Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании FunCorp создаёт музыкальный технологический продукт для тех, кто поёт и играет на гитаре. Идея — дать живому музыканту возможность играть с AI так, чтобы это ощущалось как репетиция с настоящей группой, а не игра под статичную фонограмму. Задачи - Проводить исследования на основе большого количества реальных гитарных джемов - Работать с open source моделями, адаптировать их под музыкальные задачи - Отвечать за полный цикл: от идеи и исследования до реализации и деплоя - Генерировать и распознавать игру на инструментах - Тестировать на слух — с гитарой в руках - Работать с инфраструктурой: Docker, облака, MLOps Требования - Играть на гитаре и жить музыкой - Обязателен опыт в voice/audio ML — генерация, распознавание, обработка звука - Уметь адаптировать open source модели под задачу Условия - Полная занятость - Полная удалёнка

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Senior

Senior NLP/LLM Engineer Сбер Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость Формат работы: офис или гибрид (Москва) Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Команда переходит от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам. Чем предстоит заниматься - Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация) - Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG - Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование - Писать чистый, документированный и тестируемый python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент - Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами Наши пожелания к кандидатам - Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM - Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph - Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса - Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML - Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов - Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания «Ай-Теко» — ведущий российский системный интегратор и поставщик IT-решений для корпоративных заказчиков. Компания работает на рынке с 1997 года и входит в число крупнейших IT-компаний России. Формат работы Офис, Москва. Занятость: полная. Обязательно полное высшее образование. Задачи - Поддерживать и развивать DevOps-инфраструктуру AI-проектов. - Работать с Docker и Kubernetes. - Использовать Ansible, ArgoCD и Terraform. - Строить и поддерживать CI/CD на GitLab CI / Jenkins. - Работать с мониторингом и логированием: Prometheus / VictoriaMetrics, Grafana, Loki / ELK. - Администрировать Linux и разбираться в сетевых взаимодействиях микросервисной архитектуры. - Изучать новые технологии: мультиагентные фреймворки, RAG, MCP. - Предлагать и внедрять улучшения инфраструктуры. Требования - Коммерческий опыт работы DevOps от 3 лет. - Уверенное владение Docker и Kubernetes. - Опыт с Ansible, ArgoCD, Terraform. - Понимание CI/CD. - Опыт работы с системами мониторинга и логирования. - Знание Linux и основ сетевого взаимодействия. - Готовность разбираться в AI и агентных технологиях. Будет плюсом - Понимание жизненного цикла AI-агентов и ML-моделей. - Опыт разработки и развёртывания автономных AI-агентов. - Практический опыт с MCP и RAG. - Опыт работы с платформами оркестрации агентов или serverless-средами. - Опыт интеграции корпоративных систем (OneWork, SberSpace). - Интерес к AI и агентным системам. Условия - Стабильная работа в крупной IT-компании. - Официальное оформление по ТК РФ с первого дня. - «Белая» заработная плата. - Расширенный ДМС, включая стоматологию. - Корпоративные скидки на фитнес. - Футбольная и волейбольная секции. - Профессиональное обучение и развитие. - Насыщенная корпоративная жизнь. - Современная техника: мощный ноутбук предоставят уже в день оформления. Важно: работа только из офиса в Москве.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания занимается ETL-пайплайнами: обрабатывает данные о товарах крупных ecommerce-компаний, извлекает и преобразует их, доставляет в Google, Meta, TikTok и другие системы. Компания прибыльная, работает более 18 лет, на 100% принадлежит сотрудникам, без венчурного финансирования и лишних встреч. Стек: Python/Django, JavaScript, VueJS/React, Docker, Git, PostgreSQL/Snowflake/DuckDB, Dagster, AWS. Также требуются сильные навыки агентного кодинга (Claude Code / Codex). Компенсация: $150K–$220K в год в зависимости от опыта. Требования: - 5+ лет опыта senior-разработчиком, умение исправлять некачественный код. - Глубокое знание Python/Django, уверенные навыки JavaScript, работа с Vue/React. - Опыт с бэкенд-пайплайнами данных: Dagster, Snowflake, DuckDB, Postgres — в облаке или на собственных серверах. - Свободное владение Docker и Git. - Опыт агентного кодинга с контролем качества результатов. - Умение работать в команде и писать поддерживаемый код. Бонусом будет опыт создания AI-ассистентов с PydanticAI, миграций Py2→Py3, навыки CI/CD и DevOps. Условия: - Основной часовой пояс — PST, стендапы в 9:00 PST, в остальном асинхронный формат. - Обязательно проживание в США. - 401K match, медицинская и стоматологическая страховка, опционы, полностью удалённая работа. - Стабильная компания без потери времени.

Формат

Офис

Страна

Канада, США, Европа, Латинская Америка

Город

Не указан

CodePath — крупнейший образовательный проект для студентов колледжей по компьютерным наукам в США. Обучено более 40 000 студентов из 1 000+ университетов, партнёры включают Amazon, Google и другие ведущие технологические компании. Запущена программа на $150M с Anthropic по подготовке ИИ-специалистов. Компания расширяется на новые рынки и масштабирует команду. О роли Локация: удалённо, США, Европа, Канада или LATAM Тип занятости: полная занятость Руководитель: VP of Engineering Компенсация: $170 000–$190 000 в год для кандидатов из США, корректируется в зависимости от локации для Канады, LATAM и Европы Образовательные программы работают на платформе на базе Ruby-приложений, охватывающих приём, проведение курсов, оценивание, карьерное сопровождение и отчётность. Ищем Staff Software Engineer, способного вести архитектуру, продуктовое направление, возможности команды и долгосрочную стратегию. Роль предполагает работу на всех уровнях технического стека — от инфраструктурных решений до разработки новых продуктов. Высокая степень ответственности: работа напрямую со стейкхолдерами, участие в определении того, что создаётся, и руководство исполнением. Идеальный кандидат — веб-инженер, вдохновлённый такими проектами: - Создание нового функционала на Rails и других технологиях для новых инструментов и расширения охвата на новые категории учащихся - Переработка ключевых компонентов платформы при миграции с Sinatra на Rails - Интеграция ИИ/ML-технологий в платформу для адаптивного обучения - Масштабирование системы, помогавшей десяткам тысяч студентов, до сотен тысяч Ключевые задачи - Проектирование и разработка веб-приложений на Ruby on Rails, Sinatra/Padrino и Django - Принятие технических решений по инфраструктуре, моделированию данных, дизайну API и новым технологиям с полной ответственностью за компромиссы - Поддержание стандартов качества кода через ревью, архитектурные рекомендации и конструктивную обратную связь - Написание автоматизированных тестов, отражающих реальные граничные случаи - Выявление узких мест производительности и системных проблем до возникновения сбоев - Наставничество инженеров и повышение технического уровня команды Требования - 10+ лет опыта в разработке ПО, включая минимум 5 лет с Ruby on Rails - Знакомство с Claude Code или аналогичными инструментами разработки и связанными практиками - Системное мышление: учёт масштабируемости, поддерживаемости и сценариев отказов до написания кода - Навыки работы с PostgreSQL и проектирования баз данных: сложные запросы, стратегии индексации, эволюция схемы - Уверенное владение полным веб-стеком — от инфраструктуры до CSS - Опыт руководства техническими решениями в небольшой автономной команде - Сильные письменные и устные коммуникативные навыки: умение объяснять технические компромиссы неинженерам - Интерес к образованию и желание оказывать положительное влияние Будет плюсом - Опыт в высшем образовании или edtech - Опыт работы с LLM и генеративным ИИ в продакшене - Знакомство с Docker, Ansible и/или Terraform - Опыт развёртывания на GCP Условия - Полностью удалённая позиция - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка (90% покрывается работодателем для сотрудников и иждивенцев), возмещение медицинских расходов, FSA, программа помощи сотрудникам - 401(k), страхование жизни и инвалидности за счёт работодателя, защита от кражи личности - Щедрый оплачиваемый отпуск, оплачиваемые праздники, 10 недель полностью оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком, ежегодная закрытая неделя в конце года (24 декабря – 2 января)

