Вакансии для разработчиков ИИ-агентов

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Grafana Labs ищет Staff-инженера (AI и автоматизация) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Кандидат будет создавать мультиагентные архитектуры, интеграции LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных, и запускать производственные системы, от которых команды зависят ежедневно. Роль предполагает высокую автономию и владение техническим направлением: определение наиболее эффективных задач для маркетинга, RevOps и SDR-команд, проектирование решений и их внедрение. Также потребуется задавать техническое направление платформы автоматизации (модели данных, контракты API, общие библиотеки, эталонные архитектуры) и сотрудничать с командами Data Engineering, GTM Systems и Field Operations для создания масштабируемой автоматизации, устраняющей ручную работу. Задачи: Агентные системы и AI-инфраструктура: - Владение полным циклом разработки мультиагентных AI-систем: от архитектуры и реализации до тестирования, развертывания и эксплуатации. - Создание модульных композитных агентных систем с использованием оркестрационных фреймворков (LangChain, CrewAI, Anthropic MCP или аналогичных), работающих круглосуточно. - Разработка переиспользуемых агентных навыков, вызываемых через интерфейсы (Slack, дашборды, внутренние приложения, CLI). - Внедрение наблюдаемости и циклов обратной связи: логирование, метрики производительности, итерация промптов, оценка моделей, управление затратами. - Установление стандартов управления и соответствия для AI-процессов: контроль доступа, аудит-трейлы, обработка PII, эскалация с участием человека. Системная интеграция и бэкенд-сервисы: - Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов, соединяющих AI-модели с бизнес-системами (BigQuery, Slack, CRM, email, календари, аналитические инструменты). - Проектирование потоков данных для RAG, соединяющих LLM с внутренними базами знаний, данными клиентов и бизнес-контекстом в реальном времени. - Разработка serverless или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся с нагрузкой и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana. Автоматизация и поддержка процессов: - Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, Regional Marketing и SDR для определения задач автоматизации, выявления узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами. - Проектирование и развертывание процессов с помощью оркестрационных инструментов (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности. - Создание систем, рассчитанных на самостоятельное использование: документация, плейбуки и обучающие материалы для независимой работы команд. Требования: - 8+ лет опыта в разработке ПО с углублением в бэкенд-разработку, системную интеграцию или инженерию данных/аналитики. - 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах. - Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, включая Git-процессы, практики код-ревью и дисциплину тестирования. - Практический опыт с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции и инструменты.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Grafana Labs — компания, разрабатывающая открытую платформу наблюдаемости. Grafana Cloud — управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удаленная, более 1600 сотрудников в 40+ странах. О роли Grafana AI-команды помогают пользователям понимать сложные данные наблюдаемости с помощью AI-функций. Эти возможности снижают рутинную работу, понижают порог экспертизы и выявляют значимые сигналы в шумной среде. Команда работает с высокой степенью автономии и ответственности. Инженеры могут принимать решения, быстро двигаться и проверять идеи на ранних этапах, при поддержке коллаборативной культуры. Ищем AI-инженера с сильным бэкграундом в разработке ПО, быстрым итеративным мышлением и страстью к экспериментам, а также с фокусом на выпуск и масштабирование значимых функций. Вы будете работать с кросс-функциональными командами, чтобы разрабатывать, тестировать и выпускать AI-функции, улучшающие инфраструктуру и качество наблюдаемости через автоматизацию, а также расширять возможности AI-агентов в стеке наблюдаемости для помощи пользователям при реагировании на инциденты. Задачи - Разрабатывать и внедрять AI-решения: создавать высокопроизводительные AI-функции для обнаружения, триажа и разрешения инцидентов с использованием данных и инструментов наблюдаемости. - Быстро экспериментировать и итерировать: прототипировать, тестировать и проверять на реальных пользователях, включая выпуск и развитие LLM- или агентских рабочих процессов для управления жизненным циклом инцидентов и автоматизированного анализа. - Работать кросс-функционально: взаимодействовать с аналитиками данных, продакт-менеджерами и дизайнерами для формирования AI-функций, включая интеграцию агентских компонентов с внутренними инструментами, системами оповещения, runbook и рабочими процессами разработчиков. - Эффективно использовать AI-инструменты: применять AI и инструменты автоматизации для улучшения функциональности продукта и собственных рабочих процессов разработки. - Эффективно общаться: работать в динамичной и коллаборативной среде, вносить вклад в работу команд. - Владеть результатом: нести полную ответственность за разработанные AI-решения, обеспечивая их инновационность, масштабируемость, поддерживаемость и соответствие реальным рабочим процессам пользователей. Условия - Удаленная работа, рассматриваются кандидаты только из часовых поясов Канады. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-ассистенты для кодирования в повседневной работе (инструменты на выбор, в рамках политики безопасности), с оплачиваемым компанией бюджетом на использование. - Поощряется прагматичная AI-разработка: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при соблюдении стандартов качества и код-ревью. - Доступ к последним frontier-моделям от OpenAI, Anthropic и Google.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Recare — одна из ведущих немецких HealthTech-компаний, меняющая процесс выписки пациентов. Разрабатывает SaaS-платформу и AI-решения для больниц и поставщиков послеоперационного ухода. Платформа соединяет две трети немецких больниц с более чем 650 реабилитационными клиниками и 25 000 поставщиками услуг по уходу. В компании около 100 сотрудников. Задачи - Разработка надёжных агентных систем для production-среды, где приоритетны конфиденциальность и корректность. - Владение небольшим набором проектов (в идеале одним) для минимизации переключений контекста. - Создание чат-ботов и других генеративных AI-приложений на основе агентных фреймворков: проектирование и оптимизация поведения агента, включая маршрутизацию, вызовы инструментов, управление контекстом, grounding и следование инструкциям. - Развертывание и интеграция: разработка и поддержка инфраструктуры для развертывания AI-агентов и генеративных приложений (REST API, веб-интерфейсы), включая контейнеризацию, оркестрацию и разработку API. - Настройка observability для генеративного ИИ: логирование, трассировка, метрики, дашборды и управление промптами. - Оценка производительности: количественная оценка ценности агентных систем на основе данных observability, пользовательских метрик и обратной связи. - Защита медицинских данных: внедрение лучших практик безопасности и соблюдение требований. - Отслеживание актуальных AI-технологий, подготовка технических отчётов и внедрение их в production. Требования - Интерес к healthcare или другим сложным для изменения отраслям, мотивация работать в высокорегулируемых средах. - Опыт проектирования, разработки и развертывания высокопроизводительных генеративных AI-приложений (RAG, агенты) в production. - Сильные навыки программирования, работа со стеком: Python, Go, GitHub Actions, AWS и другие технологии. - Опыт работы в средах с высокими требованиями к безопасности и конфиденциальности, включая работу с PII, guardrails для LLM и соответствие GDPR. - Опыт глубокого обучения и применения AI/ML-моделей для решения реальных задач, с фокусом на системную интеграцию, а не только обучение моделей. - Владение Python и как минимум одним веб-фреймворком (FastAPI, Django, Flask). - Отличные устные и письменные коммуникационные навыки, умение объяснять сложные концепции разной аудитории. Условия - Осмысленная работа с положительным влиянием на пациентов, их семьи и медицинских работников. - Плоские иерархии, высокая производительность, командная динамика, взаимное уважение, лояльность и признание. - Гибкость: удалённая работа, гибкий график, возможность workation по договорённости. - Карта Edenred, которую можно использовать по своему усмотрению. - Дополнительный выходной день в день рождения.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior LLM Engineer / AI Engineer Компания Absolut ищет Senior LLM Engineer для развития AI-агента на базе LLM. Проект связан с автоматизацией работы с отчётностью, документами и внутренними данными крупного государственного заказчика. Чем предстоит заниматься - Развивать AI-агента для работы с отчётностью, документами и внутренними данными. - Проектировать и внедрять RAG-системы. - Строить пайплайны обработки и структурирования данных. - Настраивать валидацию ответов и снижать количество галлюцинаций. - Тестировать промпты и контролировать качество выдачи. - Интегрировать LLM-решения во внутренний контур заказчика. - Разрабатывать AI-агентов и прикладные сценарии автоматизации. Что ожидаем - Опыт разработки LLM / AI-решений. - Уверенное владение Python. - Опыт работы с LangChain, LlamaIndex или аналогами. - Практический опыт построения RAG-систем. - Опыт работы с Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral или другими open-source LLM. - Понимание fine-tuning и дообучения моделей. - Опыт проектирования AI-агентов. - Понимание вопросов безопасности LLM-систем: hallucinations, prompt injection, защита данных и разграничение доступов. Будет плюсом - Опыт внедрения AI/ML-решений в enterprise. - Опыт работы с BI, отчётностью и документооборотом. - Опыт создания многоагентных систем. - Опыт human-in-the-loop процессов. Условия - Москва, м. Тушинская. - Офис или гибрид. - Оформление по ТК РФ. - Конкурентный уровень дохода. - Бесплатные корпоративные обеды. - Собственная парковка. - Корпоративная техника. - Возможность влиять на продукт и технические решения. - Современные процессы без бюрократии и микроменеджмента.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI Engineer LLM Systems Компания Atlantix Локация Удаленно Тип занятости Полная занятость Уровень Middle / Senior О компании Ventora — это AI-платформа, которая помогает людям превращать идеи в готовые продукты: от бизнес-планирования и создания MVP до платежей, маркетинга и проверки рынка. Основная платформа уже построена и используется. Сейчас компания находится на этапе активного роста и ищет AI-инженера, который поможет сделать AI-системы умнее, надежнее и проще в улучшении. О роли Это практическая продуктовая инженерная роль с реальной зоной ответственности. Вы будете создавать функции на основе LLM, улучшать AI-пайплайны и разрабатывать практические системы оценки, которые показывают, что работает, а что требует исправления. Работа охватывает AI-пайплайн продукта: генерацию бизнес-планов, создание приложений, генерацию кода, ревью и маркетинг. Это не исследовательская позиция и не позиция только для оценки. Вы будете писать продакшн-код и видеть, как ваша работа напрямую влияет на продукт и его пользователей. Задачи AI-системы и продуктовые функции - Создание и улучшение AI-функций на всех этапах пользовательского пути Ventora. - Работа с многоступенчатыми процессами: план → создание → ревью, интеграция моделей, структурированные выводы, вызов инструментов, стриминг, кэширование, улучшение промптов, новые AI-агенты. - Участие в разработке продакшн-функций, исправлении ошибок и развитии пайплайнов в основном кодовой базе. Оценка и качество - Создание практических систем оценки для сгенерированных приложений, бизнес-планов, маркетингового контента, надежности AI и регрессий релизов. - Использование автоматических проверок, браузерных тестов, LLM-судей, наборов данных с ручной проверкой и сравнений side-by-side в зависимости от задачи. - При сбоях — поиск причины, улучшение промпта или пайплайна, выпуск исправления и добавление регрессионного теста, чтобы проблема не повторилась. Цель — выявлять проблемы до того, как их заметят пользователи.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Разработчик качества поисковой платформы Nova (Core & Agentic Search) Мы строим платформу Nova, которая позволит десяткам поисков Яндекса запускаться и развиваться в разы быстрее. Ищем в команду человека, который не боится экспериментов, готов генерировать идеи и реализовывать их. В Яндексе существует множество вертикальных поисков, и у каждого из них своя логика ранжирования, метрики качества и интеграции с продуктами вроде Алисы. Мы хотим собрать из этого единую платформу поиска, где команды смогут описывать требования к релевантности и интеграциям декларативно, а инфраструктура будет автоматически строить ранжирование, evaluation и подключение к агентам. Задачи - Развивать платформу поиска для продуктовых команд: реализовывать ML-инфраструктуру, которую смогут использовать десятки команд внутри компании. - Использовать LLM для построения ML-пайплайнов: применять LLM для описания логики ранжирования, генерации обучающих данных и помощи в настройке моделей, реализовывать такие механизмы внутри платформы. - Заниматься дистилляцией моделей ранжирования: превращать тяжёлые мощные модели в быстрые продакшн-модели, позволяющие соблюдать ограничения по латентности и не сильно уступающие в качестве учителю. - Развивать систему метрик и evaluation: создавать инфраструктуру для измерения качества поиска в разных вертикалях. Требования - Обучали LLM или BERT-модели - Уверенно владеете Python и работаете с SQL - Увлечены ML, аналитикой и интеграцией моделей в реальные сервисы - Хорошо разбираетесь в алгоритмах и структурах данных Будет плюсом - Работали с поиском или рекомендациями Условия Предоставляем полный набор, который поможет уберечься от тревожности и выгорания: ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior / Lead

