Вакансии для DevOps-инженеров на Python
Вакансии для DevOps-инженеров на Python: подборка ролей, где в задачах или стеке указан Python. Можно найти работу в этом направлении и сразу смотреть…
Фильтр вакансий
Data Scientist middle/senior
Data Scientist middle/senior Москва Компания: X5 Tech офис middle senior Обязанности - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество прогноза - Заниматься аналитикой и проверкой гипотез - Развивать инструменты для проведения A/B тестов - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Требования - Знание Python (Scala/Java могут оказаться плюсом) - Знание классических алгоритмов и структур данных - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком (кандидаты уровня middle должны понимать, как выглядит план запросов и что происходит "под капотом") - A/B тесты, генерация и проверка гипотез (будет плюсом опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов) - Опыт работы с (docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow) - Наличие опыта вывода разработанных решений в прод
Data Scientist middle/senior
Data Scientist middle/senior Компания: X5 Tech Москва Обязанности - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество прогноза - Заниматься аналитикой и проверкой гипотез - Развивать инструменты для проведения A/B тестов - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Требования - Знание Python (Scala/Java могут оказаться плюсом) - Знание классических алгоритмов и структур данных - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком (кандидаты уровня middle должны понимать, как выглядит план запросов и что происходит "под капотом") - A/B тесты, генерация и проверка гипотез (будет плюсом опыт с variance reduction, CUPED, линеаризацией и методом бакетов) - Опыт работы с (docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow) - Наличие опыта вывода разработанных решений в прод
Инженер по инфраструктуре сетевых сервисов (DevOps/SRE)
Инженер по инфраструктуре сетевых сервисов (DevOps/SRE) ЗП: от 4000 до 8000 $ Быстрорастущий VPN-сервис с аудиторией в несколько сотен тысяч пользователей активно масштабируется и ищет сильного DevOps/SRE для развития проекта. Чем предстоит заниматься: - Администрировать и развивать Linux-инфраструктуру - Настраивать и оптимизировать сетевой стек - Писать production-коды на GO и Python - Работать с сетевыми протоколами, поддерживать и развивать распределенную инфраструктуру доставки и маршрутизации трафика Ожидания от кандидата: - Опыт работы в VPN-сервисах - Уверенное администрирование Ubuntu - Опыт работы с systemd (юниты, зависимости, hot-reload сервисов), netplan, journald, logrotate - Настройка и оптимизация сетевого стека Linux через sysctl (буферы, conntrack, очереди NIC), настройка IPv4/IPv6, swap - Опыт написания идемпотентных Bash-скриптов - Уверенная работа по SSH с большим количеством серверов - Опыт реализации безопасных деплоев и green-blue updates - Глубокое понимание TCP/UDP, TLS (SNI, ALPN, handshake на уровне пакетов), HTTP/1.1–HTTP/2, WebSocket - Экспертное знание DNS - Опыт построения DNS Load Balancing - Опыт работы с CDN, nginx Reverse Proxy, TLS-терминацией, проксированием WebSocket, fallback-страницами и health-check - Уверенный опыт разработки на Go (concurrency, тестирование, работа с сетевым стеком) - Опыт разработки на Python (FastAPI, слоистая архитектура) - Уверенный технический стек (SQLAlchemy, Alembic, pytest (unit и e2e), генерация конфигураций из YAML-деклараций) - Опыт работы с Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose - Навыки диагностики production-инцидентов с использованием tcpdump, dig, ss, iproute2 - Ежедневное использование AI-инструментов в разработке, автоматизации и инженерных задачах Мы предлагаем: - Полностью Remote, full-time 5/2 - Конкурентную заработную плату - Полностью оплачиваемый испытательный срок (1 месяц) - Возможность напрямую влиять на архитектуру продукта и принимать ключевые технические решения - Работу в небольшой сильной команде без бюрократии и долгих согласований
