Вакансии по AI-ассистентам

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Junior

О вакансии Компания IBS. Уровень Junior, работа удалённая, требуемый опыт — от 1 года. Чем предстоит заниматься - Исследование и внедрение современных подходов для широкого круга NLP-задач - Участие в полном цикле разработки: от прототипирования до промышленного развёртывания конечного решения - Разработка сервисов обработки естественного языка (классификация, суммаризация, NER, RAG и пр.) - Участие в создании AI-ассистентов на базе генеративных моделей (SFT/LoRA, RLHF) — BERT, Qwen и др. - Построение пайплайнов подготовки данных и обучения LLM - Организация процесса мониторинга качества и производительности LLM в продакшене - Проектирование и поддержка CI/CD-конвейеров для ML-проектов (Git, GitLab CI/CD, Jenkins и подобные) - Контейнеризация и оркестрация сервисов (Docker, Kubernetes) Пожелания к кандидатам - Высшее образование: математическое, IT, техническое - Аналогичный опыт работы от 1 года - Хорошее знание Python и основных библиотек анализа данных - Базовые навыки классического ML (EDA, предобработка, обучение моделей) - Опыт применения современных трансформерных нейросетей (GPT, BERT и их модификаций) - Опыт реализации RAG - Уверенное владение PyTorch или TensorFlow для тонкой настройки LLM Условия - Уровень: Junior - Формат: можно удалённо - Опыт работы: от 1 года

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Grafana Labs — компания, стоящая за Grafana Cloud, полностью управляемой платформой наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций. Мы — полностью удаленная компания с сотрудниками в более чем 40 странах. Клиенты включают Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Это удаленная позиция. Мы ищем кандидатов в США и Канаде. Мы создаем Tempo — open-source бэкенд распределенного трейсинга, лежащий в основе Grafana Cloud Traces и Grafana Enterprise Traces (GET). Tempo упрощает поиск трейсов, генерацию метрик из спанов и связывание данных трейсинга с логами, метриками и профилями в стеке Grafana. 2026 год — переломный момент для Tempo. После крупного архитектурного обновления и запуска TraceQL metrics мы переходим от фундаментальной работы к продуктовому и операционному совершенству, превращая Tempo из SaaS-базы данных в платформу для следующего поколения продуктов наблюдаемости Grafana (App Observability, Asserts, Traces Drilldown и AI-ассистенты). В течение следующего года вы поможете нам: - Сделать Grafana Cloud Traces «просто работающим» для клиентов, устранив шероховатости, запутанные лимиты и скрытые сбои. - Достичь операционного совершенства в масштабе: рост с почти 50 ячеек сегодня до трехзначных чисел в этом году, с автоскейлингом, параметризованными раскатками и агрессивным сокращением рутинной работы. - Развить Tempo в платформу: API с более высокой плотностью, агрегация трейсов, математика TraceQL metrics и интерфейсы, удобные для машин и LLM, на которых смогут строить downstream-продукты и агенты. - Улучшить производительность: снизить задержки запросов при приеме сотен МБ/с и обеспечить производительные диапазоны запросов за 30 дней для соответствия конкурентам. - Подготовить Tempo к миру, управляемому агентами: более крупные, более всплесковые и высококардинальные нагрузки, а также новые категории AI-рабочих процессов, такие как триаж с помощью ассистентов и расследования в стиле «почему это медленно?». Что вы будете делать: Как Staff-инженер в команде Tempo, вы будете задавать техническое направление по самым сложным задачам дорожной карты и поднимать планку для всей команды. - Вести многоквартальные технические инициативы от формулировки проблемы до раскатки, например, API агрегации трейсов, Limitless Tempo, автоскейлинг ячеек и лимиты клиентов или улучшения движка запросов. - Владеть архитектурой ключевых компонентов Tempo: прием, хранение, запросы и генерация метрик. Проводить ревью дизайна, принимать решения по компромиссам между производительностью, стоимостью и сложностью, документировать «почему» для команды. - Проектировать API для людей и агентов. Формировать следующее поколение интерфейсов Tempo (структурированных, детерминированных, обнаруживаемых), чтобы продукты Act 3, LLM-ассистенты и внешние интеграторы могли надежно строить на Tempo. - Обеспечивать операционное совершенство. Отвечать за конкретные SLO (P99 задержка записи, повторяемость инцидентов, TCO на принятый ГБ) и вести команду к Zero Ops через автоматизацию, параметризованные раскатки и действенные алерты. - Работать с Product и смежными командами. Тесно сотрудничать с PM и командами App Observability, Asserts, Drilldown и Grafana Assistant, чтобы понимать, как потребляется Tempo, и поставлять то, что их разблокирует. - Наставлять инженеров. Поднимать инженерную планку через ревью кода, обратную связь по дизайну, парное решение сложных задач и письменные материалы, которые делают команду умнее. - Участвовать в on-call для сервисов, которые вы помогаете создавать, и быть мультипликатором силы в реагировании на инциденты и пост-инцидентном обучении. - Вносить вклад в open source. Tempo — OSS-проект. Вы будете взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние контрибуции и помогать вести проект открыто. Мы много инвестируем в продуктивность разработчиков. Вы можете использовать современные AI-ассистенты кодирования в ежедневном рабочем процессе (на ваш выбор инструментов, в рамках политики безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом на использование.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании Gadriel AI Corp. — ранняя стартап-команда (участник NVIDIA Inception), создающая инструменты для выявления проблем безопасности, соответствия требованиям и поведения в ИИ-сгенерированном коде и системах ИИ-агентов до выхода в продакшен. О роли Практическая инженерная роль с высокой степенью ответственности в стартапе ранней стадии. Работа непосредственно с основателями, участие в архитектурных решениях, быстрая поставка функций. Задачи - Проектировать, создавать и поставлять функции продуктов валидации ИИ от начала до конца. - Ежедневно работать в современных ИИ-инструментах кодирования (Claude Code, Cursor, Windsurf и аналогичных) как в основной среде разработки. - Использовать собственный продукт GCA в рабочем процессе — dogfooding является основой подхода. - Создавать интеграции с ИИ-ассистентами кодирования, CLI и инструментами разработчика. - Вносить вклад в бэкенд-сервисы, CLI-инструменты и логику валидации. - Работать со структурированными данными, концепциями статического анализа и отчётами для разработчиков (HTML/PDF-отчёты, конвейеры результатов). - Участвовать в обсуждениях архитектуры и продукта — вклад формирует дорожную карту. - Поддерживать качество кода, тестирование и CI-практики по мере роста команды и продукта. - Быстро двигаться, итерировать на основе реальной обратной связи и адаптироваться к смене приоритетов. Требования - Сильные инженерные основы, уверенная работа в стеке (TypeScript/JavaScript, Python или аналогичные языки). - Реальный практический опыт работы с ИИ-ассистентами кодирования — не эпизодическое использование, а повседневное. - Опыт работы с CLI, инструментами разработчика или продуктами для разработчиков — весомый плюс. - Знакомство с концепциями безопасности (SAST, SCA, сканирование секретов) или сильный интерес к их изучению. - Уверенная работа с экосистемой Node.js/npm. - Менталитет стартапа: высокая автономия, комфорт в условиях неопределённости, нацеленность на поставку. - Сильные коммуникативные навыки — работа в небольшой распределённой команде. - Бонус: опыт с фреймворками ИИ-агентов (LangChain, CrewAI, MCP, A2A) или интерес к агентным системам. - Бонус: опыт работы в стартапе или создании продукта с нуля. Условия - Доля в компании на ранней стадии. - Прямой доступ к основателям и реальное влияние на направление продукта. - Быстрая среда, где работа быстро попадает в продакшен и имеет значение. - Гибкость в формате и месте работы: команда в Сан-Диего, удалённо для подходящего кандидата. - Возможность работать в одной из самых активных областей ИИ — валидация систем, которые все остальные спешат запустить. Особенности работы Компания создаёт инструменты, которые продаёт, и использует их сама. Ожидается, что вы будете использовать продукт Gadriel AI Code Assurance (GCA) в ежедневном рабочем процессе — он работает локально вместе с вашим ИИ-ассистентом кодирования и валидирует код по мере написания. Продукт бесплатен для индивидуальных разработчиков, поэтому его можно попробовать до отклика.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания занимается ETL-пайплайнами: обрабатывает данные о товарах крупных ecommerce-компаний, извлекает и преобразует их, доставляет в Google, Meta, TikTok и другие системы. Компания прибыльная, работает более 18 лет, на 100% принадлежит сотрудникам, без венчурного финансирования и лишних встреч. Стек: Python/Django, JavaScript, VueJS/React, Docker, Git, PostgreSQL/Snowflake/DuckDB, Dagster, AWS. Также требуются сильные навыки агентного кодинга (Claude Code / Codex). Компенсация: $150K–$220K в год в зависимости от опыта. Требования: - 5+ лет опыта senior-разработчиком, умение исправлять некачественный код. - Глубокое знание Python/Django, уверенные навыки JavaScript, работа с Vue/React. - Опыт с бэкенд-пайплайнами данных: Dagster, Snowflake, DuckDB, Postgres — в облаке или на собственных серверах. - Свободное владение Docker и Git. - Опыт агентного кодинга с контролем качества результатов. - Умение работать в команде и писать поддерживаемый код. Бонусом будет опыт создания AI-ассистентов с PydanticAI, миграций Py2→Py3, навыки CI/CD и DevOps. Условия: - Основной часовой пояс — PST, стендапы в 9:00 PST, в остальном асинхронный формат. - Обязательно проживание в США. - 401K match, медицинская и стоматологическая страховка, опционы, полностью удалённая работа. - Стабильная компания без потери времени.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания Tala — AI-кредитная инфраструктура для глобального большинства, сочетающая собственную риск-аналитику с сетью партнеров по капиталу и дистрибуции. При поддержке более 500 миллионов долларов финансирования компания выдала более 7 миллиардов долларов капитала более чем 13 миллионам клиентов в Африке, Латинской Америке и Азии. Команда работает удаленно с офисами в Санта-Монике (штаб-квартира), Найроби, Мехико, Маниле и Бангалоре. Роль: Software Development Engineer in Test (Sr. SDET). Специалист будет отвечать за контроль качества бэкенд-сервисов и мобильных приложений на нескольких рынках, используя современные инструменты автоматизации тестирования для создания надежных тестовых фреймворков и наборов, ускоряющих процесс поставки продукта без потери качества и производительности. Задачи: - Разработка наборов автоматизированных тестов для расширения покрытия всех микросервисов и интеграция их в процесс регрессионного тестирования и релизов. - Поддержка команды во всех релизах и своевременное информирование продукта о проблемах. - Создание инструментов для тестирования интеграции со сторонними сервисами (платежные системы, SMS/Email, KYC, аналитика и другие). - Интеграция выполнения автоматизированных тестов в процесс разработки ПО. - Сотрудничество с лидом команды и другими ключевыми стейкхолдерами для стратегии запуска. - Поддержка и взаимодействие с кросс-функциональными командами (продукт, данные, кредит, развитие бизнеса) для выявления областей автоматизации. - Поддержка, ревью, предложение и внедрение улучшений существующих фреймворков, инструментов и процессов. - Постоянное изучение новых инструментов и оптимизация тестового фреймворка. Требования: - Минимум 4 года опыта в создании тестовых инструментов и фреймворков с использованием Groovy, Kotlin, Java, Scala, Jenkins или аналогичных CI/CD-инструментов, Linux или Mac OSX для бэкенд- или фронтенд-сервисов. - Практический опыт разработки с AI-ассистентами и агентами кодирования (например, Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex). - Подтвержденный опыт проектирования, создания и доработки кастомных AI-навыков, рабочих процессов и автономных агентов. - Опыт с BDD-парадигмой тестирования и одним из фреймворков Behavior Driven Testing, таких как Spock, JBehave или Cucumber. - Знание микросервисов и автоматизации. - Опыт работы в Agile-процессе разработки (Scrum или Kanban). - Опыт с одной или несколькими системами контроля версий, такими как GitHub или GitLab.

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Компания forgd — консалтинг, партнер Anthropic, помогает предприятиям строить AI-нативные бизнесы. Начинаем с инженерии — переход от отдельных разработчиков, использующих Claude Code, к целым командам, работающим с AI-нативными процессами, — и расширяемся до агентных решений и трансформации бизнеса. Роль: FDE встраивается в команды заказчиков и отвечает за техническую работу на всем пути клиента — от первых демо и коротких proof-of-value до многонедельных внедрений. Работа переводит клиентов от прототипов к продакшену. Большинство проектов начинается с инженерии: работа с командами, внедряющими Claude Code и перестраивающими SDLC — код-ревью, требования, тестирование, документация, управление. Далее работа расширяется: совместная разработка агентных приложений, модернизация легаси-систем на платформе Claude, внедрение агентов в ключевые операции — продажи, поддержка, финансы. Вы — эксперт по работе инженеров с Claude Code, по тому, как выглядит агентное приложение в продакшене и что должно измениться в организации. Вы создаете прототипы, пишете код, проводите воркшопы, пишете спеки и принимаете решения, которые ведут клиентов от демо к внедрению. Прямое сотрудничество с Anthropic: совместные сессии, ранний доступ к изменениям продуктов, прямая связь с их продуктовой и инженерной командами. Обязанности: Enable: - Проведение Claude Code Labs и воркшопов для клиентов - Вывод команд с уровня новичка до продвинутого пользователя Claude Code, Claude for Work, Cowork и платформы разработчика - Кодификация паттернов внедрения и передача их в методологию forgd и продуктовые команды Anthropic Transform: - Анализ окружения клиента — инженерные тулчейны, рабочие процессы, бизнес-операции, организационная динамика — и превращение этого в технические планы - Консультирование по изменению инженерных практик: управление задачами, ветвление, тестирование, код-ревью, безопасность - Руководство программами внедрения Claude в инженерных и бизнес-командах Build: - Определение рамок проектов: допущения, риски, вехи, зависимости - Совместная разработка агентных приложений на платформе Claude с командами клиентов - Создание технических артефактов — фреймворки оценки, MCP-серверы, субагенты, конфигурации развертывания — под стек клиента Критерии успеха: - Клиенты переходят от proof-of-value к продакшену - Инженерные команды измеримо меняют способ поставки ПО - Клиенты становятся референсами - Аккаунты растут за счет результатов работы Требования: - 3–5 лет в клиентоориентированной технической роли — Solutions Architect, Sales Engineer, Forward Deployed Engineer, Technical Consultant — или в hands-on инженерной роли: Software Engineer, Product Engineer - Опыт разработки ПО в масштабном стартапе или enterprise-среде; умение писать, выпускать и эксплуатировать продакшен-код - Продакшен-опыт с LLM: промт-инжиниринг, дизайн агентов, фреймворки оценки - Продвинутый пользователь Claude Code или аналогичных AI-ассистентов для кода - Знакомство с enterprise-тулчейнами, CI/CD, современными SDLC-практиками, cloud-native развертыванием на AWS, GCP или Azure - Коммуникационные навыки для работы с разработчиками, инженерным руководством и бизнес-стейкхолдерами - Высокая самостоятельность и комфорт с неопределенностью; автономная работа в окружении клиента Будет плюсом: - Опыт в профессиональных услугах или консалтинге - Опыт развития продуктивности разработчиков или developer experience в масштабе - Отраслевой опыт в финансовых услугах, здравоохранении или других регулируемых отраслях - Опыт проведения организационных изменений Условия: - Работа на переднем крае: прямое партнерство с Anthropic — совместные проекты, ранний доступ к изменениям продуктов, рабочие сессии с командой Applied AI - Основательская команда: возможность влиять на то, как мы работаем и растём - Полная удалёнка в часовых поясах Северной Америки и Европы - Конкурентная зарплата, опционы и полный соцпакет

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности: - исследование и внедрение современных подходов для широкого круга NLP-задач; - участие в полном цикле разработки: от прототипирования до промышленного развёртывания конечного решения; - разработка сервисов обработки естественного языка (классификация, суммаризация, NER, RAG и пр.); - участие в создании AI-ассистентов на базе генеративных моделей (SFT/LoRA, RLHF) — BERT, Qwen и др.; - сотрудничество с продуктовыми, техническими и клиентскими командами; - построение пайплайнов подготовки данных и обучения LLM (LLM-цепочки); - организация процесса мониторинга качества и производительности LLM в продакшене; - проектирование и поддержка CI/CD-конвейеров для ML-проектов (Git, GitLab CI/CD, Jenkins и подобные); - контейнеризация и оркестрация сервисов (Docker, Kubernetes); - настройка систем логирования и мониторинга (Prometheus, Grafana) для ML сервисов. Требования: - высшее образование: математическое, IT, техническое; - аналогичный опыт работы от 1 года; - хорошее знание Python и основных библиотек анализа данных; - базовые навыки классического ML (EDA, предобработка, обучение моделей); - понимание основных метрик оценки качества моделей; - опыт применения современных трансформерных нейросетей (GPT, BERT и их модификаций); - опыт реализации RAG; - уверенное владение PyTorch или TensorFlow для тонкой настройки LLM; - опыт работы с инструментами CI/CD (Git, GitLab CI/CD, Jenkins и пр.); - умение работать Docker, Kubernetes. Условия: - оформление по ТК РФ с первого дня и все социальные гарантии; - офисный формат работы (удаленка возможна, если вы проживаете в регионе, где нет офиса IBS); - комфортные офисы в городах присутствия: с зонами для работы, переговорными комнатами, отдельными зонами отдыха и развлечения, спортивными уголками; - предоставляются ноутбук, наушники, мышь, при необходимости — другая техника; - условия для карьерного роста и программы профессионального развития; - оплачиваемое профессиональное обучение и сертификация; - бонусы и бенефиты: подарки для детей, оплата мобильной связи, конкурсы и квизы с призами, скидки у корпоративных партнёров, покупка мерча за виртуальную игровую валюту; - неформальные мероприятия, интеллектуальные игры, спортивные клубы, собственная Киберлига, возможность заниматься волонтерской деятельностью и благотворительностью, творческие вечера.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания СОГАЗ, блок IT, центр внедрения ИИ. Проект: продуктовая ML-платформа, генеративные AI-ассистенты и классические модели машинного обучения. Формат работы — полный офис в бизнес-центре у м. Курская. Обязанности: - Проектировать архитектуру AI-систем; - Внедрение GPU-планировщика для шаринга нагрузки на одном железе; - Проектирование и поддержка ML-пайплайнов; - CI/CD для моделей: версионирование данных, моделей, экспериментов; - Мониторинг production-моделей; - Деплой и оптимизация LLM / inference-серверов; - Контейнеризация и оркестрация сервисов; - CI/CD (GitLab CI); - Мониторинг и observability (Prometheus, Grafana); - Обеспечение выполнения требований ИБ в отношении инфраструктуры. Требования: - Бэкграунд в ML/DS — понимание процессов обучения, инференса, работы с данными; - Опыт от 2 лет в MLOps / DevOps с ML-спецификой; - Docker, Kubernetes — production-опыт; - CI/CD (GitLab CI, методология GitOps); - Глубокие знания Linux; - Опыт построения или управления GPU-кластерами (NVIDIA, CUDA, nvidia-container-toolkit); - Понимание специфики multi-tenant GPU-шаринга (MIG, MPS, time-slicing); - Опыт работы с LLM / inference-серверами (vLLM, TGI, Triton); - Опыт с GPU-планировщиками; - Опыт с MLflow, Kubeflow, Airflow или аналогами; - Высшее техническое образование. Условия: - Оформление полностью в соответствии с ТК РФ, включая оплачиваемый отпуск 29 календарных дней (плюс 1 день отпуска); - ДМС в лучших клиниках города, страхование жизни и страхование от несчастных случаев и болезней + ДМС родственников с 75% скидкой; - Премиальные условия на всю продуктовую линейку группы компаний «СОГАЗ» для работников и их близких родственников (ОСАГО, каско, имущество, жизнь); - Социальный пакет и специальные предложения по страхованию, кредитованию и другие программы от партнёров; - Профессиональное развитие: курсы, тренинги, корпоративная библиотека; - Забота о детях сотрудников: подарки на Новый год и скидки в детские лагеря.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Торонто

Грейд

Senior

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

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, развивающая Grafana Cloud, управляемую платформу наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций. Компания полностью удалённая, сотрудники работают в более чем 40 странах. Продукт построен на открытом исходном коде и открытых стандартах. Роль в команде Cloud Integrations департамента Grafana Cloud Observability. Команда разрабатывает портфель интеграций, позволяющих клиентам собирать, визуализировать и реагировать на телеметрию из различных систем и приложений. Работа строится на открытых технологиях, таких как Prometheus и OpenTelemetry, в которые можно вносить вклад. Задачи: - Разрабатывать инструменты для портфеля облачных интеграций и приложений наблюдаемости. - Работать во всём стеке: фронтенд на TypeScript/React, бэкенд на Golang, мониторинг-миксины на Jsonnet. - Реализовывать функции целиком: от пользовательского интерфейса до серверных сервисов, дашбордов и алертов. - Переключаться между частями стека по мере необходимости. - Вести проекты от постановки задачи до продакшена, включая общение с пользователями и проверку результатов. - Представлять работу команды: писать дизайн-предложения, проводить демо, отстаивать дорожную карту в кросс-командных обсуждениях. - Вносить вклад в upstream Prometheus, OpenTelemetry и Grafana Alloy. - Участвовать в дежурствах (on-call) для сервисов, за которые отвечаете. Требования: - Интерес к работе во всём стеке и продукт-ориентированное мышление. - Опыт в бэкенде и фронтенде: Go и TypeScript (уверенный опыт с сопоставимыми языками также подходит). - Владение AI-assisted разработкой: использование кодинг-агентов и LLM-инструментов, понимание их сильных и слабых сторон. - Готовность быть заметным: поднимать вопросы заранее, отстаивать работу команды. - Сильные коммуникационные навыки и способность работать самостоятельно (в связи с удалённой работой). Условия: - Полная занятость, удалённо. - Рассматриваются кандидаты из США и Канады (часовой пояс EST). - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: предоставляется бюджет на AI-ассистентов, доступ к современным моделям от OpenAI, Anthropic и Google. - Регулярные встречи по видеосвязи для эффективной коллаборации.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания Grafana Labs развивает Tempo — опенсорсный бэкенд распределённой трассировки, лежащий в основе Grafana Cloud Traces и Grafana Enterprise Traces. Позиция удалённая, рассматриваются кандидаты из США и Канады. В 2026 году Tempo проходит точку перелома: после крупного архитектурного обновления и запуска TraceQL metrics команда переходит от фундаментальной работы к продуктовому и операционному совершенству, превращая Tempo из SaaS-базы данных в платформу для следующего поколения продуктов наблюдаемости Grafana (App Observability, Asserts, Traces Drilldown и AI-ассистентов). В течение следующего года предстоит: - Сделать Grafana Cloud Traces «просто работающим» для клиентов: убрать шероховатости, запутанные лимиты и скрытые режимы отказов. - Достичь операционного совершенства в масштабе: рост с почти 50 ячеек (cells) сегодня до трёхзначного числа в этом году, с автоскейлингом, параметризованными раскатками и агрессивным сокращением рутинной работы (toil). - Развивать Tempo как платформу: API с более высокой плотностью, агрегация трейсов, вычисления TraceQL metrics, интерфейсы, удобные для машин и LLM, на которых смогут строить downstream-продукты и агенты. - Улучшать производительность: снижение задержек запросов при приёме сотен МБ/с и быстрые запросы за 30-дневные диапазоны, чтобы соответствовать конкурентам. - Готовить Tempo к миру, управляемому агентами: более крупные, «взрывные» нагрузки с высокой кардинальностью и новые категории AI-рабочих процессов, таких как ассистентская триаж и расследования вида «почему это медленно?». Обязанности Staff-инженера: - Вести многоквартальные технические инициативы от постановки проблемы до раскатки: например, API агрегации трейсов, Limitless Tempo, автоскейлинг ячеек и клиентские лимиты, улучшения query-движка. - Отвечать за архитектуру ключевых компонентов Tempo: приём (ingestion), хранение, запросы и генерация метрик. Проводить дизайн-ревью, принимать решения по компромиссам между производительностью, стоимостью и сложностью, документировать «почему». - Проектировать API для людей и агентов: формировать следующее поколение интерфейсов Tempo (структурированных, детерминированных, обнаруживаемых), чтобы продукты Act 3, LLM-ассистенты и внешние интеграторы могли надёжно строить на Tempo. - Обеспечивать операционное совершенство: отвечать за конкретные SLO (P99 задержка записи, повторяемость инцидентов, TCO на принятый ГБ) и двигать команду к Zero Ops через автоматизацию, параметризованные раскатки и действенные алерты. - Работать с продактом и смежными командами: с PM и командами App Observability, Asserts, Drilldown и Grafana Assistant, чтобы понимать, как потребляется Tempo, и поставлять то, что их разблокирует. - Наставлять инженеров: повышать планку через код-ревью, обратную связь по дизайну, парное программирование над сложными задачами и тексты, которые делают команду умнее. - Участвовать в on-call для сервисов, которые вы помогаете создавать, и быть мультипликатором силы в реагировании на инциденты и пост-инцидентном обучении. - Вносить вклад в опенсорс: Tempo — OSS. Взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние контрибуции и помогать вести проект открыто. Условия: - Полная удалённость (100% remote), найм в США и Канаде. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-кодинг-ассистенты в ежедневной работе (инструменты на выбор, в рамках политик безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом на использование.

Формат

Удалённо

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании YipitData — ведущая компания в области маркетинговых исследований и аналитики для цифровой экономики. Привлекла $475 млн от The Carlyle Group при оценке более $1 млрд. Ежедневно анализирует миллиарды альтернативных данных для поиска практических идей в таких секторах, как программное обеспечение, ИИ, облачные технологии, электронная коммерция, райдшеринг и платежи. Клиенты — от ведущих инвестиционных фондов до компаний из списка Fortune 500. Офисы в США (Нью-Йорк, Остин, Майами, Маунтин-Вью), Азиатско-Тихоокеанском регионе (Гонконг, Шанхай, Пекин, Гуанчжоу, Сингапур) и Индии. Три года подряд признавалась Inc. лучшим местом работы. О роли Ищем опытного инженера с высокой производительностью для работы в продуктовом портфеле: от публичной инвесторской платформы и приложения Signals до ИИ-ассистента для работы с клиентами. Вы будете выполнять четко поставленные задачи, но ожидается, что вы будете выходить за их рамки: находить возможности, улучшать системы и добиваться результатов. Вы будете отвечать за production-системы, от которых ежедневно зависят клиенты и внутренние команды. Требуются отзывчивость, надежность и отличные коммуникативные навыки. Идеальный кандидат использует ИИ-инструменты для кодирования как основную инфраструктуру работы. Вы создавали full-stack приложения, умеете работать в условиях неопределенности и предпочитаете действовать. Формат работы: удаленно или в офисе в Нью-Йорке (штаб-квартира), Остине, Майами или Маунтин-Вью, а также в любом другом месте в США. В зависимости от места удаленной работы доход может облагаться налогом штата Нью-Йорк. Задачи - Владеть функциями и системами от начала до конца на нескольких продуктовых поверхностях: архитектура, реализация, развертывание и итерации. - Проектировать чистые, поддерживаемые и масштабируемые системы. - Работать напрямую с заинтересованными сторонами из инженерии, продукта, данных, отдела выручки и клиентами, превращая бизнес-задачи в работающий софт. - Вести инициативы между командами, участвовать в формировании того, что и зачем создается. - Использовать ИИ-инструменты (Claude Code, Cursor, Codex) как ежедневный множитель силы для реализации, код-ревью, тестирования, документации и исследований. - Работать на всем стеке: бэкенд-сервисы, фронтенд-приложения, пайплайны данных и инфраструктура. - Принимать прагматичные технические решения, балансируя скорость, качество и поддерживаемость. - Повышать стандарты инженерной команды через качество кода, улучшение инструментов и обмен знаниями. Требования - 4+ года практического опыта разработки ПО с подтвержденным опытом создания клиентских приложений. - Гибкость в стеке: Python, TypeScript/React, облачная инфраструктура (AWS, Databricks). Быстро осваиваете новые инструменты. - Использование ИИ-инструментов для ускорения работы — не как эксперимент, а как повседневная практика. - Умение работать в условиях неопределенности: разбивать нечеткую бизнес-задачу и доводить до работающего решения без жесткого руководства. - Сильные коммуникативные навыки: работа с нетехническими заинтересованными сторонами, перевод бизнес-потребностей в инженерные компромиссы. - Отзывчивость и надежность: ответственность за production-системы, проактивная коммуникация, особенно под давлением. - Склонность к действию и ответственности: видите проблему — исправляете, видите возможность — реализуете. - Наличие степени бакалавра или магистра в области компьютерных наук или STEM.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Legends — закрытая международная AI-платформа для фаундеров, инвесторов и топ-менеджеров в Европе, MENA и США. Платформа уже запущена, есть первые участники и проведены флагманские мероприятия в Дубае. Сейчас команда строит медиа-модель клуба с нуля и ищет человека, который её возглавит. Это не SMM-щик и не контент-менеджер. Нужен редактор-издатель, который построит внешний медиа-контур Legends. Что предстоит делать Editorial и стратегия: — разработать контент-стратегию, tone of voice и редполитику; — создавать большие editorial-материалы на английском; — писать тексты от лица фаундеров для LinkedIn / X; — построить конвейер «1 сессия → 8–12 единиц контента»; — отвечать за смысл и качество всего публичного контента. PR и медиа: — работать с 40–60 отраслевыми медиа; — вести outreach, работать с журналистами и редакциями; — организовывать гостевые публикации; — развивать присутствие Legends в ChatGPT, Perplexity, Gemini; — заниматься SEO и структурой сайта для поиска и AI-ассистентов; — запустить и развивать собственный медиа-раздел. Спикеры и события: — готовить сценарии еженедельных сессий; — создавать брифы для ведущих и спикеров; — помогать раскрывать участников клуба через формат «Путь героя». AI и автоматизация: — строить AI-пайплайны для editorial; — использовать Claude / GPT для длинных материалов; — автоматизировать работу через Obsidian, Claude, VPS; — создавать промпты и повторяемые процессы; — использовать AI для контроля визуального языка и качества. Кого ищут — опыт редактора, журналиста или медиа-продюсера; — опыт работы с PR и отраслевыми изданиями; — навыки интервью и работы со спикерами; — уверенное использование Claude / GPT и AI-автоматизаций; — английский C1+; — самостоятельность и ownership; — понимание среды VC / founders / private capital будет большим плюсом. Плюсом будут публикации в крупных медиа, опыт в tech/финансовых изданиях, собственное медиа или опыт работы с премиальными закрытыми сообществами. Условия — удалённо, 5/2; — 120 000–160 000 ₽ net; — выплаты 2 раза в месяц; — пересмотр оплаты после 2 месяцев при выполнении KPI; — прямой доступ к фаундерам; — оплата AI-инструментов и сервисов; — работа с международной аудиторией.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

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

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании ScholarshipOwl — крупнейший маркетплейс стипендий в США. Платформа использует ИИ для связи 14 миллионов студентов, ищущих стипендии, с компаниями, которые ищут студентов. Миссия — сделать финансирование образования доступнее и дать брендам возможность взаимодействовать с новым поколением. Технологии упрощают поиск стипендий, процесс подачи заявок и обеспечивают измеримые результаты для студентов и партнёров. Задачи - Полный цикл разработки: проектировать и внедрять B2B-функциональность от Laravel/Doctrine JSON:API эндпоинтов до реактивных компонентов Nuxt 3/4 и серверных маршрутов. - Развивать встраиваемые виджеты, логику Nitro-сервера, кросс-доменные сообщения iframe, SDK отслеживания событий и конвейеры приёма данных. - Проектировать реляционные схемы БД (MySQL), маппинги Doctrine, миграции, RESTful/JSON:API контракты и кэширование Redis. - Интегрировать ИИ-инструменты (Cursor, Gemini) в ежедневную разработку для быстрого прототипирования, рефакторинга, генерации тестов и создания LLM-функций, например автоматической оценки заявок. - Интегрировать и поддерживать сторонние сервисы и API: CRM, системы отслеживания ошибок, платёжные шлюзы, облачные сервисы данных. - Настроить автоматизированное тестирование: PHPUnit для бэкенда, Playwright и Vitest для E2E и компонентов, интегрированное в CI/CD. - Проводить код-ревью, взаимодействовать с продакт-менеджерами, QA-инженерами и руководством. Требования - Опыт: от 4 лет профессиональной full-stack разработки, минимум 1 год активного использования ИИ-ассистентов в ежедневной работе. - Бэкенд: коммерческий опыт с PHP 8+ и Laravel (чистая сервисная архитектура, очереди и задания, middleware, аутентификация OAuth2/Passport). - Фронтенд: глубокое знание Vue 3 (Composition API), Nuxt 3 или Nuxt 4, TypeScript, Pinia, Tailwind CSS. - Базы данных и ORM: моделирование реляционных БД и оптимизация запросов MySQL, опыт с ORM (Doctrine ORM/DBAL или глубокий Eloquent с готовностью быстро освоить Doctrine). - API и кэширование: понимание RESTful/JSON:API стандартов, маппинга ошибок валидации, форматирования запросов, кэширования Redis. - ИИ-инструменты: ежедневное использование Cursor и Gemini для кодинга, отладки и создания тестов. - Автотесты: опыт написания тестов PHPUnit и фронтенд/E2E тестов (Playwright, Vitest или Cypress). - DevOps: уверенное знание Git, CI/CD пайплайнов, Docker, Linux и контейнерных сред. - Коммуникация и автономность: отличные письменные технические навыки для PR, архитектурных документов и трекинга задач; высокая автономность в навигации по многосервисной кодовой базе. Будет плюсом - Степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering или эквивалентный практический опыт.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Truelogic — провайдер nearshore-услуг по расширению штата, штаб-квартира в Нью-Йорке. Более 20 лет на рынке, команда из 600+ специалистов в Латинской Америке. Клиент — поставщик облачных решений для государственных учреждений, более 20 лет опыта. Задачи - Проектировать, разрабатывать и поддерживать масштабируемые микросервисы на .NET. - Создавать и улучшать безопасные высокопроизводительные full-stack приложения на C, Angular и SQL Server. - Проектировать и оптимизировать схемы БД, хранимые процедуры и SQL-запросы. - Писать чистый поддерживаемый код, обеспечивать качество через unit и интеграционные тесты. - Использовать AI-инструменты разработки для повышения эффективности и качества кода. - Устранять неполадки и решать сложные проблемы в dev, test и production. - Применять лучшие практики архитектуры, многопоточности, структур данных и N-Tier. - Участвовать в Agile-ритуалах: спринт-планирование, ревью, ретроспективы. - Управлять кодом в Git, участвовать в CI/CD. - Отвечать за технические результаты, надежность, производительность и поддерживаемость. Требования - 5+ лет опыта разработки веб-приложений на C, .NET, Angular и SQL. - Опыт работы с MS SQL Server: хранимые процедуры, индексы, оптимизация запросов, проектирование реляционных БД. - Опыт создания масштабируемых корпоративных SaaS-приложений. - Знакомство с AWS или другими облачными платформами. - Знание GraphQL и современных API-практик — плюс. - Опыт использования AI-ассистентов: GitHub Copilot, Claude Code, Cursor или аналогичных. - Понимание AI-концепций: LLM, MCP, RAG. - Понимание HTML, CSS, архитектуры ПО, многопоточности, оптимизации производительности. - Навыки отладки, диагностики и аналитического решения проблем. - Опыт написания unit и интеграционных тестов, работа в Shift Left. - Самостоятельность, умение работать в команде, нацеленность на качество. - Хороший письменный и устный английский. - Степень бакалавра в Computer Science, Engineering, IT или эквивалентный опыт. Условия - 100% удалённая работа. - Конкурентоспособная оплата в USD. - Оплачиваемый отпуск. - Автономия в управлении временем, фокус на результате. - Работа с американскими компаниями.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Truelogic — провайдер near-shore услуг по расширению штата, штаб-квартира в Нью-Йорке. Более 20 лет на рынке, команда из 600+ IT-специалистов в Латинской Америке. Клиент — поставщик интегрированного облачного HR-программного обеспечения для государственного сектора. Продукт делится на три модуля: Recruit, Develop, Manage, автоматизирует и поддерживает весь жизненный цикл сотрудника. Платформа оптимизирует HR-процессы и поддерживает инициативы по разнообразию, помогая государственным и образовательным учреждениям эффективно обслуживать свои сообщества. О вакансии Ищем Senior .NET-инженера для проектирования, разработки и поставки высококачественных масштабируемых enterprise SaaS-приложений. Роль предполагает решение сложных архитектурных задач, создание модульных бэкенд-систем и полную ответственность за качество и тестирование кода в современном процессе разработки с использованием AI-инструментов. Задачи - Разбивать сложные бизнес-задачи на модульные, чистые решения. - Создавать базовые фреймворки и применять архитектурные паттерны: Domain-Driven Design (DDD) и CQRS. - Разрабатывать, поддерживать и оптимизировать RESTful API и микросервисы на C, .NET Core, Web API и Entity Framework (EF Core / EF6). - Работать с SQL Server: проектирование БД, написание сложных хранимых процедур, индексация, оптимизация запросов и настройка производительности. - Полностью отвечать за тестирование кода (модульное, интеграционное и нагрузочное) в модели Shift Left / без отдельной команды QA. - Активно использовать AI-инструменты разработки для ускорения генерации кода, рефакторинга, документации и общей скорости работы. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами и кросс-функциональными командами для превращения бизнес-требований в клиентоориентированные функции. Требования - 5+ лет опыта разработки enterprise или SaaS-приложений на C, .NET Core, Web API, Entity Framework и SQL Server. - Понимание ООП, паттернов проектирования, корпоративной архитектуры, многопоточности и асинхронного программирования. - Практический опыт с DDD, CQRS и чистым разделением бизнес-логики и слоя доступа к данным. - Ежедневное использование AI-ассистентов кодирования (GitHub Copilot, Claude или аналогичных) в процессе разработки. - Знакомство с Angular (или другими современными фронтенд-фреймворками), Git и CI/CD в Agile-среде. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки на английском, опыт работы в распределённых командах. Плюсы - Опыт создания AI-функций в продакшене (интеллектуальный поиск, умные формы, NLP-процессы). - Опыт работы в среде Shift Left / полного владения функциональностью от проектирования до продакшена. - Опыт с event-driven архитектурами, асинхронными сообщениями или распределёнными системами. Условия - 100% удалённая работа: достаточно ноутбука и стабильного интернета. - Высокая конкурентоспособная оплата в USD. - Оплачиваемый отпуск. - Автономия в управлении временем: важны результаты, а не часы. - Работа с ведущими американскими компаниями. - Культура, ценящая сотрудников: приоритет благополучия и work-life balance, вовлекающие мероприятия, динамичные команды. - Глобальная сеть: более 600 профессионалов в 25+ странах, мультикультурная команда из Латинской Америки. - Работа с опытными специалистами: все члены команды — опытные эксперты.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Actian — компания, стоящая за платформой Data Intelligence Platform, корпоративным решением, которое помогает организациям обнаруживать, управлять и доверять своим данным в масштабе. Платформа соединяет метаданные, происхождение данных, качество данных и бизнес-контекст в единый граф знаний, позволяя компаниям превращать необработанные данные в надёжные решения. Компания работает глобально, быстро движется и строит на долгосрочную перспективу. Задачи - Проектировать и внедрять новые функции на всём стеке платформы: от бэкенд-сервисов до фронтенд-интерфейсов, с фокусом на корректность, производительность и поддерживаемость. - Активно и осознанно использовать AI-инструменты как усилитель, а не замену инженерному мышлению: ускорять разработку, сокращать шаблонный код, быстрее исследовать решения, писать лучшие тесты. - Участвовать в технических дизайн-сессиях и код-ревью, придерживаясь подхода security-first и чистой тестируемой архитектуры. - Участвовать в реагировании на инциденты и устранении проблем в продакшене, рассматривая стабильность как общую ответственность. - Делиться знаниями через технические сессии, документацию, развитие внутренних практик и вклад в AI-ассистированную разработку. - Работать с продакт-менеджерами для раннего понимания требований и превращения их в технические решения. Требования - Подтверждённый опыт использования AI-ассистентов кодирования (например, Claude Code или Cursor) и понимание, когда они помогают, а когда вводят в заблуждение. - Опыт разработки функций для платформ управления данными, каталогов данных или управления метаданными в продакшене — большой плюс. - Подтверждённый опыт fullstack-инженера: создание и выпуск функций в продакшене в SaaS-среде, с полной ответственностью за результат. - Сильное практическое знание основного стека — большой плюс: Scala или Java на бэкенде, TypeScript и Angular на фронтенде. Не обязательно быть экспертом во всём, но важно честно оценивать свои сильные стороны и быть готовым расти в остальных. - Понимание SaaS-архитектуры и основ облака, особенно AWS. Уверенная работа с Docker, Kubernetes, GitHub workflows и CI/CD. - Настоящее agile-мышление: предпочтение коротких циклов обратной связи, итеративной поставки и совместного решения проблем. - Свободное владение английским языком на профессиональном уровне. Условия - Возможность быть частью инновационной быстрорастущей компании, влияющей на сферу управления данными. - Работа в увлечённой и разнообразной команде. - Конкурентоспособная зарплата и льготы. - Гибкий график работы: удалённо или гибридно. - Возможности профессионального роста и развития. Ценности Компания ценит автономию, результаты и созидателей. Если вам нужно, чтобы каждую задачу назначали, эта среда не подходит. Если вы эффективно работаете, получая задачу, команду и пространство для её решения, — вы подойдёте. Компания придерживается разнообразия и рассматривает всех квалифицированных кандидатов без дискриминации по признаку расы, цвета кожи, религии, пола, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, национального происхождения или иных защищённых законом характеристик в стране подачи заявки.

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

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior Fullstack-инженер для разработки ИИ-платформы. Задачи: - Проектирование и масштабирование распределенных систем и микросервисов с учетом поддерживаемости и стабильности. - Разработка ключевых функций платформы: RAG-базы знаний, ИИ-приложения для отделов, голосовые, переводческие и аналитические функции. - Создание производительных API, моделирование данных и баз данных, реализация современных интерфейсов во фронтенде. - Моделирование данных для мультитенантности и ролевых разрешений, обеспечение шифрования, минимизации данных и аудируемости. - Обеспечение наблюдаемости качества, затрат и поведения ИИ-функций через оценки, мониторинг и четкие ограничения. - Развитие существующих систем, создание четких структур и сокращение технического долга. - Работа с ИИ-ассистентами и агентами, тестирование новых инструментов и внедрение эффективных рабочих процессов в команде. - Взаимодействие с владельцем продукта, UX и консультантами, перевод клиентских сценариев в технические решения, наставничество младших разработчиков через код-ревью. Требования: - Не менее 5 лет опыта в разработке сложных программных систем, желательно в ИИ или SaaS/облачной среде. - Отличное знание TypeScript, опыт с Node.js и желательно фреймворками типа NestJS. - Отличные знания архитектуры распределенных систем: микросервисы, дизайн API, масштабирование. - Опыт во фронтенде, например с Vue.js, и понимание full-stack взаимосвязей. - Уверенные знания баз данных (например, PostgreSQL), моделирования данных и оптимизации производительности. - Опыт с облачными платформами (например, AWS), Docker и эксплуатацией SaaS-приложений. - Повседневная работа с ИИ-ассистентами и агентами (например, Claude Code, Cursor, Copilot), критическая проверка сгенерированного кода. - Активное тестирование новых инструментов, моделей и рабочих процессов; опыт с агентскими настройками (например, облачные кодинг-агенты, MCP-интеграции, автоматизированные ревью) — преимущество. - Глубокое понимание современных ИИ/LLM-концепций: RAG, function calling, эмбеддинги, агенты. - Владение clean code, тестированием и код-ревью, готовность наставлять младших разработчиков. - Способность принимать и обосновывать технические решения на немецком и английском языках. - Опыт с DSGVO, ISO 27001 или EU AI Act — преимущество. Условия: - Структурированный онбординг с реальными контактными лицами. - Работа в среде, где ценятся ответственность, продуктовое мышление и конструктивная критика требований. - Возможность влиять на архитектуру и технические решения, работа с ИИ-инструментами как частью рабочего процесса.

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

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Software Engineering Manager Белград (гибрид, офис в центре). 542 миллиона человек в Африке не имеют паспортов и средств идентификации личности. F15 вместе с одним из ведущих мировых производителей биометрических сенсоров решает эту проблему. Мы создаем кроссплатформенную распределенную систему для управления и хранения биометрических данных. Прямо сейчас мы ищем Software Engineering Manager в Белграде на команду из 3 разработчиков и 3 QA-инженеров. Вы отвечаете за техническое направление, сроки поставки и развитие людей, работаете в паре с Product Owner продукта IB360 и отчитываетесь EVP of Product Management. Обязательные требования: - 6+ лет в разработке, из них 2+ года в управлении инженерной командой - Один или несколько языков на практике: Python, Java, C, .NET - Android, Windows и Linux, MySQL, gRPC - Построение и поддержка CI/CD, unit- и интеграционные тесты - Облака (AWS или Azure), микросервисы и event-driven архитектура - Опыт найма, роста и удержания сильных инженеров - Agile и сложные проекты в быстром темпе - Международная разработка и работа между часовыми поясами - Английский, чтобы объяснять технические вещи нетехническим стейкхолдерам Будет плюсом: - Бакалавр или магистр в Computer Science / Software Engineering - Распределенные системы под высокую нагрузку и большие объемы данных - Data engineering и platform engineering - Внедрение новых технологий, процессов или структуры команды - Open source или участие в техническом комьюнити Что делает менеджер в этой роли: - 1:1, перформанс-ревью и карьерные разговоры с командой - Технический роадмап домена вместе с продуктом - Код-ревью, тестирование, CI/CD, инциденты, архитектурные стандарты - Спринт-планирование, груминг бэклога, триаж багов, метрики и velocity - Мониторинг здоровья системы, on-call и SLA вместе с сервис-партнерами Условия работы и культура: - Гибрид из офиса в Белграде (первые 6 мес, далее из любой точки мира) - Контракт, полная занятость - 25 дней в году на отпуск, праздники и больничные - Ежемесячная медицинская выплата - Ежемесячная подписка на AI-ассистента для кода - Вся коммуникация на английском Оплата: $4 500–5 500 в месяц

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.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности: - Разработка ИИ-ассистентов и функциональных агентов в рамках проверки PoC для ИИ-идей, входящих в ИИ-инкубатор. - Практическое применение знаний в NLP. - Запуск моделей на GPU и CPU. - Контейнеризация. - Работа с Jenkins. - Использование векторных баз и эмбеддингов для RAG. - Реализация function calling. - Работа с KServe. - Применение BERT-подобных моделей. - Работа с эвристиками. - Опыт квантизации LLM. Требования: - Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop. - Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных и признаков, выбор моделей, регуляризация, переобучение, data leakage, интерпретация результатов. - Знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов. - Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline- и online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных. - Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование; рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI. - Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas или polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch или аналогичные инструменты. - Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, работа с Git и участие в code review. - Уверенное владение SQL. - Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. - Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента. - Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. - Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений. - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. - 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.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Интерика Лаб ищет технического лидера, который будет проектировать AI-решения end-to-end — от бизнес-задачи до стабильной работы в production. Компания внедряет AI в реальные бизнес-процессы: AI-ассистенты, RAG, OCR, CRM-интеграции, автоматизацию продаж, бухгалтерии и складских процессов. Задачи - проектировать архитектуру AI-сервисов, интеграций и backend-платформ; - работать с LLM, RAG, OCR и AI-агентами; - интегрировать CRM, API и базы данных; - вести техническую реализацию проектов; - менторить разработчиков; - доводить AI-решения до полноценной работы у клиентов. Требования - сильный Python; - опыт с FastAPI / Django / Flask; - опыт технического лидерства; - понимание backend-архитектуры; - интеграции, очереди и production-надежность; - опыт внедрения AI/ML-решений; - LLM API, RAG, vector DB, чат-боты, обработка документов. Будет плюсом - Битрикс24, amoCRM, 1С, МойСклад, LangChain, LlamaIndex, Qdrant, Milvus, pgvector, OCR, n8n, Kubernetes, Airflow.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Чем предстоит заниматься — создавать продукты с использованием AI-инструментов; — самостоятельно проектировать архитектуру и пайплайн разработки; — быстро запускать и доводить решения до production; — создавать AI-ассистентов и ботов на OpenAI / Anthropic / Gemini; — разрабатывать Telegram-ботов и Mini Apps на aiogram / telebot; — интегрировать CRM, таблицы, почту и мессенджеры через API; — собирать внутренние веб-панели и сервисы, преимущественно в Replit; — поддерживать существующие скрипты, исправлять ошибки и дорабатывать логику. Что важно — уверенное владение Claude, Replit, Cursor, Codex, Vercel, Figma Make и аналогами; — понимание frontend, backend, API, баз данных и деплоя; — SQL / PostgreSQL / SQLite; — умение самостоятельно разбираться в документации API; — понимание вопросов безопасности и масштабируемости; — способность быстро собрать рабочее решение и довести его до production; — самостоятельность и бизнес-мышление. Будет плюсом — JavaScript / TypeScript; — Telegram Mini Apps; — no-code / low-code; — продвинутый опыт с Replit. Ожидания по подходу к работе — не нужен разработчик, который ждёт ТЗ на 20 страниц; — нужен человек, который получает бизнес-задачу, сам находит решение, собирает с помощью AI, тестирует и запускает; — минимум бюрократии: придумали — обсудили — внедрили. Условия — зарплата 130 000 ₽; — график 5/2, офис; — Москва, м. Бутырская / Фонвизинская; — формат сотрудничества обсуждается.