Вакансии для разработчиков ИИ-агентов

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Junior

BoilerLab — международная компания с прибыльным и устойчивым бизнесом. Мы развиваем продукты в сфере AI, SaaS и Blockchain и работаем с пользователями по всему миру. Ищем Junior Marketing Manager в команду одного из наших AI-продуктов. — Atomic Agent — open-source local-first AI-агент, который работает непосредственно на устройстве пользователя. Продукт ориентирован на разработчиков и AI-комьюнити. — AI/ML API — международная платформа с 400K+ пользователей, которая предоставляет единый доступ к AI-моделям через API. Что предстоит делать — Писать контент на английском: посты, треды, обзоры, анонсы, статьи и рассылки — Находить и запускать коллаборации с AI-компаниями, разработчиками и другими tech-проектами — Работать с KOLs: искать релевантных авторов, договариваться и готовить совместный контент — Работать с комьюнити: отвечать на комментарии, поддерживать обсуждения, собирать обратную связь — Создавать короткие видео и простую графику для продвижения продукта — Анализировать охваты, вовлечённость и конверсии Мы ожидаем: — Английский C1+ — это один из ключевых критериев. Вам должно быть комфортно писать и общаться на английском каждый день — От 1 года опыта в digital marketing или сильная мотивация развиваться в этом направлении — Интерес к AI, технологиям и международным продуктам — Понимание особенностей разных площадок и форматов контента — Инициативность и желание не просто получать задачи, а самостоятельно находить точки роста Будет плюсом — Техническое, математическое или другое профильное образование — Опыт работы с международными рынками — Опыт продвижения AI-, SaaS-, developer tools или open-source продуктов — Понимание AI/ML и интерес к технологиям — Опыт работы с Twitter/X, Reddit, GitHub или Discord Что предлагаем — Работа с международным AI-продуктом и глобальной аудиторией — Возможность выбрать направление развития в зависимости от ваших сильных сторон — Работа в связке с CMO и продуктовой командой — Возможность самостоятельного развития и роста

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

ML-инженер Формат работы: можно удалённо. Компания — один из крупнейших независимых digital-продакшнов в России, работает с 2005 года, в штате более 550 человек. Ищет ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для проектов компании. Чем предстоит заниматься: - Поддерживать текущие алгоритмические решения - Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы - Адаптировать и дообучать LLM (например, LLaMA, Mistral, YaLM 2) под специфику продукта - Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных - Настраивать векторные БД (Pinecone/Weaviate/Qdrant) и оптимизировать кэширование Пожелания к кандидатам: - Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других) - Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow - Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных - Опыт внедрения RAG

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Платформа для бизнес-аналитики, насыщаемая возможностями искусственного интеллекта: естественный язык, умные подсказки, AI-ассистенты. Формат работы: удаленно, РФ, московский часовой пояс. Заработная плата: готовы обсудить ваши пожелания. Корпоративные подписки на AI-инструменты. Чем предстоит заниматься: - Разрабатывать компоненты платформы целиком - Собирать требования, строить модели данных и описывать методики расчётов - Общаться напрямую с конечными пользователями - Проектировать архитектуру и защищать свои решения - Глубоко применять Claude Code и Cursor как agentic-инструменты, а не просто чат - Проводить ревью, технические обсуждения и развивать инженерную культуру Что важно: - 5+ лет коммерческой разработки сложных DWH/BI-систем - Уверенные навыки: C, .NET, ASP.NET, Angular, AI-инструменты - Реальный опыт работы с Claude Code: настройка CLAUDE.md, структурированные промпты, анализ кодовой базы, генерация production-ready кода, рефакторинг, тесты, pull requests и аудит безопасности - Понимание ограничений LLM и умение выстраивать безопасный HITL процесс

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

TwelveAI ищет AI-инженера для разработки LLM-ассистента и backend-логики для AI-платформы, которая автоматизирует продажи, запись и поддержку клиентов. Локация: Астана, офис. Формат: Full-time, 5/2. Зарплата: от 600 000 тенге. Задачи: — разрабатывать LLM-ассистента: чат, сценарии и логику диалогов; — создавать RAG-системы, работать с embeddings, chunking и retrieval; — интегрировать БД и внешние сервисы; — разрабатывать REST и async API; — работать с транзакциями, race conditions и WebSocket; — оптимизировать качество ответов и стоимость инференса. Стек: Django 4.2, Django Ninja, DRF, Daphne, Django Channels, PostgreSQL, Redis, Celery, OpenAI SDK, scikit-learn, NumPy, SciPy, vector DB, Docker. Будет плюсом: Document AI, OCR/NLP, semantic matching, AI-агенты, микросервисы, CI/CD.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Junior

Компания Sasha AI — резидент Сколково, разработчик голосовых AI-агентов для бизнеса. Развивает лидогенерационную платформу, которая позволяет компаниям за 20 минут запустить искусственный интеллект, способный генерировать лидов, работая с клиентской базой по телефону. AI-агенты компании помогают таким компаниям, как МТС, Т-Банк, Синергия, увеличивать выручку без найма сотрудников. За последний год компания выросла в 5 раз и планирует достичь оборота в 300 млн рублей в 2026 году. Цель — сделать технологию простой, окупаемой и доступной каждому крупному бизнесу в России, а за 10 лет построить монополиста, ассоциирующегося с искусственным интеллектом в России. Чем предстоит заниматься: - Развивать и поддерживать высоконагруженную микросервисную архитектуру бэкенда на Node.js (NestJS). - Проектировать сложную бизнес-логику, связанную с интеграцией AI-моделей, обработкой данных, телефонией. - Оптимизировать производительность, надежность и отказоустойчивость систем, от которых напрямую зависит выручка клиентов. Стек: - Бэкенд: Node.js, TypeScript, NestJS, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Yandex VBD. - Фронтенд: TypeScript, Next.js, Tailwind CSS, UI-библиотеки. - Инфраструктура и другое: K8s, Docker, PM2. - Телефония: Asterisk, ARI/AMI. Требования: - Коммерческий опыт разработки или пет-проекты на TypeScript/Node.js. - Уверенное владение базой: понимание REST API, реляционных баз данных (PostgreSQL) и асинхронности в JS. - Ценность чистого, поддерживаемого кода и практика автотестирования. Будет плюсом: - Опыт или понимание принципов работы телефонии (Asterisk, ARI). - Опыт работы с высокими нагрузками. - Интерес к миру AI/ML и желание погружаться в предметную область. Условия: - Реальная impact-роль: код напрямую влияет на оборот компании и продукт для лидеров рынка. - Сложные и масштабные задачи: высокие нагрузки, интеграции, уникальная экспертиза на стыке AI и телефонии.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Middle

Компания Sasha AI — резидент Сколково, разработчик голосовых AI-агентов для бизнеса. Развивает лидогенерационную платформу, которая позволяет компаниям за 20 минут запустить искусственный интеллект, способный генерировать лидов, работая с клиентской базой по телефону. AI-агенты компании помогают таким компаниям, как МТС, Т-Банк, Синергия, увеличивать выручку без найма сотрудников. За последний год компания выросла в 5 раз и планирует достичь оборота в 300 млн рублей в 2026 году. Маленькая цель — сделать технологию простой, окупаемой и доступной каждому крупному бизнесу в России. Большая цель — за 10 лет построить монополиста, ассоциирующегося с искусственным интеллектом в России. Чем предстоит заниматься: - Развивать и поддерживать высоконагруженную микросервисную архитектуру бэкенда на Node.js (NestJS). - Проектировать сложную бизнес-логику, связанную с интеграцией AI-моделей, обработкой данных, телефонией. - Оптимизировать производительность, надежность и отказоустойчивость систем, от которых напрямую зависит выручка клиентов. Стек: - Бэкенд: Node.js, TypeScript, NestJS, PostgreSQL, Redis, ClickHouse, Yandex VBD. - Фронтенд: TypeScript, Next.js, Tailwind CSS, UI-библиотеки. - Инфраструктура и другое: K8s, Docker, PM2. Работа с телефонией (Asterisk, ARI/AMI). Требования: - 2+ года коммерческого опыта разработки на TypeScript/Node.js. - Глубокое понимание принципов построения отказоустойчивых и масштабируемых REST/gRPC API. - Серьезный опыт работы с PostgreSQL и Redis. - Ценность чистого, поддерживаемого кода и практика автотестирования. - Готовность брать архитектурную и продуктовую ответственность. Будет плюсом: - Опыт или понимание принципов работы телефонии (Asterisk, ARI). - Опыт работы с высокими нагрузками. - Интерес к миру AI/ML и желание погружаться в предметную область. Условия: - Реальная impact-роль: код напрямую влияет на оборот компании и продукт для лидеров рынка. - Сложные и масштабные задачи.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании и формате Mindrift — платформа, соединяющая специалистов с проектными задачами в области ИИ для ведущих технологических компаний. Работа связана с тестированием, оценкой и улучшением ИИ-систем. Участие проектное, не постоянная занятость. Задачи - Создание реалистичных сред разработки: виртуальная компания с кодовой базой, инфраструктурой и контекстом (тикеты, документация, переписка), формирующим правдоподобную историю разработки. - Проектирование задач из промежуточных состояний этих сред: формулировка промпта, определение критериев «решено», обеспечение решаемости задачи ИИ-агентом. - Написание тестов, проверяющих решения агента: принимать все корректные подходы и отклонять некорректные, не слишком строго и не слишком мягко. - Итеративная доработка задач и тестов на основе QA-обратной связи: анализ решений агента, разбор ошибок, улучшение до справедливой и надёжной оценки. Задачи должны по-настоящему бросать вызов лучшим моделям: frontier-модели уже хорошо пишут код, поэтому важно понимать, где модели ошибаются, и создавать сценарии, выявляющие разницу между хорошим и плохим решением. У задач много корректных решений, поэтому написание тестов, принимающих все правильные варианты и отклоняющих неверные, сложнее, чем кажется. Чем это не является - Не разметка данных. - Не промпт-инжиниринг. - Не написание кода с нуля — большую часть кода пишет агент; вы направляете и оцениваете. Требования - Опыт разработки ПО от 5 лет. - Основной стек: Python (FastAPI), JavaScript/TypeScript (React), Docker, Postgres, Kafka, Redis. - Опыт написания тестов (функциональных, интеграционных). - Владение английским языком на уровне B2 и выше. Условия - Оплата до $50/час в эквиваленте, в зависимости от уровня и темпа. - Задачи оцениваются примерно в 20 часов каждая. - Вы сами устанавливаете свой график.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Сан-Франциско

О команде Команда платформы разработки плагинов создаёт API, SDK и инструменты, позволяющие расширять ChatGPT и Codex. Работа включает плагины, коннекторы, протокол Model Context Protocol (MCP) и интерактивные приложения. Цель — чтобы любой мог превратить полезный рабочий процесс в плагин, опубликовать его и дать другим возможность использовать. Плагин может объединять инструкции и навыки с подключениями к необходимым инструментам и данным. Работа охватывает создание и публикацию плагинов, системы их выполнения в продуктах и открытые стандарты для разработчиков. О роли Ищем инженеров с платформенным мышлением, понимающих, как создать платформу, которой разработчики захотят пользоваться. Работа охватывает пользовательские интерфейсы для разработчиков, API и серверные системы. Вы будете владеть функциями от первого разговора с разработчиком до внедрения и релиза. Предстоит напрямую общаться с разработчиками, партнёрами и open-source сообществом. Их опыт определит проектируемые API и абстракции, приоритеты и компромиссы. Место работы: Сан-Франциско. Гибридный формат: 3 дня в офисе в неделю. Предоставляется помощь с переездом для новых сотрудников. Обязанности - Проектировать и выпускать API, SDK и сервисы для расширения ChatGPT и Codex. - Упрощать создание, тестирование, публикацию, обновление и распространение плагинов. - Улучшать совместимость и согласованность между ChatGPT и Codex, включая интерактивные приложения. - Вносить вклад в MCP и другие открытые стандарты, учитывая практические потребности разработчиков. - Работать с разработчиками и партнёрами для выявления повторяющихся проблем и улучшения платформы, инструментов и документации. - Взаимодействовать с командами Product, Research, Security и Trust & Safety по вопросам разрешений, совместимости и безопасного и надёжного выполнения. Что поможет вам преуспеть - Опыт создания программного обеспечения, которым пользуются другие разработчики: open-source проект, API или SDK, платформа для разработчиков, внутренние инструменты с реальными пользователями или компания в сфере devtools. - Наличие собственного мнения об API и абстракциях, умение объяснять компромиссы за своими решениями. - Интерес к общению с разработчиками и пониманию того, что они пытаются создать. - Умение переключаться между продуктовыми вопросами и техническими деталями, определять важное и доводить работу от неясной задачи до продакшена. - Уверенная работа с веб-интерфейсами и серверными системами, готовность изучать незнакомые части стека. - Желание участвовать в определении того, как разработчики создают программное обеспечение для ИИ-агентов, в том числе через открытые стандарты, такие как MCP.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Мы развиваем Pyroscope — открытую базу данных непрерывного профилирования, лежащую в основе Grafana Cloud Profiles. Pyroscope дает инженерам видимость на уровне кода: как приложения используют CPU и память, вплоть до конкретной строки, и связывает этот сигнал с метриками, логами и трейсами в стеке Grafana. 2026 год — переломный для Pyroscope. Мы завершили внедрение архитектуры V2, сократив производственные затраты на 92% и значительно улучшив масштабируемость, а число клиентов продукта выросло на 64% за прошлый год. Продукт выходит за пределы аудитории, знакомой с профилированием, и наш фокус смещается с разработки отдельных функций на снижение трения во всем опыте: лучший онбординг, глубже интеграция с остальной частью Grafana, профили, работающие для операционных и SRE-процессов, а не только для специалистов по производительности. В течение следующего года вы поможете нам: - Выпустить Adaptive Profiles как стратегию приема данных по умолчанию, чтобы клиенты автоматически собирали нужные профили по разумной цене. - Превратить Pyroscope в платформенную возможность внутри Grafana: двунаправленная корреляция трейсов и профилей, интеграция с Kubernetes Monitoring и App Observability, вывод профилей там, где инженеры уже начинают расследования. - Подготовить Pyroscope к миру агентов: API, CLI и документация, спроектированные так, чтобы ИИ-агенты могли управлять профилированием от начала до конца, покрывая полный цикл оптимизации производительности — от обнаружения проблемы до проверки исправления. - Продвигать операционное совершенство и совокупную стоимость владения: обобщенное автопроксирование, лучший UX для длинных запросов, автоматизация BYOC, запускающая новую ячейку без ручного вмешательства. - Удвоить принятие продукта, сделав профилирование простым в начале: направляемый онбординг, документация на основе сценариев использования, помощь в инструментировании, чтобы пользователи получали ценность за минуты, а не дни. Чем вы будете заниматься: - Вести проекты от концепции до запуска, например, повышение эффективности пути чтения или корреляцию трейсов и профилей, включая дизайн, поставку, эксплуатацию и сопровождение клиентов. - Проектировать, создавать и эксплуатировать ключевые компоненты распределенной базы данных: прием, хранение и запросы, принимая острые компромиссы по производительности, стоимости и сложности. - Носить «продуктовую шляпу»: у нас нет выделенного продакт-менеджера — инженеры команды участвуют в звонках с клиентами, превращают болевые точки в выполнимые задачи и напрямую формируют дорожную карту. Ваши вопросы и идеи будут определять, что мы строим. - Обеспечивать операционное совершенство: отвечать за результаты против конкретных SLO и целевых показателей стоимости единицы, сокращать рутину через автоматизацию и делать дежурства тише каждый квартал. - Взаимодействовать с другими командами Grafana: тесно работать с App Observability, Alloy, Tempo и другими командами баз данных, чтобы профили были полезны там, где работают инженеры. - Поддерживать коллег через обсуждения дизайна, ревью кода и парное программирование в полностью удаленной среде. - Участвовать в дежурствах (ротация EMEA) для сервисов, которые вы создаете, и относиться к реагированию на инциденты и разбору после них как к части ремесла. - Вносить вклад в открытый исходный код: Pyroscope — OSS. Вы будете взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние вклады и помогать вести проект открыто. Мы много инвестируем в продуктивность разработчиков. Вы можете использовать современные ИИ-ассистенты для кодирования в повседневной работе (инструменты на ваш выбор, в рамках политики компании). Условия: - Полная удаленная работа. - Рассматриваем кандидатов только из Великобритании, Германии, Испании, Швеции и Ирландии.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Grafana Labs — компания, развивающая открытую облачную платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Более 35 миллионов пользователей и 7 000+ клиентов. Полностью удалённая компания: 1 600+ сотрудников в 40+ странах. О продукте Pyroscope — открытая база данных непрерывного профилирования, лежащая в основе Grafana Cloud Profiles. Даёт инженерам видимость использования CPU и памяти на уровне кода. В 2026 году завершён переход на архитектуру V2, что снизило производственные затраты на 92% и увеличило число клиентов на 64% за год. Сейчас фокус смещается на снижение трения во всём опыте: онбординг, интеграция с Grafana, поддержка операционных и SRE-процессов. Задачи на ближайший год - Внедрить Adaptive Profiles как стратегию приёма данных по умолчанию. - Превратить Pyroscope в платформенную возможность Grafana: двунаправленная корреляция трейсов и профилей, интеграция с Kubernetes Monitoring и App Observability. - Подготовить Pyroscope к работе с AI-агентами: API, CLI и документация для сквозного управления профилированием. - Улучшить операционную эффективность: обобщённый автоскейлинг, UX для длинных запросов, автоматизация BYOC. - Удвоить adoption: guided onboarding, документация по сценариям использования, помощь в инструментировании. Обязанности - Вести проекты от концепции до запуска: например, улучшение эффективности read path или корреляция трейсов и профилей. - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать ключевые компоненты распределённой базы данных: приём, хранение и запросы. - Выполнять роль продакт-менеджера: участвовать в звонках с клиентами, превращать проблемы в задачи, влиять на дорожную карту. - Обеспечивать операционное совершенство: достигать SLO и целевых показателей стоимости, автоматизировать рутину, делать дежурства спокойнее. - Взаимодействовать с командами App Observability, Alloy, Tempo и другими подразделениями Databases. - Поддерживать коллег: дизайн-ревью, код-ревью, парное программирование в удалённом режиме. - Участвовать в on-call (EMEA-ротация) для своих сервисов. - Вносить вклад в open source: общаться с сообществом, ревьюить внешние изменения, развивать проект открыто. Условия - Удалённая позиция. - Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Германии, Испании, Швеции и Ирландии. - Разрешено использовать современные AI-ассистенты для программирования в повседневной работе.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, разрабатывающая платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Вакансия относится к инициативе skunkworks (2nd Horizon), цель которой — расширить наблюдаемость на общую аналитику данных. Задача — сделать Grafana лучшим местом, где люди и ИИ-агенты понимают и используют данные предприятия. Разрабатываются ИИ-функции для таких сценариев, как аналитика продуктов и данные продаж. Это удалённая позиция. Рассматриваются кандидаты из Германии, Ирландии, Швеции, Испании и Великобритании. Команда состоит из опытных сотрудников Grafana и новых коллег, работает с высокой степенью автономии и ответственности. Инженеры принимают решения, быстро двигаются и проверяют идеи на ранних этапах. Ищем AI-инженера с сильным опытом разработки ПО, быстрым циклом итераций и интересом к экспериментам, а также с фокусом на выпуск и масштабирование полезных функций. В рамках инициативы вы будете выполнять разные роли и не сможете полагаться на кросс-функциональные команды. Вы будете проектировать, разрабатывать, тестировать и выпускать ИИ-функции для работы с большими наборами данных, а также расширять возможности аналитических ИИ-агентов для помощи пользователям в поиске информации. По мере развития команды роль может расширяться. Обязанности - Создание и внедрение ИИ-решений: разработка высокопроизводительных ИИ-функций, помогающих пользователям обнаруживать, организовывать и оптимизировать доступ к большим наборам данных. - Быстрое экспериментирование и итерации: быстрое прототипирование, тестирование и проверка с реальными пользователями, включая разработку и развитие LLM- и агентных рабочих процессов для жизненного цикла инженерии данных. - Совместная работа: участие в формировании ИИ-функций продукта, включая интеграцию агентных компонентов с внутренними инструментами (Slack, системы оповещения), взаимодействие с внутренними командами данных для догфудинга. - Эффективное использование ИИ-инструментов: применение ИИ и инструментов автоматизации для улучшения функциональности продукта и собственных процессов разработки. - Эффективная коммуникация: работа в динамичной среде, умение общаться и вносить вклад в работу команд. - Ответственность и влияние: полная ответственность за разрабатываемые ИИ-решения, обеспечение их инновационности, масштабируемости, поддерживаемости и соответствия реальным рабочим процессам пользователей. Требования - Сильные инженерные навыки: опыт создания production-grade пользовательских систем. Самостоятельность, способность решать сложные инженерные задачи и принимать решения по UI-дизайну при минимальном контроле. - Практический опыт в ИИ: знакомство с ИИ-технологиями и фреймворками, нацеленность на качественные решения, работающие в реальном мире.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

Экспериментальная инициатива 2H нацелена на то, чтобы применить наблюдаемость к бизнес-задачам через общий анализ данных. Цель — сделать Grafana лучшим местом, где люди и ИИ-агенты понимают и работают с данными предприятия. Команда создаёт ИИ-функции для анализа продуктовых и продажных данных, снижая барьер входа и выявляя значимые сигналы в неструктурированных данных. Роль предполагает высокую степень автономии и ответственности. Инженеры принимают решения, быстро двигаются и проверяют идеи на ранних этапах, опираясь на коллаборативную культуру, любознательность и обратную связь. В рамках инициативы придётся совмещать несколько ролей и не рассчитывать на кросс-функциональные команды, которые обычно поддерживают другие группы в инженерном отделе. Чем предстоит заниматься: - Создавать и внедрять ИИ-решения: разрабатывать высокопроизводительные ИИ-функции, помогающие пользователям находить, организовывать и оптимизировать доступ к большим наборам данных. - Быстро экспериментировать и итерировать: прототипировать, тестировать и проверять решения на реальных пользователях, включая запуск и развитие LLM- и агент-ориентированных процессов для жизненного цикла инженерии данных. - Сотрудничать: вместе с командой формировать ИИ-функции продуктов, интегрировать агентные компоненты с внутренними инструментами (например, Slack и системами алертинга), привлекать внутренние команды данных для dogfooding. - Эффективно использовать ИИ-инструменты: применять ИИ и автоматизацию для улучшения функциональности продукта и собственных процессов разработки. - Коммуницировать: работать в динамичной и коллаборативной среде, эффективно взаимодействовать с другими командами. - Отвечать за результат: полностью владеть разработанными ИИ-решениями, обеспечивая их инновационность, масштабируемость, поддерживаемость и соответствие реальным рабочим процессам пользователей. Требования: - Сильные инженерные навыки: опыт создания production-grade пользовательских программных систем. Самостоятельность, способность решать сложные инженерные задачи и принимать решения по UI-дизайну с минимальным контролем. - Практический опыт с ИИ: знакомство с ИИ-технологиями и фреймворками, нацеленность на качественные решения, работающие в реальном мире, а не только в теории. - Быстрая итерация и экспериментальный подход (начало описания, текст обрывается). Условия: - Удалённая позиция. - Рассматриваются кандидаты в Германии, Ирландии, Швеции, Испании и Великобритании.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Не указан

Grafana Labs развивает инициативу по созданию AI-нативной системы интеллектуальной обработки данных, которая предоставляет агентам надёжный и управляемый доступ к корпоративному контексту. Цель — сделать Grafana лучшим местом, где люди и AI-агенты понимают и действуют на основе данных в реальном времени. Система помогает агентам получать нужные данные, метаданные, определения, происхождение, сигналы качества и институциональные знания без необходимости поддерживать собственные хрупкие контекстные файлы. Принцип: система контекста извлекает, агенты решают, а команды данных поддерживают интеллект. Новая команда состоит из опытных сотрудников Grafana и новых коллег. Работа предполагает высокую степень автономии и ответственности как на уровне отдельных инженеров, так и команды в целом. Ищем Staff-бэкенд-инженера для создания первых production-сервисов системы управления контекстным слоем. Роль ранняя, команда с высокой автономией. Нужно проектировать и запускать основную бэкенд-архитектуру для приёма данных, хранения контекста, API для поиска и интеграций для агентов. Задачи - Проектировать, реализовывать, тестировать и эксплуатировать первые сервисы для приёма контекста, индексации, оркестрации поиска, доступа через API, настройки источников и администрирования системы. - Создавать основу масштабируемого SaaS: архитектура мультитенантного сервиса, включая изоляцию тенантов, учёт использования, квоты, аудит-логи, фоновые задачи и надёжные границы сервисов. - Строить API и интерфейсы для AI-агентов, MCP-инструментов, CLI и внутренних приложений для получения контекста, происхождения данных, сигналов уверенности и предупреждений. - Работать на стыке продукта и инфраструктуры: находить практические компромиссы между быстрым экспериментированием и долгосрочной надёжностью, особенно при переходе от прототипа к production. - Эксплуатировать создаваемые сервисы: инструментировать их метриками, логами, трейсами, алертами и дашбордами; использовать observability-инструменты для понимания поведения системы и повышения надёжности. - Влиять на техническое направление: помогать формировать архитектуру, границы сервисов, выбор хранилищ, контракты API, паттерны развёртывания и инженерные практики для новой продуктовой области. - Эффективно коммуницировать в динамичной и коллаборативной среде, вносить вклад в работу кросс-функциональных команд. - Полностью отвечать за разрабатываемые AI-решения, обеспечивая их инновационность и масштабируемость. Условия - Удалённая работа. - Рассматриваются кандидаты из Испании, Швеции, Великобритании, Ирландии и Германии. - Ранняя стадия проекта, высокая автономия и ответственность, поддержка коллаборативной культуры.

Формат

Удалённо

Страна

Ирландия

Город

Не указан

О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Grafana Cloud — управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, доверяют Grafana Labs. Компания полностью удалённая: 1600+ сотрудников в 40+ странах. О проекте Grafana Labs запускает инициативу (skunkworks) с целью принести наблюдаемость в остальной бизнес. Цель — сделать Grafana лучшим местом, где люди и ИИ-агенты понимают и действуют на основе данных реального времени. В рамках инициативы строится ИИ-нативная система интеллектуальной обработки данных, которая даёт агентам надёжный и управляемый доступ к корпоративному контексту. Система помогает агентам получать нужные данные, метаданные, определения, происхождение, сигналы качества и институциональные знания. Принцип: система контекста извлекает, агенты решают, а команды данных поддерживают интеллект. Новая команда состоит из опытных сотрудников Grafana и новых наймов. Работа с высокой степенью автономии и ответственности. Задачи - Проектировать и внедрять основные сервисы бэкенда: ingestion контекста, индексацию, оркестрацию поиска, API-доступ, конфигурацию источников и администрирование системы. - Создавать масштабируемую SaaS-основу: архитектура мультитенантного сервиса, изоляция тенантов, отслеживание использования, квоты, аудит-логи, фоновые задачи и надёжные границы сервисов. - Обеспечивать рабочие процессы извлечения контекста для агентов: API и интерфейсы для ИИ-агентов, MCP-инструментов, CLI и внутренних приложений. - Работать на стыке продукта и инфраструктуры: находить компромиссы между быстрыми экспериментами и долгосрочной надёжностью. - Эксплуатировать создаваемые системы: инструментировать метриками, логами, трейсами, алертами и дашбордами. - Вносить вклад в техническое направление: архитектура, границы сервисов, выбор хранилищ, API-контракты, паттерны развёртывания и инженерные практики. - Эффективно общаться в динамичной и коллаборативной среде. - Полностью отвечать за разрабатываемые ИИ-решения, обеспечивая их инновационность и масштабируемость. Условия - Удалённая работа. - Рассматриваются кандидаты в Испании, Швеции, Великобритании, Ирландии или Германии.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Twilio, организация Conversational Agents, ищет Senior Engineering Manager для руководства командой Agent Implementations. Команда отвечает за создание и эксплуатацию агентов, обеспечивающих внутренние бизнес-процессы Twilio. Обязанности - Руководить инженерной стратегией и реализацией для безопасного и надёжного использования возможностей платформы Twilio клиентскими ИИ-агентами. - Создавать и масштабировать системы, обеспечивающие работу ИИ-агентов для внутренних бизнес-процессов Twilio, повышая эффективность и автоматизацию. - Взаимодействовать с командами продукта, платформы, безопасности и go-to-market для выявления высокоэффективных сценариев использования ИИ-агентов и внедрения 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 динамичной среде с высокой отдачей; ожидается крутая кривая обучения и умение самостоятельно разбираться в задачах. Требования Обязательные: - 5+ лет практического опыта инженера с написанием продакшен-кода на современном языке программирования (язык не важен). - 3+ года опыта непосредственного руководства командами инженеров разных направлений. - Опыт формирования культуры технического совершенства и сопровождения команды в технических дизайн-решениях. - 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. 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, страсть видеть результаты своего труда. Условия - Удалённая работа (remote-first), но возможны разовые очные встречи для командных мероприятий, офсайтов или встреч с клиентами. - Найм не доступен в Сан-Франциско, Окленде, Сан-Хосе (Калифорния) и окрестностях. - Конкурентоспособная оплата, щедрый отпуск, отпуск по уходу за ребёнком и по wellness, медицинская страховка, программа пенсионных накоплений. Набор льгот зависит от локации. - Оценка зарплаты для кандидатов в Калифорнии, Колорадо, Гавайях, Иллинойсе, Мэриленде, Массачусетсе, Миннесоте, Нью-Джерси, Нью-Йорке, Вермонте, округе Колумбия и штате Вашингтон. Для Колорадо, Гавайев, Иллинойса, Мэриленда, Массачусетса, Миннесоты, Вермонта или округа Колумбия: $207,200.0. Для других локаций зарплата обсуждается в процессе найма. Найм не ограничен указанными локациями.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Camunda — корпоративная платформа для оркестрации агентов, позволяющая организациям координировать ИИ-агентов, людей и системы в комплексных сквозных бизнес-процессах. Платформа обеспечивает управление, аудит и контроль со стороны человека, что позволяет переводить ИИ из пилотных проектов в промышленную эксплуатацию. Camunda доверяют более 700 организаций по всему миру, включая 9 из 10 крупнейших банков США. Компания полностью удаленная и глобальная, трансформируется в AI-first организацию, построенную на собственной платформе. Признана GP Bullhound's Top 100 Next Unicorn list, сертифицирована как Great Place to Work 2025, названа Visionary в 2025 Gartner Magic Quadrant для Business Orchestration and Automation Technologies, заняла 3-е место в рейтинге Flexa's 2026 Most Flexible Companies. О роли Camunda проходит AI-First трансформацию, и компания ищет Senior Software Engineer в команду Engineering Operations. В составе этой платформенной команды вы будете играть ключевую роль в развитии инженерного совершенства: создавать, внедрять и поддерживать масштабируемые основные процессы для повышения эффективности разработки, надежности и качества в кодовых базах Camunda 8, а также в процессах всей инженерной организации. По мере развития Camunda 8 как лидера рынка оркестрации агентов, ваша миссия — обеспечить, чтобы внутренний жизненный цикл разработки был столь же автономным и беспрепятственным. Вы будете работать с командами инфраструктуры и основной разработки, чтобы обеспечить плавные рабочие процессы, надежное управление зависимостями и непрерывное улучшение CI-процессов в эпоху AI-first разработки, позволяя командам Camunda 8 лучше сосредоточиться на разработке основного продукта. Задачи - AI-расширенная инженерия: лидировать переход к автоматизированному жизненному циклу разработки, внедряя и оркестрируя единые процессы в репозиториях Camunda 8, включая AI-ассистируемые процессы: управление релизами, автономное обновление зависимостей и проактивное устранение CVE. - Постоянно оптимизировать здоровье CI/релизов и скорость разработки, используя метрический подход для выявления и устранения узких мест в AI-first рабочих процессах. - Сотрудничать с ключевыми заинтересованными сторонами для реализации CI-стратегии и инженерных лучших практик, создавая позитивное влияние в инженерной организации. - Выявлять точки трения в инженерных процессах и превращать их в автоматизированные, самоподдерживающиеся системы, способные выдерживать увеличенный объем AI-расширенной рабочей силы, эффективно взаимодействуя с инженерами, лидерами и кросс-функциональными командами. Требования Обязательные: - Сильный опыт разработки ПО с подтвержденными результатами (предпочтительно Java). - Специализация: Fullstack или Backend. - Страсть к операционному совершенству в инженерии помимо написания кода: оптимизация CI/CD, управление зависимостями, улучшение релизных процессов, сбор метрик и эффективность сборки (DevOps-мышление), а также опыт владения и развития инженерных процессов от начала до конца. - Сильный опыт работы с CI-инструментами сборки (GitHub Actions, Java-экосистема — Maven, Docker) и автоматизацией (Shell/Python) в сложных проектах (например, монорепозиториях). - Сильные навыки коллаборации между командами и поставка значимых решений в платформенной среде. - Опыт работы с инструментами разработчика, оптимизацией процессов и внедрением AI. Вы берете на себя ответственность за кодовую базу, а также за то, как вы развертываете и эксплуатируете ПО. Вам комфортен подход «you build it, you run it». Желательные: - Опыт проектирования эффективных кросс-командных операций. - Практический опыт работы с Camunda или другими BPMN-системами. Условия Компания предлагает справедливую, прозрачную и конкурентоспособную компенсацию. Для новых сотрудников кандидаты обычно размещаются в первой половине диапазона, что оставляет пространство для роста. Годовой совокупный денежный доход (базовая зарплата + 100% переменная часть, где применимо): - США: $143 800 — $231 900 - Великобритания: £90 300 — £148 500 - Сингапур: S$178 600 — S$267 900 Для кандидатов из других локаций найм осуществляется через Remote.com (глобальный партнер работодателя), и ваш Talent Acquisition Partner предоставит персональный калькулятор вознаграждения после первого интервью. Акции: предлагаются акции (где применимо) через Virtual Stock Option Plan (VSOP).

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Figma ищет Marketing Engineer, AI Deployment. Эта роль находится на стыке операций, данных и маркетинга и сосредоточена на превращении стратегии и ручной работы в масштабируемые автоматизированные системы. Это не традиционная операционная роль, а системно-ориентированная позиция, посвященная созданию инфраструктуры, рабочих процессов и интеллектуальных слоев, которые обеспечивают современный, продуктово-информированный механизм дохода и эффективности в маркетинге. Идеальный кандидат — эксперт в создании взаимосвязанных слоев данных, оптимизированных для ИИ, внедрении ИИ и переводе сложных бизнес-задач в масштабируемые автоматизированные технические процессы, которые напрямую влияют на доход и операционную эффективность. Успех в этой роли измеряется тремя показателями: - Количество запущенных ИИ-агентов — число ИИ-систем, внедренных в реальное регулярное использование маркетологами. - Сэкономленные часы — ручная работа, возвращенная организации и реинвестированная в задачи с более высокой отдачей. - Привлеченный доход — pipeline, рост конверсии или скорость сделок, напрямую связанные с созданными системами. Это полная занятость. Роль может выполняться из одного из хабов компании в США или удаленно на территории США. Обязанности: - Выявлять и определять высокоэффективные случаи использования ИИ в маркетинге, доводя их от прототипа до полного развертывания. - Обучать и партнериться с маркетологами, помогая им перейти от начального уровня к полной трансформации рабочих процессов и самодостаточности. - Создавать индивидуальные инструменты, агентов, автоматизации и интеграции (API, MCP-серверы) под задачи каждого оператора — кампании, жизненный цикл, производство контента, интеллектуальная отчетность и другое. - Владеть и развивать управляемый через GitHub маркетинговый ИИ-кортекс из промптов, навыков, контекстных файлов и агентов, относясь к нему как к продукту: версионирование, документация и постоянное улучшение. - Распознавать паттерны в своей когорте и систематически продуктивизировать работающие решения — инструменты, созданные для одного маркетолога, должны становиться переиспользуемыми для коллег, а затем и для всей организации. - Измерять результаты: определять критерии оценки, инструментировать ИИ-процессы и отслеживать внедрение, чтобы выявить, какие агенты, промпты и навыки приносят пользу, и отключать те, что не работают. - Документировать каждый процесс, инструмент, плейбук и паттерн трансформации, чтобы знания масштабировались за пределами одного человека. - Следить за трендами в генеративном ИИ, LLM и агентных системах и открыто делиться успехами с командой и руководством для создания импульса и стимулирования внедрения. Требования: - Подтвержденный опыт как ИИ-строителя — агенты, LLM-процессы, автоматизации или промпт-системы, запущенные в продакшн и принятые реальными пользователями. Важнее, что именно создано, а не количество лет в какой-либо функции. - Глубокие практические знания Gumloop (предпочтительно) или эквивалентных платформ оркестрации агентов, таких как n8n, Workato или Zapier, включая создание общих шаблонов процессов, которые нетехнические пользователи могут самостоятельно адаптировать и изменять. - Опыт создания и поддержки общих библиотек промптов, каталогов навыков или баз знаний, читаемых ИИ. Бонус — управление ими в системе контроля версий (GitHub и т. п.) с надлежащей документацией и оценками. - Склонность к измерениям — инстинктивное инструментирование создаваемых систем, определение критериев успеха и итерации на основе данных, а не ощущений. - 5+ лет опыта создания систем для go-to-market команд — Marketing Operations, Revenue Operations, Sales Operations, AI Transformation или Technology Transformation. Меньший срок рассматривается при сильном портфолио ИИ-строителя. Плюсом будет: - Опыт работы с инструментами маркетинговой автоматизации и композитными CDP (например, Customer.io, Hightouch, Census) с reverse ETL процессами. - Умение запрашивать данные с помощью SQL в хранилищах вроде Snowflake или BigQuery, а также легкое скриптование на Python или TypeScript для прототипирования интеграций. - Опыт руководства кросс-функциональными программами обучения, тренингов и управления изменениями, которые переводят потребности стейкхолдеров в структурированные ИИ-процессы. - Применение принципов product-led growth для формирования продуктово-информированных маркетинговых активностей и стратегий кампаний. - Взаимодействие с продуктовой экосистемой Figma и более широким ландшафтом инструментов для дизайна и разработки.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

B2B Sales Manager в Sasha AI — компания-резидент Сколково, пионер в разработке голосовых AI-агентов для бизнеса, развивает платформу для запуска ИИ, способного вести переговоры с клиентской базой по телефону. Уровень: джуниор / миддл / сеньор. Зарплата: 80 000 – 400 000 рублей. Формат работы: удалённая работа (с 10:00 до 19:00 по МСК).

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

Компания CRT — IT-компания с 20-летним опытом разработки, базируется в Тюмени. ООО «Креатив» внесено в реестр аккредитованных IT-организаций 10.10.2017. Сейчас формируется кадровый резерв Java-разработчиков уровня Middle и выше для проектного сотрудничества с партнерами CRT. Компания знакомится с кандидатом, обсуждает опыт, стек, формат работы и ожидания. При совпадении условий специалист добавляется в рабочий чат с актуальными проектными запросами. Можно откликаться только на те проекты, которые подходят по опыту, загрузке и условиям. Под конкретный запрос готовится обезличенное резюме и направляется партнеру. Проекты могут длиться от месяца до полугода и дольше. Возможна проектная или полная загрузка. Чем предстоит заниматься: — Анализировать нечёткие требования, формировать user stories, технические постановки, критерии приёмки и негативные сценарии — Декомпозировать фичи и распределять задачи между собой, командой и AI-агентами — Проектировать микросервисы, API, интеграции и модели данных — Разрабатывать backend-сервисы и проверять созданный агентами код на корректность, безопасность, производительность и соответствие архитектуре — Формировать для AI-агентов контекст, ограничения и стандарты, итеративно управлять результатом — Проводить код-ревью, планировать работу команды, участвовать в менторинге и технических собеседованиях — Погружаться в предметную область и доводить функциональность от идеи до работающего решения в проде Что ожидается от кандидата: — Коммерческий опыт backend-разработки от 5 лет на Python, Go или другом серверном языке — Практический опыт системного анализа, работы с требованиями и подготовки технических постановок — Опыт проектирования и разработки крупных микросервисных систем — Уверенное владение SQL, опыт проектирования баз данных и работы с PostgreSQL и MongoDB — Понимание паттернов Repository, Service, Unit of Work и подходов DDD и CQRS — Опыт работы с Docker, CI / CD и GitLab CI, базовое знание Kubernetes — Понимание мониторинга и логирования с использованием Prometheus, Grafana или ELK — Активный опыт работы с Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini или другими AI-инструментами — Умение делегировать агентам полноценные задачи, формировать контекст и критически проверять результат — Опыт лидирования разработки от 2 лет, включая постановку задач, код-ревью и развитие команды Заработная плата: до 250 000 ₽ за месяц, на руки.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания собирает и классифицирует тренды в нишах по соцсетям. Система парсит контент площадок, размечает его по тематикам и форматам через LLM и отдает результат в контент-планы экспертов. Сейчас модуль работает на сторонних платных сервисах, запускается вручную и считает нишу несколько дней из-за лимитов на выгрузку. Задача инженера — перевести его на собственные парсеры и автоматический запуск, расширить список площадок и снизить стоимость прогона до близкой к нулю. Проект находится на стадии MVP. Первые эксперты должны начать пользоваться продуктом в августе 2026 года, первые клиенты ожидаются ориентировочно в сентябре. Бэклог на следующие 6–12 месяцев ещё формируется, поэтому задачи и приоритеты будут уточняться по мере тестирования продукта. Задачи: - Писать и поддерживать парсеры соцсетей: Instagram, TikTok, Threads, дальше Facebook, X и другие площадки. - Уходить со сторонних платных сервисов на Apify и затем на собственные решения, контролируя стоимость прогона. - Сделать автозапуск пайплайна: расписания, очереди, ретраи, мониторинг и оповещения о сбоях. - Классифицировать контент через LLM: тематики, форматы, признаки тренда. - Собирать и вести пайплайны обработки на LangGraph или LangChain. - Сравнивать модели по качеству и цене и переводить разметку на более выгодную. - Проектировать хранение и витрины данных, из которых собираются контент-планы. - Держать систему живой при изменениях на стороне площадок. Задачи приходят не как готовые технические задания, а как описание процесса и ожидаемого результата. Инженеру нужно самостоятельно уточнить ограничения, сравнить варианты реализации и выбрать решение, подходящее для текущего масштаба, а не для гипотетического. Инженер будет работать напрямую с Product Manager и fullstack-инженерами платформы, которая потребляет данные трендвотчинга. CTO, отдельного архитектора и DevOps в команде пока нет, поэтому сотрудник должен самостоятельно принимать технические решения и доводить задачи до production.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

iOS-разработчик в команду DevEx супераппа Яндекс Go. DevEx — платформенная команда супераппа Яндекс Go с фокусом на опыте разработки. Мы отвечаем за архитектуру, базовые модули, производительность, обновление технологий, частично за CI. Создаём условия, в которых множество команд работают продуктивно: строим процессы для обмена опытом и общие практики. Задачи: - Трансформация кодовой базы: участие в формировании видения архитектуры приложения и приведение кодовой базы к целевому состоянию с помощью AI-агентов (есть инфраструктура для запуска на CI). - Развитие платформы: работа над базовыми модулями (сеть, дизайн-система) и общей инфраструктурой, улучшение производительности и стабильности приложения, обновление технологического стека. Требования: - Уверенное владение Swift, UIKit, SwiftUI. - Умение эффективно работать с AI-агентами. - Опыт написания или активного применения переиспользуемых модулей/SDK. - Умение договариваться: значительная часть работы — на стыке с другими командами. Условия: - Обучение языку с оплатой 50% стоимости, если это нужно для рабочих задач.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Работа на неполный день с возможностью удалёнки. Стажер backend-направления в SimbirSoft. PHP-разработчик в TRIBE. Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты в ООО М-ТЕХ. Москва. Санкт-Петербург. Самара. До 200 000 ₽. Разработчик сайта (Laravel) в ИТ-школа Стартория. Intern data scientist в Strikt. Больше вакансий remote parttime

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Junior

Junior Marketing Manager в команду международного AI-продукта. Работать предстоит с одним из двух направлений: Atomic Agent — open-source local-first AI-агент для разработчиков или AI/ML API — платформа с 400K+ пользователей для работы с AI-моделями через API. Задачи: — писать контент на английском: посты, треды, статьи, анонсы, рассылки — находить и запускать коллаборации с AI-компаниями, разработчиками и tech-проектами — искать KOLs, договариваться о сотрудничестве и готовить совместный контент — развивать комьюнити: отвечать на комментарии, поддерживать обсуждения, собирать обратную связь — создавать короткие видео и простую графику — анализировать охваты, вовлечённость и конверсии — самостоятельно искать и тестировать маркетинговые гипотезы Требования: — английский C1+: предстоит ежедневно писать и общаться на английском — от 1 года опыта в digital marketing или сильная мотивация развиваться в маркетинге — интерес к AI, технологиям и международным продуктам — понимание особенностей разных площадок и форматов контента — инициативность и самостоятельность Будет плюсом: — техническое, математическое или профильное образование — опыт работы на международных рынках — опыт с AI, SaaS, developer tools или open-source — понимание AI/ML — опыт работы с X/Twitter, Reddit, GitHub, Discord Условия: — работа только из офиса в Москве — международный продукт и глобальная аудитория — работа напрямую с CMO и продуктовой командой — возможность самостоятельно запускать гипотезы и влиять на результат — индивидуальная программа развития — 28 дней оплачиваемого отпуска + 100% больничных — гибкое начало рабочего дня — выплаты в рублях, валюте или USDT

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Управление сетью аккаунтов и продвижение AI-продуктов на международном рынке. Продукт компании позволяет безопасно использовать Claude, ChatGPT, Gemini и более 100 других AI-моделей благодаря технологии анонимизации конфиденциальных данных ещё до их передачи внешним сервисам. Формат работы: удалённо. Если вы в РФ, у вас должна быть возможность получать выплаты на иностранный счет или крипто кошелек. Оплата: $1,000/мес + бонус за результаты до $1,000/мес в зависимости от охватов и показов. Обязанности: - Управление 20 аккаунтами в социальных сетях - Публикация 1 уникального поста ежедневно для каждого аккаунта - Создание уникального стиля для каждого аккаунта - Подготовка контента о компании и продукте, compliant AI и agentic AI - Работа с внутренним AI-инструментом для генерации и публикации контента - Анализ эффективности и постоянная оптимизация стратегии Требования: - Свободное владение английским языком - Хорошее понимание AI-технологий - Сильные навыки копирайтинга и создания контента - Самостоятельность, организованность и системность

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Резюме Mobile / Frontend Developer, от 200 000 ₽, РФ, удаленно, фуллтайм или парт-тайм. Конкретные показатели эффективности: рост Retention, снижение багов и ускорение запуска приложений. Демонстрация глубокого понимания архитектуры: переход на Offline-first, оптимизация рендеринга и работы с картами. Конкретные бизнес-результаты: снижение затрат на API и 10-кратный рост производительности систем. Техническая зрелость: миграция платежных систем без даунтайма и внедрение FSD на крупных проектах. Понятный стек и кейсы: решение проблем с CI/CD и архитектурными долгами, а не просто перечисление библиотек. Отличная связка метрик и технических решений (например, -40% времени загрузки через lazy loading). Реальные кейсы масштабирования, от 35k MAU до оптимизации чатов под 1000 одновременных юзеров. Демонстрация ответственности за архитектуру, а не просто написание кода по тикетам. Отличная связка метрик: ускорение онбординга и снижение нагрузки на бэк. Техническая зрелость в описании архитектуры (BFF, RBAC, Zod-валидация). Отличный баланс между бизнес-метриками и технической реализацией. Внятное описание высоконагруженных систем с конкретными процентами оптимизации. Хорошо проработанный CI/CD кейс, который реально экономит время. Отличная связка конкретных технических решений с бизнес-результатами (Redis -> -40% отклика). Актуальный и редкий навык интеграции AI-агентов (MCP, Claude API) в рабочий процесс. Четкое понимание метрик эффективности: Core Web Vitals, Lighthouse, покрытие тестами. Отличная работа с метриками производительности (LCP, CLS, ререндеры). Конкретные результаты по оптимизации процессов через Storybook. Прозрачная демонстрация стека через архитектурные подходы (FSD). Конкретные измеримые результаты оптимизации производительности (35-40% ускорения). Опыт работы в сложных доменах (Fintech, платежные шлюзы, высоконагруженные системы). Фокус на архитектурных решениях и развитии дизайн-системы, а не просто перекладывание JSON-ов.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

О компании Untapped Ventures — венчурный фонд ранней стадии, инвестирующий в AI-нативные стартапы. Фонд поддерживает технических основателей и развивает платформу, объединяющую капитал, сообщество и поддержку основателей. О роли Ищем стажёра по вайбкодингу — технически подкованного ИИ-билдера, готового выйти за рамки чистой инженерии и изучить венчур, продуктовую стратегию и создание компаний на ранней стадии. Если вы использовали такие инструменты, как Cursor, Lovable, агентов в стиле Devin, Replit Agents или фреймворки оркестрации LLM, чтобы быстро создавать продукты, рабочие процессы и прототипы, и вам интересно, как прототипы превращаются в компании, истории и инвестиционные тезисы, — эта роль для вас. Стажировка сочетает техническое прототипирование, продуктовое мышление, стратегическую оценку и знакомство с процессом принятия решений в венчуре. Вы будете создавать внутренние инструменты, тестировать новые ИИ-агенты, участвовать в первичном due diligence и помогать понимать, куда движутся AI-нативные рабочие процессы. Обязанности - Вайбкодинг и прототипирование: использовать инструменты вайбкодинга для быстрого создания функциональных внутренних прототипов. - Создавать рабочие процессы и агентов для поддержки поиска проектов, операций и потребностей портфеля. - Превращать нечёткие идеи в быстрые итерации и минимальные жизнеспособные продукты (MVP). - Исследовать агентные стеки и проверять, являются ли новые инструменты инвестиционно привлекательными. Требования - От 1 года технического опыта в AI-инженерии, машинном обучении, агентных инструментах или вайбкодинге. - Уверенность в быстрой разработке «сырых» прототипов. - Развитое аналитическое мышление и интерес к продукту, стратегии и венчуру. - Любопытство к пути ИИ-основателей и созданию компаний на ранней стадии. - Способность работать автономно, быстро итерировать и ясно коммуницировать. Условия - Неоплачиваемая удалённая стажировка. - Начало в феврале/марте 2026 года. - Занятость от 10 часов в неделю в течение 120 дней. - Лучшие стажёры рассматриваются в первую очередь при появлении оплачиваемых ролей или контрактных возможностей в Untapped Ventures.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания Cognizant. Роль: LLM-инженер. Вы будете проектировать, создавать, оптимизировать и развертывать решения на основе больших и малых языковых моделей (LLM и SLM), которые обеспечивают работу корпоративной Agent Factory. Вы станете членом команды AI Engineering и будете работать совместно с дата-сайентистами, платформенными инженерами, продуктовыми командами и бизнес-заинтересованными сторонами для создания масштабируемых, готовых к продакшену возможностей генеративного ИИ. Обязанности - Проектировать, создавать, дообучать, развертывать и оптимизировать решения на основе LLM и SLM для корпоративных сценариев. - Разрабатывать и поддерживать пайплайны супервайзерного дообучения, адаптации моделей и оценки. - Применять продвинутые методы оптимизации моделей, включая LoRA, QLoRA, дистилляцию, квантизацию и сжатие моделей, для повышения производительности и эффективности. - Оценивать коммерческие, открытые и внутренние базовые модели по качеству, стоимости, масштабируемости и эксплуатационным требованиям. - Сотрудничать с кросс-функциональными командами для поддержки доменных AI-решений с использованием одобренных корпоративных наборов данных и лучших практик ответственного ИИ. Условия работы - Удаленная позиция, открытая для квалифицированных кандидатов в Луисвилле, Кентукки. - Позиция не предусматривает перенос или спонсирование визы сейчас или в будущем. Требования - 7+ лет опыта в разработке ПО, AI-инжиниринге, ML-инжиниринге, платформенном инжиниринге или смежной технической дисциплине. - 2+ года практического опыта разработки и развертывания решений на основе генеративного ИИ, LLM, SLM или агентного ИИ в продакшен-среде. - Опыт создания корпоративных AI-приложений с использованием LLM, RAG, промт-инжиниринга, API и облачных или локальных платформ. - Глубокое понимание методов дообучения моделей, адаптации, фреймворков оценки и методологий измерения качества ИИ. - Владение разработкой ML, развертыванием моделей и лучшими практиками MLOps. - Опыт работы с Python и современными AI/ML-фреймворками и инструментами. Желательно - Знание AI-инфраструктуры, оптимизации GPU и обслуживания моделей большого масштаба. - Опыт внедрения управления моделями, ответственного ИИ и фреймворков оценки. - Знакомство с векторными базами данных, эмбеддинг-моделями и продвинутыми RAG-архитектурами. - Опыт создания корпоративных AI-платформ, мультиагентных систем или фреймворков оркестрации агентов. Зарплата и льготы - Заявки принимаются до 17 сентября 2026 года. - Годовая зарплата: от $81 337 до $141 500 в зависимости от опыта и квалификации. - Участие в дискреционной ежегодной программе поощрения Cognizant на основе результатов и условий планов. - Льготы: медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка, страхование жизни; оплачиваемые праздники и отпуск; план 401(k) и взносы; долгосрочная и краткосрочная инвалидность; оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком; программа покупки акций для сотрудников.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании Компания соединяет творческих и технических специалистов с ведущими исследовательскими лабораториями ИИ. Штаб-квартира в Сан-Франциско. Должность Инженер по агентам (Agent Engineer). Контракт. Удалённо. Обязанности - Создавать и эксплуатировать LLM-агентов в production-среде. - Оценивать производительность агентов и определять улучшения после изменений. - Управлять длительными задачами агентов, включая запланированные задания и песочницы. - Анализировать паттерны использования внутренних ассистентов в организациях. - Работать над внутренними моноагентами, общей памятью и переиспользуемыми навыками. - Обеспечивать прозрачность действий агентов и связанных затрат. Требования - Опыт выпуска агентов, используемых пользователями. - Способность оценивать улучшения производительности агентов. - Знание длительных задач и песочниц. - Понимание внедрения внутренних ассистентов в организациях. Оплата - $100–$500 в час. - За собеседование — $100–$500 в зависимости от опыта. Процесс собеседования - Короткое собеседование с ИИ-ассистентом; без написания кода и домашних заданий. - Живая 30-минутная беседа.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Mindrift подбирает специалистов для проектной работы с ИИ-системами ведущих технологических компаний. Участие проектное, не постоянная занятость. Роль: разработка задач на кодинг для frontier-моделей ИИ. Каждая задача — самодостаточное Docker-окружение с неработающим кодом, который агент должен исправить; автоматические тесты проверяют результат. Итоговый результат — полный пакет: сломанный код, тесты, инструкция и эталонное решение. Задачи: - Придумать реалистичный сценарий разработчика — реальный баг, сломанный ETL, отсутствующая функция, а не учебная проблема. - Собрать воспроизводимое Docker-окружение с фиксированными зависимостями. - Написать pytest, проверяющий результат, а не команды, — детерминированный, стабильный, не раскрывающий исправление. - Написать instruction.md в формате Jira-тикета. - Написать эталонное решение solve.sh, доказывающее решаемость задачи. - Калибровать сложность так, чтобы современные агенты решали задачу в 20–60% случаев. - Дорабатывать задачи по обратной связи от экспертных QA-ревьюеров. - Позже — рецензировать задачи других авторов в роли QA-ревьюера. Вне области: разметка данных, промт-инжиниринг, продакшн-код, задачи уровня Leetcode. Требования: - 3+ года продакшн-разработки в одном бэкенд-стеке: Python, Go, Node.js, Java или Rust. - Свободное владение Python и pytest — обязательно независимо от основного стека: фикстуры, parametrize, monkeypatch, таймауты, conftest.py. - Опыт создания Docker-образов: воспроизводимые Dockerfile, фиксированные зависимости, multi-stage сборки, запуск от non-root пользователя. - Уверенная работа с Linux и Bash: отладка внутри контейнеров (strace, lsof, journalctl), shell-скрипты сложнее set -euo pipefail. - Опыт работы с ИИ-агентами кодинга — Claude Code, Cursor, Roo Code или аналогичными — на нетривиальных задачах; умение привести пример, когда ИИ уверенно ошибался, и как это было обнаружено. - Письменный английский уровня B2+. Не подходит: инженеры Data Science, ML или Computer Vision без бэкенд-опыта; мануальные QA без автоматизации; фронтенд-only, low-code/no-code, IT-поддержка, бизнес-аналитики; инженеры без опыта написания pytest с нуля; джуниоры, интерны или ассистенты на последней позиции. Предпочтительно: - Глубина в одной из областей: безопасность, системное администрирование (nginx, systemd, cron), научные вычисления (NumPy, PyTorch, SciPy), DevOps или внутренности Git. - Современный Python-тулинг: uv, poetry, pyproject.toml. - Инструменты покрытия: pytest-cov, coverage.py, gcov, llvm-cov, kcov. - Фаззинг или property-based тестирование (Hypothesis). - Опыт участия в бенчмарках оценки агентов. Процесс: заявка → квалификационный этап (90-минутный тест-задача и короткое поведенческое интервью) → присоединение к проекту → выполнение задач → оплата. Время: онбординг — около 10 часов на первую задачу; далее — около 5 часов на задачу, 2–4 параллельные задачи; реалистичная недельная нагрузка — 8–20 часов. График свободный, задачи сдаются к дедлайну и по критериям приёмки. Оплата: до $35 в час, зависит от экспертизы, оценки навыков, локации и потребностей проекта. Возможны повышенные ставки для узких специалистов, пониженные — на онбординге. Детали оплаты сообщаются по каждому проекту.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания AIT Global, Inc. Локация Удалённо О роли Ищем опытного архитектора Generative AI / Agentic AI для руководства проектированием, разработкой и внедрением корпоративной AI-платформы нового поколения. Идеальный кандидат — практикующий архитектор с глубокой экспертизой в Agentic AI, больших языковых моделях (LLM), облачных технологиях AWS и современных фреймворках оркестрации ИИ. Роль требует сильного технического лидерства для проектирования масштабируемых AI-решений, а также наставничества и руководства командой разработчиков. Обязанности - Проектировать и создавать корпоративную платформу Generative AI и Agentic AI с нуля. - Руководить проектированием и разработкой AI-агентов и мультиагентных систем с использованием современных фреймворков Agentic AI. - Определять архитектуру платформы, переиспользуемые компоненты, стандарты безопасности, управления, наблюдаемости и развёртывания. - Руководить и наставлять команду AI-инженеров и разработчиков: архитектура, дизайн, код-ревью, поставка. - Взаимодействовать с бизнес- и техническими стейкхолдерами для преобразования требований в масштабируемые AI-решения. - Оценивать и интегрировать новые AI-технологии и фреймворки. Требования - 15+ лет опыта в разработке ПО, из них 3+ года в Generative AI / Agentic AI. - Практический опыт проектирования и разработки решений Agentic AI с использованием: LangGraph/LangChain, Strands Agents, Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A), Loop Engineering, оркестрация AI-воркфлоу и мультиагентные архитектуры. - Опыт создания LLM-приложений: промпт-инжиниринг, RAG, Function Calling, Tool Calling, управление памятью, AI Guardrails. - Практический опыт работы с AWS: Amazon Bedrock, EKS/ECS, Lambda, API Gateway, Step Functions, S3, DynamoDB/Aurora, IAM, CloudWatch. - Сильные навыки Python; опыт с FastAPI и REST API. - Знание React/TypeScript — плюс. - Опыт с векторными базами данных, микросервисами, Docker, Kubernetes и CI/CD. - Понимание концепций Generative UI (GenUI) и AI-управляемого пользовательского опыта. Предпочтительные квалификации - Опыт создания корпоративных AI-платформ от концепции до продакшена. - Желателен опыт в здравоохранении, особенно с данными плательщиков (payer data). - Знание Responsible AI, управления ИИ, безопасности и наблюдаемости. - Желательны сертификаты AWS Solution Architect или AI/ML. - Отличные коммуникативные навыки, управление стейкхолдерами и техническое лидерство.