Вакансии для разработчиков ИИ-агентов

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

MOX Creative Studio — креативная digital-студия. Делает брендинг, сайты, digital-продукты и развивает направление AI-инструментов для бизнеса. Ищут человека, который не просто пользуется ChatGPT, а умеет собирать рабочие решения: автоматизации, AI-сервисы, агентские workflow и пайплайны. Задачи - собирать AI-first сервисы, внутренние инструменты и клиентские решения; - автоматизировать процессы студии и клиентов; - работать с Claude Code, OpenAI Codex, Cursor и другими AI coding tools; - проектировать агентские workflow, пайплайны и связки между сервисами; - подключать API, webhooks, CRM, Telegram Bot API, сайты и CMS; - запускать проекты, находить ошибки и доводить решения до рабочего состояния; - проверять AI-generated code и делать его понятным для команды. Требования - понимание API, JSON, webhooks и Git; - умение работать с AI coding tools; - использование или развитие агентских workflow и AI-пайплайнов; - способность самостоятельно разобраться в задаче и предложить решение; - не выдавать сырой AI-код без проверки; - умение объяснять сложное простыми словами; - быстрое обучение и отслеживание новых инструментов. Будет плюсом - опыт с CRM, Telegram Bot API, сайтами или CMS; - опыт с AI agents, RAG, OpenAI API, Anthropic API; - GitHub, loom-демо, мини-проекты или живые примеры работ; - опыт создания ботов, интеграций или внутренних сервисов. Условия - удаленная full-time работа; - команда без лишней бюрократии; - задачи на стыке AI, разработки, автоматизации, бизнеса и креатива; - возможность влиять на AI-направление внутри студии; - пространство для роста, экспериментов и новых инструментов.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

АЛФ Маркет — ведущий поставщик декоративных и клеевых материалов для мебельной, дверной и строительной отраслей. Компания внедряет AI в реальные бизнес-процессы и ищет практика, который уже запускал подобные решения. Уже сформировано 15+ конкретных задач, которые можно закрыть с помощью AI-агентов. Что предстоит автоматизировать - бот для работы с документами и поиска информации; - AI-тренажёр для обучения менеджеров продаж; - анализ дефицитных позиций и распределение резервов; - автоматическое создание коммерческих предложений; - мониторинг 30+ тендерных площадок и создание лидов в Битрикс24; - анализ звонков менеджеров по скриптам; - автоматические отчёты по продажам; - анализ ассортимента конкурентов; - парсинг клиентов и карточек на Wildberries, Ozon, Авито. Чем предстоит заниматься - создавать и настраивать RAG-системы и AI-агентов; - работать с корпоративными базами знаний и документами; - писать и оптимизировать промпты; - интегрировать AI с Битрикс24, 1С, Excel и базами данных; - работать с API LLM: OpenAI, Yandex, GigaChat и другими; - тестировать гипотезы и доводить решения до внедрения; - обучать сотрудников новым инструментам; - измерять бизнес-эффект автоматизации и ROI. Что требуется - от 2 лет опыта внедрения AI в бизнес; - минимум один успешно запущенный проект или пилот с измеримым результатом; - уверенное понимание LLM, RAG и AI-агентов; - опыт prompt engineering; - понимание API и интеграций; - продуктовый подход: проблема → MVP → метрики → результат; - аналитическое мышление; - умение общаться и с бизнесом, и с разработчиками; - самостоятельность и ориентация на результат. Будет плюсом Опыт в B2B, дистрибуции, строительных материалах, продажах, закупках или логистике. Условия - Москва / Московская область — желательно на первом этапе; - в дальнейшем удалённый / гибридный формат; - первый этап — фиксированная оплата за реализацию задач; - возможен ГПХ, далее — оформление по ТК РФ; - уютный офис в Москве; - работа напрямую с топ-менеджментом; - бюджет на AI-инструменты и обучение.

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer Компания Cherry Bekaert, входящая в число крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм США, ищет разработчика AI-агентов и автоматизации в команду Business Transformation. Возможна гибридная модель работы из любого офиса компании в США. Обязанности: - Проектирование и внедрение AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разработка архитектур агентов, поддерживающих автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интеграция агентов в приложения, API и рабочие процессы (чат-боты, инструменты автоматизации). - Совместная работа с исследователями, инженерами и продуктовыми командами над улучшением возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через циклы обратной связи, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов, включая: - Prompt Engineering — внедрение информации непосредственно в промпты. - Fine-tuning — дообучение моделей на дополнительных данных. - Retrieval-Augmented Generation (RAG) — внедрение документов в векторные базы данных и поиск релевантной информации. - Tool Use — использование субагентов или детерминированных моделей для поиска контекста. - Гибридные подходы — комбинирование двух и более методов для повышения надежности. - Мониторинг производительности, проведение оценок и внедрение механизмов безопасности. - Ведение документации по логике агентов, проектным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области AI, машинного обучения и агентных технологий. - Интеграция AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI и Semantic Kernel SDK. - Создание и развертывание корпоративных Copilot-решений с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и кастомными приложениями. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, AI, машинного обучения или смежной области. - Опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией от 2 лет. - Уверенное владение Python (или аналогичным языком) 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 на основе LLM или генеративных моделей. - Знакомство с разработкой API, бэкенд-сервисами и пайплайнами развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, умение решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия: - Корпоративные ценности, включающие честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность заниматься инновационной работой. - Среда, ориентированная на карьерный рост и профессиональное развитие. - Конкурентоспособная компенсация и пакет льгот, охватывающий все аспекты благополучия. - Гибкость для выполнения значимой работы и время для жизни вне работы. - Возможности общения и обучения у профессионалов из разных культур и слоев общества.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Trucordia формирует новую продуктовую инженерную команду для создания AI-платформ с нуля. Команда AI Personal Lines уже показала результат: развернула облачную инфраструктуру и выпустила production-приложение за несколько недель. Ищем senior full stack-инженера, который поможет масштабировать этот подход. Вы будете работать на всех уровнях стека, интегрировать AI и сторонние сервисы и выпускать продукт в защищенном облаке. Присоединитесь к небольшой команде с высоким уровнем доверия, где важны скорость, ответственность и результат. Задачи: - Разрабатывать full-stack функции: фронтенд на TypeScript и Next.js и облачный бэкенд, используя серверный AI-прокси, чтобы ключи API и секреты не попадали в браузер. - Интегрировать AI и LLM-возможности: OpenAI API, retrieval-augmented generation, диалоговые сценарии, агентные фреймворки вроде LangGraph, а также GPT actions и MCP-серверы. - Разворачивать и подключать облачную инфраструктуру на Azure: Functions (Python), Service Bus, Storage, API Management, Front Door, аутентификацию B2C. - Создавать и поддерживать интеграции с внешними API: котировки, идентификация, получение документов, сторонние данные. Обрабатывать аутентификацию, валидацию и крайние случаи реального использования. - Отвечать за код на всех этапах: от песочницы до dev, staging и production, используя CI/CD, понятные практики ветвления, автоматические тесты и проверки качества. - Работать с security-командой над усиленной архитектурой: пентесты и требования соответствия. - Работать в быстром AI-поддерживаемом процессе разработки с ежедневными стендапами и трекингом в Jira, устранять production-инциденты. Требования: - 5+ лет опыта создания и выпуска production-веб-приложений в роли full stack-инженера. - Уверенные навыки TypeScript и JavaScript с современным React-фреймворком, желательно Next.js, плюс рабочий опыт с Python. - Практический облачный опыт, желательно Azure: Functions, Service Bus, Storage, API Management, Front Door, B2C. Сильный опыт AWS или GCP также подойдет. - Опыт интеграции сторонних REST API: аутентификация, rate limiting, работа с неконсистентными данными. - Привычка к security-ориентированной разработке: корректная работа с секретами, проксирование запросов, понимание сетевых границ. - Уверенная работа с CI/CD, Git-процессами и продвижением кода через несколько сред. - Подтвержденная способность быстро действовать и выдавать результат в неоднозначных, быстро меняющихся условиях в составе небольшой команды. Будет плюсом: - Опыт в страховании, финтехе или других регулируемых отраслях. - Глубина в infrastructure-as-code и облачной архитектуре. - Опыт параллельной интеграции множества внешних вендоров или партнеров в условиях дедлайнов. Условия: - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Страхование жизни и от несчастных случаев. - FSA и HSA. - FSA на транспорт и уход за детьми. - Поддержка при онкологических заболеваниях. - Страхование домашних животных. - Страхование от несчастных случаев и критических заболеваний. - Компенсация госпитализации. - Программа помощи сотрудникам.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer в команду Business Transformation компании Cherry Bekaert, одной из крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм в США. Гибридный формат работы из любого офиса компании в США. Задачи: - Проектирование и внедрение AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разработка архитектур агентов, поддерживающих автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интеграция агентов в приложения, API и рабочие процессы (чат-боты, инструменты автоматизации). - Совместная работа с исследователями, инженерами и продуктовыми командами над развитием возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через обратную связь, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов: промпт-инжиниринг, дообучение моделей, RAG (векторные базы данных), использование инструментов и гибридные подходы. - Мониторинг производительности, проведение оценок, внедрение механизмов безопасности и защитных ограничений. - Ведение документации по логике агентов, архитектурным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области ИИ, машинного обучения и агентных технологий. - Интеграция агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создание и развертывание корпоративных Copilot-решений с использованием оркестраторов Microsoft для работы с Microsoft 365, Dynamics и кастомными бизнес-приложениями. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, ИИ, машинного обучения или смежной области. - Опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией от 2 лет. - Уверенное владение Python (или аналогичным языком) и опыт работы с библиотеками ИИ/МО: LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch. - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений на базе LLM или генеративных моделей. - 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 техническими и бизнес-заинтересованными сторонами. - Аналитическое мышление, навыки решения сложных задач и принятия решений на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия: - Корпоративная культура, основанная на ценностях: честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и заниматься мотивирующей работой. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - Конкурентоспособная компенсация и пакет льгот, ориентированный на благополучие. - Гибкость для выполнения значимой работы и время для жизни вне работы. - Возможности общения и обучения у профессионалов из разных культур и слоев общества.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