Публикатор: Татьяна Горбацевич
LLMOps Компания KODE Локация Калининград Формат работы Удалённая работа, гибрид, офис Занятость Полная Зарплата от 170 000 до 230 000 gross Особенности найма - 2 этапа интервью Задачи - Развертывание, сопровождение и обновление LLM-инференс платформ (vLLM, SGLang, Ollama) - Эксплуатация и развитие AI-платформы в Kubernetes, включая масштабирование и управление GPU-ресурсами - Настройка AI Gateway (LiteLLM): маршрутизация запросов, API-ключи, квоты, лимиты и политики доступа - Оптимизация производительности inference: batching, KV Cache, semantic cache, снижение latency и стоимости инференса - Настройка мониторинга, логирования и трассировки (OpenTelemetry, Langfuse, Signoz, Prometheus/Grafana) - Автоматизация CI/CD процессов для инфраструктуры и моделей, поддержка GitOps-подхода - Интеграция и сопровождение сервисов памяти, векторных хранилищ и компонентов RAG/Agentic AI - Диагностика и устранение инцидентов, обеспечение стабильности и высокой доступности LLM-платформы Требования - Опыт в роли DevOps от 3 лет - Опыт администрирования Kubernetes в production, Docker, Helm, понимание GitOps-подходов - Опыт эксплуатации LLM inference-серверов (vLLM, SGLang, Ollama или TGI) и понимание их архитектуры - Хорошее понимание принципов работы LLM: токены, KV Cache, batching, streaming, квантование, RAG - Практический опыт работы с GPU (NVIDIA/CUDA), распределением ресурсов и оптимизацией производительности - Опыт настройки мониторинга и observability (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Signoz/Langfuse) - Уверенные знания Linux, Docker, сетевого взаимодействия и диагностики инфраструктурных проблем - Навыки автоматизации на Python и работы с CI/CD (GitLab CI/GitHub Actions) - Опыт работы с Redis, PostgreSQL и API-шлюзами Будет плюсом - Знание LiteLLM, KEDA, Qdrant/Milvus
C# Developer, удаленно
C Developer, удаленно Мы разрабатываем продукты, которые привлекают пользователей и способствуют эффективному достижению бизнес-целей. Наши ключевые направления: Development, IT, AI, Marketing, Project Management, Product Management. В связи с динамичным развитием и расширением бизнеса мы ищем C Developer для работы в команде профессионалов над интересными и инновационными проектами. Обязанности - Работа в команде над проектами компании и проектами клиентов - Развитие продуктов компании и участие в создании продуктов с нуля Требования - Уверенное владение C и .NET 8 - Опыт работы с ASP.NET Core (3+ года) - Знание принципов асинхронного программирования - Опыт работы с REST API - Понимание протоколов SIP и RTP - Опыт работы с потоковым аудио - Опыт использования JSON для конфигурации приложений - Умение работать с внешними API и webhook'ами Желательно - Опыт интеграции с Asterisk или другими IP-АТС - Знакомство с библиотекой SIPSorcery - Опыт работы с NAudio или аналогичными аудио-библиотеками - Навыки отладки сетевых протоколов - Базовые знания Python (для интеграции с ML-сервисами) - Опыт разработки систем распознавания голоса или их интеграции - Навыки работы с Telegram API - Знание Docker и контейнеризации
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты» (Москва, до 150 000 ₽)
Требуется «Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты» (Москва, до 150 000 ₽) Компания «ООО "М-ТЕХ"» ищет хорошего специалиста на вакансию «Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты». Москва (Россия), Санкт-Петербург (Россия), Самара (Россия). До 150 000 ₽. Неполный рабочий день. Можно удалённо. Требуемые навыки: middle, Git, Python, Docker, REST, CI/CD, LLM, Langgraph, LangChain, GPT.
