Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

Формат

Удалённо

Страна

Индия

Город

Не указан

GitLab — платформа оркестрации для DevSecOps. Компания ожидает, что все сотрудники используют ИИ в ежедневных рабочих процессах как ключевой множитель продуктивности. О роли Staff-бэкенд-инженер обеспечивает техническое лидерство в своей и смежных командах, решает задачи самого высокого масштаба и сложности. Роль сочетает глубокую бэкенд-экспертизу, системное и продуктовое мышление и влияние за пределами организационных границ. Нужно работать с командами Product, Frontend, Infrastructure, Security, Data, Engineering Managers и инженерами продуктовых групп, не опираясь на формальные полномочия. Задачи - Возглавлять крупные сквозные бэкенд-инициативы: технический дизайн и реализацию, выявление и устранение системных узких мест. - Отвечать за архитектурную стратегию: модульная бэкенд-, сервисная, data- и платформенная архитектура, модернизация монолита и легаси-бэкендов. - Задавать стандарты API, контрактов, совместимости, эволюции схем, тестирования, безопасности, производительности, наблюдаемости, сопровождаемости и практик build/test/deploy/release/rollback. - Создавать общие паттерны управления зависимостями, владения данными, событийности, изоляции сбоев, зрелости сервисов и эксплуатационной документации. Внедрять паттерны Go-сервисов и практики эксплуатации Kubernetes, направлять внедрение Rust там, где это решает задачи систем, безопасности, производительности или цепочки поставок. - Участвовать в on-call и реагировании на инциденты для систем команд, быть технической эскалационной точкой. - Влиять на техническое направление без формальных полномочий, партнёрствовать с Product и Engineering leadership по роадмапу платформы. - Наставлять Senior и Intermediate инженеров, снижать технический долг, повышать технические возможности команды. - Возглавлять внедрение ИИ и агентных инженерных практик, определять guardrails для review, качества, безопасности и приватности. Условия - Удалённая работа, Индия. - Remote-first, асинхронная организация, где важны ясная письменная коммуникация и самостоятельность. - Ожидается использование ИИ в ежедневных рабочих процессах.

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

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

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

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

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 Legion ищет директора по производственной инженерии (DevOps/SRE). Позиция удалённая, США. О позиции: Кандидат будет отвечать за надёжность, автоматизацию и безопасность производственной среды. Инфраструктура работает на AWS с использованием EKS, RDS и других нативных сервисов. Роль предполагает сочетание стратегического руководства и практической работы: около 20–30% времени — непосредственный вклад в архитектуру, инструменты и реагирование на инциденты, остальное — видение, дорожная карта и координация команд. Обязанности: - Нанимать и развивать глобально распределённую команду DevOps/SRE: подбор, менторство, управление инженерами, формирование культуры ответственности и непрерывного улучшения. - Отвечать за дорожную карту надёжности и инфраструктуры для AWS-среды, включая EKS, RDS и связанные сервисы, обеспечивая масштабируемость, высокую доступность и экономическую эффективность. - Руководить практикой SecOps: управление уязвимостями, обнаружение угроз, реагирование на инциденты и устранение последствий. - Определять и продвигать OKR для инфраструктуры, автоматизации и безопасности, отслеживать прогресс по измеримым результатам. - Внедрять лучшие практики наблюдаемости и алертинга (например, Datadog), включая автоматизацию триажа и реагирования для сокращения времени восстановления. - Понимать инфраструктуру агентного ИИ и применение агентных ИИ-процессов в SDLC и DevOps (автоматизированное расследование, исправление, генерация PR). - Развивать практики Infrastructure-as-Code, CI/CD и автоматизации для повышения скорости разработки и снижения рутинных операций. - Согласовывать с командами инженерии и IT стандарты инфраструктуры, контроль доступа, инструменты и требования соответствия. - Обеспечивать соответствие платформы высоким стандартам безопасности, соответствия и защиты данных; поддерживать контроль безопасности и готовность к аудиту. - Участвовать в ротации дежурств по управлению инцидентами совместно с SRE и командами разработки для достижения целей доступности. - Отслеживать актуальные практики в облаке, DevOps и безопасности, давать технические рекомендации и развивать инженерную организацию. Требования: - 8–12 лет опыта в DevOps, SRE или производственной инфраструктуре, включая управление людьми. - Глубокий практический опыт эксплуатации production-нагрузок на AWS: EKS (Kubernetes), RDS, а также VPC, IAM, Lambda, S3. - Подтверждённый опыт в SecOps: управление уязвимостями, реагирование на инциденты, устранение проблем безопасности в production. - 5+ лет работы с платформами наблюдаемости (Datadog, Prometheus, Grafana) для повышения надёжности, производительности и качества алертинга. - Сильный опыт с Infrastructure-as-Code (Terraform, CloudFormation) и автоматизацией CI/CD. - Владение хотя бы одним из языков: Go, Python или Bash; ежедневное использование Git и пайплайнов тестирования. - Практический опыт эксплуатации Linux/Unix production-платформ (Amazon Linux, Ubuntu, RHEL/CentOS). - Подтверждённый опыт кросс-функционального взаимодействия с инженерией и IT по инфраструктуре, инструментам и стандартам безопасности. - Опыт управления инцидентами и on-call практиками для высоконагруженных систем. - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области обязательна; магистерская степень приветствуется. Предпочтительные требования: - Опыт с другими облачными провайдерами: Google Cloud Platform или Oracle Cloud Infrastructure (OCI). - Профильные сертификаты по безопасности: CISSP, AWS Security Specialty, CKS. - Опыт с фреймворками соответствия: SOC 2, ISO 27001, HIPAA. - 3+ года работы с Kubernetes или другими системами оркестрации контейнеров в масштабе. - Опыт с Kubernetes-нативными инструментами доставки: Argo Workflows, Helm. - 5+ лет руководства командами в agile/scrum среде. - Опыт создания или масштабирования автоматизированных пайплайнов расследования и исправления ошибок в production. Условия: - Зарплата: $220 000 – $265 000 в год + бонус + акции компании.