Компания INA Solution Условия - Локация: Шампейн, Иллинойс (офис) - Прямой найм - Требуется разрешение на работу: гражданство США, грин-карта или GC-EAD. H1B, OPT, CPT не рассматриваются Задачи - Создание и развертывание приложений на основе LLM и ИИ-агентов - Разработка RAG-пайплайнов, оркестрация рабочих процессов, работа с фундаментальными моделями Требования - Python, Agents SDK, LangChain/LangGraph - PyTorch, HuggingFace - Azure OpenAI, AWS Bedrock - Snowflake, Databricks, Pinecone - RAG, AI-агенты, дообучение и оценка моделей - Управление ИИ, мониторинг и guardrails

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Twilio, специализирующаяся на коммуникационных решениях, ищет Senior Engineering Manager в организацию Conversational Agents. Роль предполагает руководство командой Agent Implementations, которая создает и эксплуатирует ИИ-агентов для внутренних бизнес-процессов Twilio. Задачи: - Руководить инженерной стратегией и реализацией, обеспечивая безопасное и надежное использование возможностей платформы Twilio клиентскими ИИ-агентами. - Строить и масштабировать системы, поддерживающие ИИ-агентов для внутренних операций Twilio, повышая эффективность и автоматизацию. - Взаимодействовать с командами продукта, платформы, безопасности и выхода на рынок для выявления высокоэффективных сценариев использования ИИ-агентов и поставки готовых решений. - Развивать высокопроизводительную инженерную команду, нанимая, наставляя и развивая менеджеров и инженеров в быстро меняющейся технической области. - Обеспечивать операционное совершенство: устанавливать четкие метрики, планировать дорожную карту, гарантировать надежность, соответствие требованиям и непрерывное улучшение. - Осваивать новые технические навыки и знания в среде с высоким темпом работы; ожидается крутая кривая обучения. Требования: - 5+ лет практического опыта инженера, написания production-кода на современном языке программирования (язык не важен). - 3+ лет опыта непосредственного руководства командами инженеров разных дисциплин. - Опыт развития культуры технического совершенства и сопровождения команды в технических дизайн-решениях. - Подтвержденный опыт выпуска продуктов в production, раннего тестирования идей с клиентами и быстрой итерации по их обратной связи. - Сильная клиентоориентированность. - Отличные письменные и устные коммуникационные навыки. - Интерес к новым технологиям и отслеживание их последних разработок. Желательно: - Опыт создания продукта от идеи до product-market fit (zero to one). - Опыт руководства разработкой продуктов или функций, использующих LLM. - Склонность к практической работе и созданию. Условия: - Удаленная работа, но не для найма в Сан-Франциско, Окленде, Сан-Хосе (Калифорния) и окрестностях. - Конкурентоспособная оплата, щедрый отпуск, родительский и оздоровительный отпуск, медицинская страховка, пенсионная программа; набор льгот зависит от локации. - Ориентировочный диапазон зарплаты для Калифорнии, Колорадо, Гавайев, Иллинойса, Мэриленда, Массачусетса, Миннесоты, Нью-Джерси, Нью-Йорка, Вермонта, Вашингтона (округ Колумбия) и штата Вашингтон: от $207 200; для других локаций обсуждается в процессе найма.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании Sonatype — компания в сфере управления цепочками поставок программного обеспечения. Она управляет Maven Central — крупнейшим в мире репозиторием Java-компонентов с открытым исходным кодом. Платформу Sonatype используют более 2000 организаций, включая 70% компаний из Fortune 100, и более 15 миллионов разработчиков. Роль Ищем Data Scientist в растущую команду AI и Data Science. Вы будете работать как внутренний ИИ-консультант и технический лидер, помогая командам Sonatype применять машинное обучение и генеративный ИИ: от обнаружения вредоносного поведения и аномалий в данных безопасности до GenAI-решений для разработчиков и аналитиков. Вы будете исследовать сложные наборы данных, проектировать эксперименты, строить и валидировать модели, тесно сотрудничать с командами продукта, инженерии и безопасности, превращая исследовательские идеи в практические масштабируемые решения. У нас зрелая команда инженерии данных, поэтому вы сможете сосредоточиться на построении и запуске моделей. Роль подходит тому, кто комфортно работает с автономией, любит превращать неоднозначные идеи в работающие системы и предпочитает работать на стыке направлений. Что вы будете делать - Вести прикладные AI-проекты от концепции до результата: прототипирование, валидация, помощь командам во внедрении практических ML и GenAI-решений. - Выступать внутренним консультантом для команд продукта, инженерии, безопасности и исследований: определять задачи, оценивать подходы, давать рекомендации по лучшим практикам ML/AI и продуктивному использованию генеративных технологий. - Руководить исследованиями, разработкой и внедрением моделей для таких задач, как обнаружение вредоносного поведения, аномалий и мошенничества — с использованием методов от классического ML до LLM, эмбеддингов, retrieval-augmented generation и агентных рабочих процессов. - Проектировать надёжные эксперименты и создавать пайплайны оценки надёжности, точности и бизнес-эффекта моделей (кросс-валидация, мониторинг дрейфа, оценка на эталонных данных). - Соединять исследования и продакшн: превращать исследовательские результаты в масштабируемые API, инструменты или рабочие процессы, позволяющие другим командам эффективно применять AI. - Исследовать новые техники (LLM, эмбеддинг-модели, RAG, агентные рабочие процессы) для улучшения опыта разработчиков и специалистов по безопасности. - Понятно доносить технические концепции, компромиссы и рекомендации до технических и нетехнических заинтересованных сторон через презентации, документацию и совместную работу; наставлять коллег и повышать AI-грамотность организации. - Сотрудничать с командой управления данными для соблюдения нормативных требований по конфиденциальности данных и этических соображений при работе с данными клиентов. Что мы ждём - 5+ лет практического опыта в прикладной науке о данных, машинном обучении, AI-инженерии или AI-исследованиях. - Степень в области компьютерных наук или эквивалентную техническую степень (желательно). - Уверенные навыки Python и практический опыт работы с библиотеками и платформами для данных и AI: Databricks, LLM API, scikit-learn. - Опыт создания и запуска ML или GenAI-приложений — от раннего прототипа до рабочего внутреннего или клиентского процесса. - Глубокое знакомство с современными LLM-экосистемами: OpenAI, Anthropic/Claude, Hugging Face, модели с открытыми весами. - Умение выбирать модели и проектировать эффективные LLM-приложения с использованием промптинга, управления контекстом, структурированных выходов, поиска и использования инструментов. - Опыт создания агентных или многошаговых AI-рабочих процессов с LangGraph, LangChain, Semantic Kernel или аналогичными фреймворками оркестрации. - Сильное аналитическое мышление: определение полезных метрик качества, создание репрезентативных оценочных датасетов, оценка надёжности и принятие решений на основе данных. - Комфортная работа с большими, «грязными», структурированными и неструктурированными данными для создания признаков, инсайтов и понятных визуализаций. - Владение Git, тестированием, код-ревью и совместными практиками разработки ПО. - Практичный и взвешенный подход: интерес к новым возможностям AI при создании поддерживаемых, безопасных и надёжных систем. - Проактивность и ответственность, сильные письменные и устные коммуникативные навыки для работы с техническими и нетехническими специалистами.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