Senior/Lead DevOps Компания: Bazon, учетная система для продавцов автозапчастей по всей РФ. Локация, формат: Новосибирск, офис. Зарплата, условия: от 350 000 до 700 000 рублей net, по ТК РФ. Задачи: - Внедрить культуру SLA/SLO. - Участвовать в инцидентах как архитектор для поиска решений. - Сделать observability по стандарту. - Обеспечить secure-by-default. - Настроить AI-агентов, которые будут автономно собирать контекст по инцидентам, автоматизировать рутину, и создать безопасные контуры для работы с AI. Требования: - Опыт 5+ лет DevOps/SRE. Условия: - Удобный офис с видом на реку в 5 минутах от метро «Речной вокзал». - Помощь с переездом и первым жильем для релокантов.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

AI-специалист по внедрению LOOK ONLINE — российский бренд женской одежды. Ищем человека, который поможет внедрять AI в реальные бизнес-процессы компании. Формат: работа в офисе, полный день. Зарплата: обсуждается индивидуально. Что нужно делать - изучать новые AI-инструменты и оценивать их возможности; - анализировать процессы компании и находить точки для автоматизации; - общаться с командами и выявлять рутинные задачи; - предлагать идеи по внедрению AI; - оценивать пользу и потенциальный эффект решений; - формировать задачи и сопровождать проекты до внедрения; - работать вместе с AI Engineer. Что важно - интерес к AI и постоянное изучение новых технологий; - понимание возможностей LLM, AI-агентов, Computer Vision и платформ автоматизации; - умение быстро разбираться в новых инструментах; - системное мышление и инициативность; - понимание бизнес-процессов и умение находить точки оптимизации; - способность общаться с разными командами. Будет плюсом - опыт анализа и оптимизации бизнес-процессов; - понимание AI-автоматизации; - опыт работы с AI-проектами; - интерес к fashion retail. Мы предлагаем - прямое взаимодействие с собственником и руководителями; - возможность влиять на развитие AI в компании; - минимум бюрократии; - возможность самостоятельно предлагать и запускать AI-решения; - работу над реальными бизнес-задачами.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания: Nexorant LLC Обязанности - Проектировать, разрабатывать, тестировать и разворачивать AI-приложения. - Создавать приложения на Python с использованием современных AI/ML-фреймворков. - Интегрировать большие языковые модели (LLM) в production-приложения. - Разрабатывать решения на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Работать с LLM API, включая OpenAI и другие коммерческие или открытые модели. - Разрабатывать и интегрировать REST API и backend-сервисы. - Создавать AI-автоматизацию, интеллектуальный поиск, рекомендательные и диалоговые приложения. - Работать с векторными базами данных и эмбеддингами. - Разрабатывать промпты и оценивать ответы LLM на точность, релевантность и надёжность. - Внедрять AI-агентов и автоматизацию рабочих процессов. - Очищать, обрабатывать и подготавливать данные для AI/ML-приложений. - Взаимодействовать с инженерами, дата-сайентистами, продакт-менеджерами и бизнес-стейкхолдерами. - Писать чистый, поддерживаемый и документированный код. - Выполнять тестирование, отладку и оптимизацию производительности. - Разворачивать и мониторить AI-приложения в облачных средах. - Отслеживать новые разработки в области генеративного ИИ, LLM, AI-агентов и машинного обучения. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, информационных технологий, науки о данных или смежной области. - Опыт от 2 лет в разработке ПО, AI-инженерии, машинном обучении или смежной области. - Уверенное программирование на Python. - Понимание принципов разработки ПО и объектно-ориентированного программирования. - Опыт работы с REST API и backend-сервисами. - Практический опыт с генеративным ИИ или большими языковыми моделями (LLM). - Опыт работы с LLM API и разработкой AI-приложений. - Понимание концепций RAG. - Опыт работы с SQL и базами данных. - Знакомство с Git и современными практиками разработки. - Развитые аналитические навыки и навыки решения проблем. - Отличные коммуникативные навыки и умение работать в команде.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Команда мирового уровня из инженеров и специалистов по данным из Facebook, Uber, Amazon и Google. Быстрорастущая консалтинговая компания из Торонто. Клиенты — от ведущих стартапов, создающих значимые технологии, до компаний из списка Fortune 500, масштабирующих инженерные и аналитические возможности. Задачи - Проектирование, прототипирование и вывод в продакшн масштабируемых решений машинного обучения. - Работа с клиентами и коллегами. - Создание передовых систем на основе LLM и реальных данных. Требования - Экспертиза в LLM-инжиниринге, включая знание популярных LLM-провайдеров и их лучших практик. - Опыт создания или работы с агентными системами (tool use, память, планирование, координация нескольких агентов) — преимущество. - Демонстрация LLM-проектов с указанием зоны ответственности и вклада. - Способность быстро прототипировать передовые инструменты и исследовательские идеи; опыт превращения прототипов в продакшн-сервисы. - Практический опыт в статистике и машинном обучении. - Уверенная работа с Python ML-стеком: Pandas, Numpy, scikit-learn, XGBoost, PyTorch и др. - Владение инструментами разработки: Git, Docker, SQL, Bash, FastAPI. - Аналитическое мышление и понимание бизнеса; умение критически оценивать данные и их влияние на продукт или бизнес-результаты. - Степень бакалавра или выше (магистр, PhD) в Computer Science или смежной инженерной области, связанной с программированием. - Бонус: знакомство с AWS или Azure, GitHub Actions, Spark, Neo4j Cypher и графовыми базами данных. Условия - Конкурентоспособная компенсация. - Ответственность и отсутствие микроменеджмента.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Senior

JetBrains создает инструменты для разработчиков и сейчас развивает сервисы и агентные инструменты, которые дают ИИ-агентам и пользователям более глубокий контекст о кодовых базах. Сервис поиска кода уже улучшает скорость и качество работы агентов, и компания планирует расширять его возможности, извлекая более глубокие инсайты в масштабе нескольких сотен тысяч репозиториев. В этой роли вы будете: - Проектировать и внедрять агентные инструменты и сервисы с нуля, доводя их до продакшена. - Масштабировать прототипы на большое количество пользователей. - Улучшать и тестировать сервис семантического поиска. - Строить пайплайны оценки качества поиска кода и производительности задач кодинга. Требования: - Не менее пяти лет практического опыта в NLP. - Опыт работы с системами информационного поиска. - Сильный опыт в промпт-инжиниринге, разработке инструментов для LLM и работе с ИИ-агентами. - Уверенные навыки программирования на Python и/или Kotlin, готовность освоить второй язык. - Опыт создания и эксплуатации продакшен-систем. Будет плюсом: - Опыт разработки на Kotlin или Java. - Опыт работы с интеллектуальным анализом кода (например, AST, графы символов). Условия: - Конкурентная базовая зарплата. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - До 30 дней в год удаленной работы из-за границы. - Дополнительные дни отпуска. - Компенсация медицинской страховки для сотрудника и семьи. - Возможности обучения: конференции, курсы, языковые классы. - Поддержка релокации. - Языковые курсы. - Горячее питание или компенсация обеда в рабочие дни. - Поддержка ментального здоровья. - Спортивный бенефит: абонемент в спортзал или компенсация клуба. - Внутренние мероприятия и командные праздники. Некоторые бенефиты могут отличаться в зависимости от локации.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

О роли JetBrains создаёт инструменты для разработчиков. В команде Agentic Models строят многошаговых агентов для написания кода, которые понимают большие кодовые базы, планируют изменения, вызывают инструменты и итерируют вместе с пользователем. Research Engineer отвечает за модели, тренировочные циклы и пайплайны оценки, которые обеспечивают работу этих агентов. Работа ведётся на стыке SFT и RL-посттренировки и продуктовой оценки, с использованием распределённых GPU- и MapReduce-кластеров для выпуска моделей в продукты JetBrains. Задачи - Проектировать, внедрять и поддерживать пайплайны SFT и RL-посттренировки для многошаговых агентов написания кода. - Обучать и адаптировать LLM для агентных сценариев: планирование, использование инструментов, многошаговые взаимодействия внутри IDE JetBrains. - Создавать и развивать среды оценки и симуляции, где агенты могут действовать, измеряться и сравниваться на реалистичных задачах разработчика. - Разрабатывать фреймворки и метрики оценки поведения агентов, анализировать трейсы и логи, замыкать цикл от оценки обратно к обучению, данным и дизайну наград. - Анализировать результаты обучения и оценки, предлагать и внедрять улучшения архитектур моделей, рецептов обучения и датасетов. - Работать с крупномасштабной инфраструктурой: распределённое обучение на GPU-кластерах и обработка данных в стиле MapReduce для претрейнинга и датасетов тонкой настройки. - Тесно взаимодействовать с исследовательскими, продуктовыми и инфраструктурными командами, превращая продуктовые задачи в конкретные модели, эксперименты и выпущенные функции. Требования - Обширный практический опыт обучения LLM (претрейнинг, тонкая настройка или посттренировка) в исследовательской или производственной среде. - Глубокое знание современных фреймворков глубокого обучения, таких как PyTorch, и специализированных стеков обучения LLM (Megatron, NeMo, verl или аналогичных). - Сильное теоретическое и практическое понимание основ LLM: архитектуры, токенизация, пайплайны данных, батчинг, mixed precision, распределённое обучение и отладка нестабильных запусков. - Умение вести проекты от начала до конца: от постановки проблемы или продуктовой боли до дизайна, экспериментов, реализации и итераций. - Продуктовое мышление: понимание того, как разработчики реально используют агентов, и умение переводить продуктовые потребности и сбои в задачи моделирования и оценки. - Не менее 3 лет опыта работы с Python и написания чистого поддерживаемого кода в современных ML-кодовых базах. Будет плюсом - Опыт работы с ML-оркестраторами и инструментами рабочих процессов: Kubeflow, Dagster, Airflow, ZenML и/или планировщиками задач вроде Kubernetes или SLURM. - Опыт работы с крупномасштабными пайплайнами данных и обучения: кластеры в стиле MapReduce, многоузловое GPU-обучение или нагрузки порядка 1M+ CPU/GPU-часов. - Проектирование и поддержка пайплайнов оценки для LLM или агентов: метрики, дашборды, отслеживание экспериментов, автоматические регрессионные проверки. - Разработка ИИ-агентов: агенты с использованием инструментов, планировщики, многошаговые сценарии написания кода, знакомство с агентными фреймворками и паттернами. - Отслеживание экспериментов и наблюдаемость с помощью Weights & Biases, MLflow, Langfuse или аналогичных инструментов. - Оптимизация инференса и эксплуатация оптимизированных моделей в production.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Senior / Lead

О роли ИИ фундаментально меняет то, как разработчики пишут, понимают, отлаживают и сопровождают программное обеспечение. В JetBrains мы исследуем, каким должен быть AI-native опыт разработки для C++-разработчиков. Мы ищем старшего технического лидера, который поможет сформировать это будущее: создавать AI-ориентированные рабочие процессы, интегрировать кодинг-агентов в инструменты разработчика и превращать CLion в среду первого класса для AI-ассистированной разработки ПО. Это практическая роль, сфокусированная на техническом лидерстве, а не на управлении людьми. Большую часть времени вы будете заниматься прототипированием, внедрением и валидацией AI-ориентированных рабочих процессов, а также формировать техническое направление через практическую инженерную работу. Вы будете работать на стыке инструментов разработчика, AI-агентов, архитектуры IDE и продуктовой стратегии. Примеры задач, над которыми предстоит работать: - Как сделать кодинг-агентов более эффективными при работе с большими C++ кодовыми базами? - Как интегрировать возможности отладки, понимания кода и навигации CLion в AI-ассистированные рабочие процессы? - Как оценивать и бенчмаркать AI-ориентированный опыт разработки в реальных сценариях? - Какие возможности должны быть доступны AI-агентам внутри современной IDE? - Как сделать CLion лучшей средой для разработчиков, которые всё больше сотрудничают с AI-инструментами и агентами? Вместо создания типовых чат-интерфейсов вы будете работать над такими задачами, как AI-ассистированная отладка, понимание кода с помощью агентов, автоматизация рабочих процессов разработчика и системы оценки AI-инструментов. Ваша работа напрямую повлияет на продукты, используемые миллионами разработчиков, и поможет сформировать более широкое видение JetBrains в области AI-разработки. Задачи - Формировать и внедрять AI-функции для CLion и C++-рабочих процессов. - Проектировать архитектуру AI-интеграций, инструментов агентов и C++-специфичных AI-возможностей. - Создавать практические бенчмарки и фреймворки оценки для AI-ассистированных сценариев C++-разработки. - Прототипировать и валидировать новые AI-рабочие процессы, включая отладку, понимание кода, рефакторинг и навигацию по проекту. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, ML-инженерами, QA-инженерами, стейкхолдерами и старшими разработчиками для формирования и реализации дорожной карты. - Тесно работать с командами JetBrains AI, ML и продуктовыми командами для определения AI-стратегии для C++-экосистемы. - Оценивать и приоритизировать AI-инициативы, предлагать новые идеи, соответствующие общей AI-стратегии JetBrains. - Участвовать в техническом дизайне, архитектуре ПО и реализации в большой зрелой кодовой базе. - Помогать определять техническую дорожную карту для интеграции AI-агентов и инструментов в C++-рабочие процессы. - Выстраивать доверие и согласованность между командами C++ Ecosystem, AI, Product, QA и ML. Требования - Значительный опыт разработки ПО на позиции Staff Engineer, Principal Engineer, Technical Lead или аналогичной старшей технической роли. - Уверенный опыт работы с Kotlin, Java или другими JVM-технологиями, либо способность быстро освоить кодовую базу на JVM. - Опыт создания AI-продуктов, инструментов разработчика, кодинг-ассистентов, агентов или рабочих процессов на основе LLM. - Глубокое понимание того, как работают современные кодинг-агенты: вызов инструментов, управление контекстом, MCP и методы оценки. - Подтверждённый опыт определения технического направления в неоднозначных и быстро меняющихся областях. - Сильное продуктовое чутьё и умение балансировать между инновациями и практической реализацией. - Отличные коммуникативные навыки и способность влиять без формальной власти. Будет плюсом - Опыт работы с C++-рабочими процессами, компиляторами, отладчиками, языковыми инструментами или продуктами для повышения продуктивности разработчиков. - Опыт работы с внутренностями IDE, языковыми серверами, анализом кода, системами рефакторинга или статическим анализом. - Опыт руководства небольшими командами или работы в роли технического лида. - Опыт работы над AI-native продуктами для разработчиков. Условия - Высокая базовая зарплата, отражающая навыки и опыт. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - Удалённая работа: до 30 дней в году из-за границы. - Дополнительный отпуск. - Медицинская страховка для вас и семьи. - Возможности обучения и развития: конференции, курсы, языковые занятия. - Поддержка при переезде. - Языковые занятия: местный язык или английский. - Горячее питание или компенсация обеда в рабочие дни. - Поддержка ментального здоровья.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Lead

Инженеры-программисты и ИИ-агенты сталкиваются с общей проблемой: найти того человека или место, которые ответят на их сложный специфический вопрос. Многие решения обещают решить это с помощью поиска по векторным базам данных. Однако найти ответ часто бывает непросто: его части разбросаны по множеству противоречивых источников, и без точного поиска и тщательного анализа не обойтись. Spectrum собирает данные из кода, документации и задач организации и организует знания в единую онтологию, которую ИИ-агенты могут эффективно искать и анализировать. Мы стремимся произвести революцию в семантическом слое для организаций, создающих программное обеспечение, и выйти за рамки спецификаций, которые рассинхронизируются с кодом, представив «живую спецификацию» — извлекаемую из всей системы и используемую для поддержания её согласованности. Spectrum должен стать единым источником истины для всех знаний о продукте и архитектуре. Spectrum — резидент стартап-инкубатора JetBrains, с темпом и автономией стартапа, опирающийся на 25-летний опыт создания инструментов для разработчиков. Мы ищем первоклассного ML-инженера, который поможет нам формировать будущее разработки программного обеспечения. Вы будете владеть нашим стеком AI и ML и помогать определять исследовательскую повестку команды. Ваше техническое видение и дизайнерские решения напрямую повлияют на продукт и определят его успех. Задачи - Проектирование и создание ML/LLM-решения для приёма данных, извлечения знаний, поиска и последующего рассуждения. - Создание наборов данных, метрик и пайплайнов, обеспечивающих измеримые улучшения в системе. - Проектирование и улучшение агентов для поиска контекста, извлечения знаний и согласования данных, включая промпт-инжиниринг, выбор моделей и оптимизацию инференса. - Внедрение практик MLOps, включая оркестрацию, наблюдаемость и отслеживание экспериментов. - Совместная работа с инженерной командой над системным дизайном и с JetBrains Research над исследовательской повесткой. - Определение критериев найма, развитие ML-команды и формирование её культуры. Требования - Подтверждённый опыт работы в роли ML/AI-лида. - Не менее пяти лет опыта в системах ML/AI, из них не менее двух лет — с LLM и генеративным ИИ. - Глубокое понимание экосистемы LLM, включая архитектуры моделей и подходы к тонкой настройке. - Практический опыт с: - Промпт-инжинирингом и проектированием LLM-пайплайнов, включая оценку. - Агентными фреймворками, такими как LangChain, LlamaIndex, LangSmith, smolagents или аналогичными. - Векторными базами данных и паттернами RAG (retrieval-augmented generation). - Развёртыванием и масштабированием приложений на LLM с использованием API (например, OpenAI или Anthropic) или open-source моделей. - Уверенное владение Python; знание Kotlin будет плюсом. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции разной аудитории. - Владение английским языком в письменной и устной форме. Идеальный кандидат - Опыт работы с онтологиями, графами знаний или рассуждениями на основе графов. - Опыт работы в стартапах на ранней стадии — вам нравится этап «с нуля до единицы». - Способность мыслить стратегически о продукте на основе ИИ, а не только обучать модели изолированно. - Опыт в анализе кода, инструментах для разработчиков или исследованиях в области разработки ПО. - Опыт работы с мультиагентными системами или сложными агентными процессами. - Активное участие в соответствующих open-source проектах или публикациях. Условия - Конкурентная зарплата и льготы JetBrains. - Достаточный запас ресурсов и корпоративные возможности при автономии стартапа.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Senior

О компании Мы создаём интеллектуальные инструменты разработки для разработчиков и команд. Более 15 миллионов пользователей, более 300 000 компаний и 88 компаний из Fortune Global Top 100 полагаются на наши продукты. Наша миссия — повышать продуктивность команд разработки и делать ИИ масштабируемым. О проекте Мы развиваем Junie — нашего ИИ-агента для написания кода, доступного в IDE JetBrains и в виде отдельного CLI. Мы объединяем последние достижения в области ИИ и LLM с многолетним опытом разработки ПО. Мы работаем по трём основным направлениям: превращение Junie CLI в универсального агента, независимого от IDE; оптимизация ансамблей моделей и настроек для лучшего соотношения цены и интеллекта без ущерба качеству кода; повышение автономности Junie, чтобы он мог самостоятельно владеть, поддерживать и развивать целые подсистемы в течение нескольких дней. Вы будете нести полную ответственность за эти инициативы — от ранних исследований до продакшн-кода. Ежедневные задачи - Разрабатывать и выпускать новые функции Junie, включая интеграции CLI и моделей. - Экспериментировать с настройками моделей, ансамблями и стратегиями экономии. - Создавать и тестировать поведение автономных агентов для долгосрочного сопровождения проектов. - Вести полный цикл разработки: от исследований до готового к продакшену кода. - Ежедневно использовать Junie для непрерывного улучшения его качества и пользовательского опыта. Что мы ждём - Готовность брать на себя полную ответственность за решения и реализацию. - Любознательность, желание оспаривать предположения и экспериментировать с новыми идеями. - Способность быстро учиться и адаптироваться. - Нацеленность на долгосрочный эффект, а не на краткосрочные обходные решения. - Сильный интерес к автономным ИИ-системам и инструментам разработки ПО. Что нужно - Подтверждённый опыт разработки и выпуска ML- или full-stack продуктов. - Практический опыт работы с LLM, промт-инжинирингом или агентными процессами. - Умение писать качественный продакшн-код на всём жизненном цикле разработки. - Практический опыт создания или дообучения ML-моделей. Успех в этой роли Успех означает превращение смелых экспериментов в области автономности агентов и экономической эффективности в надёжные, готовые к продакшену возможности. Вы будете знать, что добились успеха, когда Junie сможет автономно решать сложные многодневные инженерные задачи, а инструмент, который вы создаёте каждый день, будет активно улучшать ваш собственный процесс разработки. Условия - Конкурентоспособная зарплата, отражающая навыки и опыт. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - Удалённая работа: до 30 дней в году из-за границы. - Дополнительный отпуск. - Медицинская страховка для вас и семьи. - Возможности обучения и развития: конференции, курсы, языковые занятия. - Помощь с переездом. - Языковые курсы: местный язык или английский. - Горячее питание или компенсация на обед в рабочие дни. - Поддержка психического здоровья. - Спортивный бонус: тренажёрный зал на месте или стипендия на спортклуб. - Внутренние мероприятия: корпоративные праздники и командные встречи. Некоторые льготы могут зависеть от локации.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Senior

О компании и проекте JetBrains — компания, создающая инструменты для разработчиков. Проект AppGlass из JetBrains Innovation Hub — продукт для безопасной отладки production-систем с приоритетом ИИ. Он помогает инженерным командам исследовать проблемы в реальных средах с фокусом на безопасность, надёжность, защищённость, низкие накладные расходы и практическую интеграцию ИИ. В основе — JVM-инструментарий, анализ программ и ИИ. О роли Ищем Senior Software Engineer с сильным опытом работы с корпоративными JVM-системами. Роль подходит проактивным специалистам, которым интересны сложные инженерные задачи на стыке production-систем, инструментов для разработчиков и ИИ-агентов. Задачи - Проектировать, создавать и руководить разработкой функций продукта. - Разрабатывать инструменты и автоматизацию для AI-first инженерных процессов. - Работать над корпоративными интеграциями и сценариями развёртывания в Kubernetes и облачных средах. - Повышать надёжность, тестирование, производительность и безопасность для production-использования. Требования - Обширный опыт работы с Java, Kotlin и JVM-системами. - Опыт разработки корпоративного бэкенда, инфраструктуры или инструментов для разработчиков. - Уверенная работа с Kubernetes и облачными средами. - Ответственность, чёткая коммуникация, умение продвигать задачи вперёд без ожидания идеальных спецификаций. - Использование ИИ в разработке с проверкой результатов инженерной дисциплиной. Будет плюсом - Опыт работы с инструментами для отладки, инструментирования или наблюдаемости. - Опыт разработки бэкенд-продуктов на .NET или Python. - Глубокая забота о продуктивности разработчиков и инженерном качестве. Условия - Конкурентная зарплата, отражающая навыки и опыт. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - Удалённая работа: до 30 дней в году из-за границы. - Дополнительные выходные дни. - Медицинская страховка для сотрудника и семьи. - Возможности обучения и развития: конференции, курсы, языковые занятия. - Языковые курсы: местный язык или английский. - Горячее питание или компенсация на обед в рабочие дни. - Поддержка психического здоровья: доступ к профессиональным сервисам. - Спортивный бенефит: абонемент в спортзал или компенсация спортивного клуба. - Внутренние мероприятия: корпоративные праздники и командные встречи. - Некоторые бенефиты могут различаться в зависимости от локации.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Мы ищем опытных инженеров, которые хотят владеть каналом целиком — от инфраструктуры, которая надёжно доставляет миллиарды сообщений, до продуктовых интерфейсов, с помощью которых наши клиенты создают, отправляют и анализируют кампании. Вы будете работать на всём стеке, сочетая системное мышление и продуктовое мастерство в одной из самых технически насыщенных областей индустрии. Для подачи заявки не нужен опыт в email-рассылках — мы научим вас этой области. Инженеры, которые преуспевают у нас, — это те, кто любит изучать сложную предметную область, а не только те, кто уже знает её. О компании Более 9 000 компаний — от небольших стартапов до глобальных брендов — ежедневно используют нашу платформу для отправки миллиардов писем, push-уведомлений, внутриприложных сообщений и SMS. Customer.io обеспечивает автоматическую коммуникацию, которую люди действительно хотят получать. Мы помогаем командам отправлять более умные и релевантные сообщения на основе поведенческих данных в реальном времени. Под капотом: Go, React, Ember и ИИ помогают нам быстро выпускать продукты и масштабироваться с уверенностью. Что мы ценим - Ответственность: вы владеете проблемами целиком. Вы действуете быстро, ведёте себя как владелец и преуспеваете в неоднозначности. Вы уже руководили сложными проектами — официально или нет — и готовы сделать это снова. - Инженеры с продуктовым вкусом: вы думаете как пользователь, а не только как инженер. Вам важно, как ваши системы создают реальную ценность для клиентов — и как сделать их лучше. - Здоровый скептицизм к «принятому порядку вещей»: вы сочетаете строгость и креативность. Лучшие практики важны — но никогда не важнее движения вперёд. Чем предстоит заниматься - Развивать пользовательские интерфейсы, с помощью которых клиенты создают, просматривают и анализируют кампании: редакторы, конфигурацию и панели аналитики. - Проектировать и масштабировать серверные системы, обрабатывающие большие объёмы сообщений и событий: управление очередями, логику повторов, ограничение скорости и конвейеры событий в реальном времени. - Создавать автоматизированные системы, которые интеллектуально реагируют на сигналы обратной связи от внешних провайдеров: классификацию, подавление, троттлинг и оценку здоровья. - Работать с внутренними экспертами в предметной области, превращая их знания в автоматизированные инструменты: вы приносите системные навыки, они — глубину знаний об email. - Настраивать и контролировать здоровье канала целиком: обнаружение сигналов, оповещение об аномалиях и наблюдаемость. - Владеть проблемами целиком — от архитектуры и проектирования схем до тестирования, развёртывания и мониторинга. - Делиться знаниями и повышать планку через короткие видео, продуманные тексты и наставничество. - Использовать ИИ-агентов для внесения изменений в несколько файлов: определяя объём работы, составляя промпт и проверяя результат. Требования - 7+ лет опыта создания масштабируемых распределённых систем на Go (или аналогичных статически типизированных языках). - Опыт разработки пользовательских функций на React или аналогичных фреймворках с вниманием к качеству UX и полировке. - Опыт создания или использования API, работающих с высоконагруженными асинхронными нагрузками: потоки событий, очереди и системы, которые корректно деградируют под нагрузкой. - Уверенная работа с внешними системами, которые вы не контролируете: сторонние API, ограничения скорости, непрозрачные сбои — и проектирование устойчивости к ним. - Уверенная работа в cloud-native средах (AWS, GCP). - Знакомство с реляционными базами данных (в основном используем MySQL) и понимание компромиссов производительности. - Опыт работы с инструментами наблюдаемости и эксплуатации производственных систем. - Предпочтение действий совершенству и гордость за принятие технических решений. - Желательно: знакомство с email-инфраструктурой — доставляемостью, стандартами аутентификации (SPF/DKIM/DMARC), репутацией отправителя или высокообъёмной отправкой. Условия и компенсация Мы верим в прозрачность. Стартовая зарплата для этой роли — $150 000–$200 000 USD (или эквивалент в местной валюте) в зависимости от опыта и с учётом корректировки по рынку. Мы знаем, что наши люди — это то, что делает нас великими, и мы стремимся хорошо заботиться о них. Наш инклюзивный пакет льгот поддерживает ваше благополучие и рост, включая 100% покрытие медицинской, стоматологической, офтальмологической, психиатрической помощи и дополнительных страховых взносов для вас и вашей семьи. Мы также предлагаем 16 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком, безлимитный оплачиваемый отпуск, стипендии на удалённую работу и здоровье, бюджет на профессиональное развитие и многое другое.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior AI Software Engineer (Agentic Systems & LLM Applications). Удалённая работа, W2. Роль: проектирование, разработка и масштабирование интеллектуальных приложений на базе современных ИИ и больших языковых моделей. Это инженерная позиция, а не роль дата-сайентиста. Задачи: - Разработка Python-API для ИИ-приложений и сервисов. - Построение и оркестрация агентных рабочих процессов с использованием фреймворков LangChain, LangGraph, AutoGen, Semantic Kernel или LlamaIndex. - Внедрение и оптимизация пайплайнов RAG. - Разработка масштабируемых ИИ-систем с применением фреймворков машинного и глубокого обучения. - Интеграция и управление векторными базами данных (Pinecone, Weaviate, Chroma) для семантического поиска и памяти. - Проектирование и развертывание приложений в облаке (AWS, GCP, Azure). - Применение принципов domain-driven design и микросервисной архитектуры. - Обеспечение качества кода через ООП (наследование, полиморфизм) и паттерны проектирования. - Кросс-функциональное взаимодействие для поставки production-ready решений. Требования: - Опыт разработки на Python. - Практический опыт работы с LLM-фреймворками и инструментами оркестрации (LangChain, LangGraph, AutoGen и др.). - Понимание архитектур RAG и систем векторного поиска. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения (TensorFlow или PyTorch). - Навыки создания и потребления RESTful API. - Опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS, GCP или Azure). - Знание микросервисной архитектуры и domain-driven design. - Глубокое понимание ООП и паттернов проектирования. Предпочтительно: - Опыт создания агентных или автономных ИИ-систем. - Знакомство с real-time приложениями и потоковой архитектурой. - Опыт оптимизации ИИ-систем по производительности и масштабируемости. - Опыт работы с MLOps и пайплайнами развертывания.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: TMS LLC О позиции Ищем Senior AI Software Engineer с опытом проектирования, создания и развертывания production-grade Agentic AI-систем. Нужен опыт разработки AI-агентов с многошаговыми рассуждениями, оркестрацией инструментов, RAG и безопасных корпоративных AI-решений. Это не традиционная Java/.NET Full Stack или интеграция чат-ботов. Нужны инженеры с реальным production-опытом создания AI-агентов на Python и современных Agentic AI-фреймворках. Задачи - Проектировать и разрабатывать корпоративные Agentic AI-решения. - Создавать AI-агентов с планированием, рассуждением, использованием инструментов и многошаговым выполнением задач. - Разрабатывать переиспользуемые AI-агентные фреймворки, SDK и RAG-пайплайны. - Создавать безопасные AI-сервисы с guardrails, approval workflows, retries и отказоустойчивостью. - Внедрять production LLMOps, мониторинг, оценку, наблюдаемость и оптимизацию производительности. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, дата-сайентистами и инженерными командами для создания масштабируемых AI-платформ. Требования - 5–10+ лет опыта в разработке ПО. - Сильный практический опыт с Python и бэкенд-разработкой (предпочтительно FastAPI). - Опыт создания и развертывания production AI-агентов / Agentic AI-приложений. - Сильный опыт с LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen или аналогичными AI-агентными фреймворками. - Практический опыт с RAG, архитектурой AI-агентов, мультиагентными системами, tool calling / function calling, памятью агентов, промт-инжинирингом, эмбеддингами. - Опыт с векторными базами данных: Pinecone, FAISS, Weaviate, ChromaDB или Azure AI Search. - Опыт развертывания LLM-приложений с использованием OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Anthropic Claude, Google Vertex AI или Llama-моделей. - Сильный опыт с Docker, Kubernetes, CI/CD, LLMOps, мониторингом и наблюдаемостью. - Опыт работы с AWS, Azure или GCP. - Понимание AI-безопасности, guardrails, защиты от prompt injection, обработки PII, RBAC и Responsible AI. Желательно - LangGraph. - MCP (Model Context Protocol). - Фреймворки оценки AI-агентов. - Опыт в регулируемых отраслях: healthcare, banking, insurance. Условия - Очное собеседование в Нью-Джерси.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Удалённая работа для кандидатов в США. Обязанности - Создавать и тестировать автоматизации и AI-инструменты, оптимизирующие рабочие процессы, ускоряющие маркетинговые операции и автоматизацию выхода на рынок. - Проектировать MCP-серверы для обеспечения интероперабельности внутренних систем. - Сотрудничать с командами маркетинга, продукта и другими для автоматизации создания брендированных документов и маркетинговых материалов, обеспечивая согласованность go-to-market материалов. - Постоянно исследовать, экспериментировать и применять новейшие GenAI-технологии в дорожной карте AI-автоматизации компании. - Быстро создавать прототипы и итерировать интеллектуальные рабочие процессы, достигая результатов за дни или недели вместо месяцев. - Вносить вклад в Deal Desk, встраивая AI-возможности в активацию продаж и их выполнение. - Писать чистый, поддерживаемый и документированный код. - Участвовать в ревью и сессиях обмена знаниями, продвигая AI-first инженерную культуру. Требования - 7+ лет опыта в разработке ПО (например, Python, JavaScript и Java). - Сильный опыт интеграции API и автоматизации рабочих процессов. - Практический опыт с AI-агентными фреймворками (например, Claude Agent SDK). - Знакомство с AI-инструментами для написания кода (например, Claude или аналог). - Проверенная способность работать самостоятельно, быстро решать проблемы и действовать быстро. - Двуязычие (английский/французский). - Предпочтительно нахождение в Квебеке. - Опыт с AWS. - Вклад в open-source или личное портфолио кода. - Осведомлённость в кибербезопасности или знание лучших практик. - Опыт работы в стартап-среде. Условия - Конкурентная зарплата. - До шести недель отпуска в год. - Комплексное медицинское страхование, включая: страхование жизни, краткосрочную и долгосрочную нетрудоспособность, парамедицинские услуги и телемедицину, счёт на медицинские расходы (HSA). О компании Компания помогает предприятиям безопасно внедрять AI, создавая контроль над копией данных. Она находит, отслеживает и защищает самые чувствительные данные в мире. Основана в 2018 году, штаб-квартира в Квебеке, Канада, 51–200 сотрудников.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Задачи - Спроектировать и создать веб-приложение с нуля, используя современные фреймворки (например, Next.js, TypeScript). - Разрабатывать REST API и вебхуки для интеграции со сторонними инструментами (CRM, биллинг, логистические системы и т.д.). - Разрабатывать AI-функции для улучшения рабочих процессов, автоматизации и пользовательского опыта. - Участвовать в продуктовых исследованиях, выявлять крайние случаи, технические пробелы и возможности оптимизации. - Вносить вклад в понимание рынка и рабочих процессов для поддержки разработки продукта. - Отвечать за полный цикл разработки, включая деплой, тестирование, мониторинг и CI/CD. - Создавать гибкую и расширяемую систему, поддерживающую интеграции и расширение продукта. - Участвовать в парном программировании (~10%) для ревью кода и обмена знаниями с заинтересованными сторонами. - Оценивать и рекомендовать технологии, инструменты и архитектуры на основе наилучшего соответствия, а не знакомства. Требования - Опыт full-stack разработки от 3 лет. - Подтверждённый опыт создания и развёртывания как минимум одного production-приложения. - Опыт использования AI-инструментов в рабочих процессах разработки от 1 года. - Глубокое понимание системного дизайна, API и архитектуры. - Опыт работы в динамичной среде с меняющимися требованиями. - Отличные коммуникативные навыки и умение объяснять технические концепции. - Способность брать на себя ответственность и работать самостоятельно без постоянного контроля. - Развитое критическое мышление и готовность конструктивно оспаривать решения. - Любознательность, изучение различных решений перед выбором технологического стека. - Увлечённость программированием (эксперименты и т.п.). - Менталитет создателя (опыт создания продуктов, а не только поддержки и отладки). - Владение: Next.js, TypeScript, разработка REST API и архитектура вебхуков, AI API интеграции (Claude или аналоги), AI-инструменты разработки (например, Claude), управление базами данных (PostgreSQL или аналоги), CI/CD и деплой (Vercel, Railway и т.п.), системная архитектура и дизайн. - Опыт в B2B-среде. - Опыт в логистике, полевых сервисах или ПО для управления автопарком. - Интеграции с CRM или биллинговыми системами. - OAuth и мультитенантная аутентификация. - Опыт с AI-агентами или продвинутыми автоматизациями. Условия - Удалённая работа. - Вакансия открыта для кандидатов в США. О компании - Компания основана в 2011 году, штаб-квартира в Сабанете (Антьокия, Колумбия), 51–200 сотрудников. - Занимается цифровой и когнитивной трансформацией предприятий с помощью инновационных технологических решений, оптимизирующих процессы, снижающих затраты и ускоряющих результаты.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О роли H.W. Kaufman Group (Burns & Wilcox) формирует внутри ИТ-подразделения команду AI Value Engineering для создания измеримой бизнес-ценности на уровне предприятия. Команда работает на стыке разработки приложений, RPA, данных, бизнес-процессов и доставки решений с использованием ИИ. Задача команды — создавать высокоэффективные решения в рамках быстрых и глубоких проектов, тесно взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами, передавать проверенные решения поддерживающим командам и быстро останавливать инициативы, которые не приносят ценности. Эффективность команды оценивается по влиянию на портфель, успешности передачи решений, количественно выраженной бизнес-ценности, дисциплине и способности не превращаться в функцию поддержки. Роль предназначена для практикующего разработчика, использующего ИИ, который может работать в приложениях, автоматизации, данных и бизнес-процессах: находить возможности с высоким влиянием, создавать работающие решения, подтверждать их ценность и ответственно передавать поддерживающим командам. Кандидаты должны быть находчивыми, любознательными, дисциплинированными и мотивированными решением задач. Они понимают, что ИИ меняет скорость разработки, но не отменяет необходимости в суждении, качестве, понимании бизнеса и ответственности. Лучше всего роль подходит T-shaped или comb-shaped специалисту: достаточно широкому, чтобы связывать платформы, данные, API, автоматизации и пользовательские сценарии, и достаточно глубокому, чтобы принимать технически обоснованные решения и избегать хрупких решений. Критерии успеха - Быстро превращать нечётко сформулированную бизнес-задачу в ценностную гипотезу и рабочую демонстрацию. - Понимать, когда рекомендация ИИ-агента правдоподобна, рискованна, избыточна или не соответствует корпоративной поддерживаемости. - Уверенно работать во front-end, back-end, интеграциях, данных, автоматизации процессов и настройке платформ. - Искать более простые, быстрые и поддерживаемые пути, а не просто реализовывать первое техническое решение. - Создавать решения, которые можно чисто передать, не создавая скрытой зависимости от себя. - Понятно объяснять компромиссы технической и нетехнической аудитории. Обязанности - Реализовывать быстрые решения за дни или недели там, где бизнес-ценность очевидна и путь известен. - Участвовать в более глубоких исследовательских проектах продолжительностью от одного до трёх месяцев, где решение неопределённо, но потенциальная ценность высока. - Создавать прототипы, автоматизации, интеграции, управляемые данными сценарии и функции приложений на базе Salesforce, MuleSoft, .NET, RPA, AI/ML-инструментов и смежных корпоративных платформ. - Использовать ИИ-инструменты разработки, такие как Claude, Codex, Gemini, Copilot или аналогичные агенты, для ускорения работы с проверкой архитектурного соответствия, поддерживаемости, безопасности и операционных рисков. - Работать напрямую с заинтересованными сторонами из андеррайтинга, урегулирования убытков, операций и ИТ, чтобы понимать процессы, болевые точки, драйверы ценности и практические ограничения внедрения. - Преобразовывать бизнес-задачи в работающее ПО, измеримые эксперименты и понятные пакеты передачи. - Документировать архитектуру, конфигурацию, зависимости, известные ограничения, промпты, runbook и операционные аспекты для принимающей команды. - Рекомендовать изменение направления или остановку инициативы, если она не доказывает ценность, не считая это неудачей. - Изучать бизнес-процессы, чтобы решения опирались на реальную организацию работы. Требования - Профессиональный опыт разработки ПО в корпоративной среде от 5 лет. - Full-stack компетенции: разработка приложений, интеграции, API, доступ к данным, автоматизация процессов и пользовательские интерфейсы. - Опыт как минимум с несколькими из следующих технологий: Salesforce, MuleSoft, .NET/C, JavaScript/TypeScript, SQL, REST API, RPA/инструменты автоматизации, облачные сервисы, CI/CD, корпоративные платформы данных. - Практический опыт использования ИИ-инструментов разработки или подтверждённая способность быстро и ответственно их осваивать. - Навыки отладки, декомпозиции задач и самостоятельного обучения. - Умение оценивать качество кода, поддерживаемость, паттерны, вопросы безопасности и операционную пригодность. - Умение писать понятную техническую документацию и проводить передачу знаний принимающим командам. - Комфортная работа в проектах с ограниченным сроком, чёткими результатами, контрольными точками и ожиданиями по передаче. - Плюсом будет опыт в страховании, андеррайтинге, брокерской деятельности, урегулировании убытков или других процессах с высокой нагрузкой на workflow. - Плюсом будет знакомство с корпоративными архитектурными паттернами, проектными паттернами, моделированием предметной области, проектированием реляционных баз данных, интеграционными паттернами или аналогичными инженерными дисциплинами. - Опыт создания автоматизаций или решений с ИИ, объединяющих приложения, данные, документы и процессы с участием человека. - Опыт работы с prompt engineering.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании JPI — один из крупнейших девелоперов и строителей многофункциональных жилых комплексов в США, работает более 35 лет. Компания входит в состав Sumitomo Forestry. JPI использует данные и технологии для принятия стратегических решений. О роли JPI ищет разработчика агентного ИИ в команду приложений и интеграций в рамках Digital & IT в Далласе, Техас. Роль включает проектирование, разработку и внедрение агентных систем, AI-приложений, RPA-решений, интеграций и автоматизаций. Основное внимание уделяется безопасности ИИ, защитным механизмам и ответственному управлению ИИ. Обязанности - Проектирование, разработка, тестирование и поддержка агентных AI-приложений, AI-автоматизаций и RPA-решений. - Внедрение средств контроля безопасности, политик, управления доступом и мониторинга для безопасной работы AI-агентов. - Проверка поведения AI-агентов через тестирование, оценку промптов, логирование и мониторинг для повышения надежности, точности и соответствия. - Поиск и устранение неисправностей, оптимизация и улучшение существующих AI-агентов на основе эксплуатационных показателей, отзывов пользователей и меняющихся бизнес-требований. - Сотрудничество со старшими AI-разработчиками для внедрения корпоративных стандартов ИИ и лучших практик безопасности. - Разработка и поддержка интеграций с использованием Workato, Python, Oracle Cloud, REST API и смежных технологий. - Настройка безопасных соединений между корпоративными приложениями и сторонними платформами. - Создание и поддержка технической документации для интеграционных процессов, API и конфигураций агентов. - Мониторинг производительности AI-агентов и системных интеграций, поиск возможностей для улучшения масштабируемости, надежности, безопасности и общей производительности. Условия - Конкурентная заработная плата и бонусная программа. - 4 недели оплачиваемого отпуска для новых сотрудников (пропорционально дате найма). - 11 праздничных дней и 8 дней раннего ухода. - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни. - 401(k) с корпоративным взносом (до 5%). - Медицинский сберегательный счет (HSA). - Гибкие расходные счета (зависимые и медицинские). - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Оплачиваемое волонтерское время. - Помощь в оплате обучения. - Компенсация за телефон. - Бонусы за рекомендации сотрудников.

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Soda Data Nv разрабатывает платформу мониторинга качества данных и производительности ИИ. Компания основана в 2019 году. Среди клиентов — Disney, Ralph Lauren, CBRE, HelloFresh, 2K Games, Nubank. Открытый движок Soda Core используют Tesla, Slack, Adyen, Walmart, JPMC. Инвесторы — Point 9 Capital, Hummingbird, Singular, Eurazeo. О роли Инженер работает над всем стеком: Java-бэкенд и TypeScript/Angular-фронтенд, обеспечивающие работу Soda Cloud. Продуктовые инженеры владеют функциональностью от начала до конца: общаются с пользователями, участвуют в проектировании, реализуют от базы данных до интерфейса. В компании активно используются ИИ-агенты для написания кода. Задачи - Реализация функций от начала до конца: бэкенд-API, изменения в БД, фронтенд, выкладка в продакшн. - Проектирование и разработка бэкенд-сервисов для мультитенантной SaaS-платформы. - Работа с реляционными БД (MySQL): проектирование схем, оптимизация запросов, моделирование данных. - Разработка фронтенд-функций: чистый, быстрый интерфейс. - Оптимизация производительности по всему стеку, написание тестов (unit, integration, e2e). - Встраивание агентных функций в продукт: рабочие процессы на основе LLM для поиска, понимания и исправления проблем с данными. - Улучшение систем для агентной разработки: инструкции для агентов, навыки, циклы обратной связи через тесты. - Совместная работа с продуктом, дизайном и клиентами для определения направлений разработки. Требования - 5+ лет разработки в продуктовой компании, владение значимыми частями продакшн-системы. - Сильный Java: REST API, взаимодействие с БД, асинхронная обработка. - TypeScript и современный фронтенд-фреймворк, предпочтительно Angular. - Фундаментальные знания фронтенда: сложные UI, компонентная архитектура, управление состоянием, производительность, адаптивный дизайн. - Уверенный SQL в бэкенд-контексте: проектирование схем, оптимизация запросов, миграции в продакшене. Используются MySQL и ClickHouse. - Привычка писать тесты, включая e2e (Cypress/Playwright). - Архитектурное мышление: проектирование API с точки зрения потребителя, понимание влияния на поток данных и задержки. - Владение DevOps: контейнеры, CI/CD, инфраструктура как код, уверенная работа с Linux. - Агентная разработка: опыт написания продакшн-кода с ИИ-агентами (Claude Code, Cursor или аналоги) в цикле, умение направлять их при сохранении высокого качества. - Самостоятельность в распределённой асинхронной команде из 12+ стран. - Свободный английский. Желательно - Опыт мультитенантного SaaS в масштабе, опыт работы в быстрорастущем стартапе. - Чувство дизайна. - Python: стек data engineering. - Опыт встраивания агентных функций в продукт: LLM-функции, агенты с инструментами, автоматизация на ИИ. - Опыт в области качества данных, управления данными, наблюдаемости данных или мониторинга ML. Условия - Компенсация €85,000–120,000 в год + опционы. - Полная удалённость (в пределах ЕС), доступен офис в Бельгии. - Доступ к токенам всех frontier-моделей. - Реальная ответственность и влияние, без микроменеджмента. - Команда senior-инженеров из 12+ стран. Ценности Свобода с ответственностью, прозрачность, мышление роста. Нетерпимость к нечестности, открытая и прямая коммуникация. Автономия в принятии решений.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Удалённая работа, кандидаты из США. Компания — AI-фирма, основанная в 2000 году, штаб-квартира в Мумбаи (Махараштра). Стремится обеспечивать данными каждое решение в бизнесе. Роль: Senior Analytics Engineer и AI-разработчик. Ключевая задача — трансформация традиционной бизнес-аналитики в экосистему с AI-расширением, руководство инициативами по инженерии данных и аналитике. Обязанности - Проектирование и внедрение управляемых семантических слоёв, надёжных витрин данных и агрегированных кубов данных для обеспечения высокой производительности и достоверности данных. - Руководство масштабными миграциями данных из устаревших баз в оптимизированную инфраструктуру с обеспечением бесшовного перехода, высокой доступности и минимального простоя производства. - Активная оптимизация схем с высокими накладными расходами, сокращение времени выполнения запросов и минимизация сканирований таблиц для контроля затрат на вычисления. - Взаимодействие с командами Data Engineering для перехода от реактивного устранения неполадок к проактивному управлению SLA и автоматизированному мониторингу пайплайнов. - Создание и автоматизация многомерных фреймворков Root Cause Analysis (RCA) для быстрой диагностики количественных драйверов изменений метрик (например, траты, покупатели, платящие пользователи, органический трафик). - Рационализация и консолидация разрозненных дашбордов и избыточных таблиц в высокоэффективные управляемые хранилища данных. - Внедрение практик работы с данными, ограничивающих запросы соответствующими уровнями агрегации и предотвращающих избыточные узкие места ресурсов. - Проектирование, тестирование и развёртывание специализированных AI-навыков и разговорных агентов, позволяющих заинтересованным сторонам задавать вопросы о бизнесе на естественном языке. - Создание и запуск офлайн-тестовых наборов для оценки с использованием оценочных фреймворков и LLM-ассистируемых судей для предотвращения регрессий до коммита обновлений. - Внедрение SQL-предохранителей для AI-агентов с динамическим применением фильтров партиций, минимизации данных и ограничений стоимости запросов. - Продвижение современных AI-инструментов разработки (например, кодинг-агентов) для максимальной скорости инженерии и поддержания высокого качества кода. Требования - 5+ лет опыта в Data Engineering, Analytics Engineering или продвинутой бизнес-аналитике. - Экспертный уровень SQL (GoogleSQL, BigQuery или аналогичные крупномасштабные query-движки) с глубоким пониманием партиционирования, кластеризации, индексации и оптимизации затрат. - Подтверждённый опыт проектирования star-schema или витрин данных, семантических слоёв и автоматизированных ETL-пайплайнов. - Уверенное владение Python (Pandas, PySpark, интеграция API) или R. - Обширный опыт проведения Root Cause Analysis (RCA) и глубокого анализа бизнес-метрик в веб-, e-commerce или мобильных платформах. - Подтверждённый опыт самостоятельного выполнения сложных сквозных инженерных миграций. - Практический опыт разработки приложений на основе больших языковых моделей (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG) или агентных фреймворков. - Знакомство с фреймворками оценки агентов, конфигурацией (например, форматы .txtpb) и LLM-ассистируемыми пошаговыми оценками. - Опыт установки валидационных фильтров, предохранителей или ограничений для AI-генерируемых запросов к базам данных. - Опыт работы с облачной инфраструктурой, BigQuery или крупномасштабными платформами данных. - Опыт в аналитике веб-, мобильных приложений, e-commerce или цифровых маркетплейсов. Условия - Участие в программах медицинской, стоматологической, офтальмологической страховки, страхования жизни и инвалидности в соответствии с документами плана. - Право на льготы с первого дня работы. - Участие в плане 401(k) после 30 дней работы. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - 12 недель родительского отпуска. - Гибкая политика PTO («free time»).

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

AllOne Health — компания в сфере поведенческого здоровья на рабочем месте, подчеркивающая важность благополучия сотрудников для успеха организации. Ищут AI Full Stack Developer для проектирования, разработки и поддержки AI-приложений, интегрируя современные AI-инструменты во фронтенд и бэкенд. Задачи - Проектировать и разрабатывать адаптивные, удобные веб-интерфейсы с использованием HTML, CSS, JavaScript и современных фреймворков, таких как React или Angular. - Создавать и поддерживать серверную логику, API и сервисы с использованием Node.js, Express и вспомогательных фреймворков, обеспечивая масштабируемость и надежность. - Интегрировать AI-сервисы в приложения, включая LLM API, AI-агентов, интеллектуальный поиск, суммаризацию, рекомендации и автоматизацию рабочих процессов. - Быстро создавать прототипы, затем доводить решения до продакшена с мониторингом, логированием, оценкой и оптимизацией производительности. - Использовать AI-инструменты для кодирования (copilots, генерация кода, рефакторинг, генерация тестов) для повышения скорости разработки, качества кода и поддерживаемости. - Внедрять защитные механизмы для AI-систем: безопасность промптов, защита данных, снижение галлюцинаций, контроль доступа и валидация вывода. - Интегрировать фронтенд, бэкенд, AI-сервисы и сторонние системы для целостного пользовательского опыта. - Писать и поддерживать автоматизированные тесты, включая unit, интеграционные и AI-ассистированные, для стабильности приложений. - Поддерживать и улучшать существующие приложения, оптимизируя производительность, безопасность и масштабируемость с AI-улучшениями. - Применять практики безопасного кодирования, понимать принципы SecDevOps и обеспечивать соответствие стандартам конфиденциальности и безопасности данных, особенно при работе с AI. - Сотрудничать с командами безопасности и комплаенса для ответственного использования AI, конфиденциальности данных и управления. - Работать с владельцами продуктов, дизайнерами, архитекторами и разработчиками для решений, соответствующих бизнес-требованиям. - Создавать документацию для кодовых баз, API, AI-интеграций и процессов разработки. - Следить за новыми AI-технологиями и рекомендовать практичные способы их внедрения. - Наставлять разработчиков по AI-концепциям, паттернам и лучшим практикам. Требования - Пять или более лет профессионального опыта в разработке ПО после получения степени бакалавра. Стажировки не учитываются. - Опыт продакшена с React/TypeScript фронтендами. - Опыт продакшена с Node.js/Express бэкендами, включая middleware, обработку ошибок и graceful degradation. - Опыт интеграции LLM API (Anthropic Claude, Azure OpenAI, OpenAI direct или аналог) в реальную систему с реальными пользователями, включая описание rate limit, режимов сбоя и стратегии фолбэка. - Опыт написания и поддержки автоматизированных тестов, включая unit, интеграционные и AI-ассистированные. - Уверенная работа с Microsoft Azure (Azure App Service, Azure Functions или Azure Kubernetes Service) или аналогичным облачным провайдером с готовностью освоить Azure в первые 90 дней. - Уверенная работа с реляционными базами данных (MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL или аналог), включая понимание execution plan. - Применение практик безопасного кодирования и принципов DevSecOps. - Сотрудничество с безопасностью и комплаенсом по ответственному использованию AI, управлению PHI, требованиям HIPAA и практическим аспектам обработки медицинских данных. - Создание документации для кодовых баз, API и AI-интеграций. - Работа с владельцами продуктов, дизайнерами и архитекторами для перевода бизнес-требований в технические решения. - Слежение за новыми AI-технологиями и рекомендации по их внедрению. - Нахождение в США и наличие разрешения на работу без спонсорства работодателя (сейчас или в будущем). Роль не предлагает визы H-1B, OPT или другие спонсируемые визы. Желательно - Прямой опыт с Anthropic Claude API (Messages API, tool use, prompt caching) или Azure OpenAI Service. - Опыт создания AI-агентских рабочих процессов, мультиагентской оркестрации или систем вызова инструментов. - Опыт с Model Context Protocol (MCP).

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Контракт с последующим наймом (Contract-to-Hire). О роли Ищем Staff-инженера, который поможет формировать будущее ИИ-ориентированной разработки ПО в масштабах предприятия. Это стратегическая роль, сфокусированная на создании и развитии внутреннего ИИ-инструментария, позволяющего инженерным командам эффективно внедрять, контролировать и масштабировать возможности ИИ-разработки. Это не традиционная роль инженера ПО. Хотя техническая экспертиза важна, успех будет зависеть от умения влиять на инженерные команды, стимулировать внедрение и помогать устанавливать лучшие практики ИИ-ассистированной разработки. Вы присоединитесь к небольшой высокоэффективной команде с широкими возможностями определять стратегию, создавать новые возможности и влиять на то, как ИИ используется в организации. Чем предстоит заниматься - Руководить созданием и развитием внутреннего ИИ-инструментария и инженерной ИИ-экосистемы организации. - Определять лучшие практики, стандарты, управление и процессы онбординга для ИИ-инструментов разработки. - Оценивать новые ИИ-технологии и рекомендовать инструменты на основе бизнес-ценности, стоимости, безопасности и эффективности разработки. - Создавать руководства, документацию, обучающие программы и материалы, помогающие инженерам переходить от начального до продвинутого уровня использования ИИ. - Работать напрямую с инженерными командами, чтобы понимать их задачи и определять, где ИИ может повысить продуктивность разработчиков. - Проводить воркшопы, презентации и сессии по развитию инженерных компетенций. - Выстраивать доверительные отношения с инженерными командами и влиять на внедрение новых инструментов и процессов. - Участвовать в определении жизненного цикла ИИ-инструментов: оценка, одобрение, управление, сопровождение и вывод из эксплуатации. - Взаимодействовать с лидерами платформенных, инфраструктурных, безопасностных и инженерных направлений для создания единой ИИ-экосистемы. Обязательные требования - Значительный опыт разработки ПО в современных приложениях. - Опыт создания или внедрения ИИ-ориентированных рабочих процессов для разработчиков. - Практический опыт работы с GitHub Copilot и/или AWS Bedrock. - Опыт создания или оркестрации ИИ-агентов. - Глубокое понимание архитектуры ПО, API, распределенных систем и современных инженерных практик. - Подтвержденная способность влиять на инженеров и технических лидеров без прямых полномочий. - Отличные коммуникативные навыки, навыки фасилитации и построения отношений. - Опыт руководства трансформационными инициативами в организации или инженерной сфере. Желательные требования - Опыт full-stack разработки. - Опыт разработки на Java. - Опыт работы с Kubernetes/контейнеризированными приложениями. - Опыт оценки ИИ-инструментов или платформ для продуктивности разработчиков. - Опыт создания технических обучающих программ или программ развития. - Опыт работы в инженерных организациях крупных предприятий. Критерии успеха - Инженеры используют единый поддерживаемый ИИ-инструментарий. - Управление ИИ и инструментами становится проще. - Инженерные команды повышают продуктивность за счет ответственного использования ИИ. - Выстраиваются прочные партнерства между командами разработки. - ИИ-обучение становится масштабируемой возможностью организации. Преимущества York Solutions предлагает щедрый пакет льгот для подходящих штатных сотрудников: - Медицинская страховка BCBS: 3 плана на выбор (PPO и High deductible PPO с программой Health Savings). - Стоматологическая страховка Delta Dental: 2 бесплатные чистки и скидки на страховку. - Офтальмологическая страховка Eye Med: ежегодные проверки и скидки на линзы. - Страхование жизни и от несчастных случаев за счет компании. - Пенсионный план John Hancock 401(k) с дискреционным матчем от компании. - Добровольные страховые программы: Hospital Indemnity, Identity Protection, Legal Insurance, Long Term Care, Pet Insurance. - Гибкий график работы с возможностью удаленной работы. - Дружелюбная командная атмосфера. - Обучение, развитие и карьерный рост.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

О компании Cohere — ведущая компания в области корпоративного ИИ с приоритетом безопасности. Мы создаём передовые фундаментальные модели ИИ и комплексные продукты для решения реальных бизнес-задач. Cohere — глобальная технологическая компания со штаб-квартирой в Торонто и ключевыми офисами в Лондоне, Нью-Йорке, Сан-Франциско, Монреале, Париже, Берлине и Сеуле. О роли North — это передовая платформа Cohere для ИИ-рабочих пространств, предназначенная для изменения способов использования ИИ предприятиями. Она предлагает безопасную и настраиваемую среду, позволяя компаниям развёртывать ИИ, сохраняя контроль над конфиденциальными данными. North интегрируется с существующими рабочими процессами, предоставляя доверенную платформу, которая соединяет ИИ-агентов с рабочими инструментами и приложениями. Роль заключается в том, чтобы сделать эти ИИ-решения надёжными, полезными и готовыми к производству. Вы будете работать с продуктовой инженерией, моделированием и дизайном, превращая возможности моделей в надёжные пользовательские системы: конструкторы агентов, системы оценки, проактивный интеллект и новые интерфейсы для совместной работы с ИИ. Обязанности - Создавать ИИ-продуктовые решения, которые помогают пользователям создавать, настраивать, оценивать и улучшать рабочие процессы в North. - Проектировать и выпускать новые интерфейсы для взаимодействия с моделями, включая конструкторы рабочих процессов, проактивных ассистентов, процессы проверки и другие паттерны совместной работы человека и ИИ. - Создавать системы оценки, наблюдаемости и обратной связи, которые измеряют успешность ИИ-решений в реальных корпоративных рабочих процессах. - Повышать надёжность ИИ за счёт продуктового дизайна, промптинга, конструирования контекста, стратегий использования инструментов, инструментирования и циклов обратной связи. - Превращать производственные сбои, отзывы пользователей и данные реальных задач в улучшение поведения продукта, более сильные наборы оценок, регрессионные тесты и сигналы для моделирования. - Тесно работать с командами моделирования, продукта, дизайна, клиентскими командами и экспертами в предметной области, чтобы определить, что означает «хорошо» для конкретных рабочих процессов, и выпускать измеримые улучшения. - Помогать решать, когда рабочему процессу требуется более ограниченный продуктовый опыт, лучший интерфейс модели, более сильная оценка или более глубокие инвестиции в моделирование. Примеры задач: помощь пользователям в создании ИИ-автоматизаций на естественном языке, создание оценок для многошаговых агентных рабочих процессов, добавление проактивного интеллекта в продукт или создание интерфейсов, которые делают поведение агентов более понятным, управляемым и заслуживающим доверия. Требования - Вы выпускали в продакшн продуктовые решения на основе LLM, агентов или ИИ-ассистентов и улучшали их на основе реальных отзывов. - Вы сильный инженер-программист, которому нравится работать с бэкенд-системами, пользовательскими продуктами, данными, оценками и поведением моделей. - Вы мыслите в терминах пользовательских результатов и системного поведения, а не только метрик моделей. - У вас сильный продуктовый вкус, и вы заботитесь о том, как интерфейс, рабочий процесс и модель работают вместе, чтобы помочь пользователям добиться успеха. - Вам нравится отлаживать сложные реальные сбои и превращать полученные знания из продакшена, пользовательского тестирования и оценок в долговременные улучшения. - Вам нравится владеть неоднозначными задачами от начала до конца и работать через границы систем, чтобы выпустить что-то действительно полезное. Условия Сотрудники на полной ставке получают: - Еженедельную стипендию на обед в размере $75/£75 или эквивалент в местной валюте. - Полное медицинское и стоматологическое страхование, включая отдельный бюджет на психическое здоровье. - Софинансирование пенсионных накоплений (RRSP, 401K, пенсионная схема). - 100% оплату отпуска по уходу за ребёнком до 6 месяцев для любого из родителей. - Ежегодные бонусы на развитие: искусство и культура, фитнес/здоровье, качественное время, кредит на улучшение рабочего места. - Образовательный и обучающий стипендиат для конференций, курсов и коучинга. - 6 недель оплачиваемого отпуска (30 рабочих дней). - Бюджет на поездки в другие офисы при удалённой работе, а также ежегодный корпоративный выезд. Cohere поддерживает удалённую работу, но также имеет офисы в Торонто, Лондоне, Нью-Йорке, Сан-Франциско, Монреале, Париже, Берлине и Сеуле. Для работающих в офисе: ежедневная программа обедов, закуски, регулярные мероприятия. Для тех, кто не находится рядом с офисом: бонус на коворкинг. Все получают стипендию в размере $500 на обустройство домашнего офиса. Компания стремится к созданию инклюзивной рабочей среды и предоставляет равные возможности для всех кандидатов.

Формат

Удалённо

Страна

Индия

Город

Не указан

Грейд

Senior / Lead

О роли Twilio, Emerging Technologies / Twilio Forward — инкубационная лаборатория, где разрабатываются Horizon-3-инициативы, включая Ola (агент-нативный канал связи) и протокол Agent-to-Human (A2H). Роль — техлид / старший принципал-инженер (L6) в Applied Research. Нужен hands-on технический вклад, участие в быстром прототипировании и разработке новых продуктов. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и отвечать за сквозную реализацию прототипов и production-ready решений. - Определять техническое направление и совместно с кросс-функциональными командами экспериментировать, проверять и внедрять AI, машинное обучение и передовые технологии. - Устанавливать стандарты код-ревью, развивать инженерные стандарты и наставлять коллег. - Доносить сложные технические концепции, архитектурные решения и динамику проектов до руководителей и инженеров. - Работать в условиях неопределённости и быстро менять технические стратегии в ответ на изменения требований, обратной связи и рынка. Требования - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области либо эквивалентный опыт. - 10+ лет профессиональной разработки ПО. - Владение современными языками программирования: JavaScript, Python, Java или Go; умение выбирать подходящий инструмент. - Опыт создания приложений с использованием front-end (React, Angular) и/или back-end (Node.js, Springboot) фреймворков. - Понимание баз данных SQL и NoSQL и умение выбирать подходящую парадигму. - Владение agentic-моделью разработки: эффективное использование продвинутых dev-инструментов, Model Context Protocol (MCP) и LLM для ускорения AI-assisted разработки. - Сильные навыки решения проблем, коллаборация и коммуникация для технических обсуждений. - Способность работать в условиях сильной неопределённости, самостоятельно разблокировать выполнение задач. - Лидерские качества, наставничество и коммуникативные навыки. Желательно: - Практический опыт с LLM, AI или ML. - Глубокие знания облачных платформ. Условия - Удалённый-first формат работы; возможны эпизодические очные встречи для командных мероприятий, офсайтов или встреч с клиентами.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Обязанности - Управление технической стратегией и исполнением в продуктовой области Conversation, включая Agent Engine, инфраструктуру оценки, платформу поиска, AI-голосовую платформу (Speak) и потребительские агентные функции на базе Agent Engine. - Совместное руководство продуктовой областью в связке с продуктовым партнёром: ответственность за инженерию, планирование, приоритизацию и внешнее представительство. - Управление командой из примерно 70 инженеров, включая старших инженерных менеджеров и Staff/Principal инженеров в прямом подчинении; развитие и контроль слоя инженерных менеджеров, управляющих примерно 9 командами. - Руководство миграцией существующей агентной инфраструктуры компании на общий Agent Engine в партнёрстве с продуктовыми командами, балансируя скорость миграции и текущие дорожные карты. - Определение технической стратегии для голосовых инвестиций Spotify: решения по разработке и покупке технологий Speak, организация команды, управление голосовыми решениями для агентных продуктов. - Установление и поддержание технического стандарта оценки: разработка дисциплины создания специализированных судей и наборов данных для продуктовых решений. - Внедрение стандартов качества инженерии для эпохи AI-ассистированной разработки, включая дисциплину код-ревью и покрытие тестами. - Участие в общей группе лидеров: совместная разработка операционной модели студии, управление мощностями, приоритизация проектов, коммуникационные принципы и здоровая инженерная культура. - Представление инженерной точки зрения Conversation PA в общесистемных архитектурных обсуждениях и встречах со старшими руководителями. Требования - Глубокие технические знания, а не просто близость к технологиям: способность оценивать архитектурные предложения, вести дискуссии с ведущими инженерами, вносить технический вклад и принимать сложные компромиссные решения. - Опыт управления крупными инженерными организациями через консолидацию платформ, миграции или эволюции; подтверждённый опыт создания масштабируемой платформенной технологии. - Опыт минимум в двух областях: LLM-агентные системы и оркестрация, проектирование инфраструктуры оценки (включая автоматических судей и регрессионные наборы), крупномасштабные поисковые или retrieval-системы, ML-системы для речи и производственная голосовая инфраструктура. - Опыт управления менеджерами, а не только индивидуальными исполнителями; умение строить масштабируемую структуру управления. - Подтверждённый опыт создания сильных и гибких команд, включая реструктуризацию, перераспределение ресурсов и адаптацию к быстро меняющимся приоритетам без потери темпа. Условия - Гибкий формат работы: возможно расположение в Северной Америке или EMEA при наличии рабочего офиса. - Команда работает преимущественно в часовых поясах Восточной Северной Америки и Центральной Европы; требуется регулярное пересечение рабочих часов с командой. - Базовая зарплата в США: $281,196 – $401,709 в год, плюс опционы на акции. - Льготы: медицинская страховка, шестимесячный оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, пенсионный план 401(k), ежемесячная надбавка на питание, 23 оплачиваемых дня отпуска, оплачиваемые гибкие праздники, оплачиваемый больничный.