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

Офис

Страна

Азербайджан

Город

Не указан

Инновационная команда по корпоративной кибербезопасности расширяет возможности генеративного ИИ и ищет опытного AI-промт-инженера для развития ИИ-решений в области безопасности и тестирования. Роль подходит специалистам, которые не просто используют ИИ-инструменты, а активно создавали и внедряли сложные промт-решения для технических задач. Вы будете работать вместе с ИИ-специалистами, инженерами и экспертами по кибербезопасности, разрабатывая продвинутые промт-стратегии и ИИ-процессы для анализа безопасности, поиска уязвимостей и автоматизированного тестирования. Команда ориентирована на практическое применение, быстрые эксперименты и быструю доставку ценности. Это 12-месячный контракт в Чандлере, штат Аризона, с гибридным графиком: три дня в офисе в неделю. Обязанности: - Создание сложных промтов для повышения эффективности ИИ-анализа безопасности - Проектирование и поддержка ИИ-инструментов для оценки сценариев безопасности - Использование генеративного ИИ для поиска уязвимостей и исследований в области киберзащиты - Оптимизация промт-стратегий на нескольких языковых моделях для качества и стабильности - Взаимодействие с командами безопасности для понимания рисков и индикаторов - Проведение тестов и экспериментов для улучшения точности моделей - Анализ ответов моделей и извлечение значимых инсайтов - Поддержка ИИ-подходов к сканированию, оценке и исследованиям безопасности - Сотрудничество с инженерными и аналитическими командами для хранения и использования результатов - Быстрое прототипирование и превращение успешных экспериментов в повторяемые решения - Отслеживание новых разработок в области ИИ, кибербезопасности и промт-инжиниринга Требования: - Опыт создания и оптимизации сложных промтов для больших языковых моделей - Практический опыт разработки ИИ-фреймворков, оркестрации промтов или тестовых сред ИИ - Глубокие знания генеративного ИИ и передовых LLM-платформ - Опыт в кибербезопасности, операциях безопасности, управлении уязвимостями или тестировании безопасности - Понимание угроз, векторов атак, вредоносного ПО и защитных концепций - Опыт поддержки инициатив с SAST, DAST, пентестами или оценкой уязвимостей - Профессиональная разработка на Python, Go, .NET или аналогичных технологиях - Навыки оценки ИИ-выводов и улучшения производительности моделей через эксперименты - Аналитические способности, навыки решения проблем и отличные коммуникационные навыки Желательно: - Опыт оценки, стресс-тестирования или испытания ИИ-моделей в состязательных средах - Опыт в ИИ-исследованиях безопасности или ИИ-ориентированных инициативах киберзащиты - Знание анализа угроз, сетевой безопасности, контроля доступа или периметральной безопасности - Опыт работы с PostgreSQL, Elasticsearch, Cloud SQL или аналогичными базами данных - Опыт интеграции ИИ-результатов в операционные программы безопасности - Опыт работы с облачными средами - Опыт работы с Kubernetes или GKE - Опыт поддержки корпоративных технологических инициатив Условия: - Оплата: $76.14–$85.80 в час (W2) - Контракт на 12 месяцев - Гибридный график: 3 дня в офисе - Локация: Чандлер, Аризона - Работа с передовыми ИИ-технологиями и инициативами в области кибербезопасности - Опыт в прикладных ИИ-исследованиях, оценке моделей и инновациях в корпоративной безопасности - Медицинская страховка, стоматология, зрение, оплачиваемый отпуск, 401(k)