VR Studio — компания в составе международной группы VR, занимающаяся видеопродакшеном, SMM и созданием контента для бизнеса. Что предстоит делать - развивать собственную CRM-систему; - создавать внутренние сервисы и интеграции; - внедрять AI-инструменты и AI-агентов; - автоматизировать бизнес-процессы и производство контента; - разрабатывать и поддерживать корпоративные сайты; - работать с серверами и облачной инфраструктурой. Что важно - опыт веб-разработки от 2 лет; - frontend + backend; - Python и/или JavaScript/TypeScript; - API, SQL/NoSQL; - Linux/Windows Server; - Docker, Git; - опыт работы с Claude Code, Codex, GLM и аналогами; - самостоятельность и умение доводить задачи до результата. Условия - офис, 5/2; - начало рабочего дня: 8:00 / 9:00 / 10:00; - возможен гибрид после испытательного срока; - официальное трудоустройство по ТК РФ; - работа над собственными продуктами; - задачи на стыке разработки, AI и автоматизации; - современный технологический стек.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle Python-разработчик (команда веб-разработки) Мы разрабатываем сайты и мобильные приложения, используем современный технологический стек и не боимся высоких нагрузок. Наша цель — сделать жизнь людей проще и удобнее. Ищем Python-разработчика уровня middle, который специализируется на разработке чатов: от простых ботов до AI-агентов со сложной логикой, состоянием и интеграциями. Стек: Python, Elasticsearch, PostgreSQL, Kafka, Clickhouse, Memcached, Redis, Docker. Инструменты: Jira, Confluence, Rocket.Chat, Telegram, Redash, Git, Gitlab, Docker, Redis. Чем предстоит заниматься - Выполнение технически сложных задач, проектирование архитектуры приложений - Применение знаний в области доставки приложений на контур (CI / CD) - Не только самостоятельное решение задач, но и заведение задач на рефакторинг приложений с аргументированной позицией, почему это следует сделать - Оказание помощи тимлиду в развитии и найме сотрудников, организация обучения и консультаций по спорным вопросам - Предложение решений по оптимизации процессов работы команды - Выполнение code-review кода коллег, формирование конструктивной критики, основанной на конкретных вариантах, как сделать лучше - Стандартизация решения для минимизации количества ошибок - Эффективное взаимодействие с другими членами команды, обсуждение сложных моментов с внешними командами, уточнение полноты требований или согласование важных технических решений с архитектором проекта - Написание тестов для работающих приложений - Фикс багов в приложениях в рамках компетенций - Постоянное обучение и совершенствование своих навыков Что важно для этой позиции - Опыт коммерческой разработки не менее трёх лет - Уверенное знание Python 3.9 и выше - Владение асинхронной разработкой на Python - Опыт работы с фреймворками: FastAPI, Sanic - Опыт в ML - Понимание принципов SOLID, ООП, основных шаблонов проектирования - Опыт разработки под Linux - Опыт работы с базами данных PostgreSQL (MySQL), понимание принципов ACID - Опыт работы с индексами и оптимизацией запросов - Опыт работы с Git, Gitlab CI / CD - Опыт работы с Docker, Memcached, Elasticsearch, Kafka - Опыт работы с микросервисной архитектурой - Опыт написания unit-тестов Будет плюсом - Высшее техническое образование - Опыт работы с Clickhouse, Kubernetes - Представление об устройстве Nginx, RabbitMQ, Swagger Мы предлагаем - Работу со смыслом — участие в создании удобных сервисов и услуг, которые делают жизнь людей лучше - Официальное трудоустройство - Комфорт Компания: ООО Исходный код Заработная плата: Уровень дохода не указан

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Сбер Senior NLP/LLM-инженер. Опыт работы: 3–6 лет. Полная занятость. Формат работы: офис или гибрид (Москва). Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Команда переходит от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам. Чем предстоит заниматься - Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация). - Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG. - Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование. - Писать чистый, документированный и тестируемый Python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент. - Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами. Наши пожелания к кандидатам - Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM. - Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph. - Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса. - Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML. - Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов. - Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior / Lead

Senior / Lead Performance-маркетолог с AI Zigmund.online — онлайн-сервис заботы о ментальном здоровье с более чем 1 000 экспертами. Ищут сильного Performance-маркетолога в необычном формате — около 5 часов в неделю в периоды пиковой нагрузки. Условия: — ~5 часов в неделю; — полностью удалённо; — проектный формат: ГПХ / самозанятость; — оплата обсуждается. Главная особенность: перформанс будет управляться через AI-агентов на базе Claude Code. Нужен AI-native специалист, который уже использовал AI для настройки, ведения и оптимизации рекламных кампаний и готов работать совместно с агентами. Что предстоит делать: — управлять рекламными кампаниями и бюджетами до нескольких млн ₽ в месяц; — строить структуру кампаний и семантическое ядро; — работать со ставками CPC / eCPC / CPA / ROAS / value-bidding; — рассчитывать CPC cap, CPA, ROI / ROMI; — формировать value-модель для микроконверсий; — проводить глубокий аудит рекламных кабинетов, аналитики и воронки; — находить точки роста и формулировать проверяемые гипотезы; — работать через AI-агентов Claude Code и контролировать их решения; — взаимодействовать с аналитиками; — планировать задачи по OKR / KR / Epic / Task; — готовить отчёты с выводами и планом действий. Что важно: — 4+ года практического опыта в performance; — кейсы с бюджетами до нескольких млн ₽/мес.; — реальные кейсы применения AI в performance-маркетинге; — Google Ads, Яндекс.Директ, GTM, GA4, Яндекс.Метрика; — понимание алгоритмов рекламных платформ; — уверенная работа с аналитикой и unit-экономикой; — умение считать CPC cap, CPA, ROMI/ROI и value микроконверсий; — опыт работы с SaaS, маркетплейсами или услугами с длинным циклом продаж; — английский для работы с документацией и интерфейсами. Будет плюсом: SQL, BigQuery, BI, серверная атрибуция, postback, таргетированная реклама, AI-агенты. Кому подойдёт: специалисту, который уже работает на основной позиции и хочет взять компактный, но серьёзный AI-driven проект без перехода на full-time.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. Команда создаёт AI-помощника (на базе GigaChat) в канале Казначейства: помощник позволит клиенту самостоятельно менять параметры услуги «Единый остаток». Чем предстоит заниматься - Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов - Интеграция различных решений с другими системами, обеспечение их взаимодействия - Работа с LLM, включая prompt engineering и оптимизацию взаимодействия с большими языковыми моделями Требования - Отличное знание Python, опыт коммерческой разработки от 3 лет (по ТК РФ) - Хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования - Опыт работы с PostgreSQL, Docker / Docker Compose - Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных - Практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering - Опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов - Опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers - Опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог - Опыт написания unit- и интеграционных тестов Условия - Полная занятость - Удалённо на территории РФ