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

AI & Engineering Coach Stackfuel запускает новую обучающую программу AI for Project Engineering в рамках AI Academy, цель которой — подготовить инженеров к работе в эпоху ИИ. Ищем специалиста, который будет сопровождать опытных software-инженеров и PMT в их обучении. Задачи - Отвечать на вопросы обучающихся (письменно и устно) по ИИ-поддержанной разработке, современным ИИ-архитектурам, MCP и системной интеграции. - Проводить kick-off и closing-мероприятия, цифровые воркшопы, хакатоны и индивидуальное сопровождение обучения. - Помогать преодолевать трудности в процессе обучения, в песочницах, хакатонах и клиентских проектах. - Проводить и оценивать итоговые проекты (включая развертывание MVP-решения), принимать решение об успешности обучения. - Создавать, обновлять и развивать учебные материалы по ИИ-кодинг-копайлотам, spec-driven development, RAG, MCP и облачному развертыванию. - Обеспечивать качество существующих тренингов, передавать обратную связь команде обучения. - Проводить индивидуальные коуч-сессии по отладке, код-ревью, решениям build-vs-buy и автоматизации тестирования. - Поддерживать новых членов команды. Требования - Законченное высшее образование в области информатики, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация. - Многолетний опыт работы software- или AI-инженером, желательно с практическим опытом ИИ-поддержанной разработки (кодинг-копайлоты, LLM-API, агентные архитектуры, RAG, MCP). - Уверенное владение современными практиками разработки: тестирование, отладка, CI/CD, контейнеризация (Docker), облачное развертывание. - Опыт интеграции ИИ-компонентов в легаси-системы, а также управления данными для ИИ (chunking, индексирование, RAG). - Понимание тем ИИ-управления (EU AI Act, безопасность данных, ответственный ИИ). - Педагогический опыт преподавания технических тем опытным software-инженерам. - Понимание дидактических концепций обучения взрослых и онлайн-обучения. - Высокая клиентоориентированность, эмпатия, четкая коммуникация и конструктивная обратная связь. - Практический подход, командный дух, устойчивость к нагрузкам и гибкость. - Отличное знание немецкого и английского языков (минимум C1). Условия - Решения и данные ориентированный подход, открытая культура обратной связи и сильный командный дух. - Два доверенных представителя команды как нейтральная и конфиденциальная точка контакта. - Ответственность с первого дня, возможность вносить идеи и формировать процессы. - Workation: до 10 дней в год из любой точки ЕС, ЕЭЗ и Турции. - Регулярный обмен в команде, сезонные праздники. - Доступ к онлайн-тренингам для развития экспертизы в ИИ-поддержанной разработке.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Upgrade помогает клиентам двигаться в правильном направлении с доступными и ответственными финансовыми продуктами. С 2017 года компания помогла более 7,5 миллиона клиентов получить доступ к более чем 42 миллиардам долларов потребительского кредита. Компания сосредоточена на улучшении финансового благополучия клиентов и создает продукты, которые поддерживают их путь к лучшему финансовому будущему. Upgrade поддерживается ведущими технологическими инвесторами и недавно была оценена в 7,3 миллиарда долларов. Компания признана одним из ведущих мировых финтех-компаний по версии CNBC, лучшим местом работы по версии Built In и San Francisco Business Times, одним из величайших мест работы в Америке по версии Newsweek, лучшим стартап-работодателем по версии Forbes и одним из самых здоровых работодателей по версии Phoenix Business Journal. Роль: команда QA-Core существует для того, чтобы каждая инженерная команда Upgrade могла быстро тестировать свое программное обеспечение и доверять результатам. Ищем Senior QA Automation Engineer для архитектуры и создания инфраструктуры автоматизации тестирования, инструментов и агентных решений для повышения продуктивности инженеров. Это не традиционная роль QA-продукта, а роль по созданию. Вы будете тесно работать с продуктовыми командами, чтобы понять их требования к автоматизации, проектировать сервисы с нуля, запускать их в production-кластерах и владеть ими. Это полностью удаленная позиция для кандидатов, находящихся в Канаде. Основные технологии: Java, Python, Kubernetes, Selenium WebDriver, Playwright, TestNG, Maven, Git, Jenkins, ArgoCD, SQL, Grafana, SumoLogic, Docker, Gatling, Claude Code, MCP server. Задачи: - Проектирование и владение фреймворком автоматизации для функционального и нагрузочного тестирования. - Создание агентов для автоматизации существующих QA-процессов и устранения инженерных препятствий. - Создание приложений и сервисов, от которых зависит автоматизация, их развертывание и эксплуатация в production-среде. - Доведение прототипов до конца: создание демо, сбор обратной связи от команд, итерации до зрелого, отслеживаемого и качественного состояния. - Выявление пробелов в существующих фреймворках и инструментах и поиск решений для их устранения. Требования: - 5-7+ лет опыта создания production-программного обеспечения с глубиной в тестовой инфраструктуре, тестовых фреймворках и инструментах для разработчиков, а также знание платформенной инженерии. - Подтвержденный опыт создания агентных решений и фреймворков автоматизации тестирования с нуля — от проектирования до внедрения в рабочий процесс других инженеров. - Свободное владение агентными инструментами кодирования в повседневной работе: умение оркестрировать несколько агентов, выполнять и ревьюить сгенерированные агентами PR. - Практический опыт работы с микросервисами, Kubernetes и управлением жизненным циклом развертывания. - Способность самостоятельно превращать неоднозначную постановку задачи в конкретное и защитимое решение. Условия: - Конкурентная зарплата и опционный план на акции. - Оплачиваемая медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Гибкий график отпусков. - Возможности профессионального роста и развития. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Инициативы по здоровью и благополучию. Условия работы: работа выполняется в помещении в динамичной среде, требующей управления несколькими приоритетами и соблюдения установленных рабочих процессов и графиков. Сотрудники регулярно вводят, получают и обмениваются информацией с помощью цифровых систем. Роль требует обмена информацией с клиентами, коллегами, руководителями и партнерами через встречи, электронную почту, телефон и цифровые инструменты. Работа может выполняться в контакт-центре, офисе или удаленно в зависимости от бизнес-потребностей. Удаленные сотрудники отвечают за поддержание безопасного и продуктивного рабочего пространства с надежным интернетом.