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

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

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Quora — частная компания с удаленным форматом работы. Позиция доступна из любой точки Канады или США. О компании: миссия Quora — развивать коллективный интеллект мира. У компании две платформы: Quora — глобальная платформа обмена знаниями с более чем 300 млн уникальных посетителей в месяц, и Poe — платформа, предоставляющая миллионам пользователей доступ к широкому спектру ИИ-моделей, включая GPT-5.6-Sol, Claude-Opus-5, Claude-Fable-5, Claude-Sonnet-5, Kimi-K3 и тысячи других. Роль будет поддерживать оба продукта. О команде и роли: вы станете ключевым участником новой команды Security Engineering, задача которой — защита Quora от проблем безопасности через создание надежных механизмов защиты продуктов, инфраструктуры и людей. Что мы ищем: - Внимание к деталям: понимание нюансов и умение расставлять приоритеты по критическим вопросам. - Масштабируемость решений: умение адаптировать решения под задачу, а не следовать шаблонам. - Ответственность: нацеленность на результат, умение преодолевать препятствия, управлять временем и доносить видение до коллег и руководства. Идеальный кандидат — сильный инженер-программист с экспертизой минимум в одной из областей: - Безопасность облачной инфраструктуры: практический опыт защиты крупных облачных сред, особенно AWS; создание безопасных IaC-пайплайнов с Terraform или CloudFormation; понимание IAM-политик, сетевой сегментации, проектирования VPC; навыки мониторинга и логирования в cloud-native средах; выявление ошибок конфигурации, снижение рисков и устранение последствий. Плюс — опыт безопасности Kubernetes или serverless-архитектур. - Автоматизация и безопасная разработка: подход «security as code», автоматизация процессов безопасности, интеграция инструментов в CI/CD-пайплайны; ежедневное использование SAST, DAST и сканеров зависимостей; внедрение безопасных практик кодирования и наставничество команд. - Безопасность Linux/систем: глубокие знания безопасности AWS-инфраструктуры, интерес к масштабируемости, надежности и операционной дисциплине; понимание контейнерной безопасности, POSIX Capabilities, SECCOMP, LSM; опыт работы с OSQuery и eBPF. - Безопасность продуктов (желательно, не обязательно): опыт создания безопасных веб-приложений и API, знание OWASP Top 10 и распространенных уязвимостей (XSS, CSRF, SQL-инъекции). Обязанности: - Совместно с инженерными командами ревьюить изменения архитектуры облака и вычислений. - Создавать модели угроз для облачных и вычислительных сред. - Разрабатывать или внедрять open-source инструменты для мониторинга и укрепления облачной инфраструктуры, ОС, пайплайнов безопасности и обнаружения вторжений. - Применять экспертные знания лучших практик безопасности AWS и Kubernetes для устранения рисков и формирования плана контроля. - Определять и внедрять политики безопасности, контролировать их соблюдение. - Писать код для автоматизации требований безопасности: обнаружение угроз, сдерживание инцидентов, сетевая безопасность.

