Направление
Вакансии в разработке ИИ-агентов
Агентные системы, RAG, оркестрация и инструменты.
Поиск
Подбор вакансий
Архитектор решений (AI)
О нас РОСГОССТРАХ — лидер российского страхового рынка. Задачи - Проработка решений для инициатив в области AI/ML и генеративного ИИ - Проектирование интеграции AI-сервисов с корпоративными системами и платформами данных - Проработка применения LLM, RAG и агентных сценариев; проектирование доступа моделей к корпоративным источникам данных Требования Основные требования - Опыт проектирования корпоративных информационных систем, интеграционных и распределённых решений от 5 лет - Опыт работы в роли Solution / Domain / Lead Architect или аналогичной от 3 лет - Навыки взаимодействия с бизнес-подразделениями, продуктовыми командами и инженерными функциями Архитектура и безопасность - Интеграционная архитектура корпоративного уровня, подход API-first - Опыт работы с решениями с повышенными требованиями к безопасности и разграничению доступа - Умение определять и проверять нефункциональные требования - Знание observability, мониторинга и аудита; ведение ADR (Architecture Decision Records) AI/ML - Понимание устройства современных LLM-платформ и принципов построения RAG - Опыт интеграции AI-сервисов с корпоративными источниками данных - Понимание агентных систем и вызова внешних инструментов - Знакомство с Model Context Protocol (MCP) - Базовый опыт в MLOps и управлении жизненным циклом моделей Будет плюсом - Опыт оценки и выбора моделей, векторных хранилищ, orchestration-фреймворков и компонентов AI-платформ - Опыт работы с корпоративными AI-ассистентами и платформами для работы с LLM - Опыт в области интеллектуального поиска и обработки документов - Работа с аналитическими, скоринговыми или страховыми моделями - Участие в программах цифровой или технологической трансформации крупных организаций Условия - Возможность работать в составе крупной компании-лидера страхового рынка - Полное соблюдение норм Трудового кодекса РФ - Полностью «белая» заработная плата, своевременные выплаты - График работы 5/2 в удалённом формате - Подключение к ДМС после успешного прохождения испытательного срока - Корпоративные скидки на страховые продукты (автострахование, страхование выезжающих за рубеж и другие) - Корпоративные скидки на фитнес, магазины-партнёры, книги и другое - Доступ к электронной библиотеке (более 3000 книг на актуальные темы бизнеса, науки и личностного развития, включая мировые бестселлеры) с возможностью офлайн-чтения с любого мобильного устройства
Backend-разработчик (Python)
Backend-разработчик (Python) О проекте team4you.org ищет backend-разработчика с сильной экспертизой в Python для участия в создании AI/LLM-сервисов крупного российского банка (ТОП-5). Проект включает разработку чат-ботов, поисковых решений, агентных сервисов и прикладных AI-инструментов. Задачи - Разрабатывать backend-сервисы для AI-платформы банка: чат-боты, поисковые решения, агентные сервисы и прикладные AI-инструменты. - Проектировать и развивать микросервисную архитектуру на FastAPI. - Интегрировать сервисы с LLM-платформой, базами данных, брокерами сообщений и внутренними системами банка. - Создавать высоконагруженные API и сервисы реального времени. - Участвовать в проектировании архитектуры платформы и развитии общих платформенных компонентов. Требования - Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет. - Уверенное знание Python, asyncio, многопоточности и принципов разработки production-сервисов. - Опыт коммерческой разработки на FastAPI. - Опыт проектирования микросервисной архитектуры и интеграционных решений. - Практический опыт работы с PostgreSQL, Redis и брокерами сообщений (Kafka, NATS или аналогами). - Опыт работы с REST API, gRPC и асинхронными протоколами взаимодействия. - Понимание принципов тестирования, мониторинга и сопровождения backend-сервисов. Будет плюсом - Опыт разработки AI/LLM-приложений, чат-сервисов или поисковых систем. - Опыт работы с LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогичными фреймворками. - Понимание принципов построения RAG-систем. - Опыт работы с Docker, Kubernetes и CI/CD. - Опыт проектирования высоконагруженных систем.
Разработчик 1С-Битрикс (PHP) / AI Tech Lead
О компании ПВА ЭКСПЕРТ — растущая B2B-компания в сфере крепежа и инструментов. Мы развиваем собственный сайт и внедряем AI-решения. Сейчас в поиске разработчика, который совместит техническую экспертизу в 1С-Битрикс с ролью лидера по искусственному интеллекту. Позиция Разработчик 1С-Битрикс (PHP) / AI Tech Lead Основные задачи - Разработка и поддержка сайта pva.expert на 1С-Битрикс и PHP: каталог, формы, интеграции, релизы. Это займёт основную часть времени. - Техническое лидерство во внедрении ИИ: проектирование архитектуры, создание прототипов агентов, подключение к данным и API, доведение решений до рабочего использования. - Вы будете техническим владельцем AI-архитектуры; ключевые решения согласуете с директором и владельцами процессов. Требования - Уверенные навыки backend-разработки на PHP, включая глубокую работу с 1С-Битрикс. - Опыт проектирования и запуска ИИ-агентов (обучение ML-моделей с нуля не требуется). - Умение интегрировать агентов с внешними API и базами данных. - Понимание принципов проверки качества и отладки AI-решений. - Будет плюсом: знание Битрикс24 REST, Docker/Linux, CI/CD, автотесты, опыт с n8n. Условия - Полностью удалённая работа по России. - Зарплата 150 000–170 000 ₽ на руки + ежемесячная премия. - Компания оплачивает подписки на ChatGPT/Codex и Claude. - Возможность совмещать инженерную разработку с технологическим лидерством в AI. Процесс отбора - Знакомство и разбор обезличенного кода, а также архитектуры вашего ИИ-агента. - Тестовое задание (до 2 часов) с оплатой 5 000 ₽ после сдачи. - Короткая защита выполненного задания. - В процессе можно использовать ИИ, но важно понимать и проверять результат. Как откликнуться В сопроводительном письме обязательно опишите: - Конкретную backend-доработку в 1С-Битрикс, выполненную вами лично. - Созданного вами ИИ-агента: задача, стек, данные, API, достигнутый результат и способ проверки качества. - Возможную дату выхода.
Principal Applied AI Researcher 💫
Principal Applied AI Researcher О проекте Есть задачи, которые невозможно решить улучшением существующего — их приходится придумывать с нуля. Наш клиент создаёт новый тип поиска: не для людей, а для AI-агентов. Агент не кликает по ссылкам и не выбирает из списка результатов. Он должен понимать информацию, проверять её, использовать для reasoning и принимать решения. Это требует переосмыслить саму архитектуру поиска: что считать хорошим ответом, как измерять качество системы и как построить retrieval для мира AI-агентов. Именно этим и займётся Principal Applied AI Researcher. Задачи - Проектирование AI-native retrieval, reasoning и систем оценки качества - Создание систем, где агенты ищут, верифицируют и используют информацию из веба в реальном времени - Разработка eval-методологий и новых метрик качества - Принятие ключевых технических и продуктовых решений в направлении agent-native search - Превращение исследовательских идей в production-системы - Работа бок о бок с командами search, ML и infrastructure Требования - 8+ лет опыта в Applied AI, ML или Software Engineering - Опыт вывода ML/AI-систем в production - Обязательный опыт проектирования и развития систем в одной из областей: recommendation, personalization, ranking, search, ads, marketplaces или feed systems - Python обязателен; знание Go, C++, Rust или Java будет преимуществом - Свободный английский Условия - Формат: полная занятость, работа за пределами РФ и РБ - Локация: офисы в Амстердаме или Лондоне, рассматривается удалённая работа в ЕС - Помощь с релокацией - Вилка: €120 000 – €200 000 в год (готова к обсуждению)
AI/ML Engineer
СберСпасибо: AI/ML Engineer О проекте Мы разрабатываем корпоративных AI-агентов и RAG-системы для умного поиска по внутренней документации. Часть решений уже в эксплуатации, часть — в активной разработке. Сейчас мы ищем специалиста, который займётся качественной составляющей систем: повышением надёжности RAG, выстраиванием методологии оценки, тестирования, защит и промпт-инжинирингом. Это прикладная позиция — мы не обучаем модели, а используем готовые через корпоративный шлюз. Весь фокус на инжиниринг, оценку и тонкую настройку поведения агентов. Задачи - Повышение качества RAG-агентов по трём направлениям: поиск по технической документации, нормативной базе и бухгалтерской документации - Промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг для всех агентов команды - Подготовка эталонных наборов для оценки качества - Реализация методологии автоматических регрессионных проверок (LLM-as-a-judge) - Настройка защит (guards) для production-агентов: фильтры от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек ПДн, anti-hallucination механизмы - A/B-тестирование промптов и моделей для подбора лучших конфигураций - Тюнинг качества на основе обратной связи пользователей и трассировок из Langfuse Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет - Практический опыт создания и поддержки RAG-систем в продакшене (от начала до конца, не прототип): эмбеддинги, векторные базы (Qdrant, FAISS или pgvector), переранжирование, чанкинг - Практический опыт оценки качества LLM-систем: подготовка эталонных наборов, offline-метрики, LLM-as-judge, регрессионные проверки; опыт работы с фреймворками оценки (Ragas, DeepEval или аналоги) - Практический опыт настройки защит для LLM-приложений: защита от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек персональных данных - Опыт промпт-инжиниринга и контекст-инжиниринга в реальных проектах: итеративная настройка промптов, structured output, function calling - Понимание архитектуры RAG: стратегии нарезки документов, метаданные, выбор моделей эмбеддингов, переранжирование, точность ссылок на источник - Практический опыт работы хотя бы с одним LLM-фреймворком: LangChain, LangGraph, PydanticAI, OpenAI API или аналоги - Практический опыт A/B-тестирования промптов и моделей в продакшене - Опыт работы с агентскими протоколами (MCP) или собственным tool-layer для агентов - Базовые знания SQL и работы с реляционными базами
GenAI-разработчик / бизнес-аналитик
GenAI-разработчик / бизнес-аналитик (Senior) О нас Top Selection приглашает Senior GenAI-разработчика в проект для крупной компании из сферы добывающей промышленности. Ключевая цель — создание и внедрение корпоративных GenAI-решений: AI-агентов, мультиагентных систем, RAG-конвейеров и автоматизаций в закрытом защищённом контуре. Задачи - Разработка AI-агентов и субагентов с использованием tool-calling - Построение мультиагентных систем и управление цепочками вызовов - Создание автоматизаций и workflow в n8n, Flowise, Dify, Langflow или аналогичных платформах - Разработка бизнес-логики и кастомных функций на JavaScript, TypeScript и Python - Построение RAG-конвейеров: подготовка данных, embeddings, поиск и работа с векторными базами - Интеграция с внутренними сервисами и витринами данных через REST API и OAuth2 - Парсинг, сбор, нормализация и трансформация данных из внешних источников - Проектирование промптов для суммаризации и генерации структурированных отчётов - Развёртывание и эксплуатация open-source и on-prem LLM в закрытом корпоративном контуре - Работа со структурированными данными, PostgreSQL и JSON - Участие в анализе и формализации бизнес-требований Требования - Опыт коммерческой разработки GenAI-решений на уровне Senior - Уверенное владение JavaScript, TypeScript и Python - Практический опыт создания AI-агентов и мультиагентных систем - Опыт хотя бы с одним из стеков: - LangChain / LangGraph - LlamaIndex - Semantic Kernel - CrewAI / AutoGen - n8n / Flowise / Dify / Langflow - Опыт разработки RAG-решений и работы с векторными хранилищами: PGVector, Qdrant, Milvus или аналогами - Уверенная работа с PostgreSQL, JSON, REST API и OAuth2 - Опыт работы с LLM и prompt engineering - Опыт развёртывания локальных моделей в закрытом контуре - Готовность вести разработку и эксплуатацию решения в ОС Windows - Понимание принципов защиты чувствительных и корпоративных данных Будет преимуществом - Опыт работы с MCP — Model Context Protocol - Разработка кастомных нод и sub-workflows в n8n - React - GraphQL - FastAPI - Опыт работы с веб-поиском, парсингом и внешними API - Опыт участия в корпоративных или промышленных проектах
NLP Data Scientist
NLP Data Scientist в Фарпост О нас Фарпост — динамично развивающаяся компания. Мы ищем Data Scientist в RnD-команду, чтобы вместе решать сложные задачи в области обработки естественного языка. Мы ищем человека, который любит свою работу и делает её наилучшим образом, готов к концептуальным задачам, не боится задавать вопросы «почему и зачем», открыт новым идеям и умеет рефлексировать свой опыт. Задачи - Разработка и внедрение NLP-решений: от обучения базовых классификаторов до файн-тюна больших языковых моделей (LLM). - Создание агентских систем на базе LangGraph. - Оптимизация инференса моделей (ONNX, Triton). - Работа с оркестрацией LLM: цепочки промптов, интеграция с LangChain/LangGraph. - Участие в полном цикле разработки: от прототипа до продакшена. Требования - Профильное высшее образование по информатике или смежным направлениям. - Опыт работы с NLP от 3 лет. - Глубокое понимание архитектур трансформеров: механизмы внимания, токенизация, позиционные энкодинги. - Опыт ускорения инференса (ONNX, Triton или аналоги). - Практический опыт с оркестрацией LLM: LangChain, LangGraph, агентские системы. - Навыки продакшен-разработки на Python: микросервисы, тестирование, CI/CD. - Владение MLOps-инструментами (ClearML, MLflow) для трекинга экспериментов и деплоя. - Понимание мониторинга моделей: data drift, бизнес-метрики (например, containment rate для чат-ботов). Будет плюсом - Опыт с PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) для адаптации LLM. - Знание векторных баз данных (Qdrant, Pinecone), гибридного поиска. Условия работы - Интересные и сложные задачи, обеспеченные необходимыми ресурсами. - Вклад в развитие крупного продукта: вы видите результат своего труда. - Развитие и обучение: онбординг с наставником, оплата тренингов, семинаров, конференций, корпоративная библиотека. - Стабильность и прозрачность: оформление по ТК, пересмотры зарплаты по итогам performance review. - Неформальная рабочая атмосфера: минимум бюрократии, гибкость процессов. - ДМС после испытательного срока, мерч и забота о сотрудниках. - Возможность посетить Владивосток и насладиться красотой региона. Этапы отбора 1. HR-интервью. 2. Техническое собеседование. 3. Culture fit с командой. 4. Background check и проверка рекомендаций перед оффером.
Опытного DevOps-инженера для развертывания и сопровождения LLM-инференс платформ, а также развития…
DevOps-инженер (LLM / AI платформа) Компания: KODE Формат: удалённо (только из городов РФ) или гибрид в Калининграде Зарплата: 170 000–230 000 ₽ gross Занятость: полный день Задачи - Разворачивать и сопровождать LLM-платформы (vLLM, SGLang, Ollama). - Развивать AI-платформу в Kubernetes, управлять GPU-ресурсами. - Настраивать LiteLLM (AI Gateway), маршрутизацию запросов, квоты и политики доступа. - Оптимизировать производительность инференса (batching, KV Cache, semantic cache). - Настраивать мониторинг и observability (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Langfuse, SigNoz). - Автоматизировать CI/CD и GitOps-процессы. - Поддерживать RAG/Agentic AI, векторные базы и сервисы памяти. - Обеспечивать стабильность и высокую доступность AI-инфраструктуры. Требования - Опыт DevOps от 4 лет. - Production-опыт с Kubernetes, Docker, Helm, GitOps. - Опыт работы с LLM inference (vLLM, SGLang, Ollama, TGI). - Понимание LLM, KV Cache, batching, streaming, квантования и RAG. - Опыт работы с NVIDIA GPU/CUDA. - Linux, Python, CI/CD, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry. - Redis, PostgreSQL, API Gateway. Будет плюсом - LiteLLM, KEDA, Qdrant, Milvus.
We're Hiring: AI/ML Associate Software Engineer (1-Year Apprenticeship Program)
🚀 We're Hiring: AI/ML Associate Software Engineer (1-Year Apprenticeship Program) 🎓 Fresh graduates and final-semester students are encouraged to apply! Are you passionate about Generative AI, Large Language Models (LLMs), and building AI-powered applications? Join our team as an AI/ML Associate Software Engineer through a 1-year contractual apprenticeship and gain hands-on experience with cutting-edge AI technologies. 🔹 What We're Looking For ✅ Strong understanding of Large Language Models (LLMs), their architectures, and use cases ✅ Experience with LLM APIs (OpenAI, Anthropic, Gemini, etc.) ✅ REST API development and integration ✅ LangChain and AI Agent frameworks ✅ RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines ✅ Python and Node.js development ✅ React.js for frontend development ✅ MySQL and database management ✅ Prompt engineering and AI application development 👨💻 Who Can Apply? Final-semester students who have completed their examinations Recent graduates in Computer Science, IT, AI/ML, or related fields Candidates with AI/ML projects, hackathon experience, internships, or personal AI applications Self-motivated learners eager to work with the latest AI technologies 🚀 What You'll Do Build AI-powered applications and intelligent workflows Develop and integrate LLM-based solutions Work on RAG pipelines, LangChain, and AI agent systems Design, consume, and integrate REST APIs Collaborate on full-stack AI products using Python, Node.js, React, and MySQL 📍 Position: AI/ML Associate Software Engineer 📅 Duration: 1-Year Contractual Apprenticeship 🏢 Work Mode: 5 days/week, Work from Office
Ищем Senior AI Engineer (ML/DS)
Компания Raft Digital Solutions Название позиции Senior AI Engineer (ML/DS) Формат работы - Удалённо - Full-time (40 часов в неделю) - Оформление: B2B (ИП) Стек технологий OpenAI, GigaChat, MCP, Python, PostgreSQL, Langfuse, LangChain, CI/CD, Docker, Kubernetes Обязанности - Разрабатывать AI-ассистентов с текстовыми и голосовыми интерфейсами - Анализировать качество генеративных моделей и улучшать их работу - Исследовать современные AI-подходы, best practices и open-source решения - Деплоить сервисы в Kubernetes и настраивать мониторинг - Проводить Code Review и участвовать в развитии архитектуры Требования - 5+ лет коммерческого опыта в Python / Data Science - Понимание архитектуры AI-агентов (orchestration, memory, tools) - Опыт разработки AI/LLM-приложений: RAG, AI Agents, векторные БД, Tool/Function Calling, Workflows - Опыт с LangChain, LlamaIndex, Haystack или аналогами - Опыт вывода сервисов в production Предлагаем - Полностью удалённую работу - Гибкий график - Современные AI-проекты и сложные технические задачи - Команду сильных специалистов и профессиональный рост
Специалиста, которому интересно создавать современные AI-решения, а не поддерживать устаревшие системы
AI ВАКАНСИИ НЕЙРОСЕТИ ИИ РАБОТА Ищем специалиста, которому интересно создавать современные AI-решения, а не поддерживать устаревшие системы. Фокус позиции: AI-агенты, LLM-инструменты, OpenClaw, системы памяти, интеграции и автоматизация бизнес-процессов. Что предстоит делать: • проектировать архитектуру AI-решений; • собирать MVP и доводить их до production; • создавать AI-агентов, цифровых ассистентов и автоматизации; • настраивать интеграции с Telegram, CRM, календарями, БД и внешними сервисами; • работать с RAG, векторными хранилищами, семантическим поиском и памятью AI-систем; • участвовать в code review и технической приёмке решений. Что важно: • понимание LLM, AI-агентов, tool-calling, RAG, API и баз данных; • опыт backend / fullstack разработки; • уверенная работа с Python, Node.js, Go или похожим стеком; • умение быстро тестировать гипотезы и собирать рабочие прототипы; • самостоятельность, инициативность и продуктовый подход. Что предлагаем: • конкурентную оплату; • задачи на стыке AI, медицины, данных и автоматизации; • свободу в выборе технических решений;