и улучшать торговые стратегии - Строить ML / количественные модели для прогнозирования и генерации сигналов - Анализировать временные ряды и рыночные данные в реальном времени - Тестировать гипотезы и улучшать существующие стратегии - Работать с бэктестинговой инфраструктурой Условия - Достойная заработная плата — в долларах или крипте - Готовы обсуждать вилку + доля от PnL - Удалённый формат работы в любой точке мира, полная занятость - Оформление через юрлицо РБ - Небольшая команда с минимумом бюрократии — быстрое принятие решений и оперативная проверка гипотез

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

🚀 Hiring: AI Governance Specialist – Platforms & Controls 🚀 Are you passionate about Responsible AI, AI Governance, Cloud Security, and Emerging AI Technologies? We are looking for an AI Governance Specialist to support enterprise AI governance frameworks and ensure AI solutions are deployed with the right security, risk, and compliance guardrails. 📌 Key Responsibilities: ✅ Develop and operationalize AI governance frameworks ✅ Assess AI platform controls & security guardrails ✅ Support Responsible AI and governance-by-design practices ✅ Work with Data & AI, Cloud, Infrastructure & Cybersecurity teams ✅ Review AI risks, controls, monitoring, and compliance requirements 🔍 Requirements: ✔ 5+ years of experience in AI Governance / Technology Risk / Cloud Governance / AI Platform Implementation ✔ Experience with Microsoft AI ecosystem (Azure AI, Copilot Studio, M365 Copilot, Power Platform) ✔ Understanding of AI risks, security controls, and responsible AI practices ✔ Strong stakeholder communication skills ⭐ Financial services experience is highly preferred 📍 Location: Kuala Lumpur 💼 Industry: Financial Services / Enterprise Technology Interested or know someone suitable? Let’s connect! 🤝

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Fullstack AI Engineer (Remote, РФ) Зарплата: 250 000–350 000 ₽ Локация: РФ Формат: полная удалёнка, оформление по ИП Что предстоит делать: - Развивать архитектуру AI-платформы и рефакторить кодовую базу. - Разрабатывать сценарии генерации презентаций с использованием LLM. - Создавать веб-редактор для интерактивного редактирования слайдов. - Интегрировать и оптимизировать LLM-пайплайны, работать с промпт-инжинирингом. - Проводить код-ревью, заниматься рефакторингом и работать с Git. - Участвовать в проектировании архитектуры и принятии технических решений. Требования: - От 3 лет опыта в AI Engineering. - Опыт проектирования API и структур данных. - Практический опыт с агентными пайплайнами и RAG-архитектурой. - Навыки оценки и улучшения качества кода. - Понимание обработки ошибок в AI-агентах: галлюцинации, потеря контекста, методы их обнаружения и устранения. Условия: - Доход 250 000–350 000 ₽. - Полностью удалённую работу. - Гибкое начало рабочего дня. - Интересные задачи, обучение и возможности карьерного роста.