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

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Zartis — глобальный партнёр по AI-трансформации и технологическому консалтингу. Компания помогает организациям проектировать, создавать и масштабировать технологические решения. Команды обладают экспертизой в AI-платформах, безопасных API-архитектурах и cloud-native разработке. Инженерные хабы расположены в EMEA и LATAM, есть долгосрочные партнёрства в финансовых услугах, здравоохранении, науках о жизни, энергетике и климате. Ищем Senior Backend Engineer для проекта в Tech-индустрии. Проект Вы присоединитесь к распределённой инженерной команде, которая создаёт и развивает production-grade приложения на основе генеративного ИИ. Это практическая backend-роль, сочетающая Node.js/TypeScript, облачную архитектуру AWS и генеративный ИИ. Вы будете проектировать и разрабатывать масштабируемые backend-сервисы, интегрировать возможности LLM в production-системы и участвовать в архитектурных решениях. Ключевая задача — обеспечить надёжную работу систем в production, решая вопросы качества ответов, задержки, стоимости, безопасности, трассируемости, наблюдаемости и устойчивости. Задачи - Проектировать, разрабатывать и развёртывать масштабируемые backend-приложения на Node.js и TypeScript. - Интегрировать возможности генеративного ИИ и LLM в production-приложения и сервисы. - Проектировать и эксплуатировать cloud-native архитектуры на AWS, включая serverless и контейнерные среды. - Создавать и развёртывать контейнерные нагрузки с использованием EC2, ECS/EKS и Kubernetes. - Создавать возможности на основе LLM с помощью Amazon Bedrock и паттернов: RAG, вызов инструментов, управление контекстом, промптинг, индексация знаний. - Проектировать решения, учитывающие реальные проблемы production-ИИ: качество ответов, задержка, эффективность затрат, трассируемость, наблюдаемость. - Применять инженерные практики: масштабируемость, безопасность, устойчивость, поддерживаемость. - Участвовать в backend- и облачной архитектуре, принимать технические решения и оценивать компромиссы. - Сотрудничать с инженерными и продуктовыми стейкхолдерами для доведения AI-возможностей от дизайна до надёжного production-запуска. Требования - Обширный профессиональный опыт разработки backend-приложений на Node.js и TypeScript. - Подтверждённый опыт проектирования, разработки и развёртывания генеративного ИИ в production — не только прототипы или proof-of-concept. - Сильный практический опыт проектирования и эксплуатации решений на AWS. - Опыт с serverless и контейнерными архитектурами, включая EC2, ECS/EKS, Kubernetes или эквивалентные технологии AWS. - Практический опыт с Amazon Bedrock и/или production LLM-приложениями в экосистеме AWS. - Практический опыт реализации паттернов LLM-приложений: RAG, вызов инструментов, управление контекстом, промптинг, индексация знаний. - Понимание проблем эксплуатации AI-приложений в production: качество, задержка, стоимость, трассируемость, наблюдаемость. - Подтверждённая способность проектировать масштабируемые, безопасные, устойчивые и поддерживаемые backend-системы. - Опыт принятия технических и архитектурных решений и оценки компромиссов в production-средах. - Отличные коммуникативные навыки и навыки сотрудничества, проактивный подход к ответственности и решению проблем. Условия - 100% удалённая работа. - Надбавка на работу из дома: ежемесячная выплата в качестве финансовой поддержки. - Карьерный рост: программа развития карьеры для всех сотрудников с обратной связью 360°. - Обучение: выделенное время в течение недели для технического обучения. Доступны онлайн-курсы (например, Pluralsight и Educative.io), уроки английского, книги, конференции и мероприятия. - Программа менторства: можно стать ментором или получать менторскую поддержку.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Actian — компания, стоящая за платформой Data Intelligence Platform, корпоративным решением, которое помогает организациям обнаруживать, управлять и доверять своим данным в масштабе. Платформа соединяет метаданные, происхождение данных, качество данных и бизнес-контекст в единый граф знаний, позволяя компаниям превращать необработанные данные в надёжные решения. Компания работает глобально, быстро движется и строит на долгосрочную перспективу. Задачи - Проектировать и внедрять новые функции на всём стеке платформы: от бэкенд-сервисов до фронтенд-интерфейсов, с фокусом на корректность, производительность и поддерживаемость. - Активно и осознанно использовать AI-инструменты как усилитель, а не замену инженерному мышлению: ускорять разработку, сокращать шаблонный