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Cherry Bekaert — одна из крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм США, признанная отличным местом для работы. В команду Business Transformation требуется разработчик AI-агентов и автоматизации. Работа предполагает гибридный формат из любого офиса Cherry Bekaert в США. Задачи - 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 или рабочие процессы (например, чат-боты, инструменты автоматизации). - Сотрудничать с исследователями, инженерами и продуктовыми командами для итеративного улучшения возможностей агентов. - Оптимизировать поведение агентов с помощью обратной связи, обучения с подкреплением или взаимодействия с пользователями. - Управлять контекстом для агентов, чтобы они получали нужную информацию в нужное время, применяя методы: промпт-инжиниринг, тонкая настройка (где применимо), RAG (извлечение с дополнением генерации), использование инструментов, гибридные подходы. - Мониторить производительность, проводить оценки, внедрять механизмы безопасности и ограничений. - Поддерживать подробную документацию по логике агентов, проектным решениям и зависимостям. - Следить за отраслевыми разработками и достижениями в области ИИ, машинного обучения и агентных технологий. - Интегрировать AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI и Semantic Kernel SDK. - Создавать и разворачивать корпоративные Copilot'ы с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и пользовательскими бизнес-приложениями. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, ИИ, машинного обучения или смежной области. - Подтверждённый опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией, минимум 2 года на аналогичной должности. - Сильные навыки программирования на Python (или аналогичном языке) и опыт работы с библиотеками ИИ/ML (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений с использованием LLM или генеративных моделей ИИ. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развёртывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки и умение выстраивать отношения с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, способность решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия - Общие ценности, включающие инклюзивность и принадлежность: непоколебимая честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и выполнять работу, которая мотивирует и вовлекает. - Коллаборативная среда, способствующая карьерному росту и непрерывному профессиональному развитию. - Конкурентоспособная компенсация и пакет вознаграждения, охватывающий все аспекты благополучия. - Гибкость для выполнения значимой работы и время для жизни вне работы. - Возможности общаться и учиться у профессионалов с разным опытом и культурой.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Twilio — компания, формирующая будущее коммуникаций. Предоставляет инновационные решения сотням тысяч бизнесов и даёт возможность миллионам разработчиков создавать персонализированный клиентский опыт. Компания придерживается модели remote-first и поддерживает культуру связи и глобального включения. О роли Организация Conversational Agents в Twilio строит мост между AI-агентами и платформой Twilio. Ищем Senior Engineering Manager для руководства командой Agent Implementations. Эта команда отвечает за создание и эксплуатацию агентов, которые обеспечивают внутренние бизнес-процессы Twilio. Роль предполагает участие в трансформации внутренних AI-процессов Twilio. Обязанности - Руководить инженерной стратегией и исполнением для безопасного и надёжного использования возможностей платформы Twilio клиентскими AI-агентами. - Создавать и масштабировать системы, обеспечивающие работу AI-агентов для внутренних бизнес-операций Twilio, повышая эффективность и автоматизацию. - Взаимодействовать с командами продукта, платформы, безопасности и go-to-market для выявления AI-агентских сценариев с высоким влиянием и поставки production-ready 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. - Приобретать новые технические навыки и знания в среде с высокой скоростью поставки. Ожидается крутая кривая обучения, нужно быть готовым погружаться в детали и создавать для себя ясность. Требования Обязательные: - 5+ лет практического опыта инженером, написания production-grade кода на современном языке программирования (язык не важен). - 3+ года опыта непосредственного руководства командами инженеров разных дисциплин. - Опыт формирования культуры технического совершенства и проведения команды через технические дизайн-решения. - Подтверждённый опыт выпуска продуктов в production, 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 последних разработок. Желательные: - Опыт создания продукта от идеи 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 видению результатов. Примечание: Twilio ценит разнообразный опыт из разных отраслей и поощряет к подаче заявки всех, кто соответствует обязательным требованиям. Если ваша карьера только начинается или развивалась нетрадиционно, это не должно помешать вам рассматривать Twilio. Локация Роль удалённая, но не предусматривает найм в Сан-Франциско, Окленде, Сан-Хосе (Калифорния) или прилегающих районах. Несмотря на удалённый формат, возможны разовые очные встречи для командных мероприятий, выездных сессий или встреч с клиентами. Условия - Конкурентная оплата, щедрый отпуск, достаточный отпуск по уходу за ребёнком и по здоровью, медицинское обслуживание, программа пенсионных накоплений 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 кандидатов из других локаций оплата обсуждается в процессе найма.

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: МТС О продукте В команду ищут эксперта разработки, который возьмёт на себя самые критичные и нагруженные части платформы. Важен не только сильный инженер, но и человек, которому интересно, как индустрия агентов взрослеет: от prompt- к context engineering, от одиночного бота к мульти-агентным системам, MCP и A2A как новые стандарты, память и eval агентов, reasoning-модели, эффективный serving (vLLM / SGLang). Важно пробовать это руками. Над чем будете работать - Оркестратор диалога на LangGraph: граф сценариев, чекпоинтинг состояния, tool-calling, интеграция с LLM. Это сердце платформы и одна из самых нагруженных её частей. - Планирование и выполнение многошаговых задач, субагенты и мульти-агентная оркестрация. - Развитие долговременной памяти агентов, изолированные сэндбоксы для исполнения кода и инструментов, guardrails и контроль действий. - Парсинг и чанкинг документов, индексация и гибридный / семантический поиск в Milvus. - Рантайм диалога на Kafka: обработка входящих сообщений, маршрутизация ответов в каналы, поток событий диалога в аналитику. - Оценка качества агентов, наблюдаемость. Чем предстоит заниматься - Реализовывать высоконагруженные бэкенды критичной бизнес-логики. - Быть владельцем кода одного или нескольких сервисов и отвечать за его качество, производительность, отказоустойчивость и документированность. - Прототипировать и исследовать подходы: новые модели, фреймворки агентов, способы инференса, чтобы обоснованно выбирать решения, а не следовать хайпу. - По желанию и в перспективе расти в техлида или тимлида продукта. Мы ожидаем от вас - Релевантный опыт backend-разработки от 5 лет с Python как основным языком на экспертном уровне: понимать не только как писать, но и как и почему это работает под капотом. - Глубокое понимание async-модели: где asyncio даёт выигрыш, а где только добавляет сложности, как не положить event loop блокирующим вызовом и как дебажить асинхронный код под нагрузкой. Опыт с async-фреймворком. - Опыт проектирования и эксплуатации высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов: нагрузка, конкурентность, backpressure, деградация, идемпотентность. - Уверенная работа с микросервисами и брокерами сообщений. - Опыт с реляционными БД, понимание, чем платить за консистентность и как не положить базу под нагрузкой. - Алгоритмы и структуры данных, ООП, SOLID, чистый читаемый код, code review.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

AI Security Researcher О проекте Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды будут содержать задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), при этом цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые при этом остаются решаемыми для профессиональных специалистов. Важно: это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача специалиста — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки именно из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды. Чем предстоит заниматься Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning Моделировать реальные offensive security-сценарии (например, supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие современные техники) Проверять разработанные сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины их ошибок Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему конкретная ошибка считается reasoning failure Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов Что мы ожидаем 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing Практический опыт AI Red Teaming / LLM Security Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем Практический опыт проведения penetration testing и исследования безопасности приложений Опыт разработки на Python и/или JavaScript Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java) Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты своей работы Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+) Практический опыт работы с современными LLM-моделями Понимание особенностей их работы, ограничений и типичных failure modes Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation Будет большим плюсом Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других исследовательских проектах Самая ценная компетенция здесь — не умение эксплуатировать очередную XSS, а способность придумать новый, не похожий на существующие сценарий, который сломает сильную модель. Здесь важны исследовательское мышление, креативность и способность придумывать новые сценарии атак, а не воспроизводить уже известные техники. Условия B2B-контракт (с ИП) Оплата в долларах США Part-time/Full-time: почасовая оплата за выполненные задачи, 1 задача занимает около 10-12 часов Локация — строго вне РФ/РБ

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания и проект Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. Команда создаёт AI-помощника (на базе GigaChat) в канале Казначейства: помощник позволит клиенту самостоятельно менять параметры услуги «Единый остаток». Условия - Полная занятость - Удалённо на территории РФ Задачи - Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов - Интеграция различных решений с другими системами, обеспечение их взаимодействия - Работа с LLM, включая prompt engineering и оптимизацию взаимодействия с большими языковыми моделями Требования - Отличное знание Python, опыт коммерческой разработки от 3 лет (по ТК РФ) - Хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования - Опыт работы с PostgreSQL, Docker / Docker Compose - Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных - Практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering - Опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов - Опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers - Опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог - Опыт написания unit- и интеграционных тестов

