Направление
Вакансии в разработке ИИ-агентов
Агентные системы, RAG, оркестрация и инструменты.
Поиск
Подбор вакансий
Sales Development Representative (SDR) B2B SaaS (Fashion/E-commerce) в LOOKSY
Sales Development Representative (SDR), B2B SaaS (Fashion/E-commerce) Компания: LOOKSY.TECH Локация: Удаленно Занятость: Full-Time или Part-Time Рынки: США, Канада, MENA, СНГ Суть роли: генерация квалифицированных лидов (Founders, CEOs, CMOs, E-com Directors) через холодный мультиканальный аутрич. Главный оффер: бесплатный пилот AI-примерки на 200 показов с интеграцией за 1 день. Цель — назначать демо-звонки и запуски пилотов для команды закрытия сделок. LOOKSY.TECH занимается внедрением виртуальных примерочных ecom-брендам, а также разрабатывает ИИ-агентов для продаж. Обязанности - Prospecting: построение точных списков ЛПР через Apollo.io и LinkedIn Sales Navigator. - Outreach: запуск персонализированных цепочек холодных писем и сообщений в LinkedIn. - Qualification: оценка лидов по фреймворкам BANT/MEDDIC и проверка на соответствие ICP. - CRM: строгая гигиена в AmoCRM (фиксация каждого касания и статуса). Требования - 1–3 года опыта в B2B SDR/BDR (SaaS, MarTech или E-commerce). - Apollo.io Expert: сложные фильтры, верификация email, настройка многошаговых последовательностей, контроль deliverability. - LinkedIn Sales Nav: поиск ЛПР, социальный селлинг и аутрич без риска блокировки аккаунта. - Английский B2/C1+: безупречная деловая переписка и устная речь. - Самодисциплина, стрессоустойчивость, ориентация на метрики и данные. Условия - Фиксированный оклад (пропорционально занятости) + uncapped бонусы за каждую квалифицированную встречу/запущенный пилот. - Полностью оплаченные подписки: Apollo.io, LinkedIn Sales Navigator, CRM. - 100% удаленка, асинхронная коммуникация, фокус на результат, а не на микроменеджмент. - Прозрачный карьерный трек до Account Executive (Closer) за 6–12 месяцев.
ML-инженер
Мы — Далее, и мы занимаемся разработкой и поддержкой сложных digital-решений для крупных клиентов: от веб-сайтов до приложений, от Сбербанка до Nestle. Мы — один из крупнейших независимых продакшнов в России, работаем с 2005 года, сейчас в штате более 550 человек. Мы занимаем 1-е место в рейтинге Adindex Digital Index в сегменте web-production, входим в топ-20 Tagline. Сейчас мы ищем ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для различных проектов компании. Предстоит разрабатывать и внедрять ML-модели, участвуя во всем жизненном цикле продукта. Обязанности: Поддерживать текущие алгоритмические решения. Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы. Разрабатывать методологию и проектировать NLP/LLM решения. Адаптировать и дообучать LLM (например, LLaMA, Mistral, YaLM 2) под специфику продукта. Интегрировать LLM API (OpenAI, Claude) с fallback-механизмами. Проводить исследования, тестировать новые идеи, оценивать жизнеспособность и качество моделей, реализовывать R&D-подходы на реальных бизнес-данных. Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных (POI, отзывы, описания). Настраивать векторные БД (Pinecone/Weaviate/Qdrant) и оптимизировать кэширование. Заниматься prompt engineering — создавать и тестировать промты для различных сценариев. Вести рабочую документацию и создавать отчеты о результатах работы. Мониторить ключевые показатели эффективности процессов, анализировать отклонения и их воздействие на общие показатели. Участвовать в проектировании архитектуры, CI/CD, мониторинге и оптимизации сервисов. Требования: Высшее образование в области математики, информатики или смежных дисциплин. Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других). Навыки создания ML-пайплайнов и backend-сервисов. Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow, понимание принципов работы алгоритмов (GBDT, CNN, Transformers). Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных. Понимание процессов Fine-tuning LLM и оценки качества моделей. Опыт внедрения RAG. Умение писать unit-тесты. Будет плюсом: Позитивный опыт внедрения RAG агентов в существующие бизнес-процессы. Реализованные проекты с существенной пользовательской нагрузкой. Понимание инфраструктуры для ML-сервисов (GPU, CPU). Мы предлагаем: Полностью белую заработную плату. Ориентируемся на ваши пожелания, опыт и навыки. Оформление по ТК РФ, оплачиваемый отпуск и больничный с первого рабочего дня. Работу в компании с аккредитацией в Минцифры. Расширенный пакет ДМС со стоматологией. 8-часовой рабочий день, удаленный формат работы. Спорт – корпоративный волейбол, беговой клуб и киберспортивные турниры). Яркую корпоративную жизнь – более 400 мероприятий в год (2 корпоратива с оплатой трансфера, разговорный клуб английского, совместные походы в музей, квизы, книжный и киноклуб, мем-чат и многое другое). Обучение и участие в профессиональных конференциях.
AI application security engineer, middle+/senior
Контур — экосистема для бизнеса. Наши сервисы помогают каждой третьей компании России делать рабочие процессы проще и эффективнее: вести бухгалтерию, сдавать отчетность в госорганы, обмениваться документами без бумаги, общаться друг с другом на удаленке и многое другое. С нами жизнь 3,1 миллионов предпринимателей и их сотрудников становится легче. О команде Мы — команда безопасности ИИ в Центре киберзащиты Контура. Ищем специалиста по кибербезопасности, который поможет внедрять и сопровождать решения на базе AI — от продуктовых сервисов и RAG-систем до внутренних AI-инструментов разработки. В Контуре активно развивается использование AI-ассистентов и агентов. Наша задача — сделать так, чтобы эти инструменты были безопасными, а разработчик получал защищенный результат, соответствующий ИБ-политикам, без необходимости погружаться во все тонкости ИБ. Задачи Проводить анализ защищенности (преимущественно Whitebox) LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, Low-Code/No-Code-систем (Dify, n8n) и интеграций с внешними API / облачными моделями. Выявлять специфичные для AI векторы атак: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, data poisoning, excessive agency, unsafe tool calls и over-privileged agents. Настраивать и валидировать защитные механизмы: фильтры PII / конфиденциальных данных, ограничения контекста, rate limiting, контроль вызова tools и ручные подтверждения для критичных операций. Укреплять внутренний AI/ML-тулинг совместно с платформенными командами. Строить систему правил, скиллов и хуков, чтобы встраивать политики ИБ непосредственно в среду разработки: skills, rules, hooks, MCP-серверы. Проверять безопасность локального запуска LLM и агентов в Kubernetes и Linux-песочницах: изоляция сессий, памяти, контейнеров, RBAC, NetworkPolicy, Secrets Management. Формировать требования к аудиту и трассировке AI-систем: trace ID, логирование prompt/response, фиксация вызовов моделей и действий агентов. Консультировать команды, помогать внедрять безопасный код и выстраивать понятные процессы. Мы ожидаем Опыт в сфере ИБ от двух лет в одном или нескольких направлениях: AppSec, DevSecOps, Cloud/K8s Security, Product Security или ML Security. Уверенное владение одним из языков программирования: Python, Go, C, TS, Rust. Умение читать чужой код, искать уязвимости и писать PoC. Знание AI/LLM-стека: понимание устройства языковых моделей, RAG, векторных БД (Milvus, Qdrant, pgvector и др.), AI-агентов, agent memory, tool calling, а также стандарта взаимодействия MCP. Знание AI-угроз: понимание рисков OWASP for LLM, MITRE ATLAS (prompt injection, раскрытие system prompt, утечки данных, необдуманное выполнение кода агентами). Знание основ Linux и базовое понимание безопасности Kubernetes: RBAC, ServiceAccount, NetworkPolicy, Secrets, изоляция контейнеров. Знание классических веб-уязвимостей, механизмов аутентификации и авторизации OAuth2, OIDC, JWT, RBAC и безопасной разработки — Secure SDLC, Threat Modeling. Умение аргументированно объяснять риски, находить компромиссы с разработкой. Мы предлагаем Гибридный формат работы в Екатеринбурге. Офис на ул. Малопрудной, 5. Предоставим все необходимое: технику, рабочее место, библиотеку с профессиональной литературой, место для отдыха и кухонную зону с фруктами и снеками. Уровень дохода, который зависит от ваших технических знаний и навыков. Регулярно пересматриваем зарплаты с учетом профессионального роста. Финансовые бонусы тоже есть. Сильное инженерное комьюнити. Регулярно проводим внутренние технические конференции, обмениваемся опытом между командами. Вы всегда найдете с кем посоветоваться. Возможность сменить продукт, команду или предметную область внутри компании. Поддерживаем развитие в любом направлении. Общение на «ты» и максимум горизонтальных связей в коллективе, чтобы быстрее договариваться и решать рабочие задачи. Возможность делиться экспертизой. Помогаем выступать на конференциях, участвовать в подкастах или видео, писать статьи. Поддержку профессионального развития. Организуем внутреннее и внешнее обучение.
AI MOP ищет продуктового инженера (AI-агенты)
AI MOP ищет продуктового инженера (AI-агенты) AI MOP — аккредитованная IT-компания, резидент Сколково и разработчик собственной платформы интеллектуальных AI-агентов. Что предстоит делать - анализировать проблемы клиентов и превращать их в понятные задачи для разработки; - исследовать причины ошибок AI-агентов и улучшать их работу; - создавать гипотезы на основе обратной связи клиентов; - собирать прототипы с помощью AI вместо длинных ТЗ; - сопровождать внедрение решений у клиентов; - работать с метриками, промптами, сценариями и LLM. Что важно - опыт работы с нейросетями и AI-инструментами; - понимание LLM, промптинга и автоматизации; - опыт настройки CRM, ботов, интеграций или AI-решений; - аналитическое и инженерное мышление; - умение общаться с клиентами и доводить проекты до результата. Будет плюсом - опыт в AI-продуктах или интеграторах; - работа с оценкой качества диалогов и LLM; - понимание современных каналов коммуникации (MAX, VK, Авито, amoCRM, Битрикс). Условия - Оклад + KPI; - Полностью удалённая работа; - Оформление по ТК РФ; - Работа напрямую с CEO и участие в развитии собственного AI-продукта.
Инженер по созданию агентов ИИ/AI Agent Engineer
Мы строим собственную агентскую платформу корпоративного уровня Avatar— enterprise-аналог открытых агентских систем.Ищем сильного AI Agentic Engineer уровня Senior / Expert. Это инженерная роль на стыке agent engineering, backend и platform/infra-подхода. Вам не нужно быть архитектором всей агентской платформы, но нужно уметь проектировать устройство конкретных агентов и агентских сценариев внутри Avatar. Стек: LLM, MCP, RAG, Python, Rust, TypeScript Чем предстоит заниматься: Проектировать внутреннюю логику агентов и агентских сценариев в Avatar. Определять, где нужен agent, где tool, где sub-agent, а где deterministic-код. Строить agent loop: планирование, вызов инструментов, обработка ошибок, память, эскалации, ограничения действий. Проектировать multi-agent сценарии: роутинг задач, специализация агентов, контроль состояния. Разрабатывать MCP/tool-интеграции и подключать агентов к внутренним системам. Настраивать eval-харнессы, regression-эвалы и контроль качества агентов. Работать с observability: traces, tool calls, latency, retries, failure modes, cost tracking. Проектировать работу с контекстом: что инжектится на каждом turn, как работает память, как не раздувать историю. Участвовать в развитии self-hosted / sovereign agent stack: локальные модели, model-agnostic слой, OpenClaw-подобные рантаймы, SGLang/Ollama/vLLM/LiteLLM. Помогать продуктовым и инженерным командам правильно применять агентский подход. Наши ожидания: Реальный опыт разработки AI-агентов или agentic-систем. Понимание LLM, tool calling, function calling, RAG, memory, context management. Опыт с агентскими фреймворками или SDK: OpenAI Agents SDK, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, OpenClaw-подобные рантаймы или аналогичные решения. Умение проектировать логику работы агента, а не только писать промпты. Сильный backend-опыт на Python или TypeScript. Опыт интеграций с API, MCP, внутренними системами, очередями, БД. Понимание Docker, Linux, Kubernetes, сетей, логов и эксплуатации. Опыт построения evals: наборы кейсов, regression-тесты, метрики качества, разбор деградаций. Понимание безопасности агентов: prompt injection, ограничение action space, sandboxing, права, audit trail. Умение считать performance/cost: latency, токены, retries, кэширование, параллелизация, выбор модели. Особенно ценно: Агент или агентский сценарий, который реально работал в production. Опыт self-hosted AI-инфраструктуры. Опыт OpenClaw / Claude Code-подобных / Claw-подобных runtime-подходов. Опыт MCP-серверов и skill-based architecture. Опыт построения reusable-подходов для других команд, а не только одного агента под одну задачу. Наличие постмортемов, дашбордов, eval-отчетов, метрик стоимости и качества. Сильное мнение о том, когда агента использовать не надо. Мы предлагаем: Официальное трудоустройство и полный пакет социальных льгот (ДМС, компенсация фитнеса/обучения/путешествий, скидки и бонусы от партнеров, специальные условия и тарифы на продукты «Финама»). Стабильную заработную плату и социальные гарантии, которые дают уверенность в настоящем и открывают перспективы в будущее. Возможность профессионального роста, обучения и постоянного развития в области digital-innovations вместе с дружной командой. Лучшие конференции и мастер-классы за счет компании. Участие в проектах, которые формируют цифровую трансформацию финансового сектора. Гибридный формат работы (2 дня офис). Комфортный офис в центре Москвы с зоной отдыха на крыше, кофе-поинтами с ароматным кофе, а также собственный тренажерный зал. Богатую корпоративную культуру: классные внутрикорпоративные мероприятия, сообщества по интересам, возможность проявлять свои творческие, спортивные, интеллектуальные, социальные интересы и участвовать в креативных проектах.
Project Manager (PR-направление)
Project Manager (PR-направление) Инди-студия ищет руководителя PR-направления. Нужен человек, который возглавит PR-отдел по продуктам студии, стратегия и кампании (каналы, сообщения, медиа, KPI), управление командой и приоритетами, а также имеет опыт работы через ИИ-агентов и автоматизацию, не просто чат с LLM, а полноценное управление процессами и агентское решение задач. Обязанности: - Руководство PR-направлением, стратегия, качество, KPI, эскалации- Ведение PR по нескольким продуктам студии, бэклог, роадмап, приоритеты, сроки- Управление командой (PR, комьюнити/SMM, подрядчики), роли, нагрузка, контроль качества- Координация кампаний, релизы, анонсы, медиа, партнёрства, работа со стейкхолдерами- Внедрение прозрачности для команды и руководства, статусы, отчётность, риски- Внедрение ИИ и автоматизации в процессы отдела (агенты, пайплайны, рутина и инструменты) Знания и навыки: - PR / коммуникации, каналы, кампании, работа со СМИ, метрики и KPI- Практический опыт работы с ИИ-агентами на реальных задачах, автоматизация процессов с упором на пропускную способность команды, не только личную скорость- Управление проектами и людьми, приоритеты, ресурсы, сроки, прозрачность для руководства- Умение аргументированно доносить позицию и находить компромиссы Будет плюсом: - Опыт PR в геймдеве, работы со СМИ, комьюнити или Digital-пиара- Опыт руководства людьми или направлением- Английский B2+ Условия: - Оклад от 90 000 до 120 000 руб. на старте (в зависимости от навыков)- Полная занятость, удалённая работа- Гибкий график- Возможность роста с первых месяцев работы, участие в стратегических решениях студии Требуемый опыт работы: 1–3 года
Дата инженер ИИ/AI Data Engineer
Мы строим собственную агентскую платформу корпоративного уровня — enterprise-аналог открытых агентских систем. Ищем инженера, который возьмёт на себя ядро системы и будет развивать его, опираясь на актуальные исследования и production-практику. Эта роль на стыке глубокой инженерии (производительное ядро) и работы с LLM/ML. Стек: ClickHouse, SQL, LLM, ETL Чем предстоит заниматься: Проектирование и развитие корпоративного DWH на ClickHouse: архитектура, модель данных, выбор движков таблиц (семейство MergeTree), партиционирование, шардирование, материализованные представления. Построение и поддержка ETL/ELT-пайплайнов загрузки данных из внешних систем-источников. Разработка системы стандартов на данные (data contracts): единые требования к структуре, форматам, типам и качеству данных, поступающих из источников. Создание и ведение каталога данных / data dictionary с детальным описанием структуры и бизнес-смысла каждого набора данных (метаданные, документация, семантический слой). Контроль качества данных: валидация, тесты на данные, мониторинг. Оптимизация производительности хранения и аналитических запросов. Проектирование и разработка агентского слоя (LLM-агентов) поверх данных DWH, закрывающего произвольные аналитические запросы пользователей (text-to-SQL / диалоговая аналитика). Интеграция LLM, разработка инструментов и функций для агентов, организация семантического слоя для корректной работы агентов с данными. Настройка процессов оценки и улучшения качества ответов агентов (evals). Настройка разграничения прав доступа к данным средствами СУБД: RBAC, row-level и column-level политики в ClickHouse. Документирование архитектуры и принятых решений Наши ожидания: Опыт в data-инжиниринге от ~4 лет, уровень Senior. Глубокий опыт работы с ClickHouse (или сильный опыт с другими OLAP/колоночными СУБД + готовность быстро войти в ClickHouse): движки таблиц, оптимизация. Опыт проектирования DWH с нуля, владение подходами к моделированию данных (Kimball / Data Vault / wide tables и т.п.). Уверенный SQL и навыки оптимизации запросов. Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов (Airflow / dbt / аналоги). Python (или другой язык для дата-инжиниринга и интеграции с LLM). Практический опыт с LLM и построением агентов: агентские фреймворки (LangChain / LlamaIndex / аналоги), function/tool calling, RAG, text-to-SQL. Понимание подходов к управлению качеством данных и data governance / data contracts. Опыт настройки разграничения прав доступа в СУБД. Будет большим преимуществом: Опыт с semantic / metrics layer. Опыт LLMOps и оценки качества агентов (evals, мониторинг). Опыт с инструментами каталогизации данных (DataHub / OpenMetadata / Amundsen). Опыт работы с большими объёмами данных и высоконагруженными системами. Мы предлагаем: Официальное трудоустройство и полный пакет социальных льгот (ДМС, компенсация фитнеса/обучения/путешествий, скидки и бонусы от партнеров, специальные условия и тарифы на продукты «Финама»). Стабильную заработную плату и социальные гарантии, которые дают уверенность в настоящем и открывают перспективы в будущее. Возможность профессионального роста, обучения и постоянного развития в области digital-innovations вместе с дружной командой. Лучшие конференции и мастер-классы за счет компании. Участие в проектах, которые формируют цифровую трансформацию финансового сектора. Гибридный формат работы (2 дня офис). Комфортный офис в центре Москвы с зоной отдыха на крыше, кофе-поинтами с ароматным кофе, а также собственный тренажерный зал. Богатую корпоративную культуру: классные внутрикорпоративные мероприятия, сообщества по интересам, возможность проявлять свои творческие, спортивные, интеллектуальные, социальные интересы и участвовать в креативных проектах.
AI-разработчик
AI-разработчик Компания: Top Selection Чем предстоит заниматься - Разрабатывать и внедрять AI/LLM-функционал: RAG-системы, AI-агентов, механизмы function/tool calling, оркестрацию языковых моделей. - Проектировать AI-пайплайны: эмбеддинги, векторные базы данных (pgvector, Pinecone), управление контекстом, промпт-стратегии. - Обеспечивать быструю поставку — от идеи до продакшена (с реализацией фронтенд- и бэкенд-компонентов при необходимости). - Контролировать качество AI-решений через evals, организовывать мониторинг и наблюдаемость систем. - Работать со стеком: .NET (C), LLM-фреймворки (LangChain, LlamaIndex), API OpenAI/Anthropic, Docker, Git, MSSQL/PostgreSQL. Ожидания Опыт: - Общий опыт в IT — от 5 лет. - Опыт разработки AI/LLM-функциональности в коммерческих продуктах — от 1,5 лет (Обязателен!) Ключевые навыки: - Уверенное владение .NET (C). - Практический опыт интеграции LLM в коммерческие продукты. - Базовые навыки фронтенд-разработки (достаточные для реализации AI-функционала). - Разработка LLM-приложений: RAG-системы, AI-агенты, function/tool calling, промпт-инжиниринг. - Работа с LLM-фреймворками (LangChain, LlamaIndex) и векторными БД (pgvector, Pinecone). - Навыки оценки качества AI-моделей (evals), мониторинга и наблюдаемости AI-систем. - Уверенная работа с реляционными БД (MSSQL/PostgreSQL), Docker, Git. - Использование AI-ассистентов (Cursor, Claude Code, Copilot) в ежедневной работе с обязательным код-ревью и тестированием. - Технический английский (чтение документации). - Bias to ship: декомпозиция до MVP, быстрая проверка гипотез. - Высокий уровень ответственности (ownership), продуктовое мышление, командность. Будет плюсом: - Опыт в ML (fine-tuning, работа с эмбеддингами). - Пет-проекты с реальной аудиторией или вклад в open-source. - Опыт с системами потоковой обработки данных (RabbitMQ, Kafka). Образование: - Высшее техническое (или эквивалентный опыт + портфолио). Условия - Занятость: проектная, 6 месяцев с возможностью пролонгации, полная занятость (~160 ч/мес). - Формат: полностью удалённо (Россия, UTC+3). - Формат оформления: ИП. - Гражданство: РФ. - Зарплата: обсуждается с кандидатом, рыночный уровень для Senior AI-разработчика.
Продуктовый аналитик AI
Продуктовый аналитик AI Компания: Джетлин Требования - Опыт работы продуктовым аналитиком от 3 лет. - Уверенное владение SQL. - Продвинутый уровень Excel. - Опыт построения отчетности и дашбордов (Power BI, Grafana, Tableau или аналогичные инструменты). - Опыт подготовки аналитических материалов для руководителей. - Практический опыт использования AI-ассистентов (ChatGPT, Claude, Gemini, Codex или аналогичных) в ежедневной работе. - Умение быстро создавать прототипы, автоматизации, SQL-запросы, Python-скрипты и аналитические исследования с использованием AI (vibe coding). Будет плюсом - Владение Python (pandas). - Опыт работы с ClickHouse, Prometheus, Grafana. - Понимание принципов работы AI, LLM и генеративного искусственного интеллекта. - Опыт использования AI Coding и AI-агентов в рабочих процессах. - Опыт работы в финтехе Задачи - Развивать систему аналитики и метрик AI-платформы. - Собирать, обрабатывать и консолидировать данные из различных источников. - Подготавливать регулярную аналитическую и управленческую отчетность для руководства. - Разрабатывать и сопровождать систему KPI и ключевых метрик AI-платформы. - Создавать дашборды и визуализации для мониторинга ключевых показателей. - Анализировать использование AI-платформы, LLM-моделей и AI-сервисов. - Анализировать производительность инфраструктуры (TTFT, latency, очереди, загрузку GPU, SLA и другие показатели). - Анализировать использование токенов, API, вычислительных ресурсов и пользовательскую активность. - Оценивать эффективность внедрения AI-инструментов и AI Coding в подразделениях компании. - Формировать аналитические выводы и рекомендации по развитию платформы. - Автоматизировать подготовку отчетности и аналитических процессов совместно с инженерами команды. - Использовать современные AI-инструменты для повышения эффективности анализа данных, подготовки отчетности и ав
AI Engineer / Voice AI / AI Agent / Prompt Engineer
Ищу AI Engineer / Voice AI / AI Agent / Prompt Engineer Botamin ищет специалиста по разработке голосовых AI-агентов — человека, который умеет проектировать, собирать и доводить разговорных AI-агентов до стабильного результата в реальных звонках. О компании - автоматизируем продажи и найм с помощью голосовых и текстовых AI-агентов; - победители Generation AI Awards 2026 в номинации «Лучшее GenAI-решение в маркетинге и продажах»; - ТОП-3 Startup Summit Awards Сбербанка в номинации «Лучшее решение с AI»; - более 300 внедрений AI в компаниях, включая SuperJob, Фоксфорд, Такском, Заманию и другие. Задачи - разбирать бизнес-ТЗ и формулировать измеримые цели агента; - проектировать архитектуру диалогов и сценарии общения; - писать системные промпты для многошаговых голосовых диалогов; - собирать и настраивать AI-агентов на готовых платформах; - ежедневно анализировать звонки и транскрипты; - искать причины потери конверсии и улучшать показатели; - проводить A/B-тесты, вести журнал изменений и связывать каждую доработку с метриками; - использовать AI для анализа диалогов, генерации тест-кейсов и ускорения разработки; - документировать лучшие решения и создавать внутренние стандарты. Что важно - практический опыт запуска голосовых AI-систем до продакшена; - понимание продаж, квалификации лидов и обработки возражений; - системный подход к тестированию и аналитике; - техническая грамотность: API, webhooks, CRM, переменные состояния, логи; - умение доводить AI-агентов до реального бизнес-результата независимо от используемой платформы. Вакансия не подойдет, если вы - сценарист или копирайтер без опыта сборки AI-агентов; - prompt engineer без понимания продаж и бизнес-метрик; - разработчик, который умеет интегрировать API, но не проектирует естественный диалог; - не готовы регулярно анализировать звонки и улучшать систему. Что предлагаем - доход 200 000–500 000 ₽ (оклад + бонусы за результаты); - работу напрямую с фаундером; - возможность стать руководителем направления; - удаленный формат или офис; - оформление по ТК РФ; - возможность получения ВНЖ Испании при достижении KPI за 6 месяцев. Этапы отбора - тестовое задание (около 1 часа); - встреча с фаундером; - оплачиваемая тестовая неделя.
Ищем MLOps Engineer (AI / LLM) — удалённо
Ищем MLOps Engineer (AI / LLM) — удалённо Компания Selecty развивает экосистему цифровых сотрудников на базе передовых LLM/VLM-моделей. Создаём AI-агентов, которые автоматизируют бизнес-процессы и повышают эффективность компаний. Формат работы - Формат: Remote (РФ) - Заработная плата: 250–340 тыс. ₽ gross - Занятость: Full-time Задачи - проектировать и развивать CI/CD для деплоя AI-агентов и мультиагентных систем - разворачивать и оптимизировать LLM/VLM (vLLM, Triton Inference Server, SGLang) - обеспечивать масштабирование и стабильность AI-сервисов - внедрять мониторинг инфраструктуры и ML-метрик (качество генерации, дрейф данных, тональность ответов) Требования - опыт вывода LLM-решений в production - Python + asyncio - Kubernetes (Helm, управление кластерами) - GitLab CI / Jenkins - понимание RAG-архитектур, embeddings, reranking - оптимизация инференса: квантизация, continuous batching, PagedAttention Будет плюсом - опыт с графовыми БД - мультиагентные системы Стек Python, FastAPI, LangChain / LlamaIndex / Haystack, Kubernetes, Docker, S3, PostgreSQL, Vector DB Условия - оформление по ТК РФ - ДМС + стоматология - компенсация фитнеса - скидки на английский (Skyeng) - индексация зарплаты - современная техника
Java Developer (LLM)
Вакансия: Java Developer (LLM) Компания: Bell Integrator О компании Bell Integrator — системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания, входит в ГК Softline. Реализует проекты по всей России для заказчиков из финансового, телекоммуникационного и розничного секторов. О проекте Разрабатываем платформу на основе AIPDLC-агентов для автоматизации производственных процессов. Инвестиционная платформа ЮЛ предназначена для выдачи и сопровождения инвестиционного финансирования юридическим лицам. Используем микросервисную архитектуру и LLM-модели, открыты к предложениям по изменению стека. Мы ожидаем - опыт разработки на Java от 5 лет (подтверждённый опыт по ТК РФ); - уверенные знания Java Core, Spring Boot, Hibernate, Maven, Git, PostgreSQL, Kafka; - опыт работы с ИИ-агентами, знание Open AI API; - знакомство с фреймворками LangChain, LangGraph, Spring AI, Langchain4J. Чем предстоит заниматься - развитие и поддержка архитектуры решений для ИИ-агентов; - участие в проработке и оценке задач; - проведение код-ревью, написание тестов (в том числе benchmark для ИИ-агентов). Условия - возможность профессионального и карьерного роста, участие в различных проектах; - работа в распределённой команде профессионалов; - уровень заработной платы обсуждается индивидуально; - корпоративные скидки на изучение иностранного языка, абонемент в фитнес, образовательные курсы; - удалённый формат работы на территории РФ.
Data Scientist (LLM / AI Agents)
Data Scientist (LLM / AI Agents) Требования - Опыт: от 4-х лет в коммерческой разработке на позиции DS/ML Engineer (из них минимум 1 год плотной работы с NLP/LLM). - LLM & NLP: Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с RAG, контекстным окном, методами оптимизации инференса. - Разработка: Уверенное знание Python (asyncio, aiohttp/FastAPI), опыт написания чистого, поддерживаемого кода. - Big Data: Опыт работы с распределенными вычислениями (Spark/PySpark, Hive) и оркестрацией (Airflow). - Инфраструктура: Понимание процессов MLOps, опыт deployment сервисов на GPU (on-premise или Cloud). - Безопасность: Понимание принципов работы с персональными данными и безопасности при использовании LLM в энтерпрайзе. Будет преимуществом - Опыт разработки собственных MCP (Model Context Protocol) сервисов для расширения функционала агентов. - Участие в Kaggle, хакатонах или наличие pet-проектов в области Generative AI (ссылка на GitHub). - Опыт работы с отечественными LLM-платформами (например, GigaChat API) или локальными моделями (Llama, Qwen, Mistral). - Опыт построения сложных графов агентов (LangGraph, AutoGen). Обязанности - Разработка AI-агентов: Проектирование и внедрение мультиагентных систем (Prompt Engineering, RAG, Tools, Function Calling) в реальные банковские процессы. - Работа с LLM: Оптимизация и Fine-tuning моделей под домен бизнеса (SFT, RLHF), работа с открытыми и проприетарными моделями. - MLOps & Production: Вывод моделей в пром, построение пайплайнов обработки данных на GPU-кластере, организация мониторинга качества и дрейфа моделей. - Оценка качества: Разработка метрик качества генерации (LLM Eval), проведение A/B тестов. - Интеграция: Разработка сервисов на Python (API), взаимодействие с командой разработки и продуктовыми аналитиками для контроля и экспертизы требований к данным и функционалу. Условия - Обсуждаемая ЗП по вашим навыкам и грейду - Удаленная работа, а также варианты с гибридным форматом - Оформление по ИП с нашей поддержкой - Несколько проектов на выбор - Карьерный рост без постоянных поисков работы Как начать - Откликнитесь на вакансию - Пройдите собеседование с рекрутером - Попадите на бенч и получайте предложения по проектам
Python AI Engineer
Python AI Engineer в компании Top Selection Грейд: Senior Ставка: от 280 000 до 308 000 руб. Гражданство / Локация: РФ Загрузка: полный рабочий день Срок: долгосрочный Оформление: только ИП (не самозанятость, не трудовой договор) Задачи - Интеграции с LLM - RAG - Agentic-сценарии - REST API - Работа с ошибками - Установление таймаутов / fallback, оценка и регрессия качества Требования - Опыт разработки на Python / backend от 3 лет - Опыт работы с production LLM / ML - Асинхронное программирование, тестирование, упаковка - RAG - REST / API - Git / CI/CD - Понимание вопросов задержки (latency) и стоимости Будет плюсом - Опыт работы с tool calling / multi-step reasoning - Vector DB / search - Kafka - B2B CRM / телеком - Evaluation frameworks
Ищем разработчика AI-агентов
Ищем разработчика AI-агентов В поиске сильного специалиста с реальным опытом разработки и внедрения AI-агентов. Требования - Реализованные проекты и кейсы - Опыт интеграции ИИ в реальные бизнес-процессы - Понимание автоматизации и построения AI-систем Теория, дипломы и сертификаты — не главное. В приоритете практический опыт и работающие решения.
Стажер AI-разработчик
Стажер AI-разработчик О компании и проекте AGIMA — интегратор Digital-решений. С 2006 года реализовано более 700 крупных проектов для таких заказчиков, как X5 Retail Group, МегаФон, АльфаСтрахование, Леруа Мерлен, O’Stin, Спортмастер, М.Видео и других. Принципы работы: - Главный капитал — это люди, компания готова помочь в непростых жизненных ситуациях. - Регламенты должны помогать, а не ограничивать. - Жёсткая субординация не практикуется. - Ценится эффективность сотрудников и их профессиональный рост. В AGIMA действует внутренний R&D, создающий AI-инструменты для команды и продуктов компании. В команду ищут стажёра-вайбкодера. Задачи full-stack: бывают и на бэке, и на фронте, иногда в одном тикете. Точно понадобится: голова, любопытство и привычка доводить дело до прода с помощью AI-агентов. Точно не понадобится: глубокая специализация в одной области. Что предстоит делать - Писать интеграции AI-агентов с корпоративными системами. - Допиливать внутренние сервисы: авторизация, логирование, личные кабинеты, дашборды. - Собирать лендинги и продуктовые страницы из готовых блоков под брендбук. - Делать UI поверх AI-сервисов: дашборды, плагины для мессенджера, обучающие интерфейсы. - Поднимать сервисы в инфраструктуре, привязывать домены, чинить мониторинг. Микс задач подбирается под сильные стороны и интересы кандидата. Слабые стороны прокачиваются под менторами. Требования - Знакомство с LLM-харнесом (Claude Code / Codex / VS Code + Claude Code extension): понимание, что такое контекст, скиллы, sub-agents, MCP. Если эти слова незнакомы — пока рано. - Базовый код: умение прочитать чужой Python / JS / TS-сервис, разобраться и внести изменение. - Linux, Docker, git на уровне «не теряюсь в терминале». - Самостоятельность как принцип: задачи декомпозируются и движутся самостоятельно, ментор — для архитектурных вопросов и ревью, а не для пошагового сопровождения. - Английский на уровне чтения документации. Будет плюсом - Next.js / React / TypeScript, Tailwind, shadcn/ui. - Python / Node.js на уровне «писал свои сервисы». - n8n, DeepResearch, опыт деплоя и работы с CI/CD. - Figma → код, базовое SEO. Если знаете половину — не страшно, вторую половину доберёте по ходу. Что мы предлагаем - Удалённая работа, гибкий график, 25–40 часов в неделю. - Минимальная стажёрская ставка или бесплатная стажировка с возможным продолжением сотрудничества при стабильном результате в течение 2–3 месяцев. - Подписки на ведущие AI-инструменты за счёт компании. - Реальный продакшн с ежедневными пользователями — не учебные песочницы. - Опыт работы в R&D-команде, которая каждый день решает задачи на стыке AI и продукта. - Развитие и обучение: предоставляются возможности для углубленного изучения AI через специализированные курсы. Грейдирование для менеджеров — возможность роста и развития в компании. В сопроводительном письме просьба указать 1. Что вы автоматизировали или собрали с помощью AI-агентов за последние 3 месяца (сервис / сайт / интерфейс / плагин — что угодно). 2. Ссылку на результат: репозиторий / live-сайт / видео-демо. 3. С каким харнесом работаете и почему.
Junior Маркетолог (контент-менеджер) в г. Пенза
Junior Маркетолог (контент-менеджер) в г. Пенза Мы — инженерная команда Arcsinus, с 14-летним опытом создания корпоративных ИТ-систем для крупнейших игроков рынка (ритейл, недвижимость, медицина, транспорт, логистика и др.). За плечами более 100 успешных проектов, и мы не останавливаемся. Мы ищем активного, амбициозного и любознательного начинающего специалиста, который хочет разобраться, как работает маркетинг в IT, научиться создавать контент, развивать сайт и запускать новые каналы привлечения клиентов. Большая часть задач будет выполняться с помощью AI-агентов и современных инструментов. Тебе не придётся делать всё вручную: важно научиться правильно ставить задачи, проверять результат и постепенно становиться специалистом, который умеет управлять AI-инструментами для решения маркетинговых задач.
Специалист по AI и Data Science (офлайн-митап)
FutureToday Специалист по AI и Data Science (офлайн-митап) Приглашаем специалистов по AI и Data Science на офлайн-встречу в Москве. MF Spark Camp: 4 огня инноваций, где за один вечер можно послушать доклады, обсудить реальные кейсы с коллегами и провести время в летней атмосфере. Что запланировано? - 4 доклада по Data Science и AI с QA-сессиями - общение с инженерами, аналитиками и исследователями разных команд - вечер с костром, зефиром и напитками после основной программы О чём будем говорить? - Эволюция ценообразования в «Отсрочке платежа». От сухих правил до живого интеллекта - Как мы создали AI для клиентской поддержки. ИИ-агент, который согревает диалоги - Создаем будущее голосом. Голосовой робот-продажник, неотличимый от человека Кого приглашаем? - специалистов с опытом в DS и уровня middle и senior. Когда и где? Москва, метро Тургеневская 29 июля с 18:00 Откликайся, чтобы зарегистрироваться и получить детали мероприятия! Не забудь позвать коллег :)
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты О компании ООО «М‑ТЕХ» — динамично развивающаяся ИТ‑компания с большим опытом успешных проектов по внедрению и сопровождению информационных систем для бизнеса и государственных учреждений. Развиваем направление ИИ‑автоматизации, разрабатывая прикладные LLM/RAG‑решения и ИИ‑агентов для процессов малого и среднего бизнеса. Ищем Middle+ / Strong Middle Python‑разработчика с опытом LLM/RAG и интересом к агентным системам, интеграциям и бизнес‑процессам. Обязанности - Проектирование, разработка и внедрение ИИ‑агентов под конкретные бизнес‑задачи - Настройка сценариев работы агента: диалог, вызов инструментов, работа с базой знаний, эскалация человеку, обработка ошибок - Интеграция ИИ‑агентов с внешними и внутренними системами (API, БД, ERP/CRM, мессенджеры и др.) - Проектирование RAG‑пайплайнов: загрузка документов, чанкинг, embeddings, поиск, ранжирование, проверка качества ответов - Тестирование, отладка и поддержка ИИ‑агентов на всех этапах жизненного цикла - Оптимизация качества, скорости ответа и стоимости использования токенов - Анализ требований, участие в архитектурных решениях и выборе технологий Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 2-3 лет - Практический опыт с LLM‑приложениями, RAG, ИИ‑ассистентами от 6 месяцев (для Middle) или от 1–2 лет (для Senior) - Понимание архитектуры агентных систем, включая планирование, память, инструменты, оркестрацию и обработку ошибок - Опыт работы хотя бы с одним из инструментов: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, PydanticAI или аналогами - Понимание RAG: чанкинг, embeddings, векторный поиск, reranking, оценка качества retrieval - Навыки интеграции через REST API, WebSocket, опыт работы с базами данных (SQL/NoSQL) - Навыки работы с контейнеризацией (Docker) - Самостоятельность, инициативность, желание учиться и развиваться в сфере ИИ Будет плюсом - Опыт внедрения ИИ‑агентов именно в корпоративных сценариях (SLA, аудит, безопасность, контроль действий, логирование) - Опыт с векторными базами: Qdrant, pgvector, Weaviate, Pinecone или аналогами - Опыт с OpenAI API, Anthropic, локальными/open‑source моделями, Ollama, vLLM или другими LLM‑инструментами - Понимание метрик качества ИИ‑систем: точность ответов, полнота поиска, доля ошибок, стоимость запроса, время ответа - Опыт работы с персональными данными, логированием, аудитом действий и безопасностью - Умение быстро собирать прототипы и доводить их до стабильного пилота Условия и преимущества - Гибкий формат: проектная занятость, частичная занятость или удаленная работа - Возможность совмещать с основной работой на старте - Участие в запуске нового направления ИИ‑автоматизации для бизнеса - Дружная команда экспертов, открытая к новым идеям и технологиям - Современные инструменты и поддержка на всех этапах работы
GenAI Engineer / AI Builder/ AI Agent Associate / AI Application Specialist
GenAI Engineer / AI Builder/ AI Agent Associate / AI Application Specialist Компания: Magic Compass Holdings Limited Тип занятости: Контрактор на полный рабочий день, удаленно. Рабочие часы: 9:00 – 18:00 по местному времени. О вакансии Мы ищем инициативного GenAI Engineer / AI Builder / AI Agent Associate / AI Application Specialist для проектирования и создания ИИ-рабочих процессов и ИИ-агентов, повышающих продуктивность бизнеса в различных бизнес-функциях. Вы будете проектировать, создавать и поддерживать ИИ-решения, автоматизирующие бизнес-процессы, повышающие операционную эффективность и обеспечивающие эффективное сотрудничество человека и ИИ в разных бизнес-функциях. Первоначально вы будете поддерживать нашу команду по ИИ и управлению рисками. По мере развития наших ИИ-возможностей вы будете работать с другими бизнес-функциями над созданием практических ИИ-решений, повышающих продуктивность и операционное совершенство. Эта роль идеально подходит для тех, кто любит быстро превращать бизнес-требования в масштабируемые ИИ-приложения и воплощать идеи в реальные бизнес-результаты. Обязанности Разработка ИИ-агентов и рабочих процессов: - Проектирование, создание и поддержка ИИ-агентов для бизнес-операций. - Разработка систем мониторинга, логирования и наблюдаемости за поведением агентов и правилами безопасности. - Разработка ИИ-рабочих процессов, автоматизирующих повторяющиеся бизнес-процессы. - Преобразование бизнес-требований в практические ИИ-решения. - Создание масштабируемых ИИ-приложений, повышающих продуктивность и операционную эффективность. - Интеграция ИИ-решений с внутренними системами и сторонними платформами. Бизнес-приложения ИИ: - Разработка ИИ-решений для различных бизнес-функций, включая управление рисками, тестирование, маркетинг, операции и поддержку клиентов. - Выявление возможностей, где ИИ может автоматизировать ручную работу, улучшить принятие решений и оптимизировать бизнес-операции. Разработка ИИ: - Создание ИИ-приложений с использованием современных больших языковых моделей (LLM). - Проектирование промптов, ИИ-рабочих процессов и мультиагентных решений для различных бизнес-сценариев. - Разработка решений с использованием RAG, MCP, вызова функций, памяти и вызова инструментов. - Интеграция API LLM во внутренние платформы и конвейеры автоматизации. - Создание ИИ-рабочих процессов с использованием как кодовых, так и low-code/no-code платформ, где это уместно. - Постоянная оценка новых ИИ-технологий и рекомендация практических бизнес-применений. Требования - Опыт от 1 до 3 лет в создании ИИ-приложений, ИИ-агентов или решений для автоматизации рабочих процессов. - Практический опыт работы с ведущими ИИ-моделями, такими как OpenAI (GPT), Openclaw, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen, Llama или аналогичными большими языковыми моделями (LLM). - Опыт использования современных инструментов ИИ-разработки, таких как Cursor, Claude Code, Codex, Gemini CLI, Genspark, Manus, OpenHands или аналогичных инструментов разработки с использованием ИИ. - Знакомство с фреймворками ИИ-агентов, концепциями агентного ИИ (планирование, агенты, использующие инструменты, генерация с дополненной выборкой) — допускается практический опыт или проекты на стороне. - Опыт интеграции ИИ-решений с API, сторонними сервисами или внутренними бизнес-системами. - Базовые навыки программирования на Python и знакомство с prompt engineering, проектированием ИИ-рабочих процессов или RAG. - Опыт в сфере финансовых технологий, трейдинга, управления рисками и/или цифровых активов. - Сильные аналитические способности, навыки решения проблем и коммуникации, а также увлеченность изучением и применением новых ИИ-технологий. - Способность эффективно общаться на английском языке, сильное аналитическое мышление, способность решать проблемы. - Опыт создания мультиагентных систем, платформ автоматизации рабочих процессов и/или развертывания ИИ-приложений в production-средах. Условия работы - Полностью удаленная работа с графиком по вашему местному времени. - Создание ИИ-решений, решающих реальные бизнес-задачи. - Работа с различными бизнес-функциями и участие в формировании ИИ-трансформации компании. - Работа с новейшими ИИ-технологиями, LLM, ИИ-агентами, автоматизацией рабочих процессов и современными инструментами ИИ-разработки. - Возможность создавать практические ИИ-приложения с прямым влиянием на бизнес.
Forward Deployed AI Engineer
Компания: asahantechpartners.com Вакансия: Инженер по внедрению ИИ Тип занятости: Полная занятость Формат работы: 100% удалённая работа Уровень опыта: Senior Наш клиент ищет инженера по внедрению ИИ для непосредственной работы с клиентами и поставки готовых к эксплуатации решений на базе ИИ. Это практическая инженерная и консультационная роль. Вы будете изучать бизнес-процессы клиентов, определять практические сценарии использования ИИ, создавать работающие решения и руководить внедрением от прототипа до производства. Идеальный кандидат сочетает сильные навыки в области ИИ и разработки ПО с отличными коммуникативными способностями и умением эффективно работать в удалённой среде, ориентированной на взаимодействие с клиентами. Обязанности - Проведение удалённых технических сессий по выявлению потребностей с клиентами. - Понимание рабочих процессов, данных, систем и технических ограничений клиента. - Преобразование бизнес-требований в архитектуру ИИ и планы реализации. - Создание приложений с использованием LLM, RAG, AI-агентов, машинного обучения и автоматизации рабочих процессов. - Разработка бэкенд-сервисов, API, конвейеров данных и системных интеграций. - Подключение решений ИИ к базам данных, хранилищам документов, SaaS-платформам и внутренним API. - Реализация структурированных выводов, вызова инструментов, рабочих процессов с одобрением человеком, защитных механизмов и логики отката. - Оценка точности моделей, качества поиска, задержки, надёжности, безопасности и стоимости. - Развёртывание сервисов ИИ в облачных или корпоративных средах клиента. - Устранение технических неполадок на этапе внедрения и ввода в эксплуатацию. - Информирование заинтересованных сторон клиента о ходе работы, рисках и технических решениях. - Документирование архитектуры системы, процедур развёртывания и решений по реализации. - Обмен повторно используемыми решениями и отзывами клиентов с внутренними инженерными командами. Требования - Пять и более лет профессионального опыта в разработке ПО. - Сильный опыт промышленной разработки на Python. - Опыт создания и развёртывания приложений на базе LLM, машинного обучения, NLP или ИИ. - Опыт работы с RAG, эмбеддингами, векторными базами данных, вызовом инструментов или рабочими процессами AI-агентов. - Опыт разработки бэкенд-сервисов с использованием FastA...
Python Developer (LLM, Москва)
Python Developer (LLM, Москва) Мы ищем Backend-разработчика на Python, способного внедрять системы на базе LLM и AI-агентов «под ключ»: от постановки задачи и проектирования архитектуры до промышленного внедрения и поддержки. Мы разрабатываем и поддерживаем продукт ERA — систему комплексной диагностики продуктов и услуг. Решение позволяет производить диагностику, анализ и аудит продукта для получения комплексного решения развития, снятия барьеров роста. Цель проекта — построить полностью автономную экспертную систему, где ключевую роль играют смарт-агенты, выполняющие комплексный анализ без участия человека. Технологический стек - Язык программирования: Python 3.12+ - Фреймворки: FastAPI, LangChain / LangGraph, FastStream - Базы данных: PostgreSQL, Redis - Очереди: Kafka, RabbitMQ - Поиск и аналитика: Opensearch, Elasticsearch - CI/CD: Jenkins, Nexus, BitBucket, SonarQube - Инфраструктура: OpenShift (Kubernetes), DropApp, Docker - Управление проектами: Jira, Confluence Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет - Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+) - Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP) - Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow - Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду - Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре - Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL) - Опыт написания unit-тестов - Опыт разработки асинхронных приложений на Python - Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile - Опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться Обязанности - Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM - Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI - Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов - Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов - Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний - Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода - Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки - Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями - Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков Условия - Возможность участия в интересном проекте - Возможность профессионального и карьерного роста в компании - Опыт работы в команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Удаленный формат работы — офисный формат в Москве
Senior/Lead AI Engineer
Старший/Ведущий AI-инженер О нас Ищем Старшего/Ведущего AI-инженера для разработки AI-агента, который станет естественно-языковым интерфейсом к корпоративной платформе. Пользователи смогут управлять сайтами, списками, полями, навигацией и другими сущностями через обычный диалог. Задачи - Разработать production-ready AI-агента для работы внутри периметра заказчика - Поддерживать различные LLM (локальные и облачные) - Обеспечить безопасность, производительность и простоту установки готового решения - Довести MVP до production с возможностью дальнейшей поддержки и развития Требования - Опыт разработки AI-агентов на базе LLM - Понимание MCP - Уверенное владение Python - Опыт проектирования распределённых систем - Будет плюсом опыт интеграции с корпоративными API и разработки on-premise решений Условия - Полностью удалённая работа - Part-time формат - Оплата 2 500–4 000 ₽/час - Итеративная разработка: от проверки гипотез до production - Возможность долгосрочного сотрудничества после запуска MVP
Frontend (Fullstack) Developer (AI-агенты)
О нас Bell Integrator — аккредитованная ИТ-компания, системный интегратор в составе ГК Softline. Мы реализуем проекты для ведущих финансовых, телекоммуникационных и розничных компаний России. Сейчас мы разрабатываем инвестиционную платформу для крупного банка. Система автоматизирует полный жизненный цикл инвестиционной сделки — от выдачи до сопровождения финансирования юридических лиц. Решение уникально для российского рынка и имеет стратегическое значение для экономики. Требования - Опыт коммерческой разработки от 4 лет. - Глубокое знание JavaScript/TypeScript, React, Redux, CSS, HTML. - Опыт разработки микрофронтов. - Fullstack-опыт: backend (Java, микросервисы) + frontend. - Опыт работы с CI/CD и автоматизациями. - Агентный режим разработки с применением LLM (LangChain, LangFuse, OpenCode, Codex, Claude, инференс). - Опыт опенсорс-контрибуции и патчинга внешних библиотек. - Умение проектировать и внедрять исследовательские гипотезы в продакшн. Задачи - Разработка и внедрение AI-агентов: AI-банкир, AI-методолог. - Создание производственных агентов (разработчик, тестировщик, ревьювер). - Разработка систем автоматизации производственного процесса. - Проведение исследований и валидация гипотез в пилотных проектах. - Интеграция решений в инвестиционный ландшафт банка. - Реализация ключевых frontend-решений с учётом микрофронтовой архитектуры. - Code review и техническое проектирование. - Наставничество и передача знаний команде. Условия - Возможности для профессионального и карьерного роста, разнообразные проекты. - Работа в распределённой команде профессионалов. - Зарплата обсуждается индивидуально. - Корпоративные скидки на языковые курсы, фитнес и обучение. - Полностью удалённый формат работы на территории РФ.
Senior AI Engineer/Cпециалист по генеративному искусственному интеллекту(SecOps)
Senior AI Engineer / Специалист по генеративному ИИ (SecOps) О компании BI.ZONE разрабатывает IT-решения для кибербезопасности: от мобильных приложений до сложных платформ на базе машинного обучения и генеративного ИИ. Наши продукты делают жизнь миллионов людей безопаснее. В AI Центре мы занимаемся прикладным применением AI/ML в продуктах BI.ZONE и исследуем передовые технологии. Мы развиваем AI-ассистента Cubi, который помогает специалистам по информационной безопасности работать с большими данными и противостоять киберугрозам. Мы ищем старшего AI-инженера, который займется созданием и развитием AI-агентов для автоматизации процессов в Security Operations. Вас ждут интересные и амбициозные задачи, дружная команда и поддержка на старте. Задачи - Разработка мультиагентной системы в BI.ZONE TDR для автоматизации триажа алертов, расследования и реагирования. - Развитие AI-функционала BI.ZONE Cubi в продуктах EDR, SIEM и SOAR. - Решение NLP-задач в контексте SOC: классификация и приоритизация алертов, суммаризация инцидентов, семантический поиск по логам и базам знаний, кластеризация событий. - Выдвижение гипотез и быстрая проверка через PoC. - Написание поддерживаемого и читаемого кода на Python 3.10+. - Участие во всех этапах жизненного цикла AI/ML: от предобработки данных до деплоя и мониторинга в production. - Обмен экспертизой с коллегами и внешней аудиторией. Требования Профессиональные навыки - Высшее техническое образование. - Опыт разработки на Python от 3 лет. - Понимание процессов SOC: мониторинг, триаж алертов, расследование инцидентов, реагирование. - Знакомство с MITRE ATT&CK, kill chain, типовыми TTPs и IOC. - Опыт создания агентов с использованием современных фреймворков (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno/Phidata и др.). - Знание стратегий планирования AI-агентов (ReAct, Plan-and-Execute и т.п.). - Уверенная работа с LLM API (OpenAI, vLLM, Anthropic и др.). - Понимание агентских протоколов (MCP, A2A, AG-UI). - Сильные навыки prompt engineering, включая chain/tool/function calling. - Опыт работы с векторными базами данных (Weaviate, Pinecone, Qdrant, Milvus и др.). - Опыт оценки качества LLM-систем (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge или аналоги). - Владение Linux, Git, Docker; умение упаковывать агента в контейнер. Soft skills - Способность быстро находить рабочий baseline и итеративно его улучшать. - Управление беклогом продукта, умение договариваться о контрактах и ограничениях. - Быстрое освоение новых технологий (разбор фреймворка за дни, а не недели). - Готовность экспериментировать и предлагать нестандартные решения. Будет плюсом - Опыт интеграции с SOC-инструментарием (SIEM, SOAR, EDR) или их API, хотя бы на уровне подключения. - Понимание атак на LLM (Prompt Injection, Jailbreaks) и методов защиты (Guardrails), знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications. - Опыт fine-tuning и дообучения LLM (PEFT: LoRA, DoRA, qLoRA и др.). - Навыки обнаружения и минимизации галлюцинаций и ошибок в ответах LLM. - Опыт работы с self-hosted моделями. Условия работы - Официальное оформление по ТК РФ и все преимущества аккредитованной IT-компании. - Гибкий график: удаленная работа или офис без контроля присутствия. - ДМС со стоматологией с первого месяца работы. - Обучение за счет компании: сертификации, курсы, конференции, митапы, хакатоны, CTF-ы. - Свободная атмосфера: общение на «ты», отсутствие дресс-кода и бюрократии. - Поддержка самореализации и личного бренда. - Скидки на фитнес, покупки, сервисы «Фитмост», «СберПрайм+» и BestBenefits. - Корпоративная жизнь: мероприятия, спортивные старты, мерч и подарки. - Профессиональные сообщества: тематические митапы, клубы по интересам (спорт, игры, книги, аниме).
Старший аналитик продуктовых процессов
О нас Cloud.ru приглашает старшего аналитика продуктовых процессов. Задачи - Разработка, описание и регулярное обновление процессов работы продуктовых команд, включая проектирование оптимальных схем взаимодействия и стандартных регламентов. - Определение и внедрение стандартных конфигураций Jira для поддержки продуктовых процессов, взаимодействие с техническими командами по вопросам настройки и автоматизаций (постановка ТЗ и контроль исполнения). - Проектирование и совершенствование практик автоматизации и ИИ-интеграции продуктовых процессов, включая анализ текущих инструментов и предложение новых решений. - Проведение интервью с командами, продакт-менеджерами и scrum-мастерами для сбора обратной связи по текущим процессам и используемым инструментам; формирование и приоритизация задач для процессного бэклога на основе выявленных проблем. - Формирование, тестирование и анализ гипотез по улучшению процессов, инструментов и рабочих практик, подготовка предложений по внедрению изменений. - Сопровождение внедрения новых процессов и инструментов в продуктовых командах, обеспечение поддержки на этапе внедрения и адаптации. - Организация и проведение обучающих сессий, воркшопов и инструктажей для команд и лидов по новым процессам, инструментам и автоматизациям; сбор и обработка обратной связи. - Разработка, структурирование и поддержка обучающих материалов, гайдов, чек-листов и FAQ по продуктовым процессам и инструментам. - Актуализация базы знаний компании. - Оценка эффективности внедренных изменений в процессах и инструментах, подготовка аналитических отчетов и рекомендаций по дальнейшему совершенствованию. Требования - Опыт работы бизнес- или process-аналитиком в IT от двух лет. - Знание инструментов и практик продуктового планирования (quarterly planning, OKR, roadmap и другие). - Уверенное владение Jira, опыт настройки процессов и рабочих шаблонов. - Навыки фасилитации встреч, проведения интервью и работы с командой изменений. - Опыт проектирования, документирования и внедрения новых процессов. - Опыт подготовки аналитических материалов, гайдов, инструкций и других стандартов для команд. - Инициативность, умение выявлять проблемы и предлагать улучшения. - Структурное мышление, системный подход, коммуникабельность. - Опыт работы с AI-инструментами: использование LLM на этапах анализа, проектирования процессов и подготовки документации. - Умение формировать инструкции и контекст для AI-агентов (Claude Code, Codex и др.) с целью передачи процессных знаний командам.
Application Security Аналитик (AI)
Application Security Аналитик (AI) в Cloud.ru О нас Cloud.ru создаёт продукты на основе передовых AI-технологий (LLM, GenAI) и обеспечивает их безопасность. Мы ищем специалиста, который усилит команду и поможет выстроить защиту AI-решений на всех этапах. Задачи - Проводить анализ безопасности архитектуры, выявлять угрозы и уязвимости, связанные с AI-агентами, LLM и GenAI во внутренних и внешних продуктах компании. - Разрабатывать требования безопасной разработки для AI-решений. - Участвовать в исследованиях безопасности внедряемых ИИ-систем. - Взаимодействовать с продуктовыми командами по вопросам безопасности и внедрения требований. - Моделировать угрозы для приложений и сервисов, предлагать механизмы защиты. - Анализировать возможные мошеннические действия и уязвимости бизнес-логики приложений. - Контролировать процесс устранения найденных уязвимостей. Требования - Знание принципов работы AI-агентов, LLM, GenAI, RAG, агентских протоколов (MCP, A2A, AG-UI). - Понимание уязвимостей и методов атак на веб-приложения и ИИ-решения, мер защиты (MITRE ATT&CK, ATLAS, OWASP). - Знание практик DevSecOps и MLSecOps. - Навыки работы с инструментами SAST, DAST, SCA/OSA, ASOC и аналогичными. - Владение подходами к оценке уязвимостей и анализу рисков. - Опыт построения моделей угроз (STRIDE, DREAD, БДУ ФСТЭК). - Подтверждённый опыт поиска уязвимостей в веб-приложениях. - Будет плюсом: - Умение анализировать исходный код на наличие уязвимостей. - Способность читать код на различных языках программирования. - Подтверждённый опыт участия в Bug Bounty.
Инженер AI/LLM (удаленно по РФ)
Инженер AI/LLM (удаленно по РФ) О нас Bell Integrator — крупная ИТ-компания, реализующая проекты для системообразующих финансовых, телеком и ритейл компаний по всей России. О проекте Создание AI-агента для Python BDD-фреймворка в корпоративной банковской среде. Решение будет автоматически преобразовывать функциональные тестовые сценарии в готовые сценарии на Gherkin, используя существующую кодовую базу и механизмы интеллектуального подбора переиспользуемых шагов. Цели проекта: - Ускорить разработку BDD-автотестов. - Снизить стоимость регрессионного тестирования. - Повысить стандартизацию автоматизации тестирования. - Построить внутренний инструмент нового поколения, объединяющий LLM, RAG, ReAct и корпоративную инфраструктуру. Ключевые направления - Генерация feature-файлов на Gherkin на основе функциональных сценариев с помощью AI-агента. - Построение retrieval-контура на базе RAG и PostgreSQL + pgvector для поиска релевантных шагов, шаблонов и переиспользуемых элементов. - Интеграция с существующим Python BDD-фреймворком и библиотекой шагов для максимального переиспользования кодовой базы. - Разработка пользовательской поверхности (IDE plugin) для удобной работы тест-автоматизаторов. - Контроль качества генерации, стандартизация сценариев, снижение пропусков переиспользуемых шагов. - Создание технологической основы для развития AI в тестировании, AIPDLC и spec-driven development. Технологический стек - Python 3 - FastAPI, Streamlit - PostgreSQL, pgvector - Apache Kafka - Docker - Linux - HTTP, REST, GraphQL - LLM, RAG, ReAct, embeddings, vector search Требования - Опыт работы: от 3 лет. - Высшее образование. - Практический опыт построения RAG-систем и работы с векторными хранилищами (желательно PostgreSQL + pgvector). - Опыт разработки ReAct-агентов. - Понимание принципов ООП, SOLID и паттернов проектирования. - Знание многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio). - Практические навыки работы с LLM. - Опыт контейнеризации (Docker). - Лидерские качества: умение принимать решения и брать ответственность. Дополнительные (желательные) требования - Понимание BDD, Gherkin, тестовой автоматизации и принципов переиспользования step definitions. - Понимание клиентской веб-разработки. - Опыт разработки IDE-плагинов или инструментов для разработчиков. - Опыт оценки качества AI-решений (accuracy, retrieval quality, traceability). - Понимание spec-driven development и применения AI в SDLC/QA-процессах. Обязанности - Проектировать и согласовывать архитектуру AI-агента, приложений и интеграций. - Разрабатывать backend-компоненты AI-агента, общие библиотеки, интеграционные модули. - Реализовывать решения на основе LLM, ReAct и RAG, включая поиск и подбор релевантных шагов. - Интегрировать систему с внутренними сервисами, репозиториями, базами знаний и корпоративной инфраструктурой. - Формировать требования к CI/CD, мониторингу, логированию, трассировке и контролю качества AI-агента. - Проводить ревью кода, поддерживать стандарты разработки, участвовать в командных коммуникациях. - Взаимодействовать со специалистами по автоматизированному тестированию, QA и разработчиками для уточнения требований и сценариев. - Участвовать в создании пользовательской поверхности (IDE plugin). Условия - Работа в команде профессионалов, поддержка инициатив. - Доступ к новым технологиям, включая AI. - Профессиональный и карьерный рост. - Возможность участвовать в разных проектах. - Опыт работы в распределенной команде. - Заработная плата обсуждается индивидуально. - Оформление в соответствии с ТК РФ в Bell Integrator. - Формат работы: удаленно по РФ.
AI-разработчик / MLOps
О нас Проект управляющей компании «Джетлин». Мы создаём и сопровождаем AI-решения, которые работают в микросервисной среде. Задачи - Разработка AI-агентов на Python с использованием внешних API. - Упаковка кода в минимальные и безопасные Docker-образы. - Написание Helm-чартов для развёртывания образов в Kubernetes. - Реагирование на блокировки образов SCA-сканером: поиск обновлений или патчей для уязвимых библиотек, пересборка и передеплой. - Мониторинг продакшен-подов через ArgoCD, анализ логов при падениях, исправление ошибок в коде, промптах или API. - Полная ответственность за доставку и поддержку AI-агентов: от идеи до эксплуатации. - Примерный баланс: 30% разработка, 70% внедрение и эксплуатация (Deployment & Ops). Требования - Уверенный промышленный опыт разработки на Python. - Глубокое понимание менеджеров зависимостей и виртуальных окружений (virtualenv, poetry, pip) — 70% проблем деплоя связаны именно с ними. - Навыки контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes), позволяющие самостоятельно собирать образы, проходить security-проверки и запускать сервисы в кластере без помощи сисадминов. - Опыт написания Helm-чартов и понимание CI/CD (ArgoCD будет плюсом). - Желателен опыт в AI/ML-разработке: интеграция моделей, работа с промптами, понимание жизненного цикла AI-агента. - Автономность, проактивность и умение быстро расследовать инциденты. Условия - Полная удалёнка на территории РФ. - Оформление по ТК или ИП. - Занятость на проекте управляющей компании.
AI engineer (ML/DS)
AI-инженер (ML/DS) О нас Мы — команда Raft Digital Solutions. Мы разрабатываем решения на базе AI, внесли вклад в развитие фреймворка LangChain, создали собственный продукт для анализа голосовой связи с помощью GPT и провели исследования в области безопасности LLM. Работаем на рынках РФ и за рубежом. Сейчас мы ищем Senior AI-инженера с опытом в ML/DS в команду разработки AI-агентов для пользователей. Стек технологий - OpenAI, GigaChat, MCP - Python, PostgreSQL - LangChain, Langfuse - CI/CD, Docker, Kubernetes Задачи - Разрабатывать ассистентов с текстовыми и голосовыми интерфейсами - Анализировать качество генеративных моделей и искать способы его улучшения - Следить за лучшими практиками и open-source решениями в области AI - Деплоить сервисы в Kubernetes, настраивать мониторинг - Проводить Code Review существующих решений, предлагать идеи по оптимизации и развитию Требования - Коммерческий опыт разработки на Python / data science от 5 лет - Понимание архитектуры AI-агентов: оркестрация, memory, tools - Коммерческий опыт разработки AI/LLM-приложений (RAG, AI agents, векторные БД, tool calling, function calling, workflows) - Опыт работы с фреймворками для LLM-пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack или аналогичными - Опыт деплоя сервисов в продакшен Условия - Удалённый формат работы - Гибкий график, полная занятость (40 часов в неделю) - Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий - Дружная команда экспертов, обмен знаниями, технический рост - Оформление по договору B2B (с ИП)