код, быстрее исследовать решения, писать лучшие тесты. - Участвовать в технических дизайн-сессиях и код-ревью, придерживаясь подхода security-first и чистой тестируемой архитектуры. - Участвовать в реагировании на инциденты и устранении проблем в продакшене, рассматривая стабильность как общую ответственность. - Делиться знаниями через технические сессии, документацию, развитие внутренних практик и вклад в AI-ассистированную разработку. - Работать с продакт-менеджерами для раннего понимания требований и превращения их в технические решения. Требования - Подтверждённый опыт использования AI-ассистентов кодирования (например, Claude Code или Cursor) и понимание, когда они помогают, а когда вводят в заблуждение. - Опыт разработки функций для платформ управления данными, каталогов данных или управления метаданными в продакшене — большой плюс. - Подтверждённый опыт fullstack-инженера: создание и выпуск функций в продакшене в SaaS-среде, с полной ответственностью за результат. - Сильное практическое знание основного стека — большой плюс: Scala или Java на бэкенде, TypeScript и Angular на фронтенде. Не обязательно быть экспертом во всём, но важно честно оценивать свои сильные стороны и быть готовым расти в остальных. - Понимание SaaS-архитектуры и основ облака, особенно AWS. Уверенная работа с Docker, Kubernetes, GitHub workflows и CI/CD. - Настоящее agile-мышление: предпочтение коротких циклов обратной связи, итеративной поставки и совместного решения проблем. - Свободное владение английским языком на профессиональном уровне. Условия - Возможность быть частью инновационной быстрорастущей компании, влияющей на сферу управления данными. - Работа в увлечённой и разнообразной команде. - Конкурентоспособная зарплата и льготы. - Гибкий график работы: удалённо или гибридно. - Возможности профессионального роста и развития. Ценности Компания ценит автономию, результаты и созидателей. Если вам нужно, чтобы каждую задачу назначали, эта среда не подходит. Если вы эффективно работаете, получая задачу, команду и пространство для её решения, — вы подойдёте. Компания придерживается разнообразия и рассматривает всех квалифицированных кандидатов без дискриминации по признаку расы, цвета кожи, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, национального происхождения или иных защищённых законом характеристик в стране подачи заявки.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Centicore ищет DevOps-инженера на проект крупного коммерческого банка. Формат работы: удалённо по РФ. Вилка: 300–350 тыс. рублей на руки. Задачи - Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты; - Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (MLOps, AutoML); - Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения; - Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения. Требования - Опыт DevOps от 4–5 лет; - Опыт администрирования Kubernetes от 2 лет; - Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания: Adobe Роль: Applied AI Engineer Задачи: - Разработка, создание и поддержка интеллектуальных агентов для автоматизации и бизнес-эффекта в масштабах предприятия. - Полный цикл разработки агентов: от проектирования до версионирования, оркестрации и непрерывного обучения. - Создание масштабируемых платформ Agentic AI, расширяющих возможности разработчиков и ускоряющих внедрение ИИ. - Создание переиспользуемых шаблонов агентов и модульных компонентов для ускорения развертывания в бизнес-подразделениях. - Перевод моделей ИИ из прототипов в продакшен-системы. - Разработка автономных агентов и навыков для задач генерации кода и вызова инструментов. - Оптимизация производительности моделей, снижение задержек и повышение надежности. - Внедрение стратегий промт-инжиниринга, управления памятью, распределения ресурсов и интеграции вызова инструментов. Требования: - Опыт работы в AI/ML-инжиниринге и бэкенд-разработке от 3 до 5+ лет. - Опыт работы с LLM API или ИИ-сервисами в продакшене. - Опыт работы с инструментами ИИ: LangChain, LlamaIndex или векторными базами данных. - Умение измерять и улучшать показатели решаемости задач и точности моделей. - Сильные инженерные основы: Python, REST. - Опыт работы с потоковой передачей событий (Kafka, Flink, Kinesis или аналоги) и конвейерами данных (Spark, Databricks или сопоставимые). - Знакомство с продакшен-операциями: Kubernetes, CI/CD, мониторинг, алертинг и реагирование на инциденты. - Знакомство с облачными платформами (AWS/GCP/Azure), REST API, Python и контейнеризацией (Docker, K8s). Условия: - Вилка зарплаты в США: $114 100 — $214 950 в год, зависит от географического рынка и опыта. - Для Калифорнии: $148 500 — $214 950.