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Платформа для бизнес-аналитики с активным применением искусственного интеллекта. Формат: удалённо, РФ, московский часовой пояс. Зарплата: обсуждается индивидуально. Задачи - Разрабатывать компоненты платформы end-to-end. - Собирать требования и проектировать модели данных. - Общаться напрямую с конечными пользователями. - Проектировать архитектуру и защищать решения. - Активно использовать Claude Code и Cursor как agentic-инструменты. - Проводить code review и технические обсуждения. - Участвовать в развитии инженерной культуры. Требования - 5+ лет коммерческой разработки сложных DWH/BI-систем. - Уверенный C, .NET, ASP.NET, Angular. - Опыт работы с AI-инструментами. - Практический опыт Claude Code: CLAUDE.md, структурированные промпты, анализ кодовой базы, production-ready код, рефакторинг, тесты, PR и аудит безопасности. - Понимание ограничений LLM и умение выстраивать безопасный HITL-процесс. Условия - Корпоративные подписки на AI-инструменты.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания: Adobe Роль: Applied AI Engineer Задачи: - Разработка, создание и поддержка интеллектуальных агентов для автоматизации и бизнес-эффекта в масштабах предприятия. - Полный цикл разработки агентов: от проектирования до версионирования, оркестрации и непрерывного обучения. - Создание масштабируемых платформ Agentic AI, расширяющих возможности разработчиков и ускоряющих внедрение ИИ. - Создание переиспользуемых шаблонов агентов и модульных компонентов для ускорения развертывания в бизнес-подразделениях. - Перевод моделей ИИ из прототипов в продакшен-системы. - Разработка автономных агентов и навыков для задач генерации кода и вызова инструментов. - Оптимизация производительности моделей, снижение задержек и повышение надежности. - Внедрение стратегий промт-инжиниринга, управления памятью, распределения ресурсов и интеграции вызова инструментов. Требования: - Опыт работы в AI/ML-инжиниринге и бэкенд-разработке от 3 до 5+ лет. - Опыт работы с LLM API или ИИ-сервисами в продакшене. - Опыт работы с инструментами ИИ: LangChain, LlamaIndex или векторными базами данных. - Умение измерять и улучшать показатели решаемости задач и точности моделей. - Сильные инженерные основы: Python, REST. - Опыт работы с потоковой передачей событий (Kafka, Flink, Kinesis или аналоги) и конвейерами данных (Spark, Databricks или сопоставимые). - Знакомство с продакшен-операциями: Kubernetes, CI/CD, мониторинг, алертинг и реагирование на инциденты. - Знакомство с облачными платформами (AWS/GCP/Azure), REST API, Python и контейнеризацией (Docker, K8s). Условия: - Вилка зарплаты в США: $114 100 — $214 950 в год, зависит от географического рынка и опыта. - Для Калифорнии: $148 500 — $214 950.

Формат

Офис

Страна

Монголия, США

Город

Остин

О компании Компания AVP VIGILANT TECHNOLOGY PVT LTD создаёт AI-продукты нового поколения на основе больших языковых моделей и интеллектуальной автоматизации для решения сложных бизнес-задач. Инженерные команды сочетают современные AI-технологии с масштабируемой разработкой ПО для создания надёжных, безопасных и готовых к продакшену решений на базе генеративного ИИ. О роли Ищем GenAI-инженера для проектирования, разработки и развёртывания приложений генеративного ИИ на основе LLM, RAG, Python и LangChain. Работа охватывает полный жизненный цикл AI-приложений: от прототипирования и экспериментов до продакшен-развёртывания и оптимизации. Локация Сан-Франциско, Калифорния; Нью-Йорк, Нью-Йорк; Сиэтл, Вашингтон; Остин, Техас. Ключевые обязанности - Проектирование и разработка готовых к продакшену приложений генеративного ИИ на основе LLM. - Построение и оптимизация RAG-пайплайнов для точных и контекстно-зависимых ответов. - Разработка AI-воркфлоу и компонентов приложений с использованием Python и LangChain. - Интеграция коммерческих и открытых больших языковых моделей в корпоративные приложения. - Разработка процессов приёма документов, чанкинга, эмбеддингов, поиска и реранжирования. - Внедрение промт-инжиниринга, структурированных выводов, вызова инструментов и AI-агентов. - Оценка качества, релевантности, задержки и надёжности моделей с помощью соответствующих методов. - Оптимизация приложений по производительности, масштабируемости, стоимости и качеству ответов. - Создание API и сервисов, интегрирующих возможности GenAI с существующими программными платформами. - Совместная работа с инженерами, дата-сайентистами, продакт-менеджерами и бизнес-стейкхолдерами. - Мониторинг продакшен-систем и непрерывное улучшение производительности моделей и приложений. - Соблюдение лучших практик ответственного ИИ, безопасности, приватности и разработки ПО. Требования - 2–5 лет профессионального опыта в разработке ПО, машинном обучении, AI-инжиниринге или смежной области. - Уверенное программирование на Python. - Практический опыт создания приложений на основе LLM. - Опыт разработки приложений на базе RAG. - Опыт работы с LangChain или аналогичными фреймворками для LLM-приложений. - Понимание эмбеддингов, векторных баз данных, семантического поиска и информационного поиска. - Глубокое понимание промт-инжиниринга и архитектуры LLM-приложений. - Опыт работы с API и продакшен-разработкой ПО. - Навыки отладки, аналитического мышления и решения проблем. Желательно - Опыт с LangGraph, LlamaIndex или аналогичными фреймворками. - Опыт с векторными базами данных: Pinecone, Weaviate, Milvus или pgvector. - Знакомство с фундаментальными моделями OpenAI, Anthropic, Google, Meta и других. - Опыт с облачными платформами AWS, Azure или Google Cloud. - Знание Docker, Kubernetes, CI/CD и MLOps-практик. - Опыт в оценке LLM, наблюдаемости, guardrails и безопасности ИИ. - Знакомство с концепциями NLP, машинного обучения или глубокого обучения. Условия - Полная занятость. - Зарплата $130,000–$210,000+ в год в зависимости от опыта и квалификации. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - 401(k) и пенсионные выплаты. - Оплачиваемый отпуск и корпоративные праздники. - Возможности профессионального развития и обучения. - Гибкий или гибридный формат работы в зависимости от локации. - Возможность работать над высокоэффективными продуктами генеративного ИИ.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Lead