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты О компании ООО «М‑ТЕХ» — динамично развивающаяся ИТ‑компания с большим опытом успешных проектов по внедрению и сопровождению информационных систем для бизнеса и государственных учреждений. Развиваем направление ИИ‑автоматизации, разрабатывая прикладные LLM/RAG‑решения и ИИ‑агентов для процессов малого и среднего бизнеса. Ищем Middle+ / Strong Middle Python‑разработчика с опытом LLM/RAG и интересом к агентным системам, интеграциям и бизнес‑процессам. Обязанности - Проектирование, разработка и внедрение ИИ‑агентов под конкретные бизнес‑задачи - Настройка сценариев работы агента: диалог, вызов инструментов, работа с базой знаний, эскалация человеку, обработка ошибок - Интеграция ИИ‑агентов с внешними и внутренними системами (API, БД, ERP/CRM, мессенджеры и др.) - Проектирование RAG‑пайплайнов: загрузка документов, чанкинг, embeddings, поиск, ранжирование, проверка качества ответов - Тестирование, отладка и поддержка ИИ‑агентов на всех этапах жизненного цикла - Оптимизация качества, скорости ответа и стоимости использования токенов - Анализ требований, участие в архитектурных решениях и выборе технологий Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 2-3 лет - Практический опыт с LLM‑приложениями, RAG, ИИ‑ассистентами от 6 месяцев (для Middle) или от 1–2 лет (для Senior) - Понимание архитектуры агентных систем, включая планирование, память, инструменты, оркестрацию и обработку ошибок - Опыт работы хотя бы с одним из инструментов: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, PydanticAI или аналогами - Понимание RAG: чанкинг, embeddings, векторный поиск, reranking, оценка качества retrieval - Навыки интеграции через REST API, WebSocket, опыт работы с базами данных (SQL/NoSQL) - Навыки работы с контейнеризацией (Docker) - Самостоятельность, инициативность, желание учиться и развиваться в сфере ИИ Будет плюсом - Опыт внедрения ИИ‑агентов именно в корпоративных сценариях (SLA, аудит, безопасность, контроль действий, логирование) - Опыт с векторными базами: Qdrant, pgvector, Weaviate, Pinecone или аналогами - Опыт с OpenAI API, Anthropic, локальными/open‑source моделями, Ollama, vLLM или другими LLM‑инструментами - Понимание метрик качества ИИ‑систем: точность ответов, полнота поиска, доля ошибок, стоимость запроса, время ответа - Опыт работы с персональными данными, логированием, аудитом действий и безопасностью - Умение быстро собирать прототипы и доводить их до стабильного пилота Условия и преимущества - Гибкий формат: проектная занятость, частичная занятость или удаленная работа - Возможность совмещать с основной работой на старте - Участие в запуске нового направления ИИ‑автоматизации для бизнеса - Дружная команда экспертов, открытая к новым идеям и технологиям - Современные инструменты и поддержка на всех этапах работы
AI Engineer / Инженер по искусственному интеллекту
AI Engineer / Инженер по искусственному интеллекту Формат: офис (Баку, Азербайджан) / full-time / релокация О компании Международная компания с глобальными R&D-центрами в нефтегазовой отрасли ищет AI Engineer для разработки и внедрения современных AI-решений. - Международные проекты - Разработка LLM-систем для промышленности - Релокация в Баку Что нужно делать - Проектировать и внедрять решения на базе LLM - Разрабатывать RAG-пайплайны и системы поиска - Интегрировать AI-функции в продукт через API - Работать с LangChain, LlamaIndex, LangGraph и MCP - Настраивать агентные AI-системы и оркестрацию - Разрабатывать пайплайны оценки качества LLM - Выявлять и устранять регрессии моделей и промптов - Участвовать в проектировании архитектуры и код-ревью Требования - Высшее образование в области Computer Science, AI или ML - От 1–2 лет практического опыта работы с LLM - Отличное понимание архитектуры трансформеров - Опыт построения RAG-систем - Знание LangChain, LlamaIndex, LangGraph или аналогов - Опыт работы с векторными БД (Pinecone, Weaviate, pgvector, Chroma) - Владение Python и REST API - Опыт работы с Docker и Azure - Навыки работы с «грязными» данными и построения data pipeline Что предлагают - Конкурентную зарплату и бонусы - Полный релокационный пакет для всей семьи - Помощь с переездом и жильём - ДМС для всех членов семьи - Помощь с оформлением документов - Работу в международной R&D-команде - Современный офис в Баку
Python Developer (LLM, Москва)