Формат

Офис

Страна

Монголия, США

Город

Остин

О компании Компания AVP VIGILANT TECHNOLOGY PVT LTD создаёт AI-продукты нового поколения на основе больших языковых моделей и интеллектуальной автоматизации для решения сложных бизнес-задач. Инженерные команды сочетают современные AI-технологии с масштабируемой разработкой ПО для создания надёжных, безопасных и готовых к продакшену решений на базе генеративного ИИ. О роли Ищем GenAI-инженера для проектирования, разработки и развёртывания приложений генеративного ИИ на основе LLM, RAG, Python и LangChain. Работа охватывает полный жизненный цикл AI-приложений: от прототипирования и экспериментов до продакшен-развёртывания и оптимизации. Локация Сан-Франциско, Калифорния; Нью-Йорк, Нью-Йорк; Сиэтл, Вашингтон; Остин, Техас. Ключевые обязанности - Проектирование и разработка готовых к продакшену приложений генеративного ИИ на основе LLM. - Построение и оптимизация RAG-пайплайнов для точных и контекстно-зависимых ответов. - Разработка AI-воркфлоу и компонентов приложений с использованием Python и LangChain. - Интеграция коммерческих и открытых больших языковых моделей в корпоративные приложения. - Разработка процессов приёма документов, чанкинга, эмбеддингов, поиска и реранжирования. - Внедрение промт-инжиниринга, структурированных выводов, вызова инструментов и AI-агентов. - Оценка качества, релевантности, задержки и надёжности моделей с помощью соответствующих методов. - Оптимизация приложений по производительности, масштабируемости, стоимости и качеству ответов. - Создание API и сервисов, интегрирующих возможности GenAI с существующими программными платформами. - Совместная работа с инженерами, дата-сайентистами, продакт-менеджерами и бизнес-стейкхолдерами. - Мониторинг продакшен-систем и непрерывное улучшение производительности моделей и приложений. - Соблюдение лучших практик ответственного ИИ, безопасности, приватности и разработки ПО. Требования - 2–5 лет профессионального опыта в разработке ПО, машинном обучении, AI-инжиниринге или смежной области. - Уверенное программирование на Python. - Практический опыт создания приложений на основе LLM. - Опыт разработки приложений на базе RAG. - Опыт работы с LangChain или аналогичными фреймворками для LLM-приложений. - Понимание эмбеддингов, векторных баз данных, семантического поиска и информационного поиска. - Глубокое понимание промт-инжиниринга и архитектуры LLM-приложений. - Опыт работы с API и продакшен-разработкой ПО. - Навыки отладки, аналитического мышления и решения проблем. Желательно - Опыт с LangGraph, LlamaIndex или аналогичными фреймворками. - Опыт с векторными базами данных: Pinecone, Weaviate, Milvus или pgvector. - Знакомство с фундаментальными моделями OpenAI, Anthropic, Google, Meta и других. - Опыт с облачными платформами AWS, Azure или Google Cloud. - Знание Docker, Kubernetes, CI/CD и MLOps-практик. - Опыт в оценке LLM, наблюдаемости, guardrails и безопасности ИИ. - Знакомство с концепциями NLP, машинного обучения или глубокого обучения. Условия - Полная занятость. - Зарплата $130,000–$210,000+ в год в зависимости от опыта и квалификации. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - 401(k) и пенсионные выплаты. - Оплачиваемый отпуск и корпоративные праздники. - Возможности профессионального развития и обучения. - Гибкий или гибридный формат работы в зависимости от локации. - Возможность работать над высокоэффективными продуктами генеративного ИИ.

Формат

Удалённо

Страна

Канада, США

Город

Не указан

Грейд

Senior

GitLab — платформа интеллектуальной оркестрации для DevSecOps. Компания помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия, ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из списка Fortune 100 доверяют GitLab. О роли В качестве Senior Backend-инженера вы будете проектировать, внедрять и развивать возможности продукта, решая сложные backend-задачи и влияя на техническое и продуктовое направление команд. Вы выйдете за рамки «поставленных задач», активно улучшая качество, надежность и производительность систем. Вы будете работать на стыке продукта, фронтенда, инфраструктуры, данных и безопасности, принимая взвешенные архитектурные решения, ясно излагая сложные идеи в асинхронной среде и помогая определять стандарты для глобального продукта. Почему вам понравится эта роль Высокое влияние: вы не просто выпускаете фичи, а формируете архитектуру глобальной платформы, которой пользуются миллионы. Техническая самостоятельность: вы будете влиять на цели команды, техническое направление и долгосрочные задачи, решая проблемы высокой сложности. Инновационная культура: вы сможете экспериментировать с агентным ИИ и интегрировать его в производственные инженерные процессы, выходя за рамки простого промт-инжиниринга. Автономия: вы будете работать в remote-first асинхронной организации, где четкая письменная коммуникация и самоорганизация — основа успеха. Коллаборация с фокусом на пользователя: вы будете тесно взаимодействовать с продакт-менеджерами и дизайнерами, формируя требования и гарантируя, что каждое техническое решение приносит реальную ценность пользователям. Чем вы будете заниматься Определять техническое направление: проектировать и внедрять сложные backend-функции с минимальным руководством, делая прагматичный выбор между модульным монолитом, общими компонентами или отдельными сервисами. Повышать стандарты: отстаивать качество продукта, безопасность, доступность и производительность. Определять стандарты backend-разработки: стиль, поддерживаемость, тестирование, API и операционная готовность. Наставничество: обучать инженеров уровня associate и intermediate, устранять технические блокеры и улучшать практики команды через код-ревью и дизайн-ревью. Операционное совершенство: диагностировать и предотвращать проблемы производительности и надежности в масштабе. Участвовать в реагировании на инциденты и выступать техническим владельцем там, где это уместно. Интеграция ИИ: использовать ИИ в производственной инженерной работе для улучшения результатов, оценивать его эффективность и обучать других ответственному и осознанному использованию. Что вы принесете с собой Глубокая backend-экспертиза: уверенное владение backend-архитектурой, API, системами данных и настройкой производительности в сложной продуктовой или сервисной среде. Адаптивность: владение современными backend-языками и глубокое понимание системного программирования. Ценится способность учиться и адаптироваться выше, чем мастерство в одном языке. Архитектурное мышление: опыт проектирования и развития модульных backend-границ, ограниченных контекстов и миграционно-безопасных архитектур. Влияние: умение вести за собой через влияние, техническое суждение и четкую письменную коммуникацию, эффективно соединяя потребности продукта с технической реальностью. Экспертиза в агентном ИИ: подтвержденный опыт создания и эксплуатации агентных систем в продакшене — от промт-инжиниринга к архитектуре циклов, использованию инструментов и стратегиям обработки ошибок, обеспечивающим надежность в масштабе. Полезный опыт Опыт работы с высоконагруженными распределенными системами, конкурентностью или профилированием. Практический опыт работы с контейнеризированным продакшеном (например, Kubernetes). Глубокие знания производительности баз данных (например, PostgreSQL, ClickHouse, эволюция схем, партиционирование). Опыт работы с крупномасштабными модульными монолитами или событийно-ориентированными системами. Публичные технические выступления или открытый исходный код.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Грейд

