Вакансии для разработчиков ИИ-агентов с LangChain
Вакансии для разработчиков ИИ-агентов с LangChain: подборка ролей, где в задачах или стеке указан LangChain. Можно найти работу в этом направлении и…
Фильтр вакансий
Python-разработчик LLM-агента поддержки
Python-разработчик LLM-агента поддержки Компания: Т-Банк Обязанности - Разрабатывать бэкенд LLM-агента для автоматизации поддержки - Учиться строить LLM-продукты и участвовать в формировании платформы для их развития - Следить за надежностью и качеством решений — агент будет работать под нагрузкой и решать проблемы миллионов пользователей - Решать задачи на стыке с Data Science, собирать легкие прототипы новых фич для проверки на пользователях - Следить за надежностью и качеством решений — внутренние инструменты работают с теми же гарантиями, что и внешние: мониторинг, алертинг, SLA Требования - Опыт разработки на Python — мы используем FastAPI, Pydantic, LangChain, LangGraph, LangFuse, punq - Опыт разработки распределенных систем: Kafka, PostgreSQL, Redis, Elastic - Опыт разработки сложных распределенных систем - Способность быстро выполнять задачи, не совершая критических ошибок - Будет плюсом опыт работы с ML-продуктами и интерес к ML, NLP, LLM
Senior Backend Developer Python в центр Data Gov [Big Data, МТС Веб Сервисы]
Senior Backend Developer Python в центр Data Gov (Big Data, МТС Веб Сервисы) Москва, гибридный формат работы, уровень senior. Чем предстоит заниматься - Участвовать в создании сети агентов для реализации шагов дата-процесса. - Настраивать мониторинг реализации практик DataGov. - Реализовывать интеграции с платформой работы с данными MWS Data и платформой интеграций MWS OctApi. - Разрабатывать backend-сервисы на Python для управления метаданными, контроля качества данных и оркестрации дата-процессов. - Проектировать и поддерживать API для взаимодействия с продуктовыми командами. - Тестировать реализованные сервисы, готовить техническую документацию. - Взаимодействовать с продуктовыми командами в рамках их обучения работе с сервисами DataGov. - Участвовать в код-ревью и совершенствовании архитектуры решений. Что мы ожидаем - Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет. - Опыт работы с LLM и API OpenAI от 1 года. - Практический опыт проектирования и реализации AI-агентов с использованием LangChain/LangGraph. - Уверенное владение Docker и Docker Compose, опыт запуска приложений в production-среде. - Опыт настройки и поддержки CI/CD pipelines. - Знание принципов работы с базами данных (SQL и NoSQL). - Опыт работы с Git (branching-стратегии, code review). - Понимание принципов микросервисной архитектуры и REST API. - Опыт работы с Linux (терминал, базовое администрирование). - Умение писать чистый, поддерживаемый код и покрывать его тестами. - Готовность работать в команде, инициативность и внимательность к деталям.
Senior AI Engineer/Cпециалист по генеративному искусственному интеллекту(SecOps)» (Москва)
Требуется «Senior AI Engineer/Cпециалист по генеративному искусственному интеллекту(SecOps)» (Москва) Компания «BI.ZONE» ищет хорошего специалиста на вакансию «Senior AI Engineer/Cпециалист по генеративному искусственному интеллекту(SecOps)». Москва (Россия). Полный рабочий день. Требуемые навыки: LangChain, Langgraph, LLM, Python.
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).
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.
Senior_NLP Engineer
SeniorNLP Engineer удаленка senior Компания: Джетлин ☑️ Задачи: -Разрабатывать и дообучать модели NLP/LLM: эмбеддинги, генерация, RAG-подходы. -Исследовать новые архитектуры, ставить эксперименты, проводить A/B-тесты. -Проектировать и развивать сервисы на базе языковых моделей: ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация документов и кода. -Оптимизировать инференс и внедрять модели в продакшн совместно с ML и backend-командами. -Работать с данными: предобработка, векторизация, организационное хранение knowledge-баз. ☑️ Что важно: -3+ лет коммерческого опыта в NLP/LLM. -Глубокая математика: ML, статистика, теория вероятностей. -Python + DS-стек: pandas/polars, numpy, scipy, scikit-learn. -Практика с PyTorch, Transformers, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex. -Опыт работы с моделями Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral; SFT, LoRA, QLoRA, prompt-tuning. -Навыки работы с Docker, Kubernetes, CI/CD. -Умение настраивать и оптимизировать RAG-пайплайны. ☑️ Будет плюсом: -Опыт в финтехе или корпоративных экосистемах. -Работа с Hadoop (Hive, PySpark), Greenplum, PostgreSQL. -Понимание интеграции LLM в бизнес-процессы. -Опыт работы в кросс-функциональных командах. Python Job в Telegram | в VK | в Max
Senior_NLP Engineer
Senior NLP Engineer Компания: Джетлин Задачи - Разрабатывать и дообучать модели NLP/LLM: эмбеддинги, генерация, RAG-подходы. - Исследовать новые архитектуры, ставить эксперименты, проводить A/B-тесты. - Проектировать и развивать сервисы на базе языковых моделей: ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация документов и кода. - Оптимизировать инференс и внедрять модели в продакшн совместно с ML и backend-командами. - Работать с данными: предобработка, векторизация, организационное хранение knowledge-баз. Что важно - 3+ лет коммерческого опыта в NLP/LLM. - Глубокая математика: ML, статистика, теория вероятностей. - Python + DS-стек: pandas/polars, numpy, scipy, scikit-learn. - Практика с PyTorch, Transformers, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex. - Опыт работы с моделями Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral; SFT, LoRA, QLoRA, prompt-tuning. - Навыки работы с Docker, Kubernetes, CI/CD. - Умение настраивать и оптимизировать RAG-пайплайны. Будет плюсом - Опыт в финтехе или корпоративных экосистемах. - Работа с Hadoop (Hive, PySpark), Greenplum, PostgreSQL. - Понимание интеграции LLM в бизнес-процессы. - Опыт работы в кросс-функциональных командах.
Специалиста на part-time занятость
вакансия ai Fullstack AI Developer (Python + React) ОNLY – аккредитованная ИТ-компания, предоставляющая полный цикл услуг digital-продакшн: аналитика, разработка ПО, консалтинг и дизайн. Мы решаем важные проблемы клиентов и расширяем возможности бизнеса, используя цифровые технологии. Наши клиенты:Самолет Девелопмент, Северсталь, НСПК (карты МИР), FUN&SUN, Сбербанк, Aspen, Газпром Нефть, Рольф, Giunti psychometrics, Республика, Билайн, UCHI.RU. О проекте Проект связан с разработкой и развитием AI-решений для автоматизации обработки и анализа больших объёмов данных. В рамках работы создаются интеллектуальные сервисы, которые собирают информацию из различных источников, анализируют документы, взаимодействуют с большими языковыми моделями (LLM) и помогают автоматизировать сложные бизнес-процессы. Проект предполагает работу с несколькими продуктами одновременно и предоставляет возможность применять передовые подходы в области генеративного ИИ, участвовать в развитии архитектуры решений и влиять на технические решения. Ищем специалиста на part-time занятость. График гибкий и обсуждается индивидуально, важно выполнение задач и соблюдение договорённостей. Оплата почасовая, исходя из фактически затраченного времени. Объём загрузки может варьироваться в зависимости от текущих проектов и согласовывается с кандидатом. Что мы ждём от кандидатов: - Опыт коммерческой разработки в роли Fullstack Developer уровня Middle / Middle+. - Уверенные знания Python и React. - Практический опыт работы с LLM и инструментами для их интеграции (например, LangChain). - Понимание принципов RAG, BM25, reranking и современных подходов к AI-поиску. - Опыт работы с PostgreSQL и ORM (например, SQLAlchemy). - Навыки веб-скрапинга, автоматизации сбора данных и обработки документов. - Понимание жизненного цикла разработки ПО (SDLC), принципов проектирования и инженерных ограничений. - Умение писать эффективный код, учитывать стоимость запросов к LLM и избегать неоправданного расхода вычислительных ресурсов. - Будет преимуществом опыт работы с Selenium, OCR, развёртывания и доработки open-source AI-проектов, а также понимание архитектуры AI-агентов и современных инструментов вокруг генеративного ИИ. Чем предстоит заниматься: - Разрабатывать и развивать AI-приложения с использованием React и Python. - Интегрировать LLM в бизнес-процессы и создавать сервисы на базе LangChain и аналогичных инструментов. - Реализовывать парсинг и скрапинг данных с различных веб-источников. - Обрабатывать документы различных форматов ( Компания: ООО ИТ Онли Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.