Python Developer (LLM, Москва) Мы ищем Backend-разработчика на Python, способного внедрять системы на базе LLM и AI-агентов «под ключ»: от постановки задачи и проектирования архитектуры до промышленного внедрения и поддержки. Мы разрабатываем и поддерживаем продукт ERA — систему комплексной диагностики продуктов и услуг. Решение позволяет производить диагностику, анализ и аудит продукта для получения комплексного решения развития, снятия барьеров роста. Цель проекта — построить полностью автономную экспертную систему, где ключевую роль играют смарт-агенты, выполняющие комплексный анализ без участия человека. Технологический стек - Язык программирования: Python 3.12+ - Фреймворки: FastAPI, LangChain / LangGraph, FastStream - Базы данных: PostgreSQL, Redis - Очереди: Kafka, RabbitMQ - Поиск и аналитика: Opensearch, Elasticsearch - CI/CD: Jenkins, Nexus, BitBucket, SonarQube - Инфраструктура: OpenShift (Kubernetes), DropApp, Docker - Управление проектами: Jira, Confluence Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет - Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+) - Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP) - Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow - Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду - Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре - Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL) - Опыт написания unit-тестов - Опыт разработки асинхронных приложений на Python - Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile - Опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться Обязанности - Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM - Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI - Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов - Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов - Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний - Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода - Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки - Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями - Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков Условия - Возможность участия в интересном проекте - Возможность профессионального и карьерного роста в компании - Опыт работы в команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Удаленный формат работы — офисный формат в Москве
ML-разработчика, ответственного за разработку CV-моделей для изображений и видео и работы с большими…
вакансия ML-разработчик (CV) Центр изучения и сетевого мониторинга молодёжной среды – аккредитованная IT-компания, созданная по поручению Президента России в 2018 году. Наша миссия – разработка социально значимых технологических решений для защиты детей и подростков от деструктивного контента в цифровом пространстве. Через создание комплексной мониторинговой системы мы формируем безопасную среду для нового поколения. Мы ищем в команду ML-разработчика, ответственного за разработку CV-моделей для изображений и видео и работы с большими визуально-языковыми моделями (VLM). Мы работаем с колоссальным объёмом графических данных, разрабатываем собственные CV-модели и разрабатываем собственные проекты с использованием компьютерного зрения. Стек технологий - PyTorch, Torchvision - Ultralytics YOLO, DINOv2, семейство Qwen VL - MLFlow, ClearML - Python, NumPy, OpenCV, Pillow, scikit-image - Docker, Kubernetes - NVidia Triton, TensorRT, ONNX, vLLM - Jira, Confluence, Git Чем предстоит заниматься - Разработка CV-моделей для работы с данными социальных сетей и социальных медиа - Разработка VLM-навыков для автоматизации различных задач - Взаимодействие с отделом разметки данных и отделом DevOps - Внедрение моделей в промышленную эксплуатацию Ждем от кандидата - Опыт работы от 3 лет - Опыт работы с обработкой видеоданных и оптимизацией - Опыт работы или реализации практических проектов в области машинного обучения - Глубокое понимание математических оснований машинного обучения и анализа данных - Проактивность, готовность вникать в задачу - Знание метрик оценки качества CV-моделей, VLM-workflow - Опыт работы с реляционными базами данными, объектными хранилищами - Качественный чистый код Что мы предлагаем - Чёткие процессы разработки, взаимодействия с проектными командами и DevOps-инженерами - Большой кластер GPU, включающий в том числе самые современные production-ready ускорители - Официальное трудоустройство по ТК РФ в аккредитованной IT-компании - Конкурентный уровень з / п - Формат работы - офис / гибрид - Место работы - офис в центре Москвы - Гибкое начало рабочего дня, график 5 / 2, выходные: суббота, воскресенье - Непрерывное обучение и развитие профессиональных навыков Компания: АНО ЦИСМ Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