Компания Replit, создающая платформу для разработки приложений с помощью естественного языка, ищет Support Systems Lead. Вы будете создавать и поддерживать системы, которые позволяют службе поддержки масштабироваться вместе с продуктом. Вы будете отвечать за инструменты, используемые командой ежедневно, техническую настройку самообслуживания и поддержки на базе ИИ, а также инфраструктуру, обеспечивающую их актуальность. Вы будете сочетать практическую техническую работу с системным мышлением, помогая пользователям решать задачи через самообслуживание, ИИ-агента или обращение к специалисту. Это индивидуальная роль на старте, с возможностью роста и формирования команды по мере масштабирования поддержки. Задачи: - Настройка и поддержка Zendesk и сопутствующего стека: рабочие процессы, автоматизация, бизнес-правила, права доступа. - Создание и поддержка логики распределения обращений, очередей, тегов, таксономии и эскалаций. - Настройка инструментов поддержки, рабочих процессов и доступа для внутренних сотрудников, внешних подрядчиков и регионов. - Совместная работа с инженерами над техническими требованиями для самообслуживания и встроенных в продукт каналов поддержки, создание точек входа, виджетов и маршрутизации. - Выявление повторяющихся шагов в рабочих процессах и создание автоматизаций, массовых действий и скриптов, в том числе внутри Replit. - Обработка запросов на изменение инструментов, оценка вендоров и проведение миграции при смене платформ. Требования: - Опыт от 5 лет в операционной поддержке, системах поддержки, инструментах или аналогичной технической роли. - Практический опыт администрирования тикет-систем, таких как Zendesk: создание триггеров, автоматизаций, макросов, представлений, SLA, управление маршрутизацией, группами и правами. - Опыт создания и поддержки интеграций между SaaS-инструментами с использованием API и вебхуков. - Уверенное решение проблем самостоятельно и совместно с инженерами. - Приоритизация задач в быстро меняющейся среде. - Готовность решать межфункциональные задачи на стыке поддержки, инструментов и инженерии. Будет плюсом: - Использование Replit за последние 3–6 месяцев. - Написание скриптов на Python или аналогичных языках для автоматизаций и внутренних инструментов. - Опыт создания каналов самообслуживания или встроенной поддержки в продукте. - Опыт работы с BPO и внутренними командами. - Сертификация Zendesk. Условия: - Полная занятость, офис в Фостер-Сити, Калифорния. - Присутствие в офисе в понедельник, среду и пятницу. - Конкурентная зарплата и опционы. - Программа 401(k) с матчем 4% (только для США). - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни. - Страхование краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком, медицинский и по уходу за близкими. - Гибкий график отпусков и праздничные дни. - Компенсация транспортных расходов (офис, только США). - Ежемесячная надбавка на здоровье. - Автономная рабочая среда. - Компенсация обустройства рабочего места в офисе. - Ежеквартальные командные мероприятия. - Удобства в офисе.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Replit — платформа для создания приложений с помощью естественного языка. Миллионы пользователей по всему миру. Replit демократизирует разработку ПО, убирая традиционные барьеры. В роли Support Systems Lead вы будете создавать и поддерживать системы, которые позволяют поддержке масштабироваться вместе с продуктом. Вы будете владеть инструментами, которые команда использует ежедневно, технической настройкой самообслуживания и ИИ-поддержки, а также инфраструктурой, которая поддерживает всё это в актуальном состоянии. Вы будете формировать то, как системы поддержки адаптируются к новым продуктам, поверхностям и ИИ-ассистируемым рабочим процессам, эффективно действуя в условиях неопределённости и превращая временные решения в инфраструктуру, на которую может положиться вся команда. Вы сочетаете практическую техническую глубину с системным мышлением, чтобы помогать разработчикам двигаться дальше — через самообслуживание, ИИ-агента или человека. Это индивидуальная роль на старте, с возможностью роста и создания команды по мере масштабирования поддержки. Задачи - Настраивать и поддерживать Zendesk и сопутствующий стек поддержки: от ежедневных рабочих процессов и автоматизации до бизнес-правил и прав доступа, обеспечивая гибкость и масштабируемость. - Создавать и поддерживать логику назначения задач, очереди, тегирование и таксономию, пути эскалации, поддерживая их в рабочем состоянии при изменении объёмов и процессов. - Настраивать и поддерживать инструменты поддержки, рабочие процессы и доступ для внутренних агентов, внешних вендоров и регионов, чтобы системы работали для каждой группы по мере изменения стека. - Совместно с инженерами определять технические требования для самообслуживания и встроенных в продукт поверхностей поддержки, создавать точки входа, виджеты помощи и маршрутизацию. - Выявлять повторяющиеся шаги в рабочих процессах агентов и администраторов до того, как они станут узкими местами, и создавать автоматизации, массовые действия и скрипты, в том числе в Replit, чтобы их устранить. - Принимать запросы на инструменты и системы со стороны поддержки, проводить оценку инструментов и вендоров для стека поддержки и возглавлять миграцию при смене платформ. Требования - 5+ лет в операциях поддержки, системах поддержки, инструментарии или аналогичной технической операционной роли. - Практическое администрирование тикет-платформы, такой как Zendesk: создание триггеров и автоматизаций, макросов, представлений и SLA, управление маршрутизацией, группами и правами доступа. - Опыт создания и поддержки интеграций между SaaS-инструментами с использованием API и вебхуков. - Уверенность в самостоятельном поиске неисправностей и совместной работе с инженерами над более сложными системными задачами. - Сильное суждение о приоритизации в быстро меняющейся, иногда неоднозначной среде. - Готовность решать кросс-функциональные задачи, в том числе на стыке поддержки, инструментария и инженерии. Желательно - Использовал Replit за последние 3–6 месяцев. - Написание скриптов на Python или аналогичном языке для создания автоматизаций, массовых действий и внутренних инструментов. - Опыт создания поверхностей самообслуживания или встроенной поддержки в продукте. - Опыт работы с системами, которые используются как BPO, так и внутренними командами. - Сертификация Zendesk. Условия - Полная занятость. - Работа из офиса в Нью-Йорке (обязательное присутствие в офисе). - Индивидуальная роль на старте, с возможностью роста и создания команды. - Бенефиты: конкурентоспособная зарплата и опционы; программа 401(k) с матчем 4% (только для США); медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни; краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность; оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, медицинский и по уходу за близкими; гибкий график отпусков (FTO) + праздники; компенсация транспортных расходов (для офиса и только для США); ежемесячная надбавка на здоровье; автономная рабочая среда; возмещение расходов на обустройство рабочего места в офисе; ежеквартальные командные мероприятия; офисные удобства (только для офиса).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Twilio — компания в сфере коммуникаций, предоставляет инновационные решения сотням тысяч бизнесов и поддерживает миллионы разработчиков по всему миру. Компания работает по модели remote-first, но может попросить присутствовать лично для командных встреч, оффсайтов или встреч с клиентами. О роли Организация Conversational Agents в Twilio строит мост между ИИ-агентами и платформой Twilio. Ищем Senior Engineering Manager для руководства командой Agent Implementations. Роль предполагает руководство командой, которая создаёт и эксплуатирует агентов, обеспечивающих внутренние бизнес-процессы Twilio, и участие во внутренней ИИ-трансформации компании. Обязанности - Руководить инженерной стратегией и исполнением для безопасного и надёжного использования возможностей платформы Twilio клиентскими ИИ-агентами. - Создавать и масштабировать системы, обеспечивающие работу ИИ-агентов для внутренних бизнес-операций Twilio, повышая эффективность и автоматизацию. - Взаимодействовать с командами продукта, платформы, безопасности и go-to-market для выявления ИИ-агентских сценариев с высоким влиянием и поставки production-ready решений. - Развивать высокопроизводительную инженерную команду: нанимать, менторить и развивать менеджеров и инженеров. - Обеспечивать операционное совершенство: устанавливать метрики, планировать дорожную карту, гарантировать надёжность, соответствие требованиям и непрерывное улучшение. - Осваивать новые технические навыки и знания в быстро меняющейся среде. Ожидается крутая кривая обучения, нужно уметь погружаться в задачи и создавать для себя ясность. Требования Обязательные: - 5+ лет практического опыта как инженер, пишущий production-grade код на современном языке программирования (язык не важен). - 3+ года опыта непосредственного руководства командами инженеров разных дисциплин. - Опыт формирования культуры технического совершенства и руководства командой при технических дизайн-решениях. - Подтверждённый опыт выпуска продуктов в production, раннего тестирования идей с клиентами и быстрой итерации по обратной связи. - Сильная клиентоориентированность, тесный цикл обратной связи с клиентами. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Интерес к новым технологиям и отслеживание их развития. Желательные: - Опыт создания продукта с нуля до product-market fit (zero to one). - Опыт руководства разработкой продуктов или функций, использующих LLM. - Склонность к практической работе: через хобби или профессию, страсть к созданию и видеть результат своей работы. Условия - Удалённая работа, но не для найма в Сан-Франциско, Окленде, Сан-Хосе (Калифорния) и прилегающих районах. - Конкурентная оплата, щедрый отпуск, отпуск по уходу за ребёнком и wellness-отпуск, медицинская страховка, программа пенсионных накоплений. Набор льгот зависит от локации.

