Вакансии по AI-ассистентам с OpenAI
Вакансии по AI-ассистентам с OpenAI: подборка ролей, где в задачах или стеке указан OpenAI. Можно найти работу в этом направлении и сразу смотреть…
Фильтр вакансий
Staff-бэкенд-инженер, Mimir Query, базы данных
О компании и команде Grafana Labs — компания, разрабатывающая открытую облачную платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Платформа интегрирует метрики, логи, трейсы и профили. Команда Databases владеет и управляет телеметрическими базами данных: Mimir для метрик, Loki для логов, Tempo для трейсов, Pyroscope для профилей. Базы данных предоставляются как управляемый сервис в Grafana Cloud и как локальные решения (Grafana Enterprise Metrics, Logs, Traces). Это мультитенантные распределённые системы на Go, работающие в Kubernetes в AWS, GCP и Azure. Сквад Mimir состоит из трёх подсквадов: Ingest, Storage и Query. Команда поддерживает OSS-проект Mimir и управляет Grafana Cloud Metrics в трёх крупных облачных провайдерах. Инженеры фокусируются на оптимизации эффективности и отказоустойчивости обработки, хранения и запросов метрик при больших объёмах. Работа удалённая. Рассматриваются кандидаты в часовых поясах США. Обязанности - Влиять на дорожную карту и собственные карьерные цели. - Работать с командой над новыми функциями и улучшать их на основе результатов. - Вести проекты от идеи до эксплуатации. - Участвовать в open-source культуре и вносить вклад в проекты за пределами своей команды. - Проектировать, разрабатывать, эксплуатировать и поддерживать критически важные системы, отвечая за надёжность, производительность и доступность. - Участвовать в on-call ротации follow-the-sun и отвечать за сервисы. - Поддерживать других членов команды, участвовать в обсуждениях дизайна и сотрудничать. - Изучать новые навыки, углубляя понимание облачного продукта и клиентов, знакомиться с кодовой базой крупной распределённой системы. Условия Компания инвестирует в продуктивность разработчиков. Можно использовать современные AI-ассистенты для кодирования в повседневной работе (на выбор, в рамках политики безопасности), с оплачиваемым бюджетом. Доступны последние модели от OpenAI, Anthropic и Google.
Full Stack-разработчик, .NET и AI
О компании Sogeti, входящая в группу Capgemini, помогает организациям внедрять инновации через качественную разработку, облачные и прикладные решения, а также ИИ, данные и автоматизацию. Компания основана в 2007 году, штаб-квартира в Осло, Норвегия, численность сотрудников — более 10 000. Обязанности - Проектировать, разрабатывать, тестировать и поддерживать масштабируемые веб-приложения с использованием .NET, C, ASP.NET Core и современных JavaScript-фреймворков. - Создавать и использовать RESTful API, микросервисы и облачные решения. - Использовать ИИ-ассистентов для разработки (GitHub Copilot, Microsoft Copilot или аналоги) для повышения продуктивности и качества кода. - Применять практики SDLC с поддержкой ИИ: анализ требований, генерация кода, тестирование, документация и автоматизация DevOps. - Взаимодействовать с владельцами продуктов, бизнес-аналитиками, архитекторами и UX-дизайнерами для уточнения требований. - Участвовать в модернизации приложений, интеграции и миграции в облако. - Вносить вклад в CI/CD-конвейеры, автоматизированное тестирование, ревью кода и управление релизами. - Поддерживать Agile-команды: планирование спринтов, оценка и уточнение бэклога. Требования - 5–7 лет практического опыта в Full Stack-разработке. - Уверенное владение C, .NET Core/.NET 8+, ASP.NET MVC, Web API и Entity Framework. - Опыт с React, Angular или другими современными фронтенд-фреймворками. - Опыт с SQL Server и моделированием данных. - Знакомство с Azure-сервисами, облачной разработкой и DevOps-практиками. - Рабочее знание ИИ-ассистированных инструментов разработки и современных инженерных практик. - Опыт с Git, CI/CD, автоматизированным тестированием и Agile-методологиями. - Развитые навыки решения проблем, коммуникации и работы в команде. - Опыт разработки ИИ-приложений с использованием Azure AI Services, OpenAI или Microsoft Copilot. - Знание архитектуры решений, доменного моделирования и паттернов корпоративной интеграции. - Опыт с контейнеризацией и оркестрацией: Docker, Kubernetes. - Сертификаты Microsoft Azure или .NET. Условия - Удалённая работа, открыта для кандидатов в США. - Возможна дополнительная компенсация: переменная часть, бонусы или комиссионные. - Для штатных сотрудников: оплачиваемый отпуск, медицинская/стоматологическая/оптическая страховка, 401(k) и другие льготы.
Senior AI-инженер, машинное обучение
О компании Grafana Labs — компания, разрабатывающая открытую платформу наблюдаемости. Grafana Cloud — управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удаленная, более 1600 сотрудников в 40+ странах. О роли Grafana AI-команды помогают пользователям понимать сложные данные наблюдаемости с помощью AI-функций. Эти возможности снижают рутинную работу, понижают порог экспертизы и выявляют значимые сигналы в шумной среде. Команда работает с высокой степенью автономии и ответственности. Инженеры могут принимать решения, быстро двигаться и проверять идеи на ранних этапах, при поддержке коллаборативной культуры. Ищем AI-инженера с сильным бэкграундом в разработке ПО, быстрым итеративным мышлением и страстью к экспериментам, а также с фокусом на выпуск и масштабирование значимых функций. Вы будете работать с кросс-функциональными командами, чтобы разрабатывать, тестировать и выпускать AI-функции, улучшающие инфраструктуру и качество наблюдаемости через автоматизацию, а также расширять возможности AI-агентов в стеке наблюдаемости для помощи пользователям при реагировании на инциденты. Задачи - Разрабатывать и внедрять AI-решения: создавать высокопроизводительные AI-функции для обнаружения, триажа и разрешения инцидентов с использованием данных и инструментов наблюдаемости. - Быстро экспериментировать и итерировать: прототипировать, тестировать и проверять на реальных пользователях, включая выпуск и развитие LLM- или агентских рабочих процессов для управления жизненным циклом инцидентов и автоматизированного анализа. - Работать кросс-функционально: взаимодействовать с аналитиками данных, продакт-менеджерами и дизайнерами для формирования AI-функций, включая интеграцию агентских компонентов с внутренними инструментами, системами оповещения, runbook и рабочими процессами разработчиков. - Эффективно использовать AI-инструменты: применять AI и инструменты автоматизации для улучшения функциональности продукта и собственных рабочих процессов разработки. - Эффективно общаться: работать в динамичной и коллаборативной среде, вносить вклад в работу команд. - Владеть результатом: нести полную ответственность за разработанные AI-решения, обеспечивая их инновационность, масштабируемость, поддерживаемость и соответствие реальным рабочим процессам пользователей. Условия - Удаленная работа, рассматриваются кандидаты только из часовых поясов Канады. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-ассистенты для кодирования в повседневной работе (инструменты на выбор, в рамках политики безопасности), с оплачиваемым компанией бюджетом на использование. - Поощряется прагматичная AI-разработка: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при соблюдении стандартов качества и код-ревью. - Доступ к последним frontier-моделям от OpenAI, Anthropic и Google.
Специалиста для развития корпоративной AI-платформы и автоматизации инженерных и бизнес-процессов
Специалист для развития корпоративной AI-платформы и автоматизации инженерных и бизнес-процессов Чем предстоит заниматься AI-платформа: - проектировать и развивать корпоративную AI-платформу; - внедрять LLM и современные AI-сервисы; - создавать масштабируемую архитектуру; - участвовать в разработке AI-стратегии. AI-ассистенты: - создавать интеллектуальных помощников для продаж, проектировщиков, конструкторов, производства, сервисных служб и руководителей проектов. RAG и база знаний: - разрабатывать интеллектуальный поиск по технической документации, ГОСТам, проектам, CAD-моделям, конструкторской документации, внутренним регламентам. Автоматизация: - технические задания; - коммерческие предложения; - BOM/спецификации; - инженерная документация; - отчёты и аналитика. AI Agents: - мультиагентные системы; - интеллектуальные workflow; - AI-сценарии автоматизации бизнес-процессов. Интеграции: - CRM, ERP, PDM/PLM, CAD и внутренние API. Что важно - уверенный Python; - backend — FastAPI, REST API; - опыт создания AI-продуктов с LLM; - понимание архитектуры AI-систем и GenAI; - опыт разработки масштабируемых сервисов; - практический опыт с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral; - опыт построения RAG; - знание Vector DB: Qdrant, Pinecone, Weaviate, ChromaDB или аналогов. Будет плюсом: - LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Docker, PostgreSQL, Git. Большой плюс: - опыт в инженерных или производственных компаниях; - понимание CAD/PDM/PLM и жизненного цикла инженерного продукта; - опыт создания корпоративных AI Copilot или AI-платформ.
Старший инженер-программист k6 Core
О проекте k6 — инструмент нагрузочного тестирования с открытым исходным кодом, часть экосистемы Grafana. Используется инженерами для тестирования систем под реальной нагрузкой. Обязанности - Поддержка и развитие k6 — инструмента нагрузочного тестирования, написанного на Go. - Поддержка открытого исходного кода: работа с продуктом, кодовой базой и сообществом. - Разработка функций и улучшений по всей кодовой базе k6 — от идеи до внедрения и поставки. - Решение задач, которые изначально не полностью специфицированы: анализ контекста, оценка компромиссов, выбор технического подхода. - Высокая степень самостоятельности при тесном сотрудничестве с другими инженерами по дизайну, реализации и код-ревью. - Написание production-кода, поддержание существующей функциональности, обеспечение надёжности и сопровождаемости системы. - Возможна работа с облачным предложением k6, которое запускает распределённые тесты в дата-центрах по всему миру; включает Go-сервисы для распределённого выполнения с вниманием к производительности, корректности и сценариям отказов. - Прямое и заметное влияние на продукт и пользователей из-за небольшого размера команды. Требования - Уверенный опыт разработки production-программного обеспечения на Go или другом языке с хорошей поддержкой конкурентности. - Опыт работы над нетривиальными системами. - Сильные навыки программирования. Условия и особенности работы - Полная удалённая работа, на данный момент рассматриваются кандидаты из восточных часовых поясов Канады. - Работа асинхронная по умолчанию; решения фиксируются в pull request и коротких дизайн-заметках. Встречи — для согласования, а не для статусов. - Релизы примерно каждые шесть недель; между релизами — небольшие безопасные инкрементальные изменения. - Код-ревью фокусируются на корректности, долгосрочной сопровождаемости и влиянии на пользователей. - Команда владеет продуктом целиком: архитектура, релизы, пользовательское поведение, здоровье открытого проекта. - Доступны современные AI-ассистенты для программирования (выбор инструментов в рамках политики безопасности), оплачиваемые компанией; доступ к последним моделям OpenAI, Anthropic и Google.
Senior Software Engineer, k6 Core
Grafana Labs, компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости, ищет Senior Software Engineer в команду k6 Core. k6 — это проект с открытым исходным кодом, входящий в экосистему Grafana, который делает нагрузочное тестирование практичным и полезным в реальных инженерных процессах. Инструмент написан на Go и используется инженерами для проверки систем под реальной нагрузкой. Задачи: - Разработка и поддержка k6, инструмента нагрузочного тестирования, написанного на Go - Работа над функциями и улучшениями кодовой базы k6 — от идеи до реализации и выпуска - Решение задач, которые не полностью определены заранее: анализ контекста, оценка компромиссов, выбор технического подхода - Высокая степень самостоятельности при тесном сотрудничестве с другими инженерами по дизайну, реализации и код-ревью - Поддержание существующего функционала и обеспечение надежности и поддерживаемости системы - Возможная работа с облачным предложением k6, включая Go-сервисы для распределенного выполнения тестов в дата-центрах по всему миру - Участие в сопровождении открытого проекта и взаимодействие с сообществом Требования: - Сильный опыт разработки production-кода на Go или другом языке с хорошей поддержкой конкурентности и параллелизма - Опыт работы с крупными или долгоживущими кодовыми базами - Способность самостоятельно работать над задачами в рамках проекта Условия: - Полностью удаленная компания, более 1600 сотрудников в 40+ странах - Регулярный цикл релизов примерно каждые шесть недель - Асинхронная работа по умолчанию, решения фиксируются в пул-реквестах и коротких дизайн-документах - Современные AI-ассистенты для разработки в ежедневном рабочем процессе (выбор инструментов в рамках политики безопасности), включая доступ к моделям OpenAI, Anthropic и Google - Команда владеет продуктом целиком: архитектура, релизы, пользовательское поведение и здоровье открытого проекта
Senior Software Engineer, k6 Core
Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости, основана на принципах открытого исходного кода, открытых стандартов, открытых экосистем и открытой культуры. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, гибкая и созданная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7 000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, доверяют Grafana Labs обеспечение надежности своих приложений и систем, быстрое устранение инцидентов и оптимизацию телеметрии для снижения шума и затрат. Компания полностью удаленная, насчитывает 1 600+ сотрудников в 40+ странах и поддерживается ведущими инвесторами, включая Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. В k6 создаются инструменты тестирования надежности и производительности для разработчиков и инженеров по обеспечению качества. Grafana k6 — проект с открытым исходным кодом, направленный на то, чтобы сделать тестирование производительности практичным, доступным и полезным в реальных инженерных рабочих процессах. k6 является частью экосистемы Grafana и используется инженерами для тестирования и понимания систем под реальной нагрузкой. Обязанности: - Присоединиться к команде инженеров, отвечающих за создание и поддержку k6 — инструмента тестирования производительности, написанного на Go. Команда также поддерживает проект с открытым исходным кодом, что означает непосредственную работу над продуктом, кодовой базой и с сообществом, которое его использует. - Работать над функциями и улучшениями во всей кодовой базе k6, от первоначальной идеи до реализации и выпуска. Многие задачи не полностью определены заранее и требуют понимания контекста, оценки компромиссов и выбора разумного технического подхода. - Работать с высокой степенью независимости, тесно сотрудничая с другими инженерами по дизайну, реализации и проверке кода. - Поставлять production-grade код, поддерживать существующую функциональность и помогать обеспечивать надежность и поддерживаемость системы с течением времени. - Некоторые работы могут включать облачное предложение k6, которое расширяет k6 для запуска распределенных тестов в центрах обработки данных по всему миру. Это включает Go-сервисы, поддерживающие распределенное выполнение и требующие внимания к производительности, корректности и режимам отказа. - Использовать современные ИИ-ассистенты для написания кода в повседневном рабочем процессе (по выбору инструментов в рамках политики безопасности), с оплачиваемым компанией бюджетом на использование, а также доступ к последним моделям от OpenAI, Anthropic и Google. Требования: - Опыт создания production-программного обеспечения на Go или другом языке с хорошей поддержкой конкурентности и параллелизма. - Опыт работы с большими или долгоживущими кодовыми базами. - Способность самостоятельно работать над поставленными задачами. Условия работы: - Полностью удаленная компания. - Работа асинхронная по умолчанию, решения фиксируются в pull request и коротких дизайн-заметках. Встречи используются для согласования, а не для статус-отчетов. - Релизы выходят регулярно, примерно каждые шесть недель. Между релизами команда фокусируется на небольших, безопасных, инкрементальных изменениях. - Команда владеет продуктом от начала до конца, включая архитектуру, релизы, пользовательское поведение и здоровье open-source проекта.