Senior

GitLab — платформа оркестрации для DevSecOps, позволяющая организациям повышать продуктивность разработчиков, эффективность операций и ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 доверяют GitLab. О роли В качестве Senior Backend-инженера вы будете проектировать, внедрять и развивать возможности продукта, решая сложные задачи бэкенда и влияя на техническое и продуктовое направление команд. Вы выйдете за рамки порученной работы, активно повышая качество, надежность и производительность систем. Вы будете работать на стыке продукта, фронтенда, инфраструктуры, данных и безопасности, принимая взвешенные архитектурные решения, четко излагая сложные идеи в асинхронной среде и помогая задавать стандарты для глобального продукта. Почему вам понравится эта роль - Высокое влияние: вы не просто выпускаете функции, а формируете архитектуру глобальной платформы, используемой миллионами. - Техническая самостоятельность: вы будете влиять на цели команды, техническое направление и долгосрочные задачи. - Инновационная культура: вы сможете экспериментировать с интеграцией агентного ИИ в производственные инженерные процессы, выходя за рамки простого промт-инжиниринга. - Автономия: вы будете работать в удаленной асинхронной организации, где четкая письменная коммуникация и самоорганизация — основа успеха. - Ориентация на пользователя: вы будете тесно сотрудничать с продакт-менеджерами и дизайнерами, чтобы каждое техническое решение приносило реальную пользу. Что вы будете делать - Определять техническое направление: проектировать и внедрять сложные бэкенд-функции с минимальным руководством, выбирая между модульным монолитом, общими компонентами или отдельными сервисами. - Повышать стандарты: отстаивать качество продукта, безопасность, доступность и производительность, задавая стандарты бэкенда для стиля, поддерживаемости, тестирования, API и операционной готовности. - Наставничество: обучать младших и средних инженеров, устранять технические блокеры и улучшать практики команды через код-ревью и дизайн-ревью. - Операционное совершенство: диагностировать и предотвращать проблемы производительности и надежности в масштабе, участвовать в реагировании на инциденты. - Интеграция ИИ: использовать ИИ в производственной инженерной работе, оценивать его эффективность и обучать других ответственному применению. Что вы принесете - Глубокая экспертиза в бэкенде: уверенное владение бэкенд-архитектурой, API, системами данных и настройкой производительности. - Адаптивность: владение современными бэкенд-языками и глубокое понимание системного программирования. Ценится способность учиться, а не знание одного языка. - Архитектурное мышление: опыт проектирования и развития модульных бэкенд-границ, ограниченных контекстов и миграционно-безопасных архитектур. - Влияние: умение вести за собой через влияние, техническое суждение и четкую письменную коммуникацию. - Экспертиза в агентном ИИ: подтвержденный опыт создания или эксплуатации агентных систем в производстве — от промт-инжиниринга до архитектуры циклов, использования инструментов и стратегий обработки ошибок. Полезный опыт - Опыт работы с высоконагруженными распределенными системами, конкурентностью или профилированием. - Практический опыт контейнеризированной эксплуатации (например, Kubernetes). - Глубокие знания производительности баз данных (например, PostgreSQL, ClickHouse, эволюция схем, партиционирование). - Опыт работы с крупномасштабными модульными монолитами или событийно-ориентированными системами. - Публичные технические выступления или открытый исходный код.