C# Developer
вакансия c C Developer ИТ-компания, специализирующаяся на разработке решений в сфере iGaming и оптимизации бизнес-процессов. Мы разрабатываем продукты, которые привлекают пользователей и способствуют эффективному достижению бизнес-целей.Наши ключевые направления: Development, IT, AI, Marketing, Project Management, Product Management.В связи с динамичным развитием и расширением бизнеса мы ищем C Developer для работы в команде профессионалов над интересными и инновационными проектами. Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость, удаленная работа с 9:00 до 18:00 Обязанности: - Работа в команде над проектами компании и проектами клиентов Развитие продуктов компании и участие в создании продуктов с нуля Требования: - Уверенное владение C и .NET 8 - Опыт работы с ASP.NET Core (3+ года) - Знание принципов асинхронного программирования - Опыт работы с REST API - Понимание протоколов SIP и RTP - Опыт работы с потоковым аудио - Опыт использования JSON для конфигурации приложений - Умение работать с внешними API и webhook'ами Желательно: - Опыт интеграции с Asterisk или другими IP-АТС - Знакомство с библиотекой SIPSorcery - Опыт работы с NAudio или аналогичными аудио-библиотеками - Навыки отладки сетевых протоколов - Базовые знания Python (для интеграции с ML-сервисами) - Опыт разработки систем распознавания голоса или их интеграции - Навыки работы с Telegram API - Знание Docker и контейнеризации Если вас заинтересовала вакансия, присылайте резюме! Компания: ИП Андреева Руслана Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
SDET (Python) в Геосервисы
SDET (Python) в Геосервисы Компания Wildberries Формат работы Удаленная работа Обязанности - Разрабатывать платформенные библиотеки на Python, создавать SDK и CLI-инструменты - Проектировать и развивать DSL, разрабатывать агентные workflow, создавать генераторы кода - Разрабатывать инструменты анализа проектов, проектировать системы валидации и проверки качества - Создавать инфраструктуру для автоматического тестирования AI-generated кода Требования - Уверенное владение Python, понимание языка глубже уровня написания автотестов - Хорошая инженерная база: алгоритмы, gRPC, JSON Schema, YAML, Git, Linux, Docker - Опыт разработки тестовых платформ, фреймворков автоматизации, внутренних инженерных инструментов, SDK, генераторов, библиотек - Проектирование систем, которыми пользовались другие инженеры - Желание строить инструменты для AI, а не просто пользоваться ими
Agentic AI Engineer (Cheminformatics)
вакансия ai Agentic AI Engineer (Cheminformatics) We have 30 years of expertise in designing and building custom software systems. We provide software development services focusing on complex high-load applications, AI and BI solutions, and mobile apps.Project focused on building AI-powered decision support solutions for early-stage medicinal chemistry and small molecule research. The goal is to improve hit triaging and scientific decision-making using agentic AI systems, LLMs, and scientific data sources. The platform will help scientists analyze compound data, access relevant knowledge, and support compound prioritization workflows. The scope of work includes designing and implementing AI agents, developing prompts and agent skills, integrating agents with internal databases and APIs, building retrieval and memory capabilities, and creating conversational interfaces for scientific workflows. The solution will be integrated with existing molecular design and data-driven decision-making platforms and may involve datasets containing up to 100K compounds. Core Responsibilities - Design and implement agentic AI systems, including agent workflows and orchestration - Model data structures needed to support agentic pipelines (memory, state, retrieval, tool use) - Build and iterate on prompts, skills, and agent definitions - Integrate agents with APIs and databases - Collaborate with the front-end engineer to integrate agent interactions into a chat interface Required Experience - Strong understanding of a variety of LLMs and their capabilities and agentic infrastructure - Experience designing and integrating APIs for AI-powered systems - Comfortable working across the stack — from prompt engineering to data layer to UI handoff Nice to Have - Hands-on experience with Amazon Bedrock - Familiarity with multi-agent frameworks and patterns - Experience with evaluation and observability for agentic systems - Prior work integrating agents into conversational UIs - Experience in chemistry, cheminformatics, or drug discovery domain - Python Our offer as your future employer - Collaboration via a B2B contract with payments in USD or EUR, depending on your preference, or through a labor contract - Flexible work schedule. - Possibility to work remotely - Opportunities for professional growth. - A company laptop to ensure a comfortable and efficient work setup. Компания: Software Country (ТОО Балхаш Системс) Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Публикатор: Anatoliy Lavrenov
Системный администратор Linux Компания Федеральное Медико-биологическое агентство Локация Москва Занятость Полная, гибридный формат Оформление ТК РФ О компании ЦСП ФМБА занимается научными исследованиями, связанными с геномом человека и анализом полученных данных. Группа разработки создает внутренние сервисы для автоматизации движения, обработки и распределенного хранения больших объемов данных. Требования - Опыт работы от 3-х лет в должности системного администратора в крупных компаниях с территориально-распределенной структурой - Высокий уровень системного администрирования и траблшутинга серверных операционных систем Linux (Ubuntu, CentOS) - Виртуализация VMWare, Proxmox, KVM - Знания и практический опыт в области развертывания и обслуживания СУБД (PostgreSQL, MySQL) - Опыт проектирования и развертывания Active Directory, понимание архитектуры и схемы - Опыт проектирования и развертывания кластерных сетевых служб DNS, DHCP (как Windows, так и Linux) - Знания технологий RAID - Опыт работы с сетевым оборудованием: DELL, MikroTik, Mellanox, HP; знание и понимание принципов работы сетей TCP/IP, маршрутизации, VLAN - Опыт работы с серверными платформами: Dell, Supermicro, IBM - Опыт внедрения и администрирования терминальных ферм, знание правил и принципов - Умение создавать клиентские и инфраструктурные сервисы с нуля - Знание основных протоколов передачи данных - Практические навыки написания скриптов (Bash, Python) - Практический опыт работы с Zabbix, написания триггеров - Наличие сертификатов приветствуется - Знание английского языка на уровне, достаточном для чтения профессиональной литературы - Умение самостоятельно осваивать различные технические концепции - Будет плюсом: умение разворачивать Ceph (крупные инсталляции), настраивать производительность, иметь опыт в эксплуатации и обновлении Важно - Законченное высшее образование - Гражданство РФ Задачи - Развертывание, настройка и поддержка инфраструктуры - Настройка и работа с виртуализацией - Взаимодействие с командой разработки по ключевым вопросам Условия - Оформление по ТК РФ - Работа в команде профессионалов на стыке передовых ИТ и науки. Мы работаем с Big Data и ML, у нас собственный корпоративный ЦОД - Возможность профессионального роста, обучение - График работы 5/2, гибрид, плавающее начало рабочего дня
Backend Engineer (Python + GO / C#/JAVA / Rust)
вакансия c Backend Engineer (Python + GO / C/JAVA / Rust) Nord Clan — компания по разработке ПО на заказ. Мы создаем высоконагруженные интеграционные проекты, системы дистанционного обслуживания для финтеха, производства и медицины — как полностью своей командой, так и в рамках партнерства с крупными интеграторами. Также создаем собственные продукты на основе машинного зрения и нейросетей. Нам доверяют Wildberries, Яндекс, Росатом, HeadHunter, Самолёт плюс, СберТех, Северсталь, Инвитро, ЦИАН, Банки.ру, Dostaевский и другие лидеры рынка. Входим в реестр аккредитованных МинЦифры организаций, осуществляющих деятельность в области информационных технологий. У нас два офиса: в Санкт-Петербурге и Ульяновске, и удаленные сотрудники почти во всех уголках России. Сейчас мы расширяем штат и приглашаем в команду Backend Engineer'а - в приоритете 2+ языка программирования с основной экспертизой в Python. Нам важно: - Опыт в Python от 3-х лет; - Базовые или уверенные навыки разработки на одном (или более) из языков: Go, C, Java или Rust; - Опыт работы с веб-фреймворками (Flask / Django / FastAPI); - Знание и опыт работы с SQLAlchemy; - Опыт работы с PostgreSQL; - Опыт работы с Redis для кэширования, обработки данных в реальном времени; - Понимание работы с REST API, HTTP, умение проектировать гибкие RESTful api; - Знание принципов ООП, паттернов проектирования, умение писать чистый, поддерживаемый код; - Понимание паттернов проектирования распределенных систем (в т.ч. асинхронные архитектуры); - Навыки оценки производительности системы, масштабируемости и узких мест на данных нагрузочного тестирования; - Умение писать unit и интеграционные тесты (Pytest, Mock); - Опыт работы с Docker; - Опыт работы с брокерами сообщений Kafka и / или RabbitMQ; - Опыт работы с Kubernetes и понимание принципов оркестрации контейнеров; - Опыт использования CI / CD инструментов: Gitlab CI / Jenkins Будет плюсом: - Техническое высшее образование. Что мы предлагаем: - Амбициозные задачи и проекты, клиенты — лидеры отрасли; - Полностью «белая» компания, оформление по ТК; - Возможность расти внутри компании, постоянно осваивать новые технологии, расширять стек; - Льготы и преимущества аккредитованной МинЦифры ИТ-организации (льготная IT-ипотека, отсрочка), бонусы работодателя (льготы в рамках зп-проектов, специальные предложения от компании и партнеров); - Работа 5 / 2, “гибкие” начало дня (с 8:00 до 11:00) и время обеда (кинотеатр и безлимитный бар: кофе, чай, фрукты, сладости) уютные уголки для отдыха, теннисн Компания: ООО Норд Клан Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Senior Backend Developer Python в центр Data Gov [Big Data, МТС Веб Сервисы]
Senior Backend Developer Python в центр Data Gov (Big Data, МТС Веб Сервисы) Москва, гибридный формат работы, уровень senior. Чем предстоит заниматься - Участвовать в создании сети агентов для реализации шагов дата-процесса. - Настраивать мониторинг реализации практик DataGov. - Реализовывать интеграции с платформой работы с данными MWS Data и платформой интеграций MWS OctApi. - Разрабатывать backend-сервисы на Python для управления метаданными, контроля качества данных и оркестрации дата-процессов. - Проектировать и поддерживать API для взаимодействия с продуктовыми командами. - Тестировать реализованные сервисы, готовить техническую документацию. - Взаимодействовать с продуктовыми командами в рамках их обучения работе с сервисами DataGov. - Участвовать в код-ревью и совершенствовании архитектуры решений. Что мы ожидаем - Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет. - Опыт работы с LLM и API OpenAI от 1 года. - Практический опыт проектирования и реализации AI-агентов с использованием LangChain/LangGraph. - Уверенное владение Docker и Docker Compose, опыт запуска приложений в production-среде. - Опыт настройки и поддержки CI/CD pipelines. - Знание принципов работы с базами данных (SQL и NoSQL). - Опыт работы с Git (branching-стратегии, code review). - Понимание принципов микросервисной архитектуры и REST API. - Опыт работы с Linux (терминал, базовое администрирование). - Умение писать чистый, поддерживаемый код и покрывать его тестами. - Готовность работать в команде, инициативность и внимательность к деталям.
Senior AI Engineer/Cпециалист по генеративному искусственному интеллекту(SecOps)
Senior AI Engineer / Специалист по генеративному ИИ (SecOps) О компании BI.ZONE разрабатывает IT-решения для кибербезопасности: от мобильных приложений до сложных платформ на базе машинного обучения и генеративного ИИ. Наши продукты делают жизнь миллионов людей безопаснее. В AI Центре мы занимаемся прикладным применением AI/ML в продуктах BI.ZONE и исследуем передовые технологии. Мы развиваем AI-ассистента Cubi, который помогает специалистам по информационной безопасности работать с большими данными и противостоять киберугрозам. Мы ищем старшего AI-инженера, который займется созданием и развитием AI-агентов для автоматизации процессов в Security Operations. Вас ждут интересные и амбициозные задачи, дружная команда и поддержка на старте. Задачи - Разработка мультиагентной системы в BI.ZONE TDR для автоматизации триажа алертов, расследования и реагирования. - Развитие AI-функционала BI.ZONE Cubi в продуктах EDR, SIEM и SOAR. - Решение NLP-задач в контексте SOC: классификация и приоритизация алертов, суммаризация инцидентов, семантический поиск по логам и базам знаний, кластеризация событий. - Выдвижение гипотез и быстрая проверка через PoC. - Написание поддерживаемого и читаемого кода на Python 3.10+. - Участие во всех этапах жизненного цикла AI/ML: от предобработки данных до деплоя и мониторинга в production. - Обмен экспертизой с коллегами и внешней аудиторией. Требования Профессиональные навыки - Высшее техническое образование. - Опыт разработки на Python от 3 лет. - Понимание процессов SOC: мониторинг, триаж алертов, расследование инцидентов, реагирование. - Знакомство с MITRE ATT&CK, kill chain, типовыми TTPs и IOC. - Опыт создания агентов с использованием современных фреймворков (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno/Phidata и др.). - Знание стратегий планирования AI-агентов (ReAct, Plan-and-Execute и т.