Формат

Офис

Страна

Мексика

Город

Не указан

Грейд

Senior

AlertMedia — платформа для управления рисками и оповещения, помогает организациям защищать людей, операции и бренд. Компания ищет Senior Software Engineer с опытом full-stack разработки для развития и поддержки функций продуктовой линейки AlertMedia. Компания активно внедряет ИИ-инструменты, такие как Claude и Cursor, для повышения эффективности инженеров. Задачи: - Проектировать и разрабатывать функции продукта AlertMedia Mass Comms. - Изучать платформу и инструменты AlertMedia и их использование клиентами. - Работать с Python, Elixir, JavaScript, Next.js, React и другими веб-технологиями. - Использовать ИИ-инструменты (Claude, Cursor и другие) для разработки, решения проблем, документации и повышения продуктивности. - Работать в Agile-среде с инструментами Git, JIRA, Jenkins и Slack. - Вносить вклад в технологическое лидерство AlertMedia через инновационную разработку и новые идеи. - Использовать сильные навыки устного и письменного общения при взаимодействии с инженерными и продуктовыми командами. - Поддерживать культуру, ценности и видение компании. Требования: - Степень бакалавра в технической области (computer science, computer engineering или смежной) желательна. - 6–8 лет опыта создания масштабируемых веб-приложений, предпочтителен стек Elixir/Python/Django/JavaScript. - Опыт работы с Linux-контейнерами (Docker, Kubernetes). - Обязателен опыт работы с Amazon Web Services (или другими облачными сервисами). - Обязателен опыт работы с PostgreSQL, Redis и другими технологиями хранения данных. - Практика написания модульных и интеграционных тестов. - Активное использование ИИ-инструментов и современных платформ разработки. - Готовность к сотрудничеству с ведущими инженерами и руководством для развития архитектуры. - Сильные организационные навыки и способность управлять несколькими проектами параллельно. - Способность работать в быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникационные навыки и умение эффективно работать кросс-функционально. - Свободное владение английским языком (письменным и устным) обязательно. Условия: - Конкурентная базовая зарплата (выплаты два раза в месяц). - Ежегодный корпоративный бонус. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка за счёт компании (100%). - Программа отпуска по уходу за ребёнком. - Рождественский бонус (Aguinaldo). - Щедрый отпуск и праздничные дни. - Дополнительный отпускной бонус. - Ежемесячная надбавка на работу из дома. - Всё необходимое оборудование: ноутбук, монитор и аксессуары. - Программа языкового погружения (английский, испанский и другие языки). - Непрерывное обучение и рост: менторство, технические лекции, индивидуальные сессии по развитию карьеры. - Признание компании лучшим местом работы 10 лет подряд.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности: - исследование и внедрение современных подходов для широкого круга NLP-задач; - участие в полном цикле разработки: от прототипирования до промышленного развёртывания конечного решения; - разработка сервисов обработки естественного языка (классификация, суммаризация, NER, RAG и пр.); - участие в создании AI-ассистентов на базе генеративных моделей (SFT/LoRA, RLHF) — BERT, Qwen и др.; - сотрудничество с продуктовыми, техническими и клиентскими командами; - построение пайплайнов подготовки данных и обучения LLM (LLM-цепочки); - организация процесса мониторинга качества и производительности LLM в продакшене; - проектирование и поддержка CI/CD-конвейеров для ML-проектов (Git, GitLab CI/CD, Jenkins и подобные); - контейнеризация и оркестрация сервисов (Docker, Kubernetes); - настройка систем логирования и мониторинга (Prometheus, Grafana) для ML сервисов. Требования: - высшее образование: математическое, IT, техническое; - аналогичный опыт работы от 1 года; - хорошее знание Python и основных библиотек анализа данных; - базовые навыки классического ML (EDA, предобработка, обучение моделей); - понимание основных метрик оценки качества моделей; - опыт применения современных трансформерных нейросетей (GPT, BERT и их модификаций); - опыт реализации RAG; - уверенное владение PyTorch или TensorFlow для тонкой настройки LLM; - опыт работы с инструментами CI/CD (Git, GitLab CI/CD, Jenkins и пр.); - умение работать Docker, Kubernetes. Условия: - оформление по ТК РФ с первого дня и все социальные гарантии; - офисный формат работы (удаленка возможна, если вы проживаете в регионе, где нет офиса IBS); - комфортные офисы в городах присутствия: с зонами для работы, переговорными комнатами, отдельными зонами отдыха и развлечения, спортивными уголками; - предоставляются ноутбук, наушники, мышь, при необходимости — другая техника; - условия для карьерного роста и программы профессионального развития; - оплачиваемое профессиональное обучение и сертификация; - бонусы и бенефиты: подарки для детей, оплата мобильной связи, конкурсы и квизы с призами, скидки у корпоративных партнёров, покупка мерча за виртуальную игровую валюту; - неформальные мероприятия, интеллектуальные игры, спортивные клубы, собственная Киберлига, возможность заниматься волонтерской деятельностью и благотворительностью, творческие вечера.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Polymedia — один из лидеров российского рынка BI. Visiology Cortex — AI-модуль платформы, встроенный интеллектуальный ассистент на базе LLM. Технологии: Python, LangGraph, PostgreSQL, векторные эмбеддинги, LLM API, Docker. Опыт работы: от 6 лет Полная занятость Формат работы: офис или удалённо Чем предстоит заниматься - Развитие архитектуры Cortex: LangGraph-агенты, маршрутизация запросов, мультиагентные сценарии - Разработка и оптимизация RAG-пайплайна: индексация документов, работа с эмбеддингами и реранкерами, поиск по векторным представлениям - Интеграция с LLM (Claude / OpenAI / GigaChat / open-source модели), контроль стоимости инференса, стриминг ответов (SSE) - Разработка backend-сервисов на Python - Работа с PostgreSQL, в т.ч. с хранением и поиском по векторам - Интеграция с ядром платформы Visiology через REST API (дашборды, метрики, модели данных) - Точечные задачи на Angular/TypeScript (UI Cortex) и C/.NET при стыковке с сервисами платформы - Написание unit- и интеграционных тестов, разработка технической документации Пожелания к кандидатам - Опыт коммерческой разработки от 6 лет - Уверенное знание Python, опыт построения backend-сервисов - Опыт работы с PostgreSQL - Понимание базовых принципов работы с LLM и RAG: эмбеддинги, векторный поиск, prompt engineering, ограничения контекста - Практический опыт работы с AI-ассистентами разработки (Claude Code, Cursor, Copilot или аналогами) - Понимание работы веб-приложений (HTTP, REST API) - Знание структур данных и шаблонов проектирования - Умение проводить качественное code review - Опыт работы с системами контроля версий (Git) - Знание английского языка на уровне чтения технической документации

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Techno Diasoft — аккредитованная IT-компания, создана в 2008 году. Специализируется на разработке высоконагруженных FinTech-проектов, умных устройств, голосовых ассистентов, а также решений в области биометрии и искусственного интеллекта. Флагманский продукт — автоматизированная банковская система xBank. В компании работает более 300 сотрудников. Проект Разработка backend-сервисов на Python в проекте с AI-стеком. Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет - Опыт разработки на синхронных и асинхронных фреймворках - Навыки DevOps, понимание Docker, Kubernetes - Навыки работы с реляционными и нереляционными БД - Опыт работы с системами управления агентами: LangChain / Graph, CrewAI, Semantic Kernel - Опыт работы с протоколами обмена сообщениями агентов: MCP, A2A - Опыт построения RAG-систем, работа с векторными БД Условия - Оформление, сотрудничество по ИП - Удаленный, гибридный или офисный формат работы - Простой и быстрый процесс собеседований: одно техническое интервью (примерно 1 час), знакомство с командой, предложение о работе - Предоставление необходимой техники для работы

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания СОГАЗ, блок IT, центр внедрения ИИ. Проект: продуктовая ML-платформа, генеративные AI-ассистенты и классические модели машинного обучения. Формат работы — полный офис в бизнес-центре у м. Курская. Обязанности: - Проектировать архитектуру AI-систем; - Внедрение GPU-планировщика для шаринга нагрузки на одном железе; - Проектирование и поддержка ML-пайплайнов; - CI/CD для моделей: версионирование данных, моделей, экспериментов; - Мониторинг production-моделей; - Деплой и оптимизация LLM / inference-серверов; - Контейнеризация и оркестрация сервисов; - CI/CD (GitLab CI); - Мониторинг и observability (Prometheus, Grafana); - Обеспечение выполнения требований ИБ в отношении инфраструктуры. Требования: - Бэкграунд в ML/DS — понимание процессов обучения, инференса, работы с данными; - Опыт от 2 лет в MLOps / DevOps с ML-спецификой; - Docker, Kubernetes — production-опыт; - CI/CD (GitLab CI, методология GitOps); - Глубокие знания Linux; - Опыт построения или управления GPU-кластерами (NVIDIA, CUDA, nvidia-container-toolkit); - Понимание специфики multi-tenant GPU-шаринга (MIG, MPS, time-slicing); - Опыт работы с LLM / inference-серверами (vLLM, TGI, Triton); - Опыт с GPU-планировщиками; - Опыт с MLflow, Kubeflow, Airflow или аналогами; - Высшее техническое образование. Условия: - Оформление полностью в соответствии с ТК РФ, включая оплачиваемый отпуск 29 календарных дней (плюс 1 день отпуска); - ДМС в лучших клиниках города, страхование жизни и страхование от несчастных случаев и болезней + ДМС родственников с 75% скидкой; - Премиальные условия на всю продуктовую линейку группы компаний «СОГАЗ» для работников и их близких родственников (ОСАГО, каско, имущество, жизнь); - Социальный пакет и специальные предложения по страхованию, кредитованию и другие программы от партнёров; - Профессиональное развитие: курсы, тренинги, корпоративная библиотека; - Забота о детях сотрудников: подарки на Новый год и скидки в детские лагеря.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior

Лаборатория «Космос» — российский стартап, создающий собственные программно-аппаратные продукты: от первых прототипов до готовых устройств. Мы работаем на пересечении современных технологий, образования и искусства. Сейчас в нашем портфеле два продукта: — «Каспер» — робот с искусственным интеллектом для обучения детей; — «Света» — светозвуковая панель для дома. Ищем разработчика, который присоединится к команде и будет расти вместе с нами. Не обязательно уже знать всё — важнее хорошая техническая база, самостоятельность и желание разбираться в новых задачах. Чем предстоит заниматься — писать backend преимущественно на Python; — создавать и дорабатывать веб-интерфейсы; — подключать нейросети, распознавание и синтез речи; — связывать серверную часть с реальными устройствами; — тестировать идеи и превращать прототипы в стабильные продукты. Что нам важно — базовое понимание принципов программирования; — знание Python и основ JavaScript; — понимание взаимодействия API, сервера и клиента; — интерес к нейросетям и современным AI-инструментам; — умение самостоятельно искать решения и доводить задачи до результата; — базовые навыки работы с Git, Linux и Docker. Опыт с FastAPI, PostgreSQL, WebSocket, Android, Raspberry Pi или ESP32 будет плюсом, но не является обязательным. Формат: Работа предполагает присутствие в офисе в Санкт-Петербурге. Мы находимся в центре города, м. Горьковская. Работа оплачиваемая; занятость и график обсуждаются индивидуально; уровень вознаграждения зависит от навыков, опыта и объёма занятости.

Формат

Офис

Страна

Габон

Город

Не указан

Компания Omnissa, создатель AI-ориентированной платформы для цифровой работы, ищет инженера-программиста в команду глобализации. Специалист будет разрабатывать AI-сервисы, инструменты и платформы для интернационализации (i18n) и локализации продуктов компании. Задачи: - Проектировать, разрабатывать и масштабировать бэкенд-сервисы на Python, Node.js и TypeScript для поддержки глобализации, интернационализации и локализации. - Разрабатывать и интегрировать AI/ML и LLM-решения, включая архитектуры RAG/GraphRAG, векторные эмбеддинги и семантический поиск, для повышения качества перевода и локализации. - Строить и поддерживать CI/CD-пайплайны, контейнеризированные сервисы (Docker, Kubernetes) и RESTful API, развернутые на Azure, AWS, GCP или аналогичных облачных платформах. - Интегрировать LLM-эндпоинты (Azure OpenAI, AWS или аналоги) с корпоративными системами с использованием MCP и оркестрационных фреймворков, таких как LangChain или LangGraph. - Работать с SQL, NoSQL и графовыми базами данных (например, Neo4j/Cypher) для поддержки масштабируемых решений в области глобализации. - Взаимодействовать с командами продукта, инженерии и локализации для продвижения стратегии глобализации компании. Требования: - Уверенные навыки Python и практический опыт работы с AI/ML-библиотеками: TensorFlow, PyTorch или Hugging Face. - Владение Node.js и TypeScript (или аналогичными бэкенд-фреймворками). - Опыт работы с Java или C будет преимуществом. - Владение SQL и NoSQL базами данных. - Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и RESTful API. - Опыт построения CI/CD-пайплайнов с использованием GitHub, Jenkins или аналогичных инструментов. - Знание векторных эмбеддингов, архитектур RAG/GraphRAG и фреймворков семантического поиска. - Опыт работы с графовыми базами данных (Neo4j/Cypher или аналоги). - Опыт интеграции LLM-эндпоинтов (Azure OpenAI, AWS или аналоги). - Опыт интеграции LLM с корпоративными системами с использованием MCP. - Опыт развертывания масштабируемых AI-сервисов на Azure, AWS, GCP или аналогичных платформах. - Знакомство с LangChain, LangGraph или аналогичными LLM-оркестрационными фреймворками. Предпочтительные квалификации: - Опыт проектирования и внедрения решений Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием векторного поиска и семантического поиска. - Опыт создания агентных AI-систем с использованием LangGraph, n8n или Flowise. - Опыт фронтенд-разработки с React.js и HTML/CSS/JavaScript-фреймворками. - Опыт работы с моделями эмбеддингов, векторными базами данных и технологиями семантического поиска. - Знание стандартов интернационализации (i18n) будет преимуществом. Условия: - Локация: Атланта, Джорджия. - Формат: гибридный. - Командировки не предусмотрены. - Образование: степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук или смежной области предпочтительна, либо эквивалентная комбинация образования и релевантного профессионального опыта. - Зарплата: типичный базовый оклад от $102 000 до $160 000 в год, возможно участие в корпоративной бонусной программе. Фактическое предложение может варьироваться в зависимости от географического местоположения, опыта, образования, уровня навыков и других факторов. - Льготы: участие в собственности компании, медицинская страховка, 401k с взносами работодателя, страхование по инвалидности, оплачиваемый отпуск, возможности роста и другое.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

fairlife, LLC — чикагская компания по производству продуктов питания, создающая молочные продукты для потребителей. Годовой объем розничных продаж превышает 3 млрд долларов. Портфель включает ультрафильтрованное молоко fairlife, протеиновые коктейли Core Power и питательные коктейли fairlife nutrition plan. Компания является дочерним предприятием The Coca-Cola Company. Цель должности: инженер по AI-автоматизации будет играть ключевую роль в создании экосистемы Decision Intelligence. Роль сосредоточена на разработке AI-агентов и автоматизированных рабочих процессов, которые рассуждают, планируют и выполняют задачи от начала до конца, превращая рутинные процессы в надежную автоматизацию в производстве, цепочке поставок и бизнес-операциях. Работа ведется в среде Microsoft Fabric и Azure. Обязанности: - Проектировать, создавать и развертывать AI-агентов, которые автономно рассуждают, планируют и выполняют многошаговые задачи для автоматизации бизнес-процессов - Выявлять ручные, повторяющиеся и трудоемкие процессы и перестраивать их в надежные автоматизированные агентные рабочие процессы - Оркестрировать одно- и многоагентные рабочие процессы с использованием фреймворков LangChain, LangGraph, CrewAI или AutoGen - Интегрировать агентов с внутренними инструментами, API, базами данных и корпоративными системами, включая Model Context Protocol (MCP) - Внедрять пайплайны retrieval-augmented generation (RAG) для привязки агентов к доменным данным компании - Применять промт-инжиниринг, вызовы инструментов и функций, а также строгую оценку для обеспечения точности и надежности агентов - Использовать лучшие практики MLOps/LLMOps для развертывания, мониторинга, оценки и непрерывного улучшения агентных систем - Встраивать защитные механизмы ответственного ИИ — безопасность, контроль с участием человека, прозрачность и соответствие требованиям - Взаимодействовать со старшим дата-сайентистом и кросс-функциональными командами для выявления и приоритизации возможностей автоматизации Требования: - 2+ года опыта в AI-инжиниринге, ML-инжиниринге, разработке ПО или смежных областях - Степень бакалавра или магистра в Computer Science, Data Science, AI/ML, инженерии или смежной STEM-области (или эквивалентный практический опыт) - Владение Python и опыт создания приложений с большими языковыми моделями (LLM) и фундаментальными моделями - Практический опыт с агентными AI-фреймворками (LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen) и паттернами оркестрации - Опыт промт-инжиниринга, вызова инструментов и функций (включая Model Context Protocol), RAG и векторных баз данных (Pinecone, Weaviate, ChromaDB) - Знакомство с облачными платформами (Azure/Fabric, AWS или GCP) для масштабируемого развертывания AI - Опыт с практиками MLOps/LLMOps и принципами ответственного ИИ, включая мониторинг, управление и соответствие требованиям - Сильные основы разработки ПО: разработка API, контроль версий (Git), контейнеризация (Docker) - Навыки коммуникации для взаимодействия с бизнес- и техническими командами - Предпочтительно: склонность к автоматизации, опыт выявления повторяющихся ручных процессов и создания инструментов для их устранения - Предпочтительно: опыт в производстве и цепочке поставок Условия: - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка с первого дня - Дополнительные планы здоровья (страхование госпитализации, несчастных случаев и критических заболеваний) - Оплачиваемый отпуск - Оплачиваемый родительский отпуск и помощь в усыновлении (до 10 000 долларов) - Поддержка родителей и семейные льготы, включая ресурсы по уходу за детьми и поддержку лактации - 401(k) с корпоративным взносом до 9% - Возмещение расходов на оздоровление (до 500 долларов) - Программа помощи сотрудникам (EAP) - Оплачиваемая страховка жизни и краткосрочная нетрудоспособность - Взносы работодателя в HSA (для участников HDHP) - Возмещение расходов на обучение (до 10 000 долларов)

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Ищем системно-ориентированного Senior AI Agent Engineer для проектирования, разработки и поддержки интеллектуальных агентов, которые автоматизируют процессы и создают бизнес-эффект в масштабах предприятия. Роль предполагает полный цикл разработки агентов: от дизайна до версионирования, оркестрации и непрерывного обучения. Инженер будет напрямую влиять на масштабирование AI-стратегии, создавая переиспользуемые компоненты, оптимизируя рабочие процессы агентов и обеспечивая их реальную производительность в production-среде. Обязанности Разработка агентов - Создание и тонкая настройка специализированных AI-агентов для целевых сценариев клиентского опыта: поиск, поддержка, квалификация лидов. - Внедрение стратегий промт-инжиниринга, управления памятью, распределения ресурсов и интеграции вызова инструментов. Мультиагентная коммуникация - Использование протоколов взаимодействия агентов и механизмов передачи задач для совместного выполнения и делегирования. - Построение оркестрированных рабочих процессов между агентами с помощью фреймворков LangChain, AutoGen или Semantic Kernel. Шаблоны и переиспользование - Создание переиспользуемых шаблонов агентов и модульных компонентов для ускорения внедрения в бизнес-подразделениях. - Разработка конфигураций plug-and-play под требования конкретных доменов. Управление жизненным циклом и мониторинг - Отслеживание и улучшение качества диалогов, процента успешных задач, удовлетворенности пользователей и метрик производительности. - Автоматизация мониторинга поведения агентов с помощью инструментов наблюдаемости (Arize, LangSmith, собственные дашборды). Непрерывное улучшение - Внедрение процессов обучения, включая обратную связь human-in-the-loop и автоматическое переобучение. - Уточнение промтов и поведения моделей через структурированные эксперименты и циклы обратной связи. Поддержка и управление - Обновление баз знаний, обнаружение дрейфа данных, отслеживание деградации производительности и интеграция новой бизнес-логики. - Обеспечение соответствия агентов меняющимся корпоративным источникам данных и требованиям комплаенса. Деплой - Управление версионированием агентов, тестовыми конвейерами (unit, регрессионное, UX-тестирование) и контролируемыми процессами раскатки. - Взаимодействие с командами DevOps, QA и инфраструктуры для обеспечения масштабируемых развертываний. Требования - 3–5+ лет опыта в AI/ML-инжиниринге, NLP-системах или backend-разработке. - Уверенное владение LLM-фреймворками (OpenAI API, LangChain, RAG-пайплайны). - Опыт создания разговорных агентов или workflow-ботов в production-среде. - Знакомство с облачными платформами (AWS/GCP/Azure), REST API, Python и контейнеризацией (Docker, K8s). - Уверенная работа с промт-дизайном, векторными базами данных и стратегиями управления памятью. Желательные квалификации - Опыт работы с мультиагентными фреймворками или системами оркестрации агентов. - Знакомство с инструментами наблюдаемости, процессами разметки данных или генерацией синтетических данных. - Опыт в дизайне диалогов или системах управления диалогами. - Степень в области компьютерных наук, науки о данных, инженерии или смежной области.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Roboflow, создающая инструменты для компьютерного зрения, ищет Edge-инженера для работы в полевой инженерной команде. Роль предполагает развертывание и поддержку аппаратных решений для компьютерного зрения в промышленных и реальных условиях. Задачи: - Сборка, настройка и тестирование edge-устройств Roboflow (Jetson, серверы, камеры, датчики) - Взаимодействие с партнерами по оборудованию и системными интеграторами для sourcing и полевой поддержки - Отгрузка устройств клиентам с документацией и предустановленной конфигурацией - Ведение складского учета компонентов (кабели, крепления, линзы, корпуса) и заказ критически важных деталей - Проведение монтажа на объекте, установка оборудования и валидация систем - Физический монтаж, выравнивание датчиков, прокладка кабелей, настройка PoE - Обеспечение подключения (RTSP, VPN, SSH) и интеграции с ПО Roboflow - Командировки до 75% времени к клиентам - Поддержка клиентов в полевом устранении неполадок камер, пайплайнов инференса и загрузки данных - Настройка сети на Linux-устройствах (привязка интерфейсов, статические IP, DHCP) - Улучшение внутренних инструментов и процессов для ускорения развертываний - Создание технической документации: SOP, схемы подключения, руководства по настройке - Обмен полевой обратной связью с командами продукта, инженерии и поддержки Требования: - Практический опыт работы с встраиваемыми устройствами (например, NVIDIA Jetson), промышленными камерами или аналогичным оборудованием в полевых условиях - Знакомство с Roboflow или аналогичными пайплайнами инференса компьютерного зрения - Способность работать автономно, понимание, когда эскалировать проблему, а когда решать самостоятельно - Навыки отладки на месте в условиях ограниченного времени - Умение писать понятную документацию и взаимодействовать с техническими и нетехническими командами - Владение Python и Bash для автоматизации задач и настройки устройств - Уверенное знание Linux и сетей: системная отладка, настройка интерфейсов, инструменты nmcli, ifconfig, systemd, docker Плюсом будет: - Опыт с PoE-камерами (Basler, Lucid Vision) или настройкой IP-камер - Знакомство с протоколами безопасности на производстве и базовой электропроводкой - Опыт создания систем удаленного мониторинга или телеметрии для edge-устройств Процесс собеседования занимает около 5 часов.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Roboflow упрощает создание и использование моделей компьютерного зрения. Более 1 млн разработчиков, включая половину Fortune 100, используют открытые и хостинговые инструменты машинного обучения Roboflow. Примеры применений: подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на стройплощадках, оцифровка поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов. Компания привлекла более $63 млн от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Lachy Groom и других софтверных инвесторов. В команде ценят ответственность, самостоятельность, любопытство к новым технологиям и предпочтение показывать работу, а не рассказывать о ней. Задачи В составе Enterprise-команды вы будете создавать новые функции и улучшения в любом месте продукта Roboflow. Ищем технических универсалов, готовых осваивать новый стек и инструменты. Основная часть существующей кодовой базы — JavaScript и Node.js. Также нужно поддерживать и улучшать корпоративный пайплайн инференса Jetson, поэтому желательны твёрдые знания Linux. Enterprise-команда тесно взаимодействует с корпоративными клиентами, чтобы понимать их потребности и развивать их успех в компьютерном зрении с Roboflow. Ожидаются частые визиты к клиентам, экскурсии по фабрикам и создание функций, необходимых для успеха потенциальных и текущих клиентов. Также вы будете тесно работать с Field Engineering командой: расширять партнёрства и помогать полевым инженерам эффективнее собирать визуальные данные и предоставлять клиентам инсайты. Большинство задач относится к основному продукту — сквозному пайплайну для компьютерного зрения от приёма изображений до аннотации, обучения и развёртывания. Иногда придётся заниматься интеграцией маркетинговых и продажных инструментов, «тушением пожаров», автоматизацией внутренних процессов и open source проектами. У вас будет большая свобода в выборе приоритетных проектов. Если вам нужен жёсткий список задач на несколько месяцев вперёд — эта роль, скорее всего, не подойдёт. Технологии Основная часть кодовой базы написана на JavaScript, пайплайн машинного обучения и обработки изображений — на Python. Используются Firebase и GCS, часть ML-инфраструктуры на AWS. Всё чаще применяется Docker (внутри компании и в клиентских продуктах, например, edge inference server). Много кода работает в браузере (включая TensorFlow JS), также разрабатываются API и клиентские библиотеки на нескольких языках. Не требуется опыт во всех этих областях, но важно желание учиться новому. Также приветствуются новые знания и опыт, которыми вы можете поделиться с командой. Примеры проектов - Добавление инструментов записи и анализа видео в SaaS-приложение Roboflow для быстрого сбора и понимания данных клиентов. - Упрощение настройки новых устройств и инспекций в приложении Roboflow. - Добавление нового блока в workflow для отправки визуальных инсайтов в Power BI или Tableau. - Новые возможности управления edge-устройствами, например, визуализация GPS-координат. Команда Команда состоит из ~120 человек: руководители, вернувшиеся к разработке, основатели с выходом на $100M+, пользователи Roboflow, ставшие сотрудниками, контрибьюторы open source, велосипедист, пересекший США, prolific high school hackers, CTO из организации со 100+ инженерами. Вы будете работать напрямую с руководителем Enterprise-направления и командой Full Stack-инженеров. Условия Roboflow распределена по США и Европе. Есть хабы в Нью-Йорке и Сан-Франциско (планируются новые). Компания предоставляет возможности (например, командные офлайн-встречи в разных городах) и ресурсы (например, $4000 в год на путешествия) для работы вживую с коллегами.

Формат

Офис

Страна

Франция

Город

Не указан

О компании Alma — французский лидер в сфере «покупай сейчас, плати потом» (BNPL), работающий в 10 европейских странах. Компания помогла более 25 000 мерчантов и 10 миллионам потребителей. В команде более 380 сотрудников, годовая выручка превышает 100 млн евро. Alma входит в Next40 и активно масштабируется в Европе. О команде ИИ-команда входит в департамент данных. Мы создаём и эксплуатируем ML-продукты, лежащие в основе бизнеса Alma, включая кредитный скоринг для бесшовного платежного опыта при минимизации дефолтов и максимизации одобрений. Недавно мы расширили сферу деятельности на ИИ для операционной эффективности — решения, которые делают операционные команды Alma более эффективными и закрывают новые бизнес-потребности, включая прогнозирование выручки и оптимизацию взыскания долгов. Вы будете работать как с основными моделями риска, так и с растущим портфелем новых ML-инициатив. Команда состоит из пяти человек, мы владеем продуктами от начала до конца — от моделирования до производственных систем, которые их обслуживают и мониторят. Вы будете подчиняться менеджеру по ML-инжинирингу и тесно работать с командами данных, SRE и количественного анализа. Это полная занятость, работа в Париже или полностью удалённо во Франции. О роли Как ML-инженер, вы будете владеть ML-продуктами от начала до конца, разделяя время между разработкой моделей и платформой, на которой они работают. В частности, вы будете: - Владеть ML-моделями на всём жизненном цикле — от пайплайнов данных и инженерии признаков до обучения, оценки, развёртывания и мониторинга; выбирать правильные метрики и защищаться от утечек, переобучения и дрейфа. - Развивать и улучшать нашу ML-платформу — владеть GitOps CI/CD и процессом релизов команды, мониторить serving-эндпоинты, задержку и нагрузку в Datadog, определять SLO и алертинг, чтобы модели оставались надёжными в продакшене. - Превращать ML в бизнес-ценность по всей организации — сотрудничать с командами риска, операционными и продуктовыми командами, чтобы находить и запускать ML-возможности, от кредитного скоринга до ИИ для операционной эффективности, делиться экспертизой через код-ревью и технический мониторинг. Вы будете работать с Python, scikit-learn, SQL, Vertex AI Pipelines (Kubeflow), dbt, BigQuery, PostgreSQL, Argo Workflows, Neo4j, FastAPI, Argo CD, Kubernetes, Terraform, Datadog. Требования Для успеха в этой роли: - 5+ лет создания и запуска ML в продакшене: сильные Python и SQL, твёрдые основы ML (оценка, утечки, пере/недообучение), чистый, протестированный, проверяемый код. Ожидается знакомство с некоторыми элементами нашего стека. - Гибридный профиль: практический опыт в MLOps и инфраструктуре (пайплайны данных, мониторинг, системный дизайн, live-предсказания / стриминг) и уверенность в рассуждениях о задержке, масштабе и надёжности. - Автономность, аналитическое мышление и бизнес-ориентированность, профессиональный английский и рабочий уровень французского (повседневный язык команды). Будет плюсом: - Опыт с GCP, Docker или графовыми базами данных. - Опыт с LLM — как инструментами разработки, так и компонентами, встроенными в продуктовые системы. - Опыт в кредитном скоринге, BNPL («покупай сейчас, плати потом»), финансовых услугах или фроде. Если вы соответствуете не всем требованиям? В Alma мы верим, что отличные наймы приходят разными путями. Если эта роль вас вдохновляет, мы призываем вас откликнуться. Мы ценим потенциал, любознательность и способность расти так же, как и опыт. Что вы получите - Видимый эффект — ваши модели напрямую влияют на финансовые показатели Alma, и вы увидите это в KPI скоринга и взыскания долгов. - Современная ML-платформа для развития и улучшения — GitOps/MLOps стек (Argo CD, GitHub Actions, dbt, Datadog), которым вы будете владеть и формировать. - Реальная широта — от основных моделей риска до ИИ для операционной эффективности, с настоящим владением моделированием и инфраструктурой в небольшой автономной команде. Компенсация и льготы - Конкурентная зарплата на основе 12 месяцев - Участие в прибыли и сберегательный план для сотрудников - Медицинская страховка: 100% покрывается Alma, включая семейный пакет - Страхование по инвалидности: 100% покрывается Alma - Спорт: партнёрства с Gymlib и Classpass или возмещение 30 евро в месяц за спортивные занятия - Отпуск по беременности и уходу за ребёнком: зарплата сохраняется на 100% во время отпуска без требования стажа. Возвращение к работе по графику 4/5 с оплатой 100% в течение 8 недель. - Пакет устойчивой мобильности (FMD): 544,80 евро в год (кроме полностью удалённых контрактов) - Обеденные ваучеры: 10 евро в день, 50% покрывается Alma - Психическое здоровье: бесплатный доступ к платформе MindDay

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Штат насчитывает 2500+ специалистов. Компания разрабатывает программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и других. Заказчик — крупнейший коммерческий банк страны, лидер по объему активов и цифровому развитию. Банк активно продвигает мобильные сервисы, ценит скорость, гибкость и неформальный подход внутри команд. Многократно отмечен наградами, в том числе «Bank of the Year in Russia 2019» (The Banker) и «Best Mortgage Bank in CEE» (Global Finance). Интересные стороны роли - глубокая автоматизация — возможность оптимизировать процессы развертывания и мониторинга; - влияние на инфраструктуру — участие в принятии решений по масштабируемости и надежности системы. Задачи - создавать AI-агентов и платформы для них; - строить MLOps-инфраструктуру; - работать с данными для ML. Требования - опыт работы в роли MLOps Engineer/Data Engineer/Python ML от 3,5 лет; - production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны; - опыт работы с Docker и Kubernetes в контексте развертывания моделей как сервисов; - опыт работы с одним из major cloud-провайдеров, желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud; - умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol); - знание распределенных вычислений (Spark); - опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.); - отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault; - знания Git, GitLab CI/CD. Условия - зарплата обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности; - долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review; - релокейт между офисами, выбор формата работы: удалённо, офис, гибрид; - адаптация для новых сотрудников; - доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям, в том числе в роли спикера; - ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные; - тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия. Офисы - Москва, ул. Вильгельма Пика, 11, БЦ «Ботаника», 13 этаж, офис 1310; - Санкт-Петербург, Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж; - Казань, Н. Ершова, 76/1; - Нижний Новгород, ул. Новая, 28, коворкинг «VMESTE»; - Самара, IT-парк «Монте Роза».

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания CyberYozh — международная экосистема компаний в сфере кибербезопасности, образования и технологий. Формат Удалённо, полная занятость. Зарплата От $4,000 до $5,500+ на руки, в зависимости от глубины экспертизы. Стек Python, Django Rest Framework, FastAPI, Prometheus, Grafana, Docker, Strawberry, Celery, Redis, PostgreSQL, Kubernetes. Требования - Опыт работы в продуктовой компании, чей основной продукт — скрапер, парсер или агрегатор данных. Понимание специфики сбора данных, работы с очередями задач, прокси, обхода антибот-систем и структурирования собранной информации. - Python на уровне Senior (более 8 лет коммерческой разработки) и навыки работы с AI для ускорения (используется ClodeCode). - Глубокий опыт разработки и поддержки API. - Понимание принципов работы Kubernetes и контейнеризации. Задачи - Разработка, тестирование и интеграция API-функционала для продуктов экосистемы. - Работа с бэкенд-частью скрапинг-инфраструктуры: управление задачами парсинга, обработка и отдача собранных данных через API. - Участие в планировании архитектуры, предложение улучшений и рефакторинг. - Поддержка стабильности, мониторинг и сопровождение решений. - Взаимодействие с командами Frontend, DevOps и QA. Условия - Регулярный пересмотр дохода (раз в 6–12 месяцев). - Полная удалёнка, гибкий график работы. - Официальный долгосрочный контракт с международной компанией (компания на рынке 11 лет). - Сильная команда без джунов (в технической команде 20+ человек на разных продуктах). - Отпуск: 28 дней. - Свобода в принятии технических решений. - Работа с передовыми AI-технологиями, получение опыта в нише кибербезопасности и обработки больших данных.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Polymedia — один из лидеров российского рынка BI. Visiology Cortex — AI-модуль платформы, встроенный интеллектуальный ассистент на базе LLM. Технологии: Python, LangGraph, PostgreSQL, векторные эмбеддинги, LLM API, Docker. Условия - Опыт работы: от 6 лет - Полная занятость - Формат работы: офис или удалённо Чем предстоит заниматься - Развитие архитектуры Cortex: LangGraph-агенты, маршрутизация запросов, мультиагентные сценарии - Разработка и оптимизация RAG-пайплайна: индексация документов, работа с эмбеддингами и реранкерами, поиск по векторным представлениям - Интеграция с LLM (Claude / OpenAI / GigaChat / open-source модели), контроль стоимости инференса, стриминг ответов (SSE) - Разработка backend-сервисов на Python - Работа с PostgreSQL, в т.ч. с хранением и поиском по векторам - Интеграция с ядром платформы Visiology через REST API (дашборды, метрики, модели данных) - Точечные задачи на Angular/TypeScript (UI Cortex) и C/.NET при стыковке с сервисами платформы - Написание unit- и интеграционных тестов, разработка технической документации Требования - Опыт коммерческой разработки от 6 лет - Уверенное знание Python, опыт построения backend-сервисов - Опыт работы с PostgreSQL - Понимание базовых принципов работы с LLM и RAG: эмбеддинги, векторный поиск, prompt engineering, ограничения контекста - Практический опыт работы с AI-ассистентами разработки (Claude Code, Cursor, Copilot или аналогами) - Понимание работы веб-приложений (HTTP, REST API) - Знание структур данных и шаблонов проектирования - Умение проводить качественное code review - Опыт работы с системами контроля версий (Git) - Знание английского языка на уровне чтения технической документации

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

Робототехническая лаборатория ищет стажёра Robotics Deploy Engineer. Формат работы: гибрид (обсуждаемо, но изначально нужно будет очно взаимодействовать), возможна удалёнка. Занятость: полная, возможна проектная или частичная. Вилка: 120–150 тысяч рублей на руки. Оформление: трудовой договор (обсуждаемо). Оплата: фикс за проект, задачу или почасовая, фултайм. Задачи: - Разворачивать и тестировать модели RL, VLA, WAM, LLM на роботах и их стеках. - Поддерживать устойчивые пайплайны деплоя и реализовывать IaC-принципы для поддержания инфраструктуры. - Взаимодействовать с лидами по девопсу и лидами направлений по RL и VLA для организации удобного флоу тестирования гипотез. - Формировать свои гипотезы и предлагать практики по аспектам деплоя и инфраструктуры в целом. Текущие элементы инфраструктуры: - Различные человекоподобные и другие роботы, включая разработку стеков для складских и производственных операций. - Несколько серверов с GPU для тренировки и удалённого инференса, а также локальные GPU для инференса на роботах, что требует настроенного CI/CD, Docker и Kubernetes. - Различные билды роботов на удалённых репозиториях, изменения в которых подгружаются на несколько машин, поэтому реализация принципов IaC необходима.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

VR Studio — компания в составе международной группы VR, занимающаяся видеопродакшеном, SMM и созданием контента для бизнеса. Что предстоит делать - развивать собственную CRM-систему; - создавать внутренние сервисы и интеграции; - внедрять AI-инструменты и AI-агентов; - автоматизировать бизнес-процессы и производство контента; - разрабатывать и поддерживать корпоративные сайты; - работать с серверами и облачной инфраструктурой. Что важно - опыт веб-разработки от 2 лет; - frontend + backend; - Python и/или JavaScript/TypeScript; - API, SQL/NoSQL; - Linux/Windows Server; - Docker, Git; - опыт работы с Claude Code, Codex, GLM и аналогами; - самостоятельность и умение доводить задачи до результата. Условия - офис, 5/2; - начало рабочего дня: 8:00 / 9:00 / 10:00; - возможен гибрид после испытательного срока; - официальное трудоустройство по ТК РФ; - работа над собственными продуктами; - задачи на стыке разработки, AI и автоматизации; - современный технологический стек.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle Python-разработчик (команда веб-разработки) Мы разрабатываем сайты и мобильные приложения, используем современный технологический стек и не боимся высоких нагрузок. Наша цель — сделать жизнь людей проще и удобнее. Ищем Python-разработчика уровня middle, который специализируется на разработке чатов: от простых ботов до AI-агентов со сложной логикой, состоянием и интеграциями. Стек: Python, Elasticsearch, PostgreSQL, Kafka, Clickhouse, Memcached, Redis, Docker. Инструменты: Jira, Confluence, Rocket.Chat, Telegram, Redash, Git, Gitlab, Docker, Redis. Чем предстоит заниматься - Выполнение технически сложных задач, проектирование архитектуры приложений - Применение знаний в области доставки приложений на контур (CI / CD) - Не только самостоятельное решение задач, но и заведение задач на рефакторинг приложений с аргументированной позицией, почему это следует сделать - Оказание помощи тимлиду в развитии и найме сотрудников, организация обучения и консультаций по спорным вопросам - Предложение решений по оптимизации процессов работы команды - Выполнение code-review кода коллег, формирование конструктивной критики, основанной на конкретных вариантах, как сделать лучше - Стандартизация решения для минимизации количества ошибок - Эффективное взаимодействие с другими членами команды, обсуждение сложных моментов с внешними командами, уточнение полноты требований или согласование важных технических решений с архитектором проекта - Написание тестов для работающих приложений - Фикс багов в приложениях в рамках компетенций - Постоянное обучение и совершенствование своих навыков Что важно для этой позиции - Опыт коммерческой разработки не менее трёх лет - Уверенное знание Python 3.9 и выше - Владение асинхронной разработкой на Python - Опыт работы с фреймворками: FastAPI, Sanic - Опыт в ML - Понимание принципов SOLID, ООП, основных шаблонов проектирования - Опыт разработки под Linux - Опыт работы с базами данных PostgreSQL (MySQL), понимание принципов ACID - Опыт работы с индексами и оптимизацией запросов - Опыт работы с Git, Gitlab CI / CD - Опыт работы с Docker, Memcached, Elasticsearch, Kafka - Опыт работы с микросервисной архитектурой - Опыт написания unit-тестов Будет плюсом - Высшее техническое образование - Опыт работы с Clickhouse, Kubernetes - Представление об устройстве Nginx, RabbitMQ, Swagger Мы предлагаем - Работу со смыслом — участие в создании удобных сервисов и услуг, которые делают жизнь людей лучше - Официальное трудоустройство - Комфорт Компания: ООО Исходный код Заработная плата: Уровень дохода не указан

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Сбер Senior NLP/LLM-инженер. Опыт работы: 3–6 лет. Полная занятость. Формат работы: офис или гибрид (Москва). Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Команда переходит от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам. Чем предстоит заниматься - Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация). - Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG. - Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование. - Писать чистый, документированный и тестируемый Python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент. - Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами. Наши пожелания к кандидатам - Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM. - Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph. - Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса. - Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML. - Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов. - Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. Команда создаёт AI-помощника (на базе GigaChat) в канале Казначейства: помощник позволит клиенту самостоятельно менять параметры услуги «Единый остаток». Чем предстоит заниматься - Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов - Интеграция различных решений с другими системами, обеспечение их взаимодействия - Работа с LLM, включая prompt engineering и оптимизацию взаимодействия с большими языковыми моделями Требования - Отличное знание Python, опыт коммерческой разработки от 3 лет (по ТК РФ) - Хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования - Опыт работы с PostgreSQL, Docker / Docker Compose - Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных - Практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering - Опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов - Опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers - Опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог - Опыт написания unit- и интеграционных тестов Условия - Полная занятость - Удалённо на территории РФ

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании ScholarshipOwl — крупнейший маркетплейс стипендий в США. Платформа использует ИИ для связи 14 миллионов студентов, ищущих стипендии, с компаниями, которые ищут студентов. Миссия — сделать финансирование образования доступнее и дать брендам возможность взаимодействовать с новым поколением. Технологии упрощают поиск стипендий, процесс подачи заявок и обеспечивают измеримые результаты для студентов и партнёров. Задачи - Полный цикл разработки: проектировать и внедрять B2B-функциональность от Laravel/Doctrine JSON:API эндпоинтов до реактивных компонентов Nuxt 3/4 и серверных маршрутов. - Развивать встраиваемые виджеты, логику Nitro-сервера, кросс-доменные сообщения iframe, SDK отслеживания событий и конвейеры приёма данных. - Проектировать реляционные схемы БД (MySQL), маппинги Doctrine, миграции, RESTful/JSON:API контракты и кэширование Redis. - Интегрировать ИИ-инструменты (Cursor, Gemini) в ежедневную разработку для быстрого прототипирования, рефакторинга, генерации тестов и создания LLM-функций, например автоматической оценки заявок. - Интегрировать и поддерживать сторонние сервисы и API: CRM, системы отслеживания ошибок, платёжные шлюзы, облачные сервисы данных. - Настроить автоматизированное тестирование: PHPUnit для бэкенда, Playwright и Vitest для E2E и компонентов, интегрированное в CI/CD. - Проводить код-ревью, взаимодействовать с продакт-менеджерами, QA-инженерами и руководством. Требования - Опыт: от 4 лет профессиональной full-stack разработки, минимум 1 год активного использования ИИ-ассистентов в ежедневной работе. - Бэкенд: коммерческий опыт с PHP 8+ и Laravel (чистая сервисная архитектура, очереди и задания, middleware, аутентификация OAuth2/Passport). - Фронтенд: глубокое знание Vue 3 (Composition API), Nuxt 3 или Nuxt 4, TypeScript, Pinia, Tailwind CSS. - Базы данных и ORM: моделирование реляционных БД и оптимизация запросов MySQL, опыт с ORM (Doctrine ORM/DBAL или глубокий Eloquent с готовностью быстро освоить Doctrine). - API и кэширование: понимание RESTful/JSON:API стандартов, маппинга ошибок валидации, форматирования запросов, кэширования Redis. - ИИ-инструменты: ежедневное использование Cursor и Gemini для кодинга, отладки и создания тестов. - Автотесты: опыт написания тестов PHPUnit и фронтенд/E2E тестов (Playwright, Vitest или Cypress). - DevOps: уверенное знание Git, CI/CD пайплайнов, Docker, Linux и контейнерных сред. - Коммуникация и автономность: отличные письменные технические навыки для PR, архитектурных документов и трекинга задач; высокая автономность в навигации по многосервисной кодовой базе. Будет плюсом - Степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering или эквивалентный практический опыт.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании Quora — частная компания с удалённым форматом работы. Позиция может выполняться удалённо из любой точки Канады или США. Миссия Quora — развивать коллективный интеллект мира. Платформы: Quora (глобальная платформа обмена знаниями, более 300 млн уникальных посетителей в месяц) и Poe (платформа для общения, исследования и создания с использованием разнообразных ИИ-языковых моделей, включая GPT-5.6-Sol, Claude-Opus-5, Claude-Fable-5, Claude-Sonnet-5, Kimi-K3 и тысячи других). Роль связана с продуктом Quora. О команде и роли Машинное обучение — ключевая часть миссии Quora. В продакшене более 100 моделей ML. Используются различные алгоритмы: от линейных моделей до деревьев решений и глубоких нейронных сетей. Модели работают в огромном масштабе, обслуживая сотни миллионов людей ежемесячно. Команда владеет ML-платформой и ранжирующей инфраструктурой Quora по четырём направлениям: надёжность обслуживания, развитие ML-инженеров и скорость разработки, бизнес-эффект, эффективность затрат. Начинающий инженер будет работать на стыке машинного обучения, распределённых систем и производительности GPU-сервинга. Предыдущий опыт в ML-инфраструктуре не требуется. В команде — старшие и staff-инженеры, обучение у создателей стека, выделенный ментор и техническое руководство. Первые недели — запуск в продакшен. Стек: Python, Go, C++, PyTorch, Kubernetes/EKS, NVIDIA Triton, Ray, AWS. Обязанности - Помогать создавать и поддерживать основную инфраструктуру ML-платформы Quora, обеспечивая высокую доступность, масштабируемость и производительность. - Создавать и улучшать распределённые системы для обслуживания ML-моделей в продакшене: от больших рекомендательных моделей (LRM) до больших языковых моделей (LLM). - Работать над GPU-сервингом моделей, оптимизируя задержку, пропускную способность и стоимость для поддержки более крупных и мощных моделей. - Участвовать в платформенных инициативах, таких как стандартизация на PyTorch-first и модернизация ML-экосистемы. - Улучшать скорость разработки ML-инженеров, создавая инструменты для разработки, тестирования и развёртывания моделей. - Модернизировать feature store, чтобы ML-инженеры могли быстрее выводить новые фичи в продакшен. - Участвовать в дежурствах команды (on-call), помогая решать производственные проблемы. Минимальные требования - Доступность для встреч и оперативного общения в «часы координации» Quora (пн–пт, 9:00–15:00 по тихоокеанскому времени). - Выпускник 2025 или 2026 года, имеющий или получающий степень бакалавра, магистра или PhD в области компьютерных наук, инженерии или смежной технической области. - Искренний интерес к крупномасштабным распределённым системам, инфраструктуре и машинному обучению. - Знание Python, Go или C++ или способность быстро их выучить. - Страсть к обучению и постоянному улучшению себя и команды. Предпочтительные требования - Предыдущий опыт разработки ПО: стажировка, работа, open-source вклад или соревнования по программированию. - Курсы или практический опыт с ML-фреймворками, такими как PyTorch или TensorFlow. - Опыт работы с Kubernetes, Docker или облачными технологиями, такими как AWS.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Truelogic — ведущий провайдер услуг near-shore staff augmentation со штаб-квартирой в Нью-Йорке. Более двух десятилетий компания поставляет технологические решения компаниям любого размера — от инновационных стартапов до лидеров индустрии, помогая достигать целей цифровой трансформации. Команда из более чем 600 высококвалифицированных IT-специалистов, базирующихся в Латинской Америке, реализует проекты для американских компаний. Truelogic работает как с гигантами из Fortune 500, так и с растущими стартапами. Клиент Клиент — ведущая цифровая платформа в индустрии ухода за домашними животными и здорового образа жизни, обслуживающая миллионы домохозяйств с питомцами в США. Изначально компания была пионером в услугах по уходу за питомцами по требованию, а затем расширилась до комплексной мультипродуктовой сети, связывающей владельцев питомцев с общенациональным сообществом из более чем 500 000 поставщиков услуг. Организация управляет портфелем высокопосещаемых pet-ресурсов, включая платформу сравнения страхования питомцев, ведущие цифровые контент- и обзорные платформы с аудиторией более 18 миллионов подписчиков в соцсетях, а также премиальный цифровой бренд товаров для питомцев и здорового образа жизни. О роли Ищем Senior Back-end Engineer, который возьмёт на себя ответственность за бэкенд-платформу: от клиентских API-схем до серверной и базовой инфраструктуры AWS. Вы будете развивать основной PHP/Laravel API, поддерживать внутренние Python-сервисы и управлять облачной инфраструктурой. Команда ежедневно работает с AI-кодинг-агентами, поэтому подтверждённый опыт поставки ПО и проектирования рабочих процессов с AI-инструментами обязателен. Обязанности - Взять на себя полную ответственность за бэкенд-платформу: управление клиентскими API-схемами, серверами и инфраструктурой баз данных в AWS. - Интегрировать AI-решения непосредственно в основные продукты, а также создавать и улучшать агентские рабочие процессы, контекст и инструменты, обеспечивающие эффективную разработку с AI в большой кодовой базе. - Участвовать в архитектурных и дизайнерских решениях, объясняя компромиссы и разбивая сложные функции на релизные компоненты. - Проектировать и реализовывать основные продукты в PHP и Laravel API, работая на основе OpenAPI-спецификаций с использованием domain-driven, сервисной и репозиторной архитектур. - Создавать и улучшать внутренние бэкенд-системы на Python, включая микросервисы AWS Lambda, в сотрудничестве с кросс-функциональными бизнес-подразделениями. - Поддерживать и обслуживать продакшн-инфраструктуру AWS с помощью Terraform, управляя такими сервисами, как ECS, Lambda, API Gateway, SQS, Parameter Store, CloudWatch и IAM. Требования - 5+ лет опыта создания, эксплуатации и масштабирования бэкенд-систем в продакшн-среде. - Глубокое знание PHP (желательно Laravel) и рабочий уровень Python. - Обязателен опыт работы с AI-кодинг-агентами (Claude Code, Cursor, Codex или аналоги) при разработке функций и создании контекстных рабочих процессов. - Подтверждённый опыт работы с event-driven и queue-based архитектурами, особенно с AWS SQS. - Опыт запуска контейнеризированных сервисов в продакшене, желательно на Amazon ECS. Плюсы - Опыт интеграции LLM в продакшн-ПО, включая дизайн промптов, стратегии оценки и безопасную обработку недетерминированных выходных данных. - Знакомство с инструментами управления секретами, такими как AWS Parameter Store или HashiCorp Vault. - Опыт использования крупномасштабного статического анализа и инструментов автоматизированного рефакторинга, таких как PHPStan или Rector. - Опыт развёртывания и поддержки инфраструктуры с помощью Terraform, Docker и GitLab CI/CD. - Глубокие знания проектирования реляционных баз данных, настройки запросов и кэширования, особенно MySQL и Redis. - Опыт управления инцидентами в продакшене, мониторинга и принципов безопасного проектирования бэкенда. Условия - 100% удалённая работа: свобода работать из любого места. Достаточно ноутбука и стабильного интернета. - Высокая конкурентоспособная оплата в USD. - Оплачиваемый отпуск. - Автономия в работе: свобода управлять своим временем, если работа выполнена. Фокус на результате, а не на часах. - Работа с ведущими американскими компаниями: рост экспертизы на инновационных высокозатратных проектах.