Формат

Удалённо

Страна

Польша

Город

Не указан

Грейд

Senior

GitLab — платформа интеллектуальной оркестрации для DevSecOps. Компания помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия требованиям, ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 доверяют GitLab. В компании принято использовать ИИ как ключевой множитель продуктивности: все сотрудники интегрируют ИИ в ежедневные рабочие процессы. О роли Старший backend-инженер будет проектировать, внедрять и развивать возможности продукта, решая сложные backend-задачи и влияя на техническое и продуктовое направление команд. Работа охватывает границы продукта, фронтенда, инфраструктуры, данных и безопасности. Инженер принимает взвешенные архитектурные решения, ясно излагает сложные идеи в асинхронной среде и помогает определять стандарты для глобального продукта. Что понравится в этой роли Высокое влияние: формирование архитектуры глобальной платформы, используемой миллионами. Техническая самостоятельность: влияние на цели команды, техническое направление и долгосрочные задачи. Инновационная культура: эксперименты с агентным ИИ в производственных инженерных процессах, создание устойчивых ИИ-ассистируемых систем. Автономия: работа в remote-first асинхронной организации, где ключевыми факторами успеха являются четкая письменная коммуникация и самоорганизация. Коллаборация с пользователями: партнерство с продакт-менеджерами и дизайнерами для формирования требований. Что предстоит делать Определять техническое направление: проектировать и внедрять сложные backend-функции с минимальным руководством, выбирая между модульным монолитом, общими компонентами или отдельными сервисами. Повышать стандарты: отстаивать качество продукта, безопасность, доступность и производительность; определять стандарты backend-кода, стиля, поддерживаемости, тестирования, API и операционной готовности. Наставничество: обучать младших и средних инженеров, устранять технические блокеры, улучшать практики команды через код-ревью и дизайн-ревью. Операционное совершенство: диагностировать и предотвращать проблемы производительности и надежности в масштабе; участвовать в реагировании на инциденты. Интеграция ИИ: использовать ИИ в производственной инженерной работе, оценивать его эффективность и обучать других ответственному применению. Что нужно для успеха Глубокие backend-знания: уверенное владение backend-архитектурой, API, системами данных и настройкой производительности в сложной продуктовой среде. Адаптивность: владение современными backend-языками и глубокое понимание системного программирования; ценность способности учиться и адаптироваться выше, чем владение одним языком. Архитектурное мышление: опыт проектирования и развития модульных backend-границ, ограниченных контекстов и миграционно-безопасных архитектур. Влияние: способность вести за собой через влияние, техническое суждение и четкую письменную коммуникацию. Экспертиза в агентном ИИ: подтвержденный опыт создания и эксплуатации агентных систем в продакшене — от простого промт-инжиниринга к архитектуре циклов, использованию инструментов и стратегиям обработки ошибок. Полезный опыт Опыт работы с высоконагруженными распределенными системами, конкурентностью или профилированием. Практический опыт контейнеризированных производственных операций (например, Kubernetes). Глубокие знания производительности баз данных (например, PostgreSQL, ClickHouse, эволюция схем, партиционирование). Опыт работы с крупномасштабными модульными монолитами или событийно-ориентированными системами. Публичные технические коммуникации и участие в open-source.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Грейд: Lead. Стек: Python, распределённые системы, высоконагруженные сервисы, алгоритмы поиска, структуры данных, Linux, контейнеры, Kubernetes. Ищем руководителя в команду поисковых технологий для AI-систем. Строим общий поисковый слой для продуктов на основе языковых моделей. Задача: сделать так, чтобы AI-системы могли быстро находить нужную…

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Аккредитованная ИТ-компания «Системы и Алгоритмы» ищет GenAI-разработчика. Условия: - Зарплата: 230 000 рублей gross. - Формат: удалённо. - Занятость: полная. - Трудоустройство: ТД/ИП/СЗ/ГПХ. Требования: - Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей. - Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. - Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. - Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. - Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. - Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. Задачи: - Разработка сервисов ИИ-платформы для создания функциональных агентов и ИИ-ассистентов. - Подготовка бэкенда для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource-агенты. - Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов. - Создание единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников.