Вакансии для разработчиков ИИ-агентов

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Astoria AI создает агентную среду для раскрытия человеческого потенциала — набор специализированных ИИ-агентов для кандидатов и компаний на всех этапах найма и управления талантами: карьерная стратегия, нетворкинг-аналитика, верифицированный матчинг, найм с учетом комплаенса, онбординг и удержание сотрудников. Рынок найма структурно сломан: 44% резюме содержат выдуманные данные, ATS-фильтры отклоняют 88% квалифицированных кандидатов, 27% вакансий — «призрачные», а регуляторное давление (EU AI Act, Mobley v. Workday, иски по FCRA) вынуждает компании пересматривать подход к ИИ в найме. Мы строим решение этой проблемы. Вы будете отвечать за интеллектуальный слой продукта: LLM-управляемые агентные рабочие процессы (использование инструментов, структурированные выходы, многошаговая оркестрация), RAG/поисковые пайплайны, легковесное ML для классификации/ранжирования/матчинга сущностей, а также циклы оценки риска галлюцинаций и качества выходных данных. Требования: - 6+ лет профессиональной разработки ПО (Python/TypeScript/API/БД) - Практический опыт работы с LLM API и агентными рабочими процессами - Желательно: опыт с RAG/эмбеддингами/векторными БД за пределами простых чат-ботов Условия: - Стадия: до запуска, pre-seed, команда-основатель - Оплата только долей в компании до закрытия seed-раунда (~4-6 месяцев) - После закрытия раунда — конкурентоспособная зарплата и гранты на акции

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Security Engineer (product security) в Zepto. Роль предполагает развитие практик безопасности продукта и работу плечом к плечу с инженерными и продуктовыми командами. Это security-роль, но не роль «привратника»: ожидается чтение и написание продакшн-кода, создание инструментов и автоматизации, внедрение готовых решений, которые инженеры захотят использовать. Подчинение — Security Engineering Lead. Подход — консультативный и advisory, с упором на self-service возможности для команды. В компании хорошие отношения с разработчиками, и это нужно сохранить. Zepto движется к AI-native способу разработки и эксплуатации, поэтому ожидается интерес к AI и агентным инструментам, а также готовность развивать навыки защиты таких систем. В рамках security-команды вы — основной эксперт по: - безопасным практикам разработки; - управлению уязвимостями; - архитектурным рекомендациям по безопасности. Ежедневные задачи: - обучение инженерных команд и совместная работа, чтобы каждый этап жизненного цикла разработки следовал лучшим практикам безопасности; - проектирование, создание и поддержка security-инструментов, автоматизации и paved-road контролов как продакшн-качественного ПО; - проведение security-оценок и архитектурных ревью приложений и сервисов Zepto; - встраивание в проектные команды для учета рисков информационной безопасности и приоритизации контролов; - документирование security-архитектуры и практик совместно с Security Engineering Lead, Product и Engineering командами; - поддержка внедрения AI и агентных систем, эксперименты с AI-инструментами для улучшения работы security-команды; - помощь в управлении инцидентами безопасности приложений совместно с остальной security-командой.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

GitLab — платформа интеллектуальной оркестрации для DevSecOps. Компания помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия требованиям, ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 доверяют GitLab. Обзор роли В качестве инженер-менеджера группы Agent Execution вы будете руководить командой из более чем 10 инженеров, которые создают основы для безопасной и эффективной работы ИИ-агентов в GitLab. Вы будете обеспечивать ясность целей, устранять препятствия и помогать командам двигаться быстро, сохраняя качество. Вы будете участвовать в ревью дизайна песочниц и наблюдаемости агентов, работать вместе со старшими инженерами и использовать современные ИИ-инструменты для кодинга и агентские харнессы. Задачи - Руководить командами Agent Tools, Agent Observability и Runner Execution, охватывающими фронтенд, бэкенд и ИИ-инженерию; каждая команда закреплена за старшим инженером. - Развивать группу: нанимать, адаптировать, обучать и развивать инженеров всех уровней. - Сотрудничать с продакт- и UX-командами, превращая неоднозначные задачи в выпущенные этапы и делая приоритизацию явной. - Вносить существенный вклад в технический дизайн безопасной и эффективной работы агентов в масштабе. - Устанавливать практические стандарты использования ИИ-инструментов в группе, включая выбор и настройку инструментов. - Помогать инженерам работать в условиях неопределенности в быстро меняющейся технической области. - Представлять группу в ИИ-организации GitLab и перед командами, зависящими от платформы GitLab Duo Agent Platform. Требования - Опыт управления распределенными инженерными командами и работы через технических лидов и старших инженеров. - Техническое чутье, развитое через практический инженерный опыт, и владение современными ИИ-инструментами для кодинга и агентскими харнессами. - Способность направлять команды в применении ИИ к рабочим процессам разработки ПО и техническим решениям. - Опыт достижения результатов в быстро меняющейся среде с неоднозначными требованиями. - Приверженность обучению и развитию инженеров в позитивной, инклюзивной командной среде. - Полезно: опыт создания и развертывания ИИ-продуктов; работа с песочницами, изоляцией контейнеров, безопасностью инфраструктуры, системами наблюдаемости или инженерией надежности; использование Python, Ruby, Go или TypeScript. О команде Мы создаем продукт и инфраструктуру, которые делают GitLab эффективной средой для работы агентов на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО. Наши три команды — Agent Tools, Agent Observability и Runner Execution — работают над областями от сервера Model Context Protocol (MCP) и настраиваемого сетевого доступа до песочниц агентов и прозрачных взаимодействий агентов в GitLab. Мы распределены по трем континентам и сотрудничаем с командами по всему GitLab, чтобы платформа GitLab Duo Agent Platform стала основой ИИ-функций GitLab. В настоящее время группу временно возглавляет старший инженер-менеджер, который поддержит ваш онбординг и останется близким партнером в дальнейшем. Диапазон базовой зарплаты для указанного уровня указан только для резидентов США и составляет $152,800–$172,800 USD. Диапазон не включает бонусы, акции или льготы. Уровень и зарплата определяются по итогам собеседований и оценки образования, опыта, знаний, навыков, справедливости по отношению к другим членам команды, рыночных данных и географического местоположения.

Формат

Офис

Страна

Германия

Город

Берлин

Компания APT-ONE GmbH в Берлине — консалтинговое бюро, специализирующееся на кибербезопасности. Мы защищаем IT-, OT-, облачные и ИИ-системы клиентов от цифровых угроз. Наш подход отличается: ИИ-инструменты берут на себя обнаружение, рутинный анализ и распознавание паттернов, а консультанты валидируют, интерпретируют и сосредотачиваются на стратегии и индивидуальных решениях. Это дает более глубокий анализ и надежную основу для решений за меньшее время при сокращении затрат на рутинную работу на 40–60 %. ИИ применяется с максимальной чувствительностью к данным клиентов: конфиденциальность важнее любой эффективности. ИИ используется только на договорных, соответствующих защите данных платформах, с минимизированными и анонимизированными данными, данные клиентов никогда не используются в обучении моделей. Такой подход и готовность постоянно развивать процессы и продукты с помощью ИИ мы ожидаем от всех консультантов. Основной фокус этой роли — detection engineering: платформы SIEM и XDR, качество логов, detection-as-code и автоматизация, уверенное владение KQL, Sigma и MITRE ATT&CK. Задачи: - Построение, эксплуатация и развитие платформ SOC (SIEM, SOAR, EDR/XDR) - Подключение новых источников логов, включая парсинг, нормализацию и обеспечение качества данных - Разработка и оптимизация правил обнаружения и use cases (Sigma, KQL, SPL) на основе MITRE ATT&CK - Автоматизация процессов анализа и реагирования с помощью playbooks и скриптов (Python, PowerShell) - Построение пайплайнов detection-as-code, включая версионирование, тестирование и CI/CD - Интеграция и операционализация threat intelligence - Тесное сотрудничество с аналитиками и специалистами по реагированию на инциденты для снижения ложных срабатываний и улучшения качества обнаружения - Техническая поддержка при инцидентах безопасности - Создание runbooks, документации use cases и технических концепций - Использование ИИ-инструментов для анализа логов, разработки правил и playbooks, а также документации, включая профессиональную валидацию и утверждение результатов Требования: - Уверенное использование ИИ-инструментов в повседневной консультационной работе, включая критическую оценку результатов - Выраженное понимание конфиденциальности при использовании ИИ: знание, какие данные можно передавать в какие системы, и осознание рисков (утечка данных, обучение моделей, prompt injection) - Готовность постоянно развивать процессы и продукты на основе ИИ - Минимум 5 лет опыта в IT-/кибербезопасности, из них несколько лет в архитектурных или консультационных ролях - Широкое понимание технологий: сеть, конечные точки, идентификация, приложения и облако - Опыт с концепциями zero-trust и сегментации, а также IAM/PAM (Entra ID, Active Directory) - Уверенное владение ISO 27001, BSI IT-Grundschutz, NIST CSF, MITRE ATT&CK, SABSA/TOGAF - Знания в криптографии, PKI и безопасном проектировании приложений - Свободное владение немецким и английским языками Преимуществом будет: - Опыт облачного архитектора: проектирование, защита и эксплуатация облачных и гибридных сред (Azure, AWS, GCP), облачные сервисы безопасности, infrastructure-as-code - Опыт с prompt engineering, ИИ-агентами или интеграцией LLM в рабочие процессы - Знания в области управления ИИ (EU AI Act, ISO/IEC 42001, OWASP Top 10 for LLM) - Опыт в регулируемых средах (KRITIS, финансовый сектор, промышленность/OT) Сертификаты (желательно): OffSec (Hands-on & Offensive/Defensive Integration), OSDA (Defense Analyst – SOC-200), OSCP (PEN-200), SANS / GIAC (Architektur & Tactical Detection), GCDA (SANS SEC555), GDSA (SANS SEC530), GCIH (SANS SEC504), SANS SEC586 (Blue Team Automation), Microsoft SC-200 Условия: - Фиксированная зарплата от 80 000 € плюс участие в прибыли до 70 000 € - Гибкий график, удаленная работа, 30 дней отпуска - IT-оборудование, например Apple MacBook - Регулярные командные мероприятия - Корпоративная пенсия и медицинская страховка, скидки для сотрудников

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания ANGI, работающая в сфере услуг для дома с 1995 года, ищет Principal Analytics Engineer для команды продуктовой аналитики. Специалист будет формировать архитектуру аналитики, чтобы и аналитики, и ИИ-агенты получали согласованные метрики и быстрые ответы. Задачи: - Проектирование и развитие dbt-моделей для преобразования сырых данных в готовые аналитические продукты с четкими контрактами. - Внедрение защитных механизмов, определений гранулярности и метаданных для безопасного доступа ИИ-инструментов к данным. - Развитие семантического слоя, чтобы аналитики, дашборды и ИИ возвращали одинаковые ответы на одинаковые вопросы. - Устранение типовых проблем аналитиков: неоднозначные метрики, сломанные джойны, недокументированные поля. - Установление стандартов качества: тестирование, свежесть данных, каталоги, владение метаданными. - Координация с командами данных и продуктов для устранения дублирования и сокращения цикла от вопроса до ответа. - Поддержка общих фреймворков, управление пакетами и лучшими практиками репозиториев. - Проведение технических ревью, офис-часов и парного программирования с аналитиками и инженерами. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук или количественной дисциплине. - Опыт от 12 лет в аналитической инженерии, инженерии данных или аналогичной роли. - Экспертный SQL и уверенный Python, опыт работы с современным стеком данных. - Опыт с инструментами управления данными: каталоги, системы происхождения, политики доступа. - Лидерские навыки, умение влиять на команды без прямой власти. - Сильные коммуникационные навыки, способность объяснять сложные решения просто. Предпочтительно: - Практический опыт работы с dbt и Snowflake в высоконагруженной среде. - Опыт внедрения архитектур data mesh. - Понимание ИИ/LLM-инструментов как потребителей данных. Условия: - Зарплата от $165 000 до $240 000.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

СберЗдоровье — аккредитованная ИТ-компания, крупнейшая в России Digital Health платформа. Команда разрабатывает новое мобильное приложение, AI-помощника нового поколения и платформу персонализированного риск-профиля. Формат работы: удалённо по России. Полная занятость. Чем предстоит заниматься - Руководить кросс-функциональной продуктовой командой разработки (Backend, Frontend, Mobile, QA, аналитики) - Совместно с Product Manager отвечать за полный жизненный цикл продукта — от идеи и исследования до промышленной эксплуатации - Проектировать архитектуру современных AI Native продуктов и принимать ключевые технические решения - Организовывать процесс разработки с использованием современных инженерных практик, включая AI PDLC - Внедрять AI Coding и современные AI-инструменты разработки (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и другие) - Организовывать быстрый цикл исследований (R&D), прототипирования и проверки продуктовых гипотез - Обеспечивать качество инженерных решений, управлять техническим долгом и развитием архитектуры продукта - Развивать инженерную культуру команды, участвовать в найме, онбординге и развитии инженеров Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы Team/Tech Lead от 2 лет - Опыт управления кросс-функциональной продуктовой командой разработки - Опыт разработки на Python от 2 лет - Практический опыт построения агентных решений на базе LLM - Опыт Full-Stack разработки современных цифровых продуктов - Уверенные знания backend-разработки, проектирования API и современной frontend-разработки - Опыт проектирования микросервисной архитектуры и высоконагруженных распределённых систем - Понимание современных практик Observability, Platform Engineering и DevSecOps - Опыт работы с современными LLM и AI API - Понимание Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, RAG

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Специалист по Claude AI Условия: - Частичная занятость, график 5/2 (по договорённости) - Удалённый формат - Оплата обсуждается индивидуально Задачи: - Внедрение и настройка решений на базе Claude AI, разработка AI-ассистентов - Автоматизация бизнес-процессов с помощью AI - Интеграция Claude AI с CRM, сайтом, мессенджерами и другими сервисами - Настройка и оптимизация CRM, анализ данных и бизнес-процессов - Создание промптов и системных инструкций, тестирование и улучшение AI-ассистентов - Работа с API и интеграциями, базовый веб-кодинг Требования: - Практический опыт работы с Claude AI / Claude API - Понимание AI-ассистентов и автоматизации, умение создавать качественные промпты - Понимание CRM и бизнес-процессов - Базовые знания веб-технологий, API и интеграций - Самостоятельность и готовность постоянно изучать новые AI-инструменты Будет плюсом: - Опыт с Make, Zapier, n8n, Google Apps Script - HTML/CSS/JavaScript - Создание чат-ботов и AI-агентов

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Что предстоит делать - Создавать, настраивать и поддерживать ИИ-помощников для разных направлений: геймдизайн, нарратив, разработка, продюсирование. - Структурировать контент и кодовую базу для эффективной работы, создавать и улучшать обвязку проектов, внедрять новые решения на базе ИИ. - Автоматизировать рутинные процессы студии: микросервисы, n8n. - Внедрять нейросервисы для генерации контента: коммерческие API и open-weight модели. - Тестировать гипотезы, подбирать промпты, оценивать качество ответов моделей. - Документировать решения и делиться экспертизой внутри команды. Требования - Опыт работы с LLM от 2 лет: коммерческий или пет-проекты с продакшн-применением. - Опыт работы с современной агентской разработкой: от CLI-агентов до полностью автономных систем. - Понимание возможностей и ограничений современных моделей: контекст, галлюцинации, стоимость, скорость. - Умение работать с различными API: OpenAI, Anthropic, локальные модели через Ollama/vLLM. - Базовые навыки Python для интеграций и автоматизации. - Опыт работы с промпт-инжинирингом и RAG-решениями. - Желателен опыт в геймдеве или интерес к игровой разработке. Будет плюсом - Знание LangChain / LangGraph. - Опыт с open-weight моделями: LLM и медиа. - Понимание основ MLOps: деплой, мониторинг. - Понимание основ DevOps. Мы предлагаем - Работу над живыми игровыми проектами. - Возможность строить AI и бизнес-процессы с нуля, решения будут внедряться сразу. - Гибкий формат занятости: фулл-тайм / парт-тайм. - Удаленный формат работы. - Стабильный доход 100 000 рублей на руки и учёт рабочего времени.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Торонто

Грейд

Senior

Компания Messagepoint — частная софтверная компания, предоставляющая SaaS-решение на базе ИИ для управления и персонализации коммуникаций предприятий. Платформа позволяет бизнес-пользователям создавать и оптимизировать комплаенс-коммуникации в цифровых и печатных каналах с помощью контент-аналитики и больших языковых моделей. Штаб-квартира находится в Торонто, сотрудники расположены в Канаде, США, Франции и Великобритании. О роли Senior Full Stack AI Developer в команде исследований и разработок. Работа над современными веб-приложениями, которые сочетают насыщенный пользовательский интерфейс с интеллектуальными агентными бэкендами на базе больших языковых моделей, глубоко интегрированными в корпоративную платформу. Участие на всём стеке: создание современных производительных фронтендов и вклад в бэкенд-сервисы AI-продуктов. Работа вместе со старшими разработчиками, тестированием и управлением продуктом над выпуском качественных функций, повышением инженерного уровня и развитием использования ИИ в кодовой базе и продуктах. Задачи - Вести миграцию легаси-фронтенда с vanilla JavaScript / jQuery / HTML5 / CSS на современный стек на React. - Поддерживать и развивать существующий фронтенд на Angular CLI в отдельном продукте. - Разрабатывать общие концепции новых и существующих функций и компонентов в портфеле AI-продуктов. - Вносить вклад в бэкенд-сервисы на Python (агентные рабочие процессы) и Node.js по мере изменения приоритетов. - Писать production-ready, безопасный и производительный код, применять практики безопасной разработки на всех этапах. - Вести работу end-to-end через CI/CD на GitLab: ветвление, merge request, code review, сборка, тесты, деплой; отслеживать задачи в Jira. Требования - 5+ лет опыта разработки и выпуска веб-приложений. - Уверенный опыт с React и современным JavaScript, HTML5 и CSS3. - Рабочее знание Angular — достаточно для поддержки и развития фронтенда на Angular CLI. - Бэкенд-опыт в Node.js и/или Python. - Уверенная работа с PostgreSQL или другой реляционной базой данных. - Практический опыт с CI/CD (GitLab CI — плюс), Git-процессами (ветвление, merge request, code review) и работой в Jira. - Понимание основ безопасной разработки. - Хорошие коммуникационные навыки и способность эффективно работать в быстро меняющейся среде. Будет плюсом - Знакомство с агентными рабочими процессами и современными AI-инструментами: LangChain, LangGraph, RAG, function calling и промпт-инжиниринг. - Опыт интеграции с LLM-провайдерами, такими как OpenAI и Anthropic, и с хостинг-платформами моделей, такими как AWS Bedrock. - Знакомство с облачной инфраструктурой AWS: деплой, эксплуатация и наблюдение за сервисами в production. - Уверенное использование AI-ассистентов для кодинга, например Claude Code, Augment Code, Cursor, в ежедневной работе. - Общее знакомство с Java/Spring и JSP. - Опыт модернизации легаси-фронтендов на React в production. Условия - Удалённая позиция для кандидатов, проживающих в Канаде и имеющих право работать в Канаде. - Компенсация привязана к канадскому рынку и выплачивается в канадских долларах. - Messagepoint — работодатель равных возможностей и поддерживает разнообразие и инклюзивность на рабочем месте.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания AMD строит платформу, где автономные ИИ-агенты проводят кампании валидации аппаратного обеспечения, разбирают сбои и пополняют общую базу знаний без участия человека. Вы станете ключевым инженером этой системы и будете проектировать и разрабатывать фреймворк LLM-агентов, RAG-пайплайны, MCP-бэкенд и инструменты для разработчиков. Роль находится в организации Global Cluster Engineering, где вы будете создавать ПО для распределенной инфраструктуры глобального масштаба. Это ИИ-нативная инженерная роль: основное время уйдет на создание систем мультиагентной оркестрации, пайплайнов генерации с дополнением (RAG), фреймворков для использования инструментов и интеграцию графов знаний. Глубокие знания аппаратного обеспечения не требуются, но интерес к тому, как работают валидация прошивок и сетевое оборудование, поможет создавать лучшие инструменты для инженеров. Открыты две позиции Senior Software Engineer; конкретные зоны ответственности будут определены по сильным сторонам и интересам каждого кандидата. Требования: - Опыт разработки ПО с сильным портфолио продакшн-систем. - ИИ-нативная разработка: интерес к созданию ИИ-нативного ПО, опыт запуска реальных LLM-систем, внимание к деталям (обоснованность, оценка, режимы отказа, а не только промпты). - RAG-системы: практический опыт создания RAG-пайплайнов — эмбеддинг-модели, векторные базы данных, стратегии чанкинга, оценка поиска, гибридный поиск и реранкинг. - LLM-инженерия: продакшн-опыт с использованием инструментов LLM, мультиагентной оркестрацией, инженерией промптов, управлением контекстом и снижением галлюцинаций. - Основные навыки: уверенное владение одним или несколькими современными языками программирования, такими как Python, TypeScript/Node.js, Go, Java, C или Rust, с подтвержденной способностью создавать и эксплуатировать сервисы продакшн-уровня. Предпочтителен опыт Python из-за экосистемы ИИ/ML. - Инженерное мастерство: асинхронное программирование, проектирование API, распределенные системы, чистый код. Опыт проектирования для надежности в автоматизированных средах без наблюдения — восстановление после сбоев, журналы аудита, управление состоянием, наблюдаемость. - Облачная инфраструктура: опыт работы с AWS, Azure или GCP — предоставление инфраструктуры, управляемые сервисы, сети, развертывание продакшн-нагрузок в масштабе. - ИИ-инструменты: активное использование ИИ-ассистентов для кодирования и LLM-инструментов разработчика (Claude Code, GitHub Copilot, Cursor и т. п.) для ускорения разработки. Обязанности: - Оркестрация агентов: проектирование, разработка и поддержка слоя оркестрации ИИ-агентов — мультиагентная диспетчеризация, управление контекстным окном, защита от галлюцинаций, отслеживание прогресса, восстановление после сбоев, журналы аудита и протоколы межсетевого взаимодействия агентов. - Разработка RAG-пайплайна: создание и постоянное улучшение пайплайна генерации с дополнением — сбор документов из Slack, GitHub, Jira и Confluence; стратегии чанкинга и эмбеддинга; гибридный векторный и ключевой поиск; реранкинг на основе кросс-энкодеров и LLM; индексация графов знаний через LightRAG и Neo4j. - Пользовательский опыт и интерфейсы: создание интуитивных веб-приложений и инструментов для разработчиков, позволяющих инженерам взаимодействовать с ИИ-агентами, системами знаний, рабочими процессами валидации, панелями наблюдаемости и операционными инструментами. Опыт создания современных веб-приложений с использованием React, Next.js, Angular, Vue или аналогичных фреймворков. - Бэкенд-системы: проектирование и реализация распределенных сервисов, API, событийно-ориентированных архитектур и микросервисов, обеспечивающих ИИ-рабочие процессы и интеграции платформы. - ИИ-сервисы: проектирование и реализация масштабируемых низколатентных ИИ-сервисов для генерации метаданных, извлечения признаков и поиска знаний — обеспечение точного и обоснованного контекста для агентов в момент запроса. - Инструменты на базе LLM: создание инструментов разработчика на базе LLM — автоматическая генерация тест-планов, аудит качества тест-кейсов, ИИ-разбор сбоев, автономное пополнение знаний после каждого тестового запуска и интеллектуальная генерация отчетов. - Развертывание агентного ИИ: разработка и развертывание агентных ИИ-решений — автономные агенты, фреймворки мультиагентной оркестрации и LLM-рабочие процессы.

Формат

Офис

Страна

Габон

Город

Не указан

Компания Omnissa, создатель AI-ориентированной платформы для цифровой работы, ищет инженера-программиста в команду глобализации. Специалист будет разрабатывать AI-сервисы, инструменты и платформы для интернационализации (i18n) и локализации продуктов компании. Задачи: - Проектировать, разрабатывать и масштабировать бэкенд-сервисы на Python, Node.js и TypeScript для поддержки глобализации, интернационализации и локализации. - Разрабатывать и интегрировать AI/ML и LLM-решения, включая архитектуры RAG/GraphRAG, векторные эмбеддинги и семантический поиск, для повышения качества перевода и локализации. - Строить и поддерживать CI/CD-пайплайны, контейнеризированные сервисы (Docker, Kubernetes) и RESTful API, развернутые на Azure, AWS, GCP или аналогичных облачных платформах. - Интегрировать LLM-эндпоинты (Azure OpenAI, AWS или аналоги) с корпоративными системами с использованием MCP и оркестрационных фреймворков, таких как LangChain или LangGraph. - Работать с SQL, NoSQL и графовыми базами данных (например, Neo4j/Cypher) для поддержки масштабируемых решений в области глобализации. - Взаимодействовать с командами продукта, инженерии и локализации для продвижения стратегии глобализации компании. Требования: - Уверенные навыки Python и практический опыт работы с AI/ML-библиотеками: TensorFlow, PyTorch или Hugging Face. - Владение Node.js и TypeScript (или аналогичными бэкенд-фреймворками). - Опыт работы с Java или C будет преимуществом. - Владение SQL и NoSQL базами данных. - Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и RESTful API. - Опыт построения CI/CD-пайплайнов с использованием GitHub, Jenkins или аналогичных инструментов. - Знание векторных эмбеддингов, архитектур RAG/GraphRAG и фреймворков семантического поиска. - Опыт работы с графовыми базами данных (Neo4j/Cypher или аналоги). - Опыт интеграции LLM-эндпоинтов (Azure OpenAI, AWS или аналоги). - Опыт интеграции LLM с корпоративными системами с использованием MCP. - Опыт развертывания масштабируемых AI-сервисов на Azure, AWS, GCP или аналогичных платформах. - Знакомство с LangChain, LangGraph или аналогичными LLM-оркестрационными фреймворками. Предпочтительные квалификации: - Опыт проектирования и внедрения решений Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием векторного поиска и семантического поиска. - Опыт создания агентных AI-систем с использованием LangGraph, n8n или Flowise. - Опыт фронтенд-разработки с React.js и HTML/CSS/JavaScript-фреймворками. - Опыт работы с моделями эмбеддингов, векторными базами данных и технологиями семантического поиска. - Знание стандартов интернационализации (i18n) будет преимуществом. Условия: - Локация: Атланта, Джорджия. - Формат: гибридный. - Командировки не предусмотрены. - Образование: степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук или смежной области предпочтительна, либо эквивалентная комбинация образования и релевантного профессионального опыта. - Зарплата: типичный базовый оклад от $102 000 до $160 000 в год, возможно участие в корпоративной бонусной программе. Фактическое предложение может варьироваться в зависимости от географического местоположения, опыта, образования, уровня навыков и других факторов. - Льготы: участие в собственности компании, медицинская страховка, 401k с взносами работодателя, страхование по инвалидности, оплачиваемый отпуск, возможности роста и другое.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Cherry Bekaert — одна из крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм в США, признана Great Place to Work. Команда Business Transformation ищет разработчика AI-агентов и автоматизации. Формат работы: гибридный, из любого офиса компании в США. Обязанности - Проектировать и внедрять AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разрабатывать архитектуры агентов, поддерживающие автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интегрировать агентов в приложения, API и рабочие процессы (например, чат-боты, инструменты автоматизации). - Сотрудничать с исследователями, инженерами и продуктовыми командами для развития возможностей агентов. - Оптимизировать поведение агентов через обратную связь, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управлять контекстом агентов, применяя методы: промпт-инжиниринг, файнтюнинг, RAG, использование инструментов, гибридные подходы. - Отслеживать производительность, проводить оценки, внедрять механизмы безопасности и ограничений. - Поддерживать документацию по логике агентов, дизайн-решениям и зависимостям. - Следить за развитием AI, машинного обучения и агентных технологий. - Интегрировать AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создавать и разворачивать корпоративные Copilot-решения с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и кастомными бизнес-приложениями. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, AI, машинного обучения или смежной области. - Подтвержденный опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией — от 2 лет в аналогичной роли. - Сильные навыки программирования на Python (или аналогичном языке) и опыт работы с AI/ML-библиотеками (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений с LLM или генеративными AI-моделями. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки и умение выстраивать отношения с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, умение решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. - Адаптивность, готовность к сотрудничеству и изучению новых технологий. Условия - Общие ценности: честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и выполнять мотивирующую работу. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - Конкурентная оплата и компенсационный пакет, ориентированный на благополучие. - Гибкость для значимой работы и время на жизнь вне работы. - Возможности общения и обучения у специалистов из разных культур и сфер.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

fairlife, LLC — чикагская компания по производству продуктов питания, создающая молочные продукты для потребителей. Годовой объем розничных продаж превышает 3 млрд долларов. Портфель включает ультрафильтрованное молоко fairlife, протеиновые коктейли Core Power и питательные коктейли fairlife nutrition plan. Компания является дочерним предприятием The Coca-Cola Company. Цель должности: инженер по AI-автоматизации будет играть ключевую роль в создании экосистемы Decision Intelligence. Роль сосредоточена на разработке AI-агентов и автоматизированных рабочих процессов, которые рассуждают, планируют и выполняют задачи от начала до конца, превращая рутинные процессы в надежную автоматизацию в производстве, цепочке поставок и бизнес-операциях. Работа ведется в среде Microsoft Fabric и Azure. Обязанности: - Проектировать, создавать и развертывать AI-агентов, которые автономно рассуждают, планируют и выполняют многошаговые задачи для автоматизации бизнес-процессов - Выявлять ручные, повторяющиеся и трудоемкие процессы и перестраивать их в надежные автоматизированные агентные рабочие процессы - Оркестрировать одно- и многоагентные рабочие процессы с использованием фреймворков LangChain, LangGraph, CrewAI или AutoGen - Интегрировать агентов с внутренними инструментами, API, базами данных и корпоративными системами, включая Model Context Protocol (MCP) - Внедрять пайплайны retrieval-augmented generation (RAG) для привязки агентов к доменным данным компании - Применять промт-инжиниринг, вызовы инструментов и функций, а также строгую оценку для обеспечения точности и надежности агентов - Использовать лучшие практики MLOps/LLMOps для развертывания, мониторинга, оценки и непрерывного улучшения агентных систем - Встраивать защитные механизмы ответственного ИИ — безопасность, контроль с участием человека, прозрачность и соответствие требованиям - Взаимодействовать со старшим дата-сайентистом и кросс-функциональными командами для выявления и приоритизации возможностей автоматизации Требования: - 2+ года опыта в AI-инжиниринге, ML-инжиниринге, разработке ПО или смежных областях - Степень бакалавра или магистра в Computer Science, Data Science, AI/ML, инженерии или смежной STEM-области (или эквивалентный практический опыт) - Владение Python и опыт создания приложений с большими языковыми моделями (LLM) и фундаментальными моделями - Практический опыт с агентными AI-фреймворками (LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen) и паттернами оркестрации - Опыт промт-инжиниринга, вызова инструментов и функций (включая Model Context Protocol), RAG и векторных баз данных (Pinecone, Weaviate, ChromaDB) - Знакомство с облачными платформами (Azure/Fabric, AWS или GCP) для масштабируемого развертывания AI - Опыт с практиками MLOps/LLMOps и принципами ответственного ИИ, включая мониторинг, управление и соответствие требованиям - Сильные основы разработки ПО: разработка API, контроль версий (Git), контейнеризация (Docker) - Навыки коммуникации для взаимодействия с бизнес- и техническими командами - Предпочтительно: склонность к автоматизации, опыт выявления повторяющихся ручных процессов и создания инструментов для их устранения - Предпочтительно: опыт в производстве и цепочке поставок Условия: - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка с первого дня - Дополнительные планы здоровья (страхование госпитализации, несчастных случаев и критических заболеваний) - Оплачиваемый отпуск - Оплачиваемый родительский отпуск и помощь в усыновлении (до 10 000 долларов) - Поддержка родителей и семейные льготы, включая ресурсы по уходу за детьми и поддержку лактации - 401(k) с корпоративным взносом до 9% - Возмещение расходов на оздоровление (до 500 долларов) - Программа помощи сотрудникам (EAP) - Оплачиваемая страховка жизни и краткосрочная нетрудоспособность - Взносы работодателя в HSA (для участников HDHP) - Возмещение расходов на обучение (до 10 000 долларов)

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Prompt Engineer (AI/ML), Brand Concierge Задачи: - Разработка шаблонов и многошаговых цепочек промптов для бизнес-функций (продажи, поддержка, управление знаниями). - Создание few-shot, zero-shot и гибридных паттернов для улучшения рассуждений и удержания контекста. - Ведение библиотек промптов с контролем версий. - Внедрение вызова функций LLM для работы с API, базами данных и внутренними инструментами. - Построение пайплайнов инструментов в агентных рабочих процессах для автоматизации сложных задач. - Определение и создание персон, ролей и поведения агентов для доменных приложений. - Управление многоходовыми диалогами, памятью и контекстной непрерывностью. - Адаптация промптов для корпоративной среды с приоритетом точности, конфиденциальности, справедливости и соответствия требованиям. - Сотрудничество с юридическим и security-отделами для снижения рисков галлюцинаций, предвзятости и злоупотреблений. - Интеграция промптов в агентные рабочие процессы и оркестрационные пайплайны совместно с инженерами AI-агентов. - Ведение документации и рабочих процессов для продакшн-развертывания. Требования: - 3+ года опыта в NLP, разработке AI/ML-продуктов или написании прикладных скриптов. - Глубокое понимание возможностей и ограничений LLM (OpenAI, Claude, Mistral, Cohere). - Опыт создания промптов и методов оценки для корпоративных задач. - Знакомство с фреймворками LangChain, Semantic Kernel или AutoGen. - Навыки ML, Python и интеграции API. - Отличные письменные коммуникационные навыки и структурное мышление. Предпочтительно: - Опыт с вызовом функций LLM, интеграцией пользовательских инструментов и агентными рабочими процессами. - Опыт в UX-райтинге, человеко-компьютерном взаимодействии или instructional design. - Понимание корпоративных стандартов соответствия (SOC 2, GDPR) в AI-системах. - Степень бакалавра или эквивалентный опыт в Computer Science, Computational Linguistics, Cognitive Science или смежных областях. О компании: Adobe разрабатывает платформы и инструменты для творчества, продуктивности и персонализированного клиентского опыта. Продукты включают Adobe Acrobat Studio, Adobe Express, Adobe Firefly, Creative Cloud, Adobe Experience Platform, Adobe Experience Manager и GenStudio. В компании работают более 30 000 сотрудников по всему миру.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Ищем системно-ориентированного Senior AI Agent Engineer для проектирования, разработки и поддержки интеллектуальных агентов, которые автоматизируют процессы и создают бизнес-эффект в масштабах предприятия. Роль предполагает полный цикл разработки агентов: от дизайна до версионирования, оркестрации и непрерывного обучения. Инженер будет напрямую влиять на масштабирование AI-стратегии, создавая переиспользуемые компоненты, оптимизируя рабочие процессы агентов и обеспечивая их реальную производительность в production-среде. Обязанности Разработка агентов - Создание и тонкая настройка специализированных AI-агентов для целевых сценариев клиентского опыта: поиск, поддержка, квалификация лидов. - Внедрение стратегий промт-инжиниринга, управления памятью, распределения ресурсов и интеграции вызова инструментов. Мультиагентная коммуникация - Использование протоколов взаимодействия агентов и механизмов передачи задач для совместного выполнения и делегирования. - Построение оркестрированных рабочих процессов между агентами с помощью фреймворков LangChain, AutoGen или Semantic Kernel. Шаблоны и переиспользование - Создание переиспользуемых шаблонов агентов и модульных компонентов для ускорения внедрения в бизнес-подразделениях. - Разработка конфигураций plug-and-play под требования конкретных доменов. Управление жизненным циклом и мониторинг - Отслеживание и улучшение качества диалогов, процента успешных задач, удовлетворенности пользователей и метрик производительности. - Автоматизация мониторинга поведения агентов с помощью инструментов наблюдаемости (Arize, LangSmith, собственные дашборды). Непрерывное улучшение - Внедрение процессов обучения, включая обратную связь human-in-the-loop и автоматическое переобучение. - Уточнение промтов и поведения моделей через структурированные эксперименты и циклы обратной связи. Поддержка и управление - Обновление баз знаний, обнаружение дрейфа данных, отслеживание деградации производительности и интеграция новой бизнес-логики. - Обеспечение соответствия агентов меняющимся корпоративным источникам данных и требованиям комплаенса. Деплой - Управление версионированием агентов, тестовыми конвейерами (unit, регрессионное, UX-тестирование) и контролируемыми процессами раскатки. - Взаимодействие с командами DevOps, QA и инфраструктуры для обеспечения масштабируемых развертываний. Требования - 3–5+ лет опыта в AI/ML-инжиниринге, NLP-системах или backend-разработке. - Уверенное владение LLM-фреймворками (OpenAI API, LangChain, RAG-пайплайны). - Опыт создания разговорных агентов или workflow-ботов в production-среде. - Знакомство с облачными платформами (AWS/GCP/Azure), REST API, Python и контейнеризацией (Docker, K8s). - Уверенная работа с промт-дизайном, векторными базами данных и стратегиями управления памятью. Желательные квалификации - Опыт работы с мультиагентными фреймворками или системами оркестрации агентов. - Знакомство с инструментами наблюдаемости, процессами разметки данных или генерацией синтетических данных. - Опыт в дизайне диалогов или системах управления диалогами. - Степень в области компьютерных наук, науки о данных, инженерии или смежной области.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Компания Twilio — поставщик облачных коммуникаций. Организация Conversational Agents строит мост между ИИ-агентами и платформой Twilio. Ищем Senior Engineering Manager для руководства командой Agent Implementations, которая создаёт и эксплуатирует агентов, обеспечивающих внутренние бизнес-процессы Twilio. Обязанности - Руководить инженерной стратегией и реализацией, позволяющей клиентским ИИ-агентам безопасно и надёжно использовать возможности платформы Twilio. - Создавать и масштабировать системы, обеспечивающие работу ИИ-агентов для внутренних бизнес-операций Twilio, повышая эффективность и автоматизацию. - Взаимодействовать с командами продукта, платформы, безопасности и вывода на рынок для выявления высокоэффективных сценариев использования ИИ-агентов и поставки готовых к продакшену решений. - Развивать высокопроизводительную инженерную команду: нанимать, наставлять и развивать менеджеров и инженеров в быстро меняющейся технической области. - Обеспечивать операционное совершенство: устанавливать чёткие метрики, планировать дорожную карту, гарантировать надёжность, соответствие требованиям и непрерывное улучшение. - Осваивать новые технические навыки и знания в среде с высоким темпом и высокой отдачей. Ожидается крутая кривая обучения, нужно уметь погружаться в задачу и создавать для себя ясность. Требования - 5+ лет практического опыта инженера, написания продакшен-кода на современном языке программирования (язык не важен). - 3+ года опыта непосредственного руководства командами инженеров разных дисциплин. - Опыт формирования культуры технического превосходства и руководства командой при принятии технических решений. - Подтверждённый опыт выпуска продуктов в продакшен, раннего тестирования идей с клиентами и быстрой итерации по их обратной связи. - Сильная клиентоориентированность, тесный цикл обратной связи с клиентами. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Интерес к новым технологиям и отслеживание их развития. Желательно - Опыт создания продукта с нуля до product-market fit (zero to one). - Опыт руководства разработкой продуктов или функций, использующих LLM. - Склонность к созиданию: через хобби или профессию, страсть к практической работе и наблюдению за результатами. Условия - Удалённая работа, но не для найма в Сан-Франциско, Окленде, Сан-Хосе (Калифорния) или прилегающих районах. - Компания придерживается принципа remote-first, но возможно требование присутствия в офисе на разовой основе для командных встреч, функциональных офлайн-мероприятий или встреч с клиентами. - Конкурентоспособная оплата, щедрый отпуск, отпуск по уходу за ребёнком и по здоровью, медицинское обслуживание, пенсионная программа и другое. Набор льгот зависит от локации. - Ориентировочный диапазон оплаты для кандидатов из Колорадо, Гавайев, Иллинойса, Мэриленда, Массачусетса, Миннесоты, Вермонта или Вашингтона (округ Колумбия): $207 200. Для других локаций зарплата обсуждается в процессе найма.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О роли YipitData ищет опытного Staff Software Engineer для развития платформы Corporate. Команда создаёт AI-продукты и аналитические решения для крупных розничных сетей и брендов в США: аналитический портал и Insight Agent. Задачи - Владеть функциями и системами end-to-end для Corporate Insight Agent: от сбора требований и проектирования решения до внедрения, развёртывания и итераций. - Выступать экспертом по всему стеку, отчитываясь перед Head of Corporate Applications, который обеспечивает наставничество в AI-native разработке, системном дизайне, фронтенде и облачной инфраструктуре. - Тесно сотрудничать с Corporate Product Management и бизнес-стейкхолдерами для поиска возможностей, формирования требований и перестройки критических бизнес-процессов. - Проактивно вести инициативы, помогая определять, что создавать, почему это важно и как эффективно выполнять. - Балансировать быстрое прототипирование и долгосрочную инженерную строгость: создавать лёгкие POC для проверки рыночного спроса и масштабируемые production-системы. - Быстро итерировать с пользователями и стейкхолдерами, учитывая обратную связь и поддерживая высокое качество, надёжность и наблюдаемость. - Использовать AI-инструменты (Claude Code, Cursor, Codex) для повышения продуктивности и выпуска надёжных решений за счёт сильных инженерных практик, качества кода и документации. Требования - 7+ лет опыта в архитектуре и разработке full-stack приложений. - Сильный опыт создания качественного пользовательского опыта и масштабируемых распределённых систем. - 5+ лет работы с Python, React, AWS и современными платформами данных. - Глубокое понимание архитектуры приложений, API, наблюдаемости, паттернов обмена сообщениями и рабочих процессов, а также влияния инфраструктурных решений на системы. - Практический опыт создания LLM-продуктов и агентных решений: проектирование Agent Loops, интеграция MCP, разработка кастомных инструментов. - Ответственность за production AI-агентные системы, от которых зависят клиенты и внутренние команды. - Отличные коммуникативные навыки, умение работать в условиях неопределённости, ориентация на клиента. - Отношение к AI-инструментам кодирования как к базовой инфраструктуре работы, а не новинке. Условия - Удалённая работа или офис в Нью-Йорке (штаб-квартира), одном из офисных хабов или в любом месте в США. - В зависимости от места удалённой работы доход может облагаться налогом штата Нью-Йорк.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Roboflow разрабатывает инструменты для построения и использования моделей компьютерного зрения. Продуктами компании пользуются более 1 млн разработчиков, включая сотрудников половины компаний из Fortune 100. Примеры применения: подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на стройплощадках, оцифровка поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов. Команда небольшая, успех пользователей считается успехом компании. Roboflow привлекала более 63 млн долларов от Google Ventures, Y Combinator, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Lachy Groom и других инвесторов. О роли Inference — один из ключевых open source-проектов компании, движок, который запускает модели компьютерного зрения от облачных GPU до устройств на периферии. Он лежит в основе коммерческой платформы и используется десятками тысяч разработчиков. Роль создана для того, чтобы быть ответственным за этот проект. Inference быстро растёт, растёт и объём вкладов, всё чаще создаваемых с помощью ИИ-агентов. Сейчас релизы выходят примерно еженедельно, и это требует усилий. Цель — построить и развивать агентный конвейер вкладов и релизов: автоматизированное и полуавтоматическое рецензирование, триаж, CI/CD и сквозное тестирование. Это позволит безопасно принимать большой объём PR от агентов, сохраняя контроль качества. Идеальное конечное состояние — ночные сквозные тесты для каждой целевой платформы (отдельно и в составе платформы), подкреплённые расширяющимся набором тестов, проверяющих реальное здоровье каждой сборки. Тогда ежедневные релизы становятся рутиной, и можно принимать больше вкладов без снижения планки, отклоняя их по строго определённым стандартам рецензирования. Также этот человек становится «лицом» Inference: обучает внутренние команды и клиентов, сотрудничает с маркетингом и отвечает за добавление новых моделей в движок. Требования - Любите создавать качественные продукты вместе с увлечёнными коллегами. - Стремитесь владеть результатом, а не только процессом. - Мотивированы ответственностью и подотчётностью. - Готовы выполнять работу, большую и малую. - Мотивированы вопросом «Как я могу это улучшить?» и имеете опыт улучшений, в том числе в смежных областях. - Многие в команде — бывшие основатели, комфортно чувствующие себя в условиях автономии. - Вам важны open source и разработчики, которые зависят от него. Обязанности - Поддерживать и развивать Inference — флагманский open source и коммерческий движок компьютерного зрения, сохраняя его качество при росте объёма вкладов. - Строить агентный конвейер вкладов: автоматизированное и полуавтоматическое рецензирование, триаж и CI/CD, чтобы безопасно принимать большой объём PR от агентов и перейти от еженедельных релизов к ежедневным. - Проектировать и расширять набор тестов, проверяющих реальное здоровье сборок для каждой целевой платформы (отдельно и в составе платформы), с целью ночного сквозного прогона по всем платформам. - Определять и обеспечивать соблюдение «правил дорожного движения» — стандартов рецензирования и навыков, которым должны следовать агенты и контрибьюторы. Принимать решения, когда объединять изменения быстро, а когда отклонять, и закладывать эти решения в систему. - Упрощать добавление новых моделей в Inference — делать это значительно быстрее и легче для пользователей. - Обучать внутренние команды и клиентов: помогать полевому инженерному и поддержке быть на шаг впереди, чтобы они могли самостоятельно работать и глубже разбираться, а клиенты получали полную ценность продукта. - Быть мостом между основной разработкой и клиентами — превращать новые возможности в документацию.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Obsidian Security — платформа безопасности SaaS, используемая глобальными предприятиями, включая Snowflake, T-Mobile и Algolia. Компания защищает более 200 организаций в Северной Америке, Европе, на Ближнем Востоке, в Юго-Восточной Азии, Австралии и Новой Зеландии. Основана в 2017 году, поддерживается инвесторами, включая Greylock. Платформа защищает SaaS-приложения, такие как Microsoft 365 и Salesforce, обнаруживает аномальную активность OAuth-токенов и управляет рисками интеграций. В экосистему партнёров входят SentinelOne, Databricks и Google Cloud. Компания масштабируется в направлении долгосрочного роста и готовности к IPO. О роли Позиция: Senior Support Engineer, команда Global Services & Delivery. Подчиняется руководителю службы поддержки клиентов. Роль включает два направления: решение самых сложных и критических инцидентов, а также создание систем, позволяющих масштабировать поддержку за счёт технологий, включая агентные возможности поддержки. Это индивидуальный исполнитель, который одинаково хорошо разбирается в сложных запросах клиентов и превращает их решения в автоматизацию. Задачи - Вести сложные, критические и эскалированные тикеты от начала до конца, являясь технической точкой эскалации перед инженерным отделом. - Диагностировать глубокие технические проблемы в API, идентификации и аутентификации, интеграциях, телеметрии и потоках данных продукта. - Совместно с руководителем службы поддержки проектировать, создавать и настраивать агентные системы поддержки, включая автоматическую триаж, решение проблем и поиск знаний. - Преобразовывать собственные решения в переиспользуемую автоматизацию, плейбуки и базу знаний, которые агентные системы могут выполнять без участия человека. - Выявлять места, где автоматизация и агентное решение проблем не срабатывают, и устранять эти пробелы для повышения качества автоматического разрешения. - Взаимодействовать с командами продукта и разработки по анализу корневых причин, эскалации багов и постоянным исправлениям продукта. - Задавать технический стандарт качества для функции поддержки и обучать других инженеров. Требования - Сильный практический опыт технической поддержки или инженерной поддержки для технического B2B SaaS-продукта. Опыт в кибербезопасности, идентификации или безопасности SaaS является существенным преимуществом. - Глубокие знания в области API, аутентификации и идентификации, логов и телеметрии, интеграций и систематической отладки. - Подтверждённый опыт создания или настройки автоматизации, агентных или LLM-инструментов поддержки, либо явная склонность и интерес к этому. - Способность превращать хаотичные разовые эскалации в повторяемые автоматизируемые решения. - Комфорт при работе в условиях неопределённости в функции, которая активно перестраивается вокруг технологий. Будет плюсом - Навыки написания скриптов или программирования, например Python, и уверенная отладка на уровне API. - Опыт работы с LLM и агентными фреймворками, генерацией с дополнением (RAG) или автоматизацией рабочих процессов. - Знакомство с API административных панелей SaaS и провайдеров идентификации, такими как Microsoft Graph и Entra, или аналогичными платформами в контексте безопасности SaaS. Условия Для сотрудников в США: - Конкурентная компенсация с акциями и 401k. - Комплексное медицинское обслуживание, включая стоматологию и зрение. - Гибкий оплачиваемый отпуск и оплачиваемые праздничные дни. - 12 недель отпуска для новых родителей или семейного отпуска. - Ресурсы для личного и профессионального развития.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Reddit — это сообщество сообществ. Платформа построена на общих интересах, увлечениях и доверии. Каждый день пользователи Reddit публикуют, голосуют и комментируют темы, которые им важны. В Reddit более 100 000 активных сообществ и около 130 миллионов ежедневных уникальных посетителей. О роли Reddit нанимает Senior Security Engineer, AI Security, чтобы помочь командам безопасно создавать и запускать AI-продукты. Роль сочетает суждение в продуктовой безопасности с практической инженерией для защиты систем, инструментов и процессов, лежащих в основе AI-усилий Reddit. Это не роль ML-инженера, но нужно уверенно рассуждать о том, как отказывают AI-системы, как агенты используют инструменты и как контроли безопасности встраиваются в пути инференса, поиска, использования инструментов и выполнения. Лучшие кандидаты сочетают практическое суждение в безопасности приложений с сильными инженерными навыками: умеют выявлять риски до запуска и превращать повторяющиеся находки в guardrails, сканеры, реестры, песочницы, библиотеки, проверки политик или платформенные контроли, масштабируемые за пределы одной продуктовой команды. Задачи - Анализировать и моделировать угрозы AI-функций, LLM-интеграций, агентных процессов, MCP-серверов, инструментов, плагинов, систем поиска, выходов моделей и внутренних AI-инструментов до запуска. - Создавать переиспользуемые примитивы безопасности AI: guardrails, сканеры, проверки политик, контроли использования инструментов, реестры, песочницы, библиотеки и точки принудительного применения в рабочих процессах. - Проектировать инструменты безопасности, которые могут находиться в пути инференса, поиска или выполнения для обнаружения и предотвращения prompt injection, джейлбрейков, неправильного использования инструментов, утечки данных, небезопасной генерации кода и подозрительного поведения агентов. - Работать с командами, создающими продукты и платформы с AI, чтобы определять практичные контроли безопасности, соответствующие их процессам. - Проактивно находить, исправлять и предотвращать проблемы AI-безопасности, делая изменения понятными и малотрудозатратными для команд-партнёров. - Превращать разовые проблемы AI-безопасности в системные исправления, paved paths, измеримые контроли и переиспользуемые рекомендации. Требования - 5+ лет опыта в продуктовой безопасности, безопасности приложений, безопасности ПО, инженерии безопасности, бэкенд-инженерии или платформенной безопасности. - Сильные основы безопасности приложений: безопасный дизайн-ревью, моделирование угроз, ревью кода, приоритизация уязвимостей и практическое устранение. - Опыт создания надежных бэкенд-сервисов. - Практический опыт создания автоматизации безопасности, инструментов для разработчиков, библиотек, инфраструктуры или платформенных контролей. - Понимание рисков AI, LLM или агентных систем: prompt injection, джейлбрейки, небезопасное использование инструментов, отравление инструментов, утечка данных, небезопасные выходы моделей и злоупотребление AI-ассистированными процессами. - Способность рассуждать о границах доверия: пользовательский ввод, контекст модели, системы поиска, бэкенд-сервисы, вызовы инструментов, MCP-серверы, сторонние интеграции, изолированное выполнение, логи и фронтенд-рендеринг. - Практическое понимание концепций инфраструктурной безопасности: идентичность, авторизация, сетевые границы, секреты, облачные среды, контейнеры, изоляция, принудительное применение политик рантайма и наименьшие привилегии. - Сильное инженерное суждение о том, когда блокировать запуск, когда принимать риск и как выстраивать практические исправления. - Четкие коммуникативные навыки: умение объяснять технический риск безопасности и бизнес-влияние инженерам, продакт-менеджерам и руководству. Предпочтительные квалификации - Опыт обеспечения безопасности AI/LLM-продуктов, AI-ассистированных инструментов разработки, агентных фреймворков, MCP-экосистем инструментов, RAG-систем или интегрированных с моделями процессов. - Опыт создания guardrails, политических движков, безопасных фреймворков, сканеров, линтеров, CI/CD-проверок, реестров, шлюзов или других ориентированных на разработчиков платформ безопасности. - Знакомство с песочницами для агентов, workload identity, сетевой политикой, разрешениями инструментов, AI red teaming или оценкой LLM. - Опыт сканирования или управления компонентами AI-агентов: навыки, промпты, MCP-серверы, манифесты инструментов, сгенерированный код, зависимости или связанные с моделями процессы. - Знакомство с системами машинного обучения, оценкой моделей, потоками данных AI или управлением данными для AI-продуктов. - Опыт с Go, Python, JavaScript или TypeScript.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Reddit нанимает Staff Product Security Engineer, чтобы сделать безопасный путь самым простым для инженеров и ИИ-агентов. Роль предполагает руководство проектированием и внедрением безопасных фреймворков, проторенных путей и контролей, встроенных в рабочие процессы, которые устраняют повторяющиеся классы уязвимостей до попадания в продакшн. Поскольку ИИ-ассистированная разработка ускоряет написание кода быстрее, чем может поглотить ручное ревью, эта роль существует для структурного закрытия этого разрыва — через защитные механизмы, автоматизацию и предотвращение на уровне платформы, масштабируемые вместе с инженерной организацией. Задачи - Строить и развивать безопасные фреймворки, защитные механизмы и контроль на уровне библиотек, чтобы распространённые классы уязвимостей было сложнее внести. - Проектировать средства безопасности для разработки с использованием ИИ, включая переиспользуемые наборы правил и навыки, которые формируют то, как инженеры и кодинг-агенты генерируют, ревьюят и выпускают код. - Встраивать безопасность в рабочие процессы, которые инженеры уже используют. - Проводить ревью безопасности продуктов для новых запусков и крупных архитектурных изменений. - Выявлять и устранять системный технический долг в области безопасности. - Формировать стратегию, влиять на архитектуру и обеспечивать выполнение задач в командах. Требования - Опыт от 8 лет в разработке ПО, безопасности продуктов или безопасности приложений, из них минимум 2 года на уровне staff по масштабу и влиянию. - Владение одним или несколькими языками: Go, Python, JS/TS. - Опыт проектирования, создания и эксплуатации production-систем и платформ для разработчиков. - Опыт создания безопасных фреймворков, библиотек или защитных механизмов, улучшающих безопасность сразу во многих командах. - Подтверждённая способность интегрировать безопасность в рабочие процессы разработчиков: CI/CD, ревью кода, процессы релизов и внутренние платформы. - Умение понятно объяснять технические детали и бизнес-влияние как инженерам, так и руководству. - Комфортная работа в быстро меняющейся среде, где ИИ-ассистированная разработка меняет то, как создаётся и ревьюится код. - Опыт работы с процессами обнаружения и устранения уязвимостей, включая bug bounty или находки от исследователей. - Подтверждённый опыт наставничества инженеров и повышения технической планки в организации по безопасности или платформенной инженерии. Предпочтительно - Опыт обеспечения безопасности ИИ/LLM-систем, агентных процессов или инструментов разработки с ИИ. - Знакомство с системами аутентификации/авторизации, облачными платформами и способами их защиты. Условия - Удалённая работа. - Базовая зарплата: $217,000—$303,900 USD. - Акции в форме restricted stock units; в зависимости от должности возможна комиссия. - Для сотрудников в США: медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, программа 401(k) с матчем от компании, щедрый отпуск и отпуск по уходу за ребёнком.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

О компании СберЗдоровье — аккредитованная ИТ-компания, крупнейшая в России Digital Health платформа. Команда разрабатывает новое мобильное приложение, AI-помощника нового поколения и платформу персонализированного риск-профиля. Чем предстоит заниматься - Руководить кросс-функциональной продуктовой командой разработки: Backend, Frontend, Mobile, QA, аналитики. - Совместно с Product Manager отвечать за полный жизненный цикл продукта — от идеи и исследования до промышленной эксплуатации. - Проектировать архитектуру современных AI Native продуктов и принимать ключевые технические решения. - Организовывать процесс разработки с использованием современных инженерных практик, включая AI PDLC. - Внедрять AI Coding и современные AI-инструменты разработки: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и другие. - Организовывать быстрый цикл исследований, прототипирования и проверки продуктовых гипотез. - Обеспечивать качество инженерных решений, управлять техническим долгом и развитием архитектуры продукта. - Развивать инженерную культуру команды, участвовать в найме, онбординге и развитии инженеров. Пожелания к кандидатам - Опыт работы Team/Tech Lead от 2 лет. - Опыт управления кросс-функциональной продуктовой командой разработки. - Опыт разработки на Python от 2 лет. - Практический опыт построения агентных решений на базе LLM. - Опыт Full-Stack разработки современных цифровых продуктов. - Уверенные знания backend-разработки, проектирования API и современной frontend-разработки. - Опыт проектирования микросервисной архитектуры и высоконагруженных распределённых систем. - Понимание современных практик Observability, Platform Engineering и DevSecOps. - Опыт работы с современными LLM и AI API. - Понимание Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, RAG. Условия - Полная занятость. - Формат работы: удалённо по России.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Разработчик качества поисковой платформы Nova (Core & Agentic Search). 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: - Опыт обучения LLM или BERT-моделей. - Уверенное владение Python и работа с SQL. - Увлечённость ML, аналитикой и интеграцией моделей в реальные сервисы. - Хорошее знание алгоритмов и структур данных. Будет плюсом: - Опыт работы с поиском или рекомендациями. Условия: - Ежегодные медицинские чекапы. - Йога и психотерапия.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания в сфере недвижимости ищет специалиста, который объединит performance-маркетинг, аналитику, AI и web-разработку. Задачи - Строить сквозную аналитику от первого касания до продаж и LTV. - Управлять рекламой: Яндекс.Директ, VK, Telegram Ads и другие каналы. - Анализировать юнит-экономику и эффективность рекламных кампаний. - Самостоятельно создавать современные сайты с использованием AI-инструментов. - Генерировать визуалы и рекламные креативы с помощью нейросетей и отслеживать CTR/CR. - Внедрять AI-агентов и чат-ботов для квалификации входящих обращений. - Автоматизировать отчётность и сбор данных. - Создавать AI-скрипты для парсинга конкурентов и мониторинга рынка. - Настраивать CRM-триггеры и анализировать причины отказов. Требования - Опыт от 3 лет в performance-маркетинге, аналитике или на стыке этих направлений. - Уверенное владение Яндекс.Метрикой, GA4 и системами сквозной аналитики. - Продвинутый Excel / Google Sheets. - Понимание AI и умение создавать сложные промпты. - Опыт запуска digital-проектов или сайтов с нуля. - Системное мышление и ориентация на данные. Условия - От 120 000 ₽ после испытательного срока (70 000 ₽ оклад + KPI). - Прозрачный KPI за выполнение плана по лидам и экономию бюджета. - Бюджет на AI-подписки, парсеры, хостинг и другие инструменты. - Прямое взаимодействие с руководством. - Полностью удалённая работа.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

AI-агентство ищет ML-инженера с опытом RAG в продакшене. Проект - Q&A по 3000+ техническим PDF. Стек - Python - Supabase - OpenAI API Условия - Удалённая работа, part-time. - Оплата 2 000–3 500 ₽/час. - Первый этап — 3 недели, далее возможна долгосрочная работа. Требования - Production RAG. - Python. - Vector DB. - Работа с метриками. - Опыт с PDF/таблицами — плюс.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Штат насчитывает 2500+ специалистов. Компания разрабатывает программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и других. Заказчик — крупнейший коммерческий банк страны, лидер по объему активов и цифровому развитию. Банк активно продвигает мобильные сервисы, ценит скорость, гибкость и неформальный подход внутри команд. Многократно отмечен наградами, в том числе «Bank of the Year in Russia 2019» (The Banker) и «Best Mortgage Bank in CEE» (Global Finance). Интересные стороны роли - глубокая автоматизация — возможность оптимизировать процессы развертывания и мониторинга; - влияние на инфраструктуру — участие в принятии решений по масштабируемости и надежности системы. Задачи - создавать AI-агентов и платформы для них; - строить MLOps-инфраструктуру; - работать с данными для ML. Требования - опыт работы в роли MLOps Engineer/Data Engineer/Python ML от 3,5 лет; - production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны; - опыт работы с Docker и Kubernetes в контексте развертывания моделей как сервисов; - опыт работы с одним из major cloud-провайдеров, желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud; - умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol); - знание распределенных вычислений (Spark); - опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.); - отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault; - знания Git, GitLab CI/CD. Условия - зарплата обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности; - долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review; - релокейт между офисами, выбор формата работы: удалённо, офис, гибрид; - адаптация для новых сотрудников; - доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям, в том числе в роли спикера; - ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные; - тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия. Офисы - Москва, ул. Вильгельма Пика, 11, БЦ «Ботаника», 13 этаж, офис 1310; - Санкт-Петербург, Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж; - Казань, Н. Ершова, 76/1; - Нижний Новгород, ул. Новая, 28, коворкинг «VMESTE»; - Самара, IT-парк «Монте Роза».

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Работодатель: AI-агентство (ИП). Проектная part-time удалённая работа. Ищем инженера на контрактный проект: Q&A-система по инженерной технической документации, 3000+ PDF с таблицами и перекрёстными ссылками. Стек: Python, Supabase, OpenAI API. Пайплайн собран и работает, точность около 60%, теряется на отборе чанков и генерации. Первый этап 3 недели, при успехе работа на месяцы. Чем предстоит заниматься - Построить замерочный стенд: эталонные вопросы, автоматическая оценка, базовая линия точности - Разобрать причины отказов модели при корректном ретриве - Улучшить отбор evidence, промпты, подбор модели - Снизить себестоимость одного ответа - Далее: метаданные чанков, структурное извлечение таблиц из PDF, граф ссылок между документами Требования - Практический опыт RAG в продакшене, не туториалы - Python, векторные базы: pgvector, Supabase или аналоги - Привычка измерять качество метриками, а не на глаз - Умение разбираться в чужом коде - Плюсом: опыт с большими PDF, таблицами, техдокументацией Условия - Занятость: проектная, part-time - Формат работы: удалённо, гибкий график - Оплата 2000-3500 ₽/час, еженедельно по факту принятой работы, без задержек - Постановка задач и коммуникация с заказчиком на руководителе проекта

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

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