Биржа вакансий в сфере ИИ, ML

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

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года автоматизирует юридические бизнес-процессы. Сейчас команда активно развивает AI-направление и создает AI-агентов для решения реальных юридических задач. Что предстоит делать: - превращать юридические процессы в workflow для AI-агентов; - описывать логику работы юриста и требования к результату; - проверять AI-ответы и документы на юридическую корректность; - находить ошибки и улучшать логику агентов; - участвовать в создании AI-сценариев для судебных и юридических процессов; - совместно с Product Manager развивать продукт; - экспериментировать с LLM, AI-агентами и автоматизациями. Что важно: - высшее юридическое образование; - реальный опыт работы юристом; - опыт в арбитражных спорах и/или судебной практике; - понимание гражданского и арбитражного процесса; - опыт работы с судебными документами; - практический интерес к AI и LLM (ChatGPT, Claude и др.); - способность структурировать сложные юридические процессы; - самостоятельность и проактивность. Будет плюсом: банкротство, корпоративные споры, LegalTech, продуктовая аналитика, опыт работы с AI-агентами, промптами и автоматизациями. Первые задачи: погрузиться в продукт, оценить работу AI-агентов, найти юридические ошибки, детализировать workflow и перевести один из юридических процессов в сценарий AI-агента. Формат: преимущественно удалённо, возможна работа из офиса. Оформление по ТК РФ, ДМС, обучение, командный бонус.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

AI Engineer / AI Architect Компания Camirix — AI Business Operating System — ищет специалиста для создания интеллектуального ядра платформы — AI Brain, а на его основе — системы автономных AI-агентов. Чем предстоит заниматься - Проектировать архитектуру AI Brain. - Разрабатывать AI Agents и Agent Runtime. - Заниматься LLM orchestration, RAG, Memory и Context Engineering. - Реализовывать reasoning, planning и decision making. - Работать с Tool Calling и внешними API. - Разрабатывать Business Ontology и работать с бизнес-данными. - Создавать AI Employees: Sales, Marketing, Support, Finance, Operations и др. - Разрабатывать системы feedback, evaluation и обучения агентов. - Оптимизировать качество, скорость и стоимость AI-систем. Главная задача — построить AI Brain Camirix и систему автономных AI-агентов, способных понимать бизнес-контекст, принимать решения и самостоятельно выполнять реальные бизнес-процессы. Что ожидаем - Сильный Python. - Опыт разработки LLM/AI-приложений и AI-агентов. - Понимание LLM, RAG, embeddings, Tool Calling. - Опыт работы с API OpenAI / Anthropic / Gemini или аналогами. - PostgreSQL, Redis, FastAPI. - Понимание архитектуры production AI-систем. - Способность самостоятельно проектировать и реализовывать сложные системы. Условия - Full-time. - Удалённая работа. - Middle+ / Senior. - Задачи на уровне архитектуры и разработки AI-продукта с нуля.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций. Мы — полностью удаленная компания с сотрудниками в более чем 40 странах. Клиенты включают Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Это удаленная позиция. Мы ищем кандидатов в США и Канаде. Мы создаем Tempo — open-source бэкенд распределенного трейсинга, лежащий в основе Grafana Cloud Traces и Grafana Enterprise Traces (GET). Tempo упрощает поиск трейсов, генерацию метрик из спанов и связывание данных трейсинга с логами, метриками и профилями в стеке Grafana. 2026 год — переломный момент для Tempo. После крупного архитектурного обновления и запуска TraceQL metrics мы переходим от фундаментальной работы к продуктовому и операционному совершенству, превращая Tempo из SaaS-базы данных в платформу для следующего поколения продуктов наблюдаемости Grafana (App Observability, Asserts, Traces Drilldown и AI-ассистенты). В течение следующего года вы поможете нам: - Сделать Grafana Cloud Traces «просто работающим» для клиентов, устранив шероховатости, запутанные лимиты и скрытые сбои. - Достичь операционного совершенства в масштабе: рост с почти 50 ячеек сегодня до трехзначных чисел в этом году, с автоскейлингом, параметризованными раскатками и агрессивным сокращением рутинной работы. - Развить Tempo в платформу: API с более высокой плотностью, агрегация трейсов, математика TraceQL metrics и интерфейсы, удобные для машин и LLM, на которых смогут строить downstream-продукты и агенты. - Улучшить производительность: снизить задержки запросов при приеме сотен МБ/с и обеспечить производительные диапазоны запросов за 30 дней для соответствия конкурентам. - Подготовить Tempo к миру, управляемому агентами: более крупные, более всплесковые и высококардинальные нагрузки, а также новые категории AI-рабочих процессов, такие как триаж с помощью ассистентов и расследования в стиле «почему это медленно?». Что вы будете делать: Как Staff-инженер в команде Tempo, вы будете задавать техническое направление по самым сложным задачам дорожной карты и поднимать планку для всей команды. - Вести многоквартальные технические инициативы от формулировки проблемы до раскатки, например, API агрегации трейсов, Limitless Tempo, автоскейлинг ячеек и лимиты клиентов или улучшения движка запросов. - Владеть архитектурой ключевых компонентов Tempo: прием, хранение, запросы и генерация метрик. Проводить ревью дизайна, принимать решения по компромиссам между производительностью, стоимостью и сложностью, документировать «почему» для команды. - Проектировать API для людей и агентов. Формировать следующее поколение интерфейсов Tempo (структурированных, детерминированных, обнаруживаемых), чтобы продукты Act 3, LLM-ассистенты и внешние интеграторы могли надежно строить на Tempo. - Обеспечивать операционное совершенство. Отвечать за конкретные SLO (P99 задержка записи, повторяемость инцидентов, TCO на принятый ГБ) и вести команду к Zero Ops через автоматизацию, параметризованные раскатки и действенные алерты. - Работать с Product и смежными командами. Тесно сотрудничать с PM и командами App Observability, Asserts, Drilldown и Grafana Assistant, чтобы понимать, как потребляется Tempo, и поставлять то, что их разблокирует. - Наставлять инженеров. Поднимать инженерную планку через ревью кода, обратную связь по дизайну, парное решение сложных задач и письменные материалы, которые делают команду умнее. - Участвовать в on-call для сервисов, которые вы помогаете создавать, и быть мультипликатором силы в реагировании на инциденты и пост-инцидентном обучении. - Вносить вклад в open source. Tempo — OSS-проект. Вы будете взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние контрибуции и помогать вести проект открыто. Мы много инвестируем в продуктивность разработчиков. Вы можете использовать современные AI-ассистенты кодирования в ежедневном рабочем процессе (на ваш выбор инструментов, в рамках политики безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом на использование.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Twilio, специализирующаяся на коммуникационных решениях, ищет Senior Engineering Manager в организацию Conversational Agents. Организация Conversational Agents строит мост между ИИ-агентами и платформой Twilio. Роль предполагает руководство командой Agent Implementations, которая создает и эксплуатирует агентов, обеспечивающих внутренние бизнес-процессы Twilio. Задачи: - Руководить инженерной стратегией и реализацией для безопасного и надежного доступа клиентских ИИ-агентов к возможностям платформы Twilio. - Создавать и масштабировать системы, обеспечивающие работу ИИ-агентов для внутренних бизнес-операций Twilio, повышая эффективность и автоматизацию. - Взаимодействовать с командами продукта, платформы, безопасности и выхода на рынок для выявления высокоэффективных сценариев использования ИИ-агентов и поставки готовых к продакшену решений. - Развивать высокопроизводительную инженерную команду: нанимать, наставлять и развивать менеджеров и инженеров в быстро меняющейся технической области. - Обеспечивать операционное совершенство: устанавливать четкие метрики, планировать дорожную карту, гарантировать надежность, соответствие требованиям и непрерывное улучшение. - Осваивать новые технические навыки и знания в среде с высоким темпом работы. Ожидается крутая кривая обучения, комфорт при погружении в сложные задачи и умение создавать ясность для себя. Требования: - 5+ лет практического опыта инженера, написания продакшен-кода на современном языке программирования (язык не важен). - 3+ года опыта непосредственного руководства командами инженеров разных дисциплин. - Опыт развития культуры технического совершенства и сопровождения команды в технических дизайн-решениях. - Подтвержденный опыт вывода продуктов в продакшен, раннего тестирования идей с клиентами и быстрой итерации по их обратной связи. - Сильная клиентоориентированность, тесный цикл обратной связи с клиентами. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Интерес к новым технологиям и отслеживание их последних разработок. Желательно: - Опыт создания продукта от идеи до product-market fit (zero to one). - Опыт руководства разработкой продуктов или функций, использующих LLM. - Склонность к практической работе, страсть к созданию и воплощению своих идей в жизнь. Условия: - Удаленный формат работы, но роль не предусматривает найм в Сан-Франциско, Окленде, Сан-Хосе (Калифорния) или прилегающих районах. - Конкурентоспособная оплата, щедрый отпуск, отпуск по уходу за ребенком и по состоянию здоровья, медицинская страховка, пенсионная программа. Набор льгот зависит от локации. - Вилка зарплаты для кандидатов из Калифорнии, Колорадо, Гавайев, Иллинойса, Мэриленда, Массачусетса, Миннесоты, Нью-Джерси, Нью-Йорка, Вермонта, округа Колумбия и штата Вашингтон: от $207 200. Для других локаций зарплата обсуждается в процессе найма.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Honeycomb — сервис для наблюдаемости, работающий с такими компаниями, как HelloFresh, Slack, LaunchDarkly и Vanguard. Компания закрыла раунд Series D, прошла отметку в 200 сотрудников и была названа Forbes одним из лучших стартапов Америки 2022 и 2023 годов. Компания полностью распределённая, с высокой степенью доверия, автономии и ответственности с первого дня. Команда LLM Observability строит базовый слой, который делает AI-нагрузки наблюдаемыми в Honeycomb. Команда определяет, как AI-системы представлены в телеметрии (spans, traces, использование токенов, стоимость, eval-сигналы и т.д.), и нормализует данные из разнородных экосистем (например, LangChain, OpenLLMetry, Braintrust) в единую модель на основе OpenTelemetry. Команда владеет инфраструктурой и моделью данных, на которые опираются все downstream-инструменты наблюдаемости для AI. Задачи: - Проектировать, разрабатывать и поставлять бэкенд-системы и API на Go с акцентом на ясность, поддерживаемость и обратную совместимость. Учитывать стоимость, масштаб и риски, прорабатывать альтернативы и компромиссы. - Разрабатывать и поддерживать full-stack функции продукта: фронтенд на React/TypeScript и бэкенд на Go. - Обеспечивать техническое лидерство: определять паттерны и операционные стандарты, планировать и вести сложные проекты с участием нескольких команд, включая проекты с внешними зависимостями, наставлять коллег. Роль техлида ротируется с каждой функцией. - Работать в модели продуктовой триады с дизайном и продактом — от discovery до поставки, быстро итерируя на основе обратной связи. Вносить вклад в технический роадмап команды и помогать формировать квартальные продуктовые роадмапы. - Поддерживать и владеть своим кодом в продакшене: участвовать в on-call ротациях, обеспечивать надёжность, решать проблемы пользователей. - Коммуницировать письменно и устно, наставлять инженеров, делиться знаниями и делегировать задачи. Требования: - Глубокий опыт проектирования, разработки и поддержки бэкенд-систем: существенная экспертиза в создании API и бэкенд-сервисов на Go (или аналогичных языках), сильные позиции по дизайну API, обработке ошибок и developer experience. - Владение фронтендом на React и TypeScript: профессиональный опыт поставки фронтенд-функций и участия в full-stack разработке на всех этапах жизненного цикла, при этом основной профиль — бэкенд. - Опыт ведения сложных технических проектов: планирование и поставка проектов, охватывающих несколько команд или систем, работа с внешними зависимостями и неопределённостью. - Самостоятельность: проактивное выявление проблем, предложение решений, владение проектами от планирования до деплоя и поддержки, работа с техдолгом и отладка сложных проблем.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций для обеспечения надежности, ускорения устранения инцидентов и оптимизации телеметрии в масштабе. Платформа построена на открытом исходном коде и открытых стандартах, предназначена для совместимости с любым стеком и объединяет ИИ с наблюдаемостью. Среди клиентов — Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удаленная, команда распределена по более чем 40 странам. Это полная занятость, удаленно. Рассматриваются кандидаты только из США и Канады (часовой пояс EST). Отдел Grafana Cloud Observability занимается созданием инструментов, позволяющих разработчикам понимать состояние и производительность своих приложений и инфраструктуры в любой среде: инструментировать код, собирать данные наблюдаемости в Grafana Cloud, визуализировать и исследовать их. В этой роли вы присоединитесь к команде Cloud Integrations, которая разрабатывает портфель интеграций для сбора, визуализации и работы с телеметрией из различных систем и приложений. Создаваемое вами программное обеспечение — ключевой строительный блок для пользователей Grafana Cloud, напрямую влияющий на качество работы «из коробки». Работа строится на открытых технологиях, таких как Prometheus и OpenTelemetry, в развитие которых вы также сможете вносить вклад. Задачи: - Разрабатывать инструменты, обеспечивающие работу портфеля облачных интеграций и приложений наблюдаемости; развивать, поддерживать и масштабировать функции наблюдаемости инфраструктуры в Grafana Cloud. - Работать на всем стеке: фронтенд на TypeScript/React, бэкенд на Golang, мониторинг-миксины на Jsonnet. - Выпускать функции целиком — от пользовательского интерфейса до бэкенд-сервисов, дашбордов и алертов, поставляемых с каждой интеграцией. - Переключаться между частями стека по мере необходимости: иногда это React-панель, иногда Go-сервис, иногда Jsonnet-миксин. - Вести проекты от постановки задачи до продакшена, включая общение с пользователями и проверку эффективности выпущенного. - Представлять работу команды вовне: писать дизайн-предложения, проводить демо, отстаивать дорожную карту в кросс-командных обсуждениях. - Вносить вклад в upstream Prometheus, OpenTelemetry и Grafana Alloy. - Участвовать в дежурствах (on-call) для сервисов, за которые вы отвечаете. Требования: - Интерес к работе на всем стеке с продуктовым мышлением: вы начинаете с проблемы пользователя и уверенно решаете, что строить, а не только как. - Опыт и в бэкенде, и во фронтенде. Используются Go и TypeScript; уверенный опыт с сопоставимыми языками подходит. - Свободное владение ИИ-ассистированной разработкой: вы используете кодинг-агентов и LLM-инструменты в работе и четко понимаете, где они ускоряют процесс, а где мешают. - Готовность быть на виду: вы рано поднимаете вопросы, отстаиваете работу команды в обсуждениях. Условия: - Полная удаленная работа. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: доступ к современным ИИ-кодинг-ассистентам в рамках ежедневного рабочего процесса (инструменты на ваш выбор в пределах политик безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом использования. - Доступ к последним frontier-моделям от OpenAI, Anthropic и Google. - В связи с удаленным форматом важны сильные коммуникационные навыки и способность работать самостоятельно; поддержка и регулярные встречи проводятся по видеосвязи.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Astoria AI создает агентную среду для раскрытия человеческого потенциала — набор специализированных ИИ-агентов для кандидатов и компаний на всех этапах найма и управления талантами: карьерная стратегия, нетворкинг-аналитика, верифицированный матчинг, найм с учетом комплаенса, онбординг и удержание сотрудников. Рынок найма структурно сломан: 44% резюме содержат выдуманные данные, ATS-фильтры отклоняют 88% квалифицированных кандидатов, 27% вакансий — «призрачные», а регуляторное давление (EU AI Act, Mobley v. Workday, иски по FCRA) вынуждает компании пересматривать подход к ИИ в найме. Мы строим решение этой проблемы. Вы будете отвечать за интеллектуальный слой продукта: LLM-управляемые агентные рабочие процессы (использование инструментов, структурированные выходы, многошаговая оркестрация), RAG/поисковые пайплайны, легковесное ML для классификации/ранжирования/матчинга сущностей, а также циклы оценки риска галлюцинаций и качества выходных данных. Требования: - 6+ лет профессиональной разработки ПО (Python/TypeScript/API/БД) - Практический опыт работы с LLM API и агентными рабочими процессами - Желательно: опыт с RAG/эмбеддингами/векторными БД за пределами простых чат-ботов Условия: - Стадия: до запуска, pre-seed, команда-основатель - Оплата только долей в компании до закрытия seed-раунда (~4-6 месяцев) - После закрытия раунда — конкурентоспособная зарплата и гранты на акции

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания занимается систематической энергетической торговлей виртуальными и PTP-контрактами на рынках США. Открыта позиция количественного исследователя среднего уровня. Кандидат будет работать в тесном сотрудничестве с основателями над расширением деятельности в США, с фокусом на рынок PJM. Команда состоит из бывших сотрудников D.E. Shaw, Optiver и выпускников Стэнфорда. Компания прибыльная, финансируется за счет собственной прибыли, а не венчурных инвестиций. Задачи: - Развитие торговых стратегий на рынках электроэнергии США. - Совместная работа с основателями над расширением присутствия компании в PJM. Требования: - Опыт торговли виртуальными контрактами, PTP или FTR на ISO США от 3 лет (опыт с PJM приветствуется). - Свободное владение Python (numpy, matplotlib, pandas или аналоги). - Уверенное знание статистики (выборки, смещения, t-статистика). - Четкая письменная коммуникация — работа ориентирована на глубокую концентрацию и асинхронное взаимодействие. Будет плюсом: - Опыт разработки с использованием LLM-инструментов. - Опыт создания алгоритмов количественной торговли. Условия: - Гибридный формат, офис в Сан-Франциско или Сиэтле, присутствие в офисе 3 дня в неделю. - Полная удаленная работа возможна для кандидатов из США при исключительно сильном соответствии профилю. - Компенсация полностью в денежной форме, выплачивается из прибыли компании.

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

Офис

Страна

Германия

Город

Берлин

Компания APT-ONE GmbH в Берлине — консалтинговое бюро, специализирующееся на кибербезопасности. Мы защищаем IT-, OT-, облачные и ИИ-системы клиентов от цифровых угроз. Наш подход отличается: ИИ-инструменты берут на себя обнаружение, рутинный анализ и распознавание паттернов, а консультанты валидируют, интерпретируют и сосредотачиваются на стратегии и индивидуальных решениях. Это дает более глубокий анализ и надежную основу для решений за меньшее время при сокращении затрат на рутинную работу на 40–60 %. ИИ применяется с максимальной чувствительностью к данным клиентов: конфиденциальность важнее любой эффективности. ИИ используется только на договорных, соответствующих защите данных платформах, с минимизированными и анонимизированными данными, данные клиентов никогда не используются в обучении моделей. Такой подход и готовность постоянно развивать процессы и продукты с помощью ИИ мы ожидаем от всех консультантов. Основной фокус этой роли — detection engineering: платформы SIEM и XDR, качество логов, detection-as-code и автоматизация, уверенное владение KQL, Sigma и MITRE ATT&CK. Задачи: - Построение, эксплуатация и развитие платформ SOC (SIEM, SOAR, EDR/XDR) - Подключение новых источников логов, включая парсинг, нормализацию и обеспечение качества данных - Разработка и оптимизация правил обнаружения и use cases (Sigma, KQL, SPL) на основе MITRE ATT&CK - Автоматизация процессов анализа и реагирования с помощью playbooks и скриптов (Python, PowerShell) - Построение пайплайнов detection-as-code, включая версионирование, тестирование и CI/CD - Интеграция и операционализация threat intelligence - Тесное сотрудничество с аналитиками и специалистами по реагированию на инциденты для снижения ложных срабатываний и улучшения качества обнаружения - Техническая поддержка при инцидентах безопасности - Создание runbooks, документации use cases и технических концепций - Использование ИИ-инструментов для анализа логов, разработки правил и playbooks, а также документации, включая профессиональную валидацию и утверждение результатов Требования: - Уверенное использование ИИ-инструментов в повседневной консультационной работе, включая критическую оценку результатов - Выраженное понимание конфиденциальности при использовании ИИ: знание, какие данные можно передавать в какие системы, и осознание рисков (утечка данных, обучение моделей, prompt injection) - Готовность постоянно развивать процессы и продукты на основе ИИ - Минимум 5 лет опыта в IT-/кибербезопасности, из них несколько лет в архитектурных или консультационных ролях - Широкое понимание технологий: сеть, конечные точки, идентификация, приложения и облако - Опыт с концепциями zero-trust и сегментации, а также IAM/PAM (Entra ID, Active Directory) - Уверенное владение ISO 27001, BSI IT-Grundschutz, NIST CSF, MITRE ATT&CK, SABSA/TOGAF - Знания в криптографии, PKI и безопасном проектировании приложений - Свободное владение немецким и английским языками Преимуществом будет: - Опыт облачного архитектора: проектирование, защита и эксплуатация облачных и гибридных сред (Azure, AWS, GCP), облачные сервисы безопасности, infrastructure-as-code - Опыт с prompt engineering, ИИ-агентами или интеграцией LLM в рабочие процессы - Знания в области управления ИИ (EU AI Act, ISO/IEC 42001, OWASP Top 10 for LLM) - Опыт в регулируемых средах (KRITIS, финансовый сектор, промышленность/OT) Сертификаты (желательно): OffSec (Hands-on & Offensive/Defensive Integration), OSDA (Defense Analyst – SOC-200), OSCP (PEN-200), SANS / GIAC (Architektur & Tactical Detection), GCDA (SANS SEC555), GDSA (SANS SEC530), GCIH (SANS SEC504), SANS SEC586 (Blue Team Automation), Microsoft SC-200 Условия: - Фиксированная зарплата от 80 000 € плюс участие в прибыли до 70 000 € - Гибкий график, удаленная работа, 30 дней отпуска - IT-оборудование, например Apple MacBook - Регулярные командные мероприятия - Корпоративная пенсия и медицинская страховка, скидки для сотрудников

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания ANGI, работающая в сфере услуг для дома с 1995 года, ищет Principal Analytics Engineer для команды продуктовой аналитики. Специалист будет формировать архитектуру аналитики, чтобы и аналитики, и ИИ-агенты получали согласованные метрики и быстрые ответы. Задачи: - Проектирование и развитие dbt-моделей для преобразования сырых данных в готовые аналитические продукты с четкими контрактами. - Внедрение защитных механизмов, определений гранулярности и метаданных для безопасного доступа ИИ-инструментов к данным. - Развитие семантического слоя, чтобы аналитики, дашборды и ИИ возвращали одинаковые ответы на одинаковые вопросы. - Устранение типовых проблем аналитиков: неоднозначные метрики, сломанные джойны, недокументированные поля. - Установление стандартов качества: тестирование, свежесть данных, каталоги, владение метаданными. - Координация с командами данных и продуктов для устранения дублирования и сокращения цикла от вопроса до ответа. - Поддержка общих фреймворков, управление пакетами и лучшими практиками репозиториев. - Проведение технических ревью, офис-часов и парного программирования с аналитиками и инженерами. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук или количественной дисциплине. - Опыт от 12 лет в аналитической инженерии, инженерии данных или аналогичной роли. - Экспертный SQL и уверенный Python, опыт работы с современным стеком данных. - Опыт с инструментами управления данными: каталоги, системы происхождения, политики доступа. - Лидерские навыки, умение влиять на команды без прямой власти. - Сильные коммуникационные навыки, способность объяснять сложные решения просто. Предпочтительно: - Практический опыт работы с dbt и Snowflake в высоконагруженной среде. - Опыт внедрения архитектур data mesh. - Понимание ИИ/LLM-инструментов как потребителей данных. Условия: - Зарплата от $165 000 до $240 000.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior SDET в технологическую компанию, специализирующуюся на государственном секторе и образовании. Компания более 25 лет разрабатывает решения для оптимизации операций и повышения эффективности организаций, сочетая экспертизу в госсекторе с современными SaaS-практиками, автоматизацией и AI-процессами. Платформа поддерживает весь жизненный цикл сотрудника — от найма до выхода на пенсию. Формируется новая инженерная команда для расширения автоматизированного покрытия тестами, повышения надёжности систем и уверенности разработчиков в портфеле из более чем 20 SaaS-продуктов. Роль сосредоточена на создании продакшн-качественных автоматизированных тестов, включая модульные, интеграционные и выборочные end-to-end тесты, а также на использовании AI-инструментов для повышения эффективности и масштабируемости. Задачи: - Разработка и поддержка автоматизированных модульных, интеграционных и end-to-end тестов. - Улучшение покрытия тестами и выявление рисков качества в существующих приложениях. - Использование AI-инструментов (например, Claude, Copilot) для ускорения разработки и поддержки тестов. - Диагностика и устранение сбоев тестов на уровнях приложения, инфраструктуры и данных. - Снижение количества нестабильных тестов и повышение надёжности CI/CD пайплайнов. - Взаимодействие с инженерными командами для улучшения тестируемости и уверенности в продакшн-системах. - Установление масштабируемых стандартов, инструментов и лучших практик тестирования для нескольких продуктов. Требования: - Сильные навыки программирования на C. - Опыт разработки и поддержки автоматизированных модульных и интеграционных тестов. - Знакомство с фреймворками тестирования: xUnit, JUnit, Jest, Playwright. - Понимание концепций тестирования: модульное, интеграционное, мокирование, изоляция тестов. - Навыки отладки, диагностики и решения проблем. - Умение эффективно работать с большими и сложными кодовыми базами. - Опыт работы в средах Shift Left и с фокусом на качество. - Хорошие коммуникативные навыки на английском языке и умение работать в команде. - Интерес к использованию AI-инструментов (например, Claude, Copilot) для генерации тестов, рефакторинга и анализа покрытия. - Базовое понимание LLM или сильное желание учиться. Условия: - Полная удалённая работа. - Конкурентоспособная оплата в долларах США. - Оплачиваемый отпуск. - Автономия в управлении временем при условии выполнения задач. - Работа с ведущими американскими компаниями.

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

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Компания forgd — консалтинг, партнер Anthropic, помогает предприятиям строить AI-нативные бизнесы. Начинаем с инженерии — переход от отдельных разработчиков, использующих Claude Code, к целым командам, работающим с AI-нативными процессами, — и расширяемся до агентных решений и трансформации бизнеса. Роль: FDE встраивается в команды заказчиков и отвечает за техническую работу на всем пути клиента — от первых демо и коротких proof-of-value до многонедельных внедрений. Работа переводит клиентов от прототипов к продакшену. Большинство проектов начинается с инженерии: работа с командами, внедряющими Claude Code и перестраивающими SDLC — код-ревью, требования, тестирование, документация, управление. Далее работа расширяется: совместная разработка агентных приложений, модернизация легаси-систем на платформе Claude, внедрение агентов в ключевые операции — продажи, поддержка, финансы. Вы — эксперт по работе инженеров с Claude Code, по тому, как выглядит агентное приложение в продакшене и что должно измениться в организации. Вы создаете прототипы, пишете код, проводите воркшопы, пишете спеки и принимаете решения, которые ведут клиентов от демо к внедрению. Прямое сотрудничество с Anthropic: совместные сессии, ранний доступ к изменениям продуктов, прямая связь с их продуктовой и инженерной командами. Обязанности: Enable: - Проведение Claude Code Labs и воркшопов для клиентов - Вывод команд с уровня новичка до продвинутого пользователя Claude Code, Claude for Work, Cowork и платформы разработчика - Кодификация паттернов внедрения и передача их в методологию forgd и продуктовые команды Anthropic Transform: - Анализ окружения клиента — инженерные тулчейны, рабочие процессы, бизнес-операции, организационная динамика — и превращение этого в технические планы - Консультирование по изменению инженерных практик: управление задачами, ветвление, тестирование, код-ревью, безопасность - Руководство программами внедрения Claude в инженерных и бизнес-командах Build: - Определение рамок проектов: допущения, риски, вехи, зависимости - Совместная разработка агентных приложений на платформе Claude с командами клиентов - Создание технических артефактов — фреймворки оценки, MCP-серверы, субагенты, конфигурации развертывания — под стек клиента Критерии успеха: - Клиенты переходят от proof-of-value к продакшену - Инженерные команды измеримо меняют способ поставки ПО - Клиенты становятся референсами - Аккаунты растут за счет результатов работы Требования: - 3–5 лет в клиентоориентированной технической роли — Solutions Architect, Sales Engineer, Forward Deployed Engineer, Technical Consultant — или в hands-on инженерной роли: Software Engineer, Product Engineer - Опыт разработки ПО в масштабном стартапе или enterprise-среде; умение писать, выпускать и эксплуатировать продакшен-код - Продакшен-опыт с LLM: промт-инжиниринг, дизайн агентов, фреймворки оценки - Продвинутый пользователь Claude Code или аналогичных AI-ассистентов для кода - Знакомство с enterprise-тулчейнами, CI/CD, современными SDLC-практиками, cloud-native развертыванием на AWS, GCP или Azure - Коммуникационные навыки для работы с разработчиками, инженерным руководством и бизнес-стейкхолдерами - Высокая самостоятельность и комфорт с неопределенностью; автономная работа в окружении клиента Будет плюсом: - Опыт в профессиональных услугах или консалтинге - Опыт развития продуктивности разработчиков или developer experience в масштабе - Отраслевой опыт в финансовых услугах, здравоохранении или других регулируемых отраслях - Опыт проведения организационных изменений Условия: - Работа на переднем крае: прямое партнерство с Anthropic — совместные проекты, ранний доступ к изменениям продуктов, рабочие сессии с командой Applied AI - Основательская команда: возможность влиять на то, как мы работаем и растём - Полная удалёнка в часовых поясах Северной Америки и Европы - Конкурентная зарплата, опционы и полный соцпакет

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

СберЗдоровье — аккредитованная ИТ-компания, крупнейшая в России Digital Health платформа. Команда разрабатывает новое мобильное приложение, AI-помощника нового поколения и платформу персонализированного риск-профиля. Формат работы: удалённо по России. Полная занятость. Чем предстоит заниматься - Руководить кросс-функциональной продуктовой командой разработки (Backend, Frontend, Mobile, QA, аналитики) - Совместно с Product Manager отвечать за полный жизненный цикл продукта — от идеи и исследования до промышленной эксплуатации - Проектировать архитектуру современных AI Native продуктов и принимать ключевые технические решения - Организовывать процесс разработки с использованием современных инженерных практик, включая AI PDLC - Внедрять AI Coding и современные AI-инструменты разработки (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и другие) - Организовывать быстрый цикл исследований (R&D), прототипирования и проверки продуктовых гипотез - Обеспечивать качество инженерных решений, управлять техническим долгом и развитием архитектуры продукта - Развивать инженерную культуру команды, участвовать в найме, онбординге и развитии инженеров Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы Team/Tech Lead от 2 лет - Опыт управления кросс-функциональной продуктовой командой разработки - Опыт разработки на Python от 2 лет - Практический опыт построения агентных решений на базе LLM - Опыт Full-Stack разработки современных цифровых продуктов - Уверенные знания backend-разработки, проектирования API и современной frontend-разработки - Опыт проектирования микросервисной архитектуры и высоконагруженных распределённых систем - Понимание современных практик Observability, Platform Engineering и DevSecOps - Опыт работы с современными LLM и AI API - Понимание Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, RAG

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

Грейд

Middle

Что предстоит делать - Создавать, настраивать и поддерживать ИИ-помощников для разных направлений: геймдизайн, нарратив, разработка, продюсирование. - Структурировать контент и кодовую базу для эффективной работы, создавать и улучшать обвязку проектов, внедрять новые решения на базе ИИ. - Автоматизировать рутинные процессы студии: микросервисы, n8n. - Внедрять нейросервисы для генерации контента: коммерческие API и open-weight модели. - Тестировать гипотезы, подбирать промпты, оценивать качество ответов моделей. - Документировать решения и делиться экспертизой внутри команды. Требования - Опыт работы с LLM от 2 лет: коммерческий или пет-проекты с продакшн-применением. - Опыт работы с современной агентской разработкой: от CLI-агентов до полностью автономных систем. - Понимание возможностей и ограничений современных моделей: контекст, галлюцинации, стоимость, скорость. - Умение работать с различными API: OpenAI, Anthropic, локальные модели через Ollama/vLLM. - Базовые навыки Python для интеграций и автоматизации. - Опыт работы с промпт-инжинирингом и RAG-решениями. - Желателен опыт в геймдеве или интерес к игровой разработке. Будет плюсом - Знание LangChain / LangGraph. - Опыт с open-weight моделями: LLM и медиа. - Понимание основ MLOps: деплой, мониторинг. - Понимание основ DevOps. Мы предлагаем - Работу над живыми игровыми проектами. - Возможность строить AI и бизнес-процессы с нуля, решения будут внедряться сразу. - Гибкий формат занятости: фулл-тайм / парт-тайм. - Удаленный формат работы. - Стабильный доход 100 000 рублей на руки и учёт рабочего времени.

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

Удалённо

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания AppFollow — платформа управления отзывами о приложениях и ASO. Роль Senior AI-инженер, команда Product Neuro Forge. Полная занятость, удалённо в Европе. Кандидаты вне Европы не рассматриваются. Задачи - Развивать AI/ML-функциональность end-to-end: исследование, прототипирование, запуск и мониторинг LLM-решений на данных отзывов и оценок приложений. - Создавать категоризацию отзывов, суммаризацию, генерацию ответов, семантический поиск, обнаружение аномалий и агентные сценарии. - Разрабатывать сервисы и API вокруг этих функций. Стек AI, ML, LLM, Python, RAG, NLP.

Формат

Офис

Страна

Мальта

Город

Не указан

Грейд

Middle

О компании D.A. Davidson Companies — независимая компания, принадлежащая сотрудникам, с 90-летней историей. Ведёт бизнес в соответствии с высокими стандартами честности и этики, поддерживает дружелюбную, открытую культуру и поощряет открытое общение. Одна из ключевых ценностей — вклад в развитие местных сообществ. О роли Мы ищем Middle AI-инженера по автоматизации для разработки возможностей следующего поколения на базе ИИ в среде Microsoft. Роль предполагает создание интеллектуальных ассистентов и автоматизированных рабочих процессов с использованием Microsoft 365 Copilot Studio, Power Automate и Azure AI Foundry. Идеальный кандидат сочетает экспертизу в разработке ПО с интересом к применению ИИ для трансформации бизнес-процессов в сфере финансовых услуг и управления благосостоянием. Вы будете интегрировать решения на основе больших языковых моделей в корпоративные системы, обеспечивая их безопасность, соответствие требованиям и реальную ценность для конечных пользователей. Требования - Образование и опыт: степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области; 5+ лет опыта в разработке ПО, автоматизации или аналогичных ролях. - Владение экосистемой Microsoft: практический опыт работы с Microsoft Power Automate и связанными инструментами Power Platform для автоматизации рабочих процессов; знакомство с функциями M365 Copilot или аналогичными инструментами разработки ИИ-ботов/агентов (например, Azure AI services, Cognitive Services). - Навыки программирования: владение как минимум одним языком программирования или сценариев (Python, C или JavaScript) для расширения и настройки решений; опыт создания и использования RESTful API, работы с интеграцией данных. - Знание облака и ИИ: рабочее знание облачных сервисов Azure и фреймворков ИИ/ML; умение разворачивать приложения или автоматизации в облачной среде и интегрировать ИИ-API (Azure OpenAI, Azure Cognitive Services и др.). - DevOps-подход: опыт работы с системами контроля версий (git, Bitbucket) и конвейерами CI/CD для программных проектов; уверенное использование Azure DevOps или GitHub Actions для автоматизации процессов сборки, тестирования и развёртывания. - Решение проблем и коммуникация: сильные аналитические навыки и умение решать задачи с подтверждённым опытом внедрения решений, отвечающих бизнес-потребностям; отличные коммуникативные навыки для работы с техническими и нетехническими участниками команды. - Координация: согласование усилий с другими бизнес-направлениями и функциональными областями, включая партнёров в Operations, Finance, Wealth Management и других. Желательно - Экспертиза в Copilot Studio: опыт работы с Microsoft 365 Copilot Studio, например, создание и управление ИИ-копилотов/агентов в производственной среде; знание проектирования потоков разговоров, тем, инструментов и продвинутых функций Copilot (пользовательские действия, взаимодействие агент-агент). - Продвинутые навыки ИИ и ML: знакомство с большими языковыми моделями за пределами базового использования API — например, опыт настройки промптов, развёртывания LLM или реализации пайплайнов RAG с векторными базами данных для предметных вопросов-ответов; опыт работы с Azure AI Foundry и возможностями Azure AI (документный интеллект, компьютерное зрение, речь и др.). - Опыт в финансовых услугах: опыт проектов в сфере финансовых услуг или управления благосостоянием; понимание отраслевых регуляторных требований (например, конфиденциальность данных, аудит, управление модельными рисками) и умение проектировать соответствующие ИИ-решения. - Фокус на безопасности и соответствии: практический опыт внедрения практик безопасности, соответствия и ответственного ИИ в программном обеспечении; например, знакомство с принципами ответственного ИИ Microsoft, Azure Purview для управления данными или аналогичными инструментами контроля использования ИИ. - Инициативность и лидерство: проявленная инициатива на предыдущих ролях — например, внедрение нового инструмента автоматизации, проведение пилота ИИ-решения или активный вклад в сообщества по ИИ/автоматизации; сертификации Microsoft в области Azure AI, Power Platform или смежных областях будут преимуществом. - Опыт Lean и Agile: большой опыт работы в высоко-итеративных процессах разработки; понимание принципов, но без жёсткой привязки к конкретной методологии. - Терпение: готовность заниматься рутинными и сложными задачами. В роли ИИ-инженера не каждый день происходит развёртывание новых моделей и агентов; инженер должен быть готов к интеграции вендорских решений, исправлению ошибок и другим операционным задачам.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Торонто

Грейд

Senior

Компания Messagepoint — частная софтверная компания, предоставляющая SaaS-решение на базе ИИ для управления и персонализации коммуникаций предприятий. Платформа позволяет бизнес-пользователям создавать и оптимизировать комплаенс-коммуникации в цифровых и печатных каналах с помощью контент-аналитики и больших языковых моделей. Штаб-квартира находится в Торонто, сотрудники расположены в Канаде, США, Франции и Великобритании. О роли Senior Full Stack AI Developer в команде исследований и разработок. Работа над современными веб-приложениями, которые сочетают насыщенный пользовательский интерфейс с интеллектуальными агентными бэкендами на базе больших языковых моделей, глубоко интегрированными в корпоративную платформу. Участие на всём стеке: создание современных производительных фронтендов и вклад в бэкенд-сервисы AI-продуктов. Работа вместе со старшими разработчиками, тестированием и управлением продуктом над выпуском качественных функций, повышением инженерного уровня и развитием использования ИИ в кодовой базе и продуктах. Задачи - Вести миграцию легаси-фронтенда с vanilla JavaScript / jQuery / HTML5 / CSS на современный стек на React. - Поддерживать и развивать существующий фронтенд на Angular CLI в отдельном продукте. - Разрабатывать общие концепции новых и существующих функций и компонентов в портфеле AI-продуктов. - Вносить вклад в бэкенд-сервисы на Python (агентные рабочие процессы) и Node.js по мере изменения приоритетов. - Писать production-ready, безопасный и производительный код, применять практики безопасной разработки на всех этапах. - Вести работу end-to-end через CI/CD на GitLab: ветвление, merge request, code review, сборка, тесты, деплой; отслеживать задачи в Jira. Требования - 5+ лет опыта разработки и выпуска веб-приложений. - Уверенный опыт с React и современным JavaScript, HTML5 и CSS3. - Рабочее знание Angular — достаточно для поддержки и развития фронтенда на Angular CLI. - Бэкенд-опыт в Node.js и/или Python. - Уверенная работа с PostgreSQL или другой реляционной базой данных. - Практический опыт с CI/CD (GitLab CI — плюс), Git-процессами (ветвление, merge request, code review) и работой в Jira. - Понимание основ безопасной разработки. - Хорошие коммуникационные навыки и способность эффективно работать в быстро меняющейся среде. Будет плюсом - Знакомство с агентными рабочими процессами и современными AI-инструментами: LangChain, LangGraph, RAG, function calling и промпт-инжиниринг. - Опыт интеграции с LLM-провайдерами, такими как OpenAI и Anthropic, и с хостинг-платформами моделей, такими как AWS Bedrock. - Знакомство с облачной инфраструктурой AWS: деплой, эксплуатация и наблюдение за сервисами в production. - Уверенное использование AI-ассистентов для кодинга, например Claude Code, Augment Code, Cursor, в ежедневной работе. - Общее знакомство с Java/Spring и JSP. - Опыт модернизации легаси-фронтендов на React в production. Условия - Удалённая позиция для кандидатов, проживающих в Канаде и имеющих право работать в Канаде. - Компенсация привязана к канадскому рынку и выплачивается в канадских долларах. - Messagepoint — работодатель равных возможностей и поддерживает разнообразие и инклюзивность на рабочем месте.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания AMD строит платформу, где автономные ИИ-агенты проводят кампании валидации аппаратного обеспечения, разбирают сбои и пополняют общую базу знаний без участия человека. Вы станете ключевым инженером этой системы и будете проектировать и разрабатывать фреймворк LLM-агентов, RAG-пайплайны, MCP-бэкенд и инструменты для разработчиков. Роль находится в организации Global Cluster Engineering, где вы будете создавать ПО для распределенной инфраструктуры глобального масштаба. Это ИИ-нативная инженерная роль: основное время уйдет на создание систем мультиагентной оркестрации, пайплайнов генерации с дополнением (RAG), фреймворков для использования инструментов и интеграцию графов знаний. Глубокие знания аппаратного обеспечения не требуются, но интерес к тому, как работают валидация прошивок и сетевое оборудование, поможет создавать лучшие инструменты для инженеров. Открыты две позиции Senior Software Engineer; конкретные зоны ответственности будут определены по сильным сторонам и интересам каждого кандидата. Требования: - Опыт разработки ПО с сильным портфолио продакшн-систем. - ИИ-нативная разработка: интерес к созданию ИИ-нативного ПО, опыт запуска реальных LLM-систем, внимание к деталям (обоснованность, оценка, режимы отказа, а не только промпты). - RAG-системы: практический опыт создания RAG-пайплайнов — эмбеддинг-модели, векторные базы данных, стратегии чанкинга, оценка поиска, гибридный поиск и реранкинг. - LLM-инженерия: продакшн-опыт с использованием инструментов LLM, мультиагентной оркестрацией, инженерией промптов, управлением контекстом и снижением галлюцинаций. - Основные навыки: уверенное владение одним или несколькими современными языками программирования, такими как Python, TypeScript/Node.js, Go, Java, C или Rust, с подтвержденной способностью создавать и эксплуатировать сервисы продакшн-уровня. Предпочтителен опыт Python из-за экосистемы ИИ/ML. - Инженерное мастерство: асинхронное программирование, проектирование API, распределенные системы, чистый код. Опыт проектирования для надежности в автоматизированных средах без наблюдения — восстановление после сбоев, журналы аудита, управление состоянием, наблюдаемость. - Облачная инфраструктура: опыт работы с AWS, Azure или GCP — предоставление инфраструктуры, управляемые сервисы, сети, развертывание продакшн-нагрузок в масштабе. - ИИ-инструменты: активное использование ИИ-ассистентов для кодирования и LLM-инструментов разработчика (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor и т. п.) для ускорения разработки. Обязанности: - Оркестрация агентов: проектирование, разработка и поддержка слоя оркестрации ИИ-агентов — мультиагентная диспетчеризация, управление контекстным окном, защита от галлюцинаций, отслеживание прогресса, восстановление после сбоев, журналы аудита и протоколы межсетевого взаимодействия агентов. - Разработка RAG-пайплайна: создание и постоянное улучшение пайплайна генерации с дополнением — сбор документов из Slack, GitHub, Jira и Confluence; стратегии чанкинга и эмбеддинга; гибридный векторный и ключевой поиск; реранкинг на основе кросс-энкодеров и LLM; индексация графов знаний через LightRAG и Neo4j. - Пользовательский опыт и интерфейсы: создание интуитивных веб-приложений и инструментов для разработчиков, позволяющих инженерам взаимодействовать с ИИ-агентами, системами знаний, рабочими процессами валидации, панелями наблюдаемости и операционными инструментами. Опыт создания современных веб-приложений с использованием React, Next.js, Angular, Vue или аналогичных фреймворков. - Бэкенд-системы: проектирование и реализация распределенных сервисов, API, событийно-ориентированных архитектур и микросервисов, обеспечивающих ИИ-рабочие процессы и интеграции платформы. - ИИ-сервисы: проектирование и реализация масштабируемых низколатентных ИИ-сервисов для генерации метаданных, извлечения признаков и поиска знаний — обеспечение точного и обоснованного контекста для агентов в момент запроса. - Инструменты на базе LLM: создание инструментов разработчика на базе LLM — автоматическая генерация тест-планов, аудит качества тест-кейсов, ИИ-разбор сбоев, автономное пополнение знаний после каждого тестового запуска и интеллектуальная генерация отчетов. - Развертывание агентного ИИ: разработка и развертывание агентных ИИ-решений — автономные агенты, фреймворки мультиагентной оркестрации и LLM-рабочие процессы.

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

Не указана

Город

Не указан

Компания Cherry Bekaert — одна из крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм в США, признана Great Place to Work. Команда Business Transformation ищет разработчика AI-агентов и автоматизации. Формат работы: гибридный, из любого офиса компании в США. Обязанности - Проектировать и внедрять AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разрабатывать архитектуры агентов, поддерживающие автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интегрировать агентов в приложения, API и рабочие процессы (например, чат-боты, инструменты автоматизации). - Сотрудничать с исследователями, инженерами и продуктовыми командами для развития возможностей агентов. - Оптимизировать поведение агентов через обратную связь, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управлять контекстом агентов, применяя методы: промпт-инжиниринг, файнтюнинг, RAG, использование инструментов, гибридные подходы. - Отслеживать производительность, проводить оценки, внедрять механизмы безопасности и ограничений. - Поддерживать документацию по логике агентов, дизайн-решениям и зависимостям. - Следить за развитием AI, машинного обучения и агентных технологий. - Интегрировать AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создавать и разворачивать корпоративные Copilot-решения с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и кастомными бизнес-приложениями. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, AI, машинного обучения или смежной области. - Подтвержденный опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией — от 2 лет в аналогичной роли. - Сильные навыки программирования на Python (или аналогичном языке) и опыт работы с AI/ML-библиотеками (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений с LLM или генеративными AI-моделями. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки и умение выстраивать отношения с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, умение решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. - Адаптивность, готовность к сотрудничеству и изучению новых технологий. Условия - Общие ценности: честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и выполнять мотивирующую работу. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - Конкурентная оплата и компенсационный пакет, ориентированный на благополучие. - Гибкость для значимой работы и время на жизнь вне работы. - Возможности общения и обучения у специалистов из разных культур и сфер.

Формат

Офис

Страна

Марокко

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания GE Vernova внедряет передовые технологии для оптимизации операций, улучшения клиентского опыта и роста. Создается команда для использования генеративного ИИ. Цель команды — автоматизировать промптинг, разработать фреймворк для промптинга для переиспользования и обмена между бизнесами. GE Vernova Advanced Research — акселератор, занимающийся стратегией и исследованиями для энергетического перехода. Исследователи сотрудничают с бизнесами GE Vernova, правительством США и более чем 420 организациями, выполняя 150+ проектов в области энергетики. Обязанности - Сотрудничать с экспертами в предметной области для понимания бизнес-потребностей и преобразования их в четкие эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и улучшать промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно работать с разработчиками ПО для интеграции решений LLM в существующие или новые приложения. - Вносить вклад в разработку масштабируемого фреймворка для промпт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Помогать в сборе и анализе отзывов пользователей для постоянного улучшения эффективности промптов. - Следить за развитием технологий LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промпт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для создания базы знаний. Требования - 5+ лет релевантного опыта и степень магистра или PhD в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, AI-инжиниринга или смежных областях. Условия - Готовность работать в офисе в Кембридже, Массачусетс, или Нискаюне, Нью-Йорк. - Для сотрудников в Кембридже предусмотрена обязательная трехмесячная (гибридная) онбординг-резиденция в Исследовательском центре GE Vernova Advanced Research в Нискаюне, Нью-Йорк. Программа позволяет старшим талантам установить прочную техническую основу, сотрудничать с ведущими учеными и инженерами. Предоставляются расходы на поездки, жилье и стипендия. - Компания предлагает отличную рабочую среду, профессиональное развитие, сложные задачи и конкурентоспособную компенсацию. Предпочтительно - Степень магистра или PhD в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных или смежных областях. - 3+ года опыта в промпт-инжиниринге и знакомство с инструментами, такими как модели GPT от OpenAI, Hugging Face и др. - 3+ года опыта с Python или другими языками программирования, обычно используемыми в AI/ML разработке. - Опыт с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (например, Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в проектах NLP или машинного обучения. - Знакомство с системами контроля версий, такими как Git. - Сильные навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. - Понимание операций и проблем традиционной промышленности.

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

Senior Prompt Engineer (AI/ML), Brand Concierge Задачи: - Разработка шаблонов и многошаговых цепочек промптов для бизнес-функций (продажи, поддержка, управление знаниями). - Создание few-shot, zero-shot и гибридных паттернов для улучшения рассуждений и удержания контекста. - Ведение библиотек промптов с контролем версий. - Внедрение вызова функций LLM для работы с API, базами данных и внутренними инструментами. - Построение пайплайнов инструментов в агентных рабочих процессах для автоматизации сложных задач. - Определение и создание персон, ролей и поведения агентов для доменных приложений. - Управление многоходовыми диалогами, памятью и контекстной непрерывностью. - Адаптация промптов для корпоративной среды с приоритетом точности, конфиденциальности, справедливости и соответствия требованиям. - Сотрудничество с юридическим и security-отделами для снижения рисков галлюцинаций, предвзятости и злоупотреблений. - Интеграция промптов в агентные рабочие процессы и оркестрационные пайплайны совместно с инженерами AI-агентов. - Ведение документации и рабочих процессов для продакшн-развертывания. Требования: - 3+ года опыта в NLP, разработке AI/ML-продуктов или написании прикладных скриптов. - Глубокое понимание возможностей и ограничений LLM (OpenAI, Claude, Mistral, Cohere). - Опыт создания промптов и методов оценки для корпоративных задач. - Знакомство с фреймворками LangChain, Semantic Kernel или AutoGen. - Навыки ML, Python и интеграции API. - Отличные письменные коммуникационные навыки и структурное мышление. Предпочтительно: - Опыт с вызовом функций LLM, интеграцией пользовательских инструментов и агентными рабочими процессами. - Опыт в UX-райтинге, человеко-компьютерном взаимодействии или instructional design. - Понимание корпоративных стандартов соответствия (SOC 2, GDPR) в AI-системах. - Степень бакалавра или эквивалентный опыт в Computer Science, Computational Linguistics, Cognitive Science или смежных областях. О компании: Adobe разрабатывает платформы и инструменты для творчества, продуктивности и персонализированного клиентского опыта. Продукты включают Adobe Acrobat Studio, Adobe Express, Adobe Firefly, Creative Cloud, Adobe Experience Platform, Adobe Experience Manager и GenStudio. В компании работают более 30 000 сотрудников по всему миру.

Формат

Офис

Страна

Мальта

Город

Не указан

Грейд

Middle

D.A. Davidson Companies — независимая компания, принадлежащая сотрудникам, с 90-летней историей. Компания работает в сфере финансовых услуг и управления благосостоянием. Роль: Mid-Level AI и Automation-инженер для разработки AI-возможностей в среде Microsoft. Задачи: создание интеллектуальных ассистентов и автоматизированных рабочих процессов с использованием Microsoft 365 Copilot Studio, Power Automate и Azure AI Foundry; интеграция решений на основе больших языковых моделей в корпоративные системы с обеспечением безопасности и соответствия требованиям. Требования: - Высшее образование в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - 5+ лет опыта в разработке ПО, автоматизации или аналогичных ролях. - Практический опыт с Microsoft Power Automate и инструментами Power Platform для автоматизации рабочих процессов. - Знакомство с функциями M365 Copilot или аналогичными инструментами разработки AI-ботов/агентов (Azure AI services, cognitive services). - Владение как минимум одним языком программирования или скриптов (Python, C или JavaScript). - Опыт создания и использования RESTful API, работы с интеграцией данных. - Знание облачных сервисов Azure и AI/ML-фреймворков. - Опыт развертывания приложений или автоматизаций в облачной среде и интеграции AI API (Azure OpenAI, Azure Cognitive Services). - Опыт работы с системами контроля версий (git, Bitbucket) и CI/CD-пайплайнами (Azure DevOps, GitHub Actions). - Развитые аналитические навыки и навыки решения проблем. - Отличные коммуникативные навыки для работы с техническими и нетехническими командами. - Координация усилий с другими бизнес-направлениями: Operations, Finance, Wealth Management. Предпочтительные квалификации: - Опыт работы с Microsoft 365 Copilot Studio: создание и управление AI-копайлотами/агентами в продакшене, проектирование диалоговых потоков, тем, инструментов, использование продвинутых функций (custom actions, agent-to-agent workflows). - Знакомство с большими языковыми моделями: промпт-тюнинг, развертывание LLM, реализация RAG-пайплайнов с векторными базами данных для доменных Q&A. - Опыт с Azure AI Foundry и возможностями Azure AI: document intelligence, computer vision, speech. - Опыт в проектах для финансовых услуг или управления благосостоянием. - Понимание отраслевых регуляторных требований (приватность данных, аудит, управление модельными рисками) и проектирование AI-решений с их соблюдением. - Практический опыт внедрения практик безопасности, соответствия и ответственного AI (Microsoft Responsible AI guidelines, Azure Purview). - Проявленная инициатива: внедрение новых инструментов автоматизации, пилотирование AI-решений, участие в AI/automation-сообществах. - Сертификации Microsoft в Azure AI, Power Platform. - Опыт работы в высокоитеративных процессах разработки (Lean, Agile). - Готовность к рутинным задачам: интеграция вендоров, исправление ошибок, операционная работа.