Формат

Офис

Страна

Польша

Город

Не указан

Jamf — компания, разрабатывающая решения для управления Apple-устройствами. В компании придерживаются открытой и гибкой культуры, основанной на уважении и доверии, с приоритетом баланса работы и личной жизни. Вакансия предполагает удалённую работу в Польше; требуется наличие права на работу в Польше. Возможно периодическое присутствие в офисе Jamf для определённых событий. Задачи - Создание производственных систем, где ИИ-агенты выполняют реальную работу с кодом: изменения в детерминированных шлюзах, с независимой проверкой и полным журналом аудита. - Разбор проблем клиентов и платформы на части, решение большинства из них end-to-end в agile-команде. - Проектирование границ доверия, радиуса поражения и модели наименьших привилегий для автоматизации с повышенным доступом к production. - Построение оценки и наблюдаемости для недетерминированных систем: измерение точности, выявление скрытой деградации. - Обеспечение ответа на аудиторский запрос «покажи»: доказательства работы контроля, а не просто утверждения. - Совместная работа с инженерами по безопасности и разработчиками PDD, понятное объяснение сложных моментов. - Применение инженерных практик: задавать вопросы, решать сложные задачи, помогать другим расти. Требования Обязательные: - 3+ года коммерческой разработки enterprise-уровня, уверенное понимание тестирования и QA. - 3+ года коммерческого опыта с Java или Python. - Практический опыт работы с LLM API и агентными фреймворками: вызов инструментов, многошаговое выполнение, структурированный вывод — не просто использование ИИ-ассистентов для кода. - Практический опыт с ИИ-ассистентами кодирования (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code) для ускорения своей работы. - Понимание, где автоматизация может и не может действовать самостоятельно, и умение чётко объяснить эту границу. - Мышление в терминах границ доверия, радиуса поражения и наименьших привилегий. - Отношение к управлению уязвимостями как к дисциплине: серьёзность, эксплуатируемость, SLA, обработка исключений. - Опыт работы в agile-организации и с системами сборки Jenkins или Bamboo. - Умение выстраивать доверие на всех уровнях, эффективная работа в быстром темпе. Желательно: - Безопасность цепочки поставок ПО: SBOM, происхождение и аттестация, подпись и проверка образов, policy-as-code. - Опыт запуска ИИ-агентов кодирования в масштабе репозитория и создания обвязки для доверия к их результатам. - Знакомство с управлением ИИ в контексте безопасности: политика использования моделей, обработка данных, вопросы аудита после изменений, инициированных агентом. - Опыт в регулируемой среде (SOC 2, FedRAMP или аналогично) и понимание запросов аудиторов. Условия - Удалённая работа в Польше. - Гибкий график, самостоятельное управление рабочим днём. - Небольшая команда с культурой доверия, ответственности и уважения. - 30 дней оплачиваемого отпуска, 3 оплачиваемых дня для волонтёрства, Multisport Card, пакеты Luxmed и другое.

Формат

Удалённо

Страна

Канада, США

Город

Не указан

Грейд

Senior

GitLab — платформа интеллектуальной оркестрации для DevSecOps. Компания помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия, ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из списка Fortune 100 доверяют GitLab. О роли В качестве Senior Backend-инженера вы будете проектировать, внедрять и развивать возможности продукта, решая сложные backend-задачи и влияя на техническое и продуктовое направление команд. Вы выйдете за рамки «поставленных задач», активно улучшая качество, надежность и производительность систем. Вы будете работать на стыке продукта, фронтенда, инфраструктуры, данных и безопасности, принимая взвешенные архитектурные решения, ясно излагая сложные идеи в асинхронной среде и помогая определять стандарты для глобального продукта. Почему вам понравится эта роль Высокое влияние: вы не просто выпускаете фичи, а формируете архитектуру глобальной платформы, которой пользуются миллионы. Техническая самостоятельность: вы будете влиять на цели команды, техническое направление и долгосрочные задачи, решая проблемы высокой сложности. Инновационная культура: вы сможете экспериментировать с агентным ИИ и интегрировать его в производственные инженерные процессы, выходя за рамки простого промт-инжиниринга. Автономия: вы будете работать в remote-first асинхронной организации, где четкая письменная коммуникация и самоорганизация — основа успеха. Коллаборация с фокусом на пользователя: вы будете тесно взаимодействовать с продакт-менеджерами и дизайнерами, формируя требования и гарантируя, что каждое техническое решение приносит реальную ценность пользователям. Чем вы будете заниматься Определять техническое направление: проектировать и внедрять сложные backend-функции с минимальным руководством, делая прагматичный выбор между модульным монолитом, общими компонентами или отдельными сервисами. Повышать стандарты: отстаивать качество продукта, безопасность, доступность и производительность. Определять стандарты backend-разработки: стиль, поддерживаемость, тестирование, API и операционная готовность. Наставничество: обучать инженеров уровня associate и intermediate, устранять технические блокеры и улучшать практики команды через код-ревью и дизайн-ревью. Операционное совершенство: диагностировать и предотвращать проблемы производительности и надежности в масштабе. Участвовать в реагировании на инциденты и выступать техническим владельцем там, где это уместно. Интеграция ИИ: использовать ИИ в производственной инженерной работе для улучшения результатов, оценивать его эффективность и обучать других ответственному и осознанному использованию. Что вы принесете с собой Глубокая backend-экспертиза: уверенное владение backend-архитектурой, API, системами данных и настройкой производительности в сложной продуктовой или сервисной среде. Адаптивность: владение современными backend-языками и глубокое понимание системного программирования. Ценится способность учиться и адаптироваться выше, чем мастерство в одном языке. Архитектурное мышление: опыт проектирования и развития модульных backend-границ, ограниченных контекстов и миграционно-безопасных архитектур. Влияние: умение вести за собой через влияние, техническое суждение и четкую письменную коммуникацию, эффективно соединяя потребности продукта с технической реальностью. Экспертиза в агентном ИИ: подтвержденный опыт создания и эксплуатации агентных систем в продакшене — от промт-инжиниринга к архитектуре циклов, использованию инструментов и стратегиям обработки ошибок, обеспечивающим надежность в масштабе. Полезный опыт Опыт работы с высоконагруженными распределенными системами, конкурентностью или профилированием. Практический опыт работы с контейнеризированным продакшеном (например, Kubernetes). Глубокие знания производительности баз данных (например, PostgreSQL, ClickHouse, эволюция схем, партиционирование). Опыт работы с крупномасштабными модульными монолитами или событийно-ориентированными системами. Публичные технические выступления или открытый исходный код.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Грейд

Senior

GitLab — платформа оркестрации для DevSecOps, позволяющая организациям повышать продуктивность разработчиков, эффективность операций и ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 доверяют GitLab. О роли В качестве Senior Backend-инженера вы будете проектировать, внедрять и развивать возможности продукта, решая сложные задачи бэкенда и влияя на техническое и продуктовое направление команд. Вы выйдете за рамки порученной работы, активно повышая качество, надежность и производительность систем. Вы будете работать на стыке продукта, фронтенда, инфраструктуры, данных и безопасности, принимая взвешенные архитектурные решения, четко излагая сложные идеи в асинхронной среде и помогая задавать стандарты для глобального продукта. Почему вам понравится эта роль - Высокое влияние: вы не просто выпускаете функции, а формируете архитектуру глобальной платформы, используемой миллионами. - Техническая самостоятельность: вы будете влиять на цели команды, техническое направление и долгосрочные задачи. - Инновационная культура: вы сможете экспериментировать с интеграцией агентного ИИ в производственные инженерные процессы, выходя за рамки простого промт-инжиниринга. - Автономия: вы будете работать в удаленной асинхронной организации, где четкая письменная коммуникация и самоорганизация — основа успеха. - Ориентация на пользователя: вы будете тесно сотрудничать с продакт-менеджерами и дизайнерами, чтобы каждое техническое решение приносило реальную пользу. Что вы будете делать - Определять техническое направление: проектировать и внедрять сложные бэкенд-функции с минимальным руководством, выбирая между модульным монолитом, общими компонентами или отдельными сервисами. - Повышать стандарты: отстаивать качество продукта, безопасность, доступность и производительность, задавая стандарты бэкенда для стиля, поддерживаемости, тестирования, API и операционной готовности. - Наставничество: обучать младших и средних инженеров, устранять технические блокеры и улучшать практики команды через код-ревью и дизайн-ревью. - Операционное совершенство: диагностировать и предотвращать проблемы производительности и надежности в масштабе, участвовать в реагировании на инциденты. - Интеграция ИИ: использовать ИИ в производственной инженерной работе, оценивать его эффективность и обучать других ответственному применению. Что вы принесете - Глубокая экспертиза в бэкенде: уверенное владение бэкенд-архитектурой, API, системами данных и настройкой производительности. - Адаптивность: владение современными бэкенд-языками и глубокое понимание системного программирования. Ценится способность учиться, а не знание одного языка. - Архитектурное мышление: опыт проектирования и развития модульных бэкенд-границ, ограниченных контекстов и миграционно-безопасных архитектур. - Влияние: умение вести за собой через влияние, техническое суждение и четкую письменную коммуникацию. - Экспертиза в агентном ИИ: подтвержденный опыт создания или эксплуатации агентных систем в производстве — от промт-инжиниринга до архитектуры циклов, использования инструментов и стратегий обработки ошибок. Полезный опыт - Опыт работы с высоконагруженными распределенными системами, конкурентностью или профилированием. - Практический опыт контейнеризированной эксплуатации (например, Kubernetes). - Глубокие знания производительности баз данных (например, PostgreSQL, ClickHouse, эволюция схем, партиционирование). - Опыт работы с крупномасштабными модульными монолитами или событийно-ориентированными системами. - Публичные технические выступления или открытый исходный код.

Формат

Удалённо

Страна

Польша

Город

Не указан

Грейд

Senior

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. В компании принято использовать ИИ как ключевой множитель продуктивности: все сотрудники интегрируют ИИ в ежедневные рабочие процессы. О роли Старший backend-инженер будет проектировать, внедрять и развивать возможности продукта, решая сложные backend-задачи и влияя на техническое и продуктовое направление команд. Работа охватывает границы продукта, фронтенда, инфраструктуры, данных и безопасности. Инженер принимает взвешенные архитектурные решения, ясно излагает сложные идеи в асинхронной среде и помогает определять стандарты для глобального продукта. Что понравится в этой роли Высокое влияние: формирование архитектуры глобальной платформы, используемой миллионами. Техническая самостоятельность: влияние на цели команды, техническое направление и долгосрочные задачи. Инновационная культура: эксперименты с агентным ИИ в производственных инженерных процессах, создание устойчивых ИИ-ассистируемых систем. Автономия: работа в remote-first асинхронной организации, где ключевыми факторами успеха являются четкая письменная коммуникация и самоорганизация. Коллаборация с пользователями: партнерство с продакт-менеджерами и дизайнерами для формирования требований. Что предстоит делать Определять техническое направление: проектировать и внедрять сложные backend-функции с минимальным руководством, выбирая между модульным монолитом, общими компонентами или отдельными сервисами. Повышать стандарты: отстаивать качество продукта, безопасность, доступность и производительность; определять стандарты backend-кода, стиля, поддерживаемости, тестирования, API и операционной готовности. Наставничество: обучать младших и средних инженеров, устранять технические блокеры, улучшать практики команды через код-ревью и дизайн-ревью. Операционное совершенство: диагностировать и предотвращать проблемы производительности и надежности в масштабе; участвовать в реагировании на инциденты. Интеграция ИИ: использовать ИИ в производственной инженерной работе, оценивать его эффективность и обучать других ответственному применению. Что нужно для успеха Глубокие backend-знания: уверенное владение backend-архитектурой, API, системами данных и настройкой производительности в сложной продуктовой среде. Адаптивность: владение современными backend-языками и глубокое понимание системного программирования; ценность способности учиться и адаптироваться выше, чем владение одним языком. Архитектурное мышление: опыт проектирования и развития модульных backend-границ, ограниченных контекстов и миграционно-безопасных архитектур. Влияние: способность вести за собой через влияние, техническое суждение и четкую письменную коммуникацию. Экспертиза в агентном ИИ: подтвержденный опыт создания и эксплуатации агентных систем в продакшене — от простого промт-инжиниринга к архитектуре циклов, использованию инструментов и стратегиям обработки ошибок. Полезный опыт Опыт работы с высоконагруженными распределенными системами, конкурентностью или профилированием. Практический опыт контейнеризированных производственных операций (например, Kubernetes). Глубокие знания производительности баз данных (например, PostgreSQL, ClickHouse, эволюция схем, партиционирование). Опыт работы с крупномасштабными модульными монолитами или событийно-ориентированными системами. Публичные технические коммуникации и участие в open-source.

Формат

Офис

Страна

Канада, США, Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания RevenueCat — платформа для монетизации мобильных приложений, убирающая сложности создания и масштабирования встроенных подписок. Выпускник YC S18, используется в более чем 40% новых приложений с подписками, обрабатывает $12+ млрд годового объёма покупок. Помогает разработчикам от соло-разработчика в Бразилии до мобильной команды OpenAI. Команда — 150+ человек, полностью удалённая, в 25+ странах. Ценности: Customer Obsession, Always Be Shipping, Own It, Balance. Роль Создание ИИ-ассистента, который помогает разработчикам понимать и увеличивать доход от подписок. Сейчас живёт в Slack, расширяется на дашборд и API. Ассистент умеет получать данные в реальном времени, оценивать эксперименты, отлаживать интеграции и объяснять, что происходит в приложении, на естественном языке. В будущем большая часть взаимодействий пользователя будет опосредована или автоматизирована агентом. Нужен инженер, способный построить базовую инфраструктуру агента: оркестрацию, выполнение инструментов, управление контекстом, оценку и уровень доверия, позволяющий давать агенту больше автономии. Требования - 5+ лет опыта запуска production-систем. - Практический опыт работы с LLM — не только промптинг, но и создание систем вокруг: использование инструментов, структурированный вывод, управление контекстом, оценка, оркестрация. - Сильный бэкенд-фундамент: надёжность, наблюдаемость, безопасность. - Комфорт в условиях неопределённости: ранний продукт внутри компании на стадии роста, архитектура ещё формируется. - Самостоятельность: умение определить, что нужно построить, построить и выпустить. - Хорошая коллаборация и эффективная коммуникация в полностью удалённой культуре. Бонусы - Опыт с API OpenAI/Anthropic. - Создание агентов, которыми пользуются другие. - Опыт с фреймворками оценки и наблюдаемости (Langfuse, Langchain и др.). - Знакомство с моделями подписок, App Store или инструментами для разработчиков. - Опыт создания Slack-интеграций или других разговорных интерфейсов. - Вклад в open-source AI/ML-инструменты. Первый месяц - Выпустить первую фичу агента, познакомиться с архитектурой, экосистемой инструментов и тем, как Rico взаимодействует с API RevenueCat. - Определить самый большой пробел в надёжности или производительности и начать его исправлять. - Познакомиться с командой, настроить репозитории, окружение разработки и инструменты отладки. - Изучить дашборды RevenueCat, логирование, инструменты отладки, облачных провайдеров, управление инфраструктурой и общую архитектуру. Первые 3 месяца - Запустить новую агентную фичу для десятков тысяч разработчиков. - Владеть ключевой областью инфраструктуры — оркестрация, eval-пайплайн, инструментальный фреймворк или уровень доверия/разрешений. - Самостоятельно планировать и выполнять проекты. - Изучить основы реагирования на инциденты и участвовать в дежурствах (on-call). Первые 6 месяцев - Агент станет заметно надёжнее, быстрее и функциональнее благодаря вашей работе. - Построить инфраструктуру, с помощью которой команда выпускает агентов. - Ревьюить код, создавать предложения, участвовать в архитектурных обсуждениях. - Выпустить крупный продукт или фичу. Первые 12 месяцев - RevenueCat станет AI-native компанией; вы построите движок под ней. - Знать все основные компоненты агентной системы и уметь отлаживать сложные проблемы. - Иметь собственные инициативы по улучшению агентных продуктов, понимать текущие проблемы и приоритеты. - Менторить других инженеров, присоединяющихся к команде. Условия - Конкурентный equity в быстрорастущем стартапе Series C при поддержке топ-инвесторов, включая Y Combinator. - Окно 10 лет для реализации vested equity-опционов. - Полностью удалённая и гибкая рабочая среда. - 4–5 недель рекомендованного отпуска в год. - $2,000 USD на обустройство рабочего места и $1,000 USD ежегодно на непрерывное обучение.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Аккредитованная ИТ-компания «Системы и Алгоритмы» ищет GenAI-разработчика. Условия: - Зарплата: 230 000 рублей gross. - Формат: удалённо. - Занятость: полная. - Трудоустройство: ТД/ИП/СЗ/ГПХ. Требования: - Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей. - Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. - Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. - Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. - Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. - Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. Задачи: - Разработка сервисов ИИ-платформы для создания функциональных агентов и ИИ-ассистентов. - Подготовка бэкенда для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource-агенты. - Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов. - Создание единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников.