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

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python Data Engineer Компания WhiteSnake занимается разработкой программного обеспечения и консалтингом, предлагая технологические решения клиентам по всему миру. Направления работы: Fintech, искусственный интеллект, блокчейн. Что для нас важно: - Коммерческий опыт работы от 2 лет - Опыт работы с SQL и Python - Data Modeling (DWH / Data Lake / Lake House) - Опыт работы с ClickHouse / Redshift / BigQuery - Опыт работы с Big Data stack (HDFS / Spark / Cloud / Object Storage) - Опыт работы с ETL / ELT (Airflow / Flink / Dagster) - Опыт работы с Agile методологиями - Опыт работы и интеграции с AI агентами (Cloude Code, ChatGPT, Copilot, OpenCode) - Английский B2 и выше Будет плюсом: - Опыт работы с веб-фреймворками (Flask / FastAPI / Django) - Опыт работы с Kafka / RabbitMQ / Kinesis / SQS - Опыт работы с облачными хранилищами, такими как AWS / Azure / GCP - Опыт работы с CI / CD Условия работы: - Просторный офис А класса в нескольких шагах от метро - Защищённая от инфляции заработная плата - Молодой и дружный коллектив, где ценятся инновации и совместная работа - Гибкий рабочий график, который поможет сохранить баланс между работой и личной жизнью Вакансия планируемая к созданию и / или замещению (перспективная).

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

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании Gadriel AI Corp. — ранняя стартап-команда (участник NVIDIA Inception), создающая инструменты для выявления проблем безопасности, соответствия требованиям и поведения в ИИ-сгенерированном коде и системах ИИ-агентов до выхода в продакшен. О роли Практическая инженерная роль с высокой степенью ответственности в стартапе ранней стадии. Работа непосредственно с основателями, участие в архитектурных решениях, быстрая поставка функций. Задачи - Проектировать, создавать и поставлять функции продуктов валидации ИИ от начала до конца. - Ежедневно работать в современных ИИ-инструментах кодирования (Claude Code, Cursor, Windsurf и аналогичных) как в основной среде разработки. - Использовать собственный продукт GCA в рабочем процессе — dogfooding является основой подхода. - Создавать интеграции с ИИ-ассистентами кодирования, CLI и инструментами разработчика. - Вносить вклад в бэкенд-сервисы, CLI-инструменты и логику валидации. - Работать со структурированными данными, концепциями статического анализа и отчётами для разработчиков (HTML/PDF-отчёты, конвейеры результатов). - Участвовать в обсуждениях архитектуры и продукта — вклад формирует дорожную карту. - Поддерживать качество кода, тестирование и CI-практики по мере роста команды и продукта. - Быстро двигаться, итерировать на основе реальной обратной связи и адаптироваться к смене приоритетов. Требования - Сильные инженерные основы, уверенная работа в стеке (TypeScript/JavaScript, Python или аналогичные языки). - Реальный практический опыт работы с ИИ-ассистентами кодирования — не эпизодическое использование, а повседневное. - Опыт работы с CLI, инструментами разработчика или продуктами для разработчиков — весомый плюс. - Знакомство с концепциями безопасности (SAST, SCA, сканирование секретов) или сильный интерес к их изучению. - Уверенная работа с экосистемой Node.js/npm. - Менталитет стартапа: высокая автономия, комфорт в условиях неопределённости, нацеленность на поставку. - Сильные коммуникативные навыки — работа в небольшой распределённой команде. - Бонус: опыт с фреймворками ИИ-агентов (LangChain, CrewAI, MCP, A2A) или интерес к агентным системам. - Бонус: опыт работы в стартапе или создании продукта с нуля. Условия - Доля в компании на ранней стадии. - Прямой доступ к основателям и реальное влияние на направление продукта. - Быстрая среда, где работа быстро попадает в продакшен и имеет значение. - Гибкость в формате и месте работы: команда в Сан-Диего, удалённо для подходящего кандидата. - Возможность работать в одной из самых активных областей ИИ — валидация систем, которые все остальные спешат запустить. Особенности работы Компания создаёт инструменты, которые продаёт, и использует их сама. Ожидается, что вы будете использовать продукт Gadriel AI Code Assurance (GCA) в ежедневном рабочем процессе — он работает локально вместе с вашим ИИ-ассистентом кодирования и валидирует код по мере написания. Продукт бесплатен для индивидуальных разработчиков, поэтому его можно попробовать до отклика.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Компания Enrollment123, SaaS-платформа, связывающая страховые компании, агентства и агентов для продаж потребителям, нанимает Staff Platform Engineer для поддержки стабильной работы и помощи инженерам в модернизации и создании новых продуктов. Задачи: - Обеспечение безопасности данных PCI и HIPAA. - Поддержка AWS-инфраструктуры, обслуживающей миллионы пользователей ежемесячно. - Разработка инструментов и инфраструктуры для команд разработки. - Инженерная поддержка данных и операционная поддержка. - Автоматизация, мониторинг и дежурства, особенно в период открытой записи. Стек: - 70%: SQL Server и ColdFusion. - 25%: Postgres и Node.js/TypeScript. - 5%: Airflow и Python. Условия: - Требуется нахождение в США и право на работу без спонсорства визы. - Процесс собеседования: короткое знакомство, техническое интервью с командой, финальная сессия о культуре и компании.

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

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

О проекте Мы создаём ИИ для обучения в реальном времени: API и конвейеры данных, связывающие поведение живых пользователей и продавцов с системами, которые учатся на этих данных. Патентованная технология, поддержка $35 млн на R&D от DARPA. AI-нативная команда: вы ежедневно используете агентные инструменты кодирования, включая запуск нескольких параллельных сессий, в быстро меняющейся кодовой базе. Делимся контекстом, а не тикетами. Требования - 5+ лет создания продакшен-бэкенд-систем - Практический опыт агентного ИИ-кодинга - Опыт работы с API и конвейерами данных, питающими аналитические или ML-системы - Python, SQL, TypeScript, React

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

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. Обзор роли В качестве инженер-менеджера группы Agent Execution вы будете руководить командой из более чем 10 инженеров, которые создают основы для безопасной и эффективной работы ИИ-агентов в GitLab. Вы будете обеспечивать ясность целей, устранять препятствия и помогать командам двигаться быстро, сохраняя качество. Вы будете участвовать в ревью дизайна песочниц и наблюдаемости агентов, работать вместе со старшими инженерами и использовать современные ИИ-инструменты для кодинга и агентские харнессы. Задачи - Руководить командами Agent Tools, Agent Observability и Runner Execution, охватывающими фронтенд, бэкенд и ИИ-инженерию; каждая команда закреплена за старшим инженером. - Развивать группу: нанимать, адаптировать, обучать и развивать инженеров всех уровней. - Сотрудничать с продакт- и UX-командами, превращая неоднозначные задачи в выпущенные этапы и делая приоритизацию явной. - Вносить существенный вклад в технический дизайн безопасной и эффективной работы агентов в масштабе. - Устанавливать практические стандарты использования ИИ-инструментов в группе, включая выбор и настройку инструментов. - Помогать инженерам работать в условиях неопределенности в быстро меняющейся технической области. - Представлять группу в ИИ-организации GitLab и перед командами, зависящими от платформы GitLab Duo Agent Platform. Требования - Опыт управления распределенными инженерными командами и работы через технических лидов и старших инженеров. - Техническое чутье, развитое через практический инженерный опыт, и владение современными ИИ-инструментами для кодинга и агентскими харнессами. - Способность направлять команды в применении ИИ к рабочим процессам разработки ПО и техническим решениям. - Опыт достижения результатов в быстро меняющейся среде с неоднозначными требованиями. - Приверженность обучению и развитию инженеров в позитивной, инклюзивной командной среде. - Полезно: опыт создания и развертывания ИИ-продуктов; работа с песочницами, изоляцией контейнеров, безопасностью инфраструктуры, системами наблюдаемости или инженерией надежности; использование Python, Ruby, Go или TypeScript. О команде Мы создаем продукт и инфраструктуру, которые делают GitLab эффективной средой для работы агентов на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО. Наши три команды — Agent Tools, Agent Observability и Runner Execution — работают над областями от сервера Model Context Protocol (MCP) и настраиваемого сетевого доступа до песочниц агентов и прозрачных взаимодействий агентов в GitLab. Мы распределены по трем континентам и сотрудничаем с командами по всему GitLab, чтобы платформа GitLab Duo Agent Platform стала основой ИИ-функций GitLab. В настоящее время группу временно возглавляет старший инженер-менеджер, который поддержит ваш онбординг и останется близким партнером в дальнейшем. Диапазон базовой зарплаты для указанного уровня указан только для резидентов США и составляет $152,800–$172,800 USD. Диапазон не включает бонусы, акции или льготы. Уровень и зарплата определяются по итогам собеседований и оценки образования, опыта, знаний, навыков, справедливости по отношению к другим членам команды, рыночных данных и географического местоположения.

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

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

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

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании Adapty — платформа монетизации подписок для мобильных приложений. Через платформу проходит более $2 млрд подписочной выручки в год, ею пользуются более 20 000 приложений. Продукт разделён на стримы, сейчас аналитика и ML собираются под одного владельца. Контекст Вся мобильная реклама держится на разрыве: выручка от привлечённого пользователя приходит в течение года подписками и продлениями, а решение о продолжении трат на канал нужно принять за несколько дней. Этот разрыв закрывает предсказание LTV. Данных у компании больше, чем почти у кого-либо на рынке: видны тысячи приложений одновременно. Сейчас предсказание не работает, и это задача роли. Направление собирается с нуля: аналитика, предикт и A/B-тесты впервые сходятся под одним владельцем. Задачи - Определить, что считается качеством модели: метрика, горизонт, baseline, калибровка, и довести предикт до этого уровня. - Забрать A/B-тесты пейволлов и свести их с предиктом: тест измеряет краткосрочный эффект, а раскатывать нужно по долгосрочной выручке. - Разогнать аналитику: найти, где затык — в данных, запросах или интерфейсе. - Решить судьбу накопленных ML-наработок: что доводим до продукта, что закрываем. - Вести команду из двух ML-инженеров. Требования - Классический ML и матстат на уровне предметного спора о метрике и горизонте, а не пересказа чужих выводов. - SQL и Python — самостоятельно доставать и перепроверять числа. - Умение взять широкое направление и довести до результата без постановки задач. - Продуктовый опыт — плюс, но не требование. Плюсом - Подписки, мобайл или финтех: LTV, churn, когортная экономика. - Экспериментальный дизайн: мощность, MDE, множественные сравнения. - ClickHouse. - Олимпиады, Kaggle, публичные проекты. Условия - Зарплата $75–90k/год. - Бонус от роста направления. - Полная удалёнка.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

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

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Java Developer VIGO — продуктовая IT-компания, более 10 лет меняет стандарты качества мобильной связи. Компания решает проблему человека со смартфоном, который хочет посмотреть видео или поиграть в игру без помех. Для этого разработан софт, который помогает телеком-операторам улучшать инфраструктуру именно там, где это нужно пользователям. ПО позволяет крупнейшим операторам (МТС, Билайн, МегаФон, Tele2, Tinkoff Mobile и др.) видеть сеть глазами пользователя. Компания превращает терабайты «сырых» данных от миллионов смартфонов в точные решения по оптимизации инфраструктуры. В дополнение к основному ПО выпущено мобильное приложение Merilo в рамках экосистемы. Задачи: - Совместно с командой решить задачу по масштабированию системы; - Обеспечить отказоустойчивость системы; - Для обработки нагрузки используется многопоточная Java 11, планируется переход на современную версию; в качестве распределенных вычислений — Hazelcast, Kafka помогает не терять данные. Как выглядит процесс: миллионы устройств со встроенным кодом присылают десятки тысяч сообщений ежесекундно. Эти сообщения необходимо обрабатывать в режиме реального времени и хранить в Clickhouse. Со стороны Frontend через Node.JS + RabbitMQ — Java обрабатывает большие аналитические запросы. Что нужно для работы: - Опыт от 5 лет на Java; - Опыт работы на высоконагруженном бэкенде; - Опыт работы с многопоточными структурами данных. Будет плюсом: опыт работы с Python (необходим для внедрения разработок Data Scientist в продакшн). Что мы предлагаем: - Возможность видеть результат своей работы в своем же смартфоне, когда связь в метро или в парке становится лучше, интересные задачи и Big Data; - ТК РФ и полностью белую заработную плату; - Работу в аккредитованной IT-компании; - Выбор рабочего места: коворкинг Ясная Поляна в Санкт-Петербурге или удаленная работа / гибрид; - Полис ДМС после 3 месяцев работы; - Программу адаптации; - Оказание материальной помощи при рождении ребенка; - Корпоративные подарки, внутренние мероприятия и игры в онлайн-мафию.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior

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

Формат

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

Россия

Город

Не указан

Компания ООО Автономные Технологии — разработчик решений для робототехники и технологий машинного обучения с применением ИИ и инженерных решений. Задачи - Разработка и поддержка ПО для встраиваемых систем (OrangePi, микроконтроллеры STM, ESP и др.) - Оптимизация и рефакторинг легаси-кода на C++ и Python - Разработка новых модулей на C++ для интеграции в существующую систему с соблюдением обратной совместимости - Оптимизация производительности критических участков кода, включая алгоритмы, работу с памятью и многопоточность - Написание кода для взаимодействия с периферией (UART, SPI, I2C, GPIO и др.) - Самостоятельная реализация небольших проектов от концепции до рабочего прототипа, включая разработку ПО, тестирование и отладку на конечном устройстве - Документирование кода и создание технических спецификаций Требования - Опыт работы от 3 лет - Профессиональное владение C++ и Python 3 - Базовые знания алгоритмов и структур данных, понимание сложности алгоритмов - Опыт работы с легаси-кодом (анализ, доработка, рефакторинг) - Понимание принципов low-level оптимизации (память, прерывания, энергоэффективность) - Глубокое понимание Linux - Практический опыт с микроконтроллерами (STM32, ESP32 и др.) - Практический опыт работы с микрокомпьютерами - Практический опыт работы с периферией микрокомпьютеров (камеры, датчики, кнопки и т.д.) - Английский язык на уровне чтения технической литературы - Высшее техническое образование Будет плюсом - Опыт с ROS (Robot Operating System) - Знание Rust или Go - Участие в open-source проектах или наличие своего проекта с проектированием плат Условия - Работа в аккредитованной IT-компании и трудоустройство в соответствии с ТК РФ - Система наставничества и комфортная адаптация в компании - Возможности для профессионального и карьерного роста Заработная плата - от 250 000 ₽ за месяц, на руки

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

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Qohash создаёт уровень контроля безопасности данных с нулевым копированием, необходимый предприятиям для безопасного внедрения ИИ. Платформа Qostodian помогает крупным организациям обнаруживать, классифицировать, управлять и устранять чувствительные неструктурированные данные в критически важных источниках без перемещения или копирования данных. Такая архитектура снижает риски, сохраняет суверенитет данных и позволяет защищать данные непосредственно там, где они находятся. Внедрение ИИ повышает риск, сложность и срочность задач корпоративной безопасности данных. Культура компании основана на пяти ценностях: стремление к совершенству, устойчивость, ориентация на миссию, ответственность и принятие конфликтов. Профиль кандидата Senior Full Stack Developer комфортно работает в среде, где ИИ — в центре работы и масштабирования. Вы — разработчик, который пишет код быстро и точно, превращая идеи в рабочие автоматизации, снимающие узкие места и ускоряющие результаты. Вам интересны генеративный ИИ и фреймворки автоматизации, вы умеете применять их прагматично. Вы независимы, но умеете работать в команде, мотивированы результатами, приближающими Qohash к статусу AI-first кибербезопасной компании. Задачи - Создать встроенного в Qostodian AI-аналитика безопасности данных, владея средой выполнения агента от начала до конца: оркестрация на Claude Agent SDK, память диалога и её восстановление, потоковая передача рассуждений и активности инструментов, жизненный цикл промптов. - Спроектировать и выпустить слой MCP-инструментов: предоставить сервисы поиска, статистики, рабочих процессов и устранения рисков Qostodian как управляемые, хорошо типизированные инструменты; переводить естественный язык в запросы и действия платформы. - Выпускать агентные сценарии, которые клиенты запускают на своих данных: расследования инсайдерских рисков, отчёты о влиянии потерянных или украденных устройств, планы снижения рисков, включая создаваемые артефакты и отчёты. - Вносить вклад во фронтенд, создавая новый тип UI-опыта в AI-first парадигме, где основной интерфейс — диалог, а не дашборд: потоковые трассы рассуждений, генерируемые визуализации, экспорт и прерывание промптов. - Расширять архитектуру навыков: создавать собственные навыки и строить основу, позволяющую клиентам создавать, включать и управлять своими. - Относиться к качеству как к инженерной задаче: наборы eval и золотые наборы диалогов, которые пропускают изменения промптов, инструментов и навыков так же, как тесты пропускают код. - Писать чистый, хорошо документированный, поддерживаемый код, который следующий разработчик сможет расширять. - Владеть production-системой от начала до конца: разворачивать, инструментировать и поддерживать её работоспособность, отслеживать и оповещать об ошибках агента, ошибках инструментов, задержках и стоимости, оценивать реальные production-сессии, чтобы ловить ухудшение качества до того, как его заметят клиенты. - Участвовать в код-ревью и обмене знаниями: активно использовать AI-инструменты для кодинга, чтобы выпускать продукт за дни, а не месяцы, и задавать стандарт AI-first инженерной культуры в Qohash. Обязательные требования - Более 7 лет опыта разработки ПО на Python. - Практический опыт владения и разработки AI-агентного решения в боевой production-среде (например, Claude Agent SDK или Langchain). - Знакомство с AI-инструментами для написания кода (например, Claude Code или аналогами). - Подтверждённая способность работать самостоятельно, быстро решать проблемы и быстро достигать результатов. - Рабочий уровень английского языка (требуется в соответствии с операционными потребностями компании). Желательно - Двуязычие (английский/французский). - Базирование в Квебеке (предпочтительно). - Опыт работы с AWS. - Вклад в open-source проекты или личное портфолио кода. - Осведомлённость в кибербезопасности или знание лучших практик. - Опыт работы в стартапе. Условия - Конкурентоспособный уровень зарплаты. - До шести недель оплачиваемого отпуска в год. - Комплексное медицинское страхование, включая: страхование жизни, краткосрочную и долгосрочную нетрудоспособность, парамедицинские услуги и телемедицину, счёт на медицинские расходы (HSA). - Qohash — равный работодатель.

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.