п.). - Уверенная работа с LLM API (OpenAI, vLLM, Anthropic и др.). - Понимание агентских протоколов (MCP, A2A, AG-UI). - Сильные навыки prompt engineering, включая chain/tool/function calling. - Опыт работы с векторными базами данных (Weaviate, Pinecone, Qdrant, Milvus и др.). - Опыт оценки качества LLM-систем (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge или аналоги). - Владение Linux, Git, Docker; умение упаковывать агента в контейнер. Soft skills - Способность быстро находить рабочий baseline и итеративно его улучшать. - Управление беклогом продукта, умение договариваться о контрактах и ограничениях. - Быстрое освоение новых технологий (разбор фреймворка за дни, а не недели). - Готовность экспериментировать и предлагать нестандартные решения. Будет плюсом - Опыт интеграции с SOC-инструментарием (SIEM, SOAR, EDR) или их API, хотя бы на уровне подключения. - Понимание атак на LLM (Prompt Injection, Jailbreaks) и методов защиты (Guardrails), знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications. - Опыт fine-tuning и дообучения LLM (PEFT: LoRA, DoRA, qLoRA и др.). - Навыки обнаружения и минимизации галлюцинаций и ошибок в ответах LLM. - Опыт работы с self-hosted моделями. Условия работы - Официальное оформление по ТК РФ и все преимущества аккредитованной IT-компании. - Гибкий график: удаленная работа или офис без контроля присутствия. - ДМС со стоматологией с первого месяца работы. - Обучение за счет компании: сертификации, курсы, конференции, митапы, хакатоны, CTF-ы. - Свободная атмосфера: общение на «ты», отсутствие дресс-кода и бюрократии. - Поддержка самореализации и личного бренда. - Скидки на фитнес, покупки, сервисы «Фитмост», «СберПрайм+» и BestBenefits. - Корпоративная жизнь: мероприятия, спортивные старты, мерч и подарки. - Профессиональные сообщества: тематические митапы, клубы по интересам (спорт, игры, книги, аниме).
Инженер AI/LLM (удаленно по РФ)
Инженер AI/LLM (удаленно по РФ) О нас Bell Integrator — крупная ИТ-компания, реализующая проекты для системообразующих финансовых, телеком и ритейл компаний по всей России. О проекте Создание AI-агента для Python BDD-фреймворка в корпоративной банковской среде. Решение будет автоматически преобразовывать функциональные тестовые сценарии в готовые сценарии на Gherkin, используя существующую кодовую базу и механизмы интеллектуального подбора переиспользуемых шагов. Цели проекта: - Ускорить разработку BDD-автотестов. - Снизить стоимость регрессионного тестирования. - Повысить стандартизацию автоматизации тестирования. - Построить внутренний инструмент нового поколения, объединяющий LLM, RAG, ReAct и корпоративную инфраструктуру. Ключевые направления - Генерация feature-файлов на Gherkin на основе функциональных сценариев с помощью AI-агента. - Построение retrieval-контура на базе RAG и PostgreSQL + pgvector для поиска релевантных шагов, шаблонов и переиспользуемых элементов. - Интеграция с существующим Python BDD-фреймворком и библиотекой шагов для максимального переиспользования кодовой базы. - Разработка пользовательской поверхности (IDE plugin) для удобной работы тест-автоматизаторов. - Контроль качества генерации, стандартизация сценариев, снижение пропусков переиспользуемых шагов. - Создание технологической основы для развития AI в тестировании, AIPDLC и spec-driven development. Технологический стек - Python 3 - FastAPI, Streamlit - PostgreSQL, pgvector - Apache Kafka - Docker - Linux - HTTP, REST, GraphQL - LLM, RAG, ReAct, embeddings, vector search Требования - Опыт работы: от 3 лет. - Высшее образование. - Практический опыт построения RAG-систем и работы с векторными хранилищами (желательно PostgreSQL + pgvector). - Опыт разработки ReAct-агентов. - Понимание принципов ООП, SOLID и паттернов проектирования. - Знание многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio). - Практические навыки работы с LLM. - Опыт контейнеризации (Docker). - Лидерские качества: умение принимать решения и брать ответственность. Дополнительные (желательные) требования - Понимание BDD, Gherkin, тестовой автоматизации и принципов переиспользования step definitions. - Понимание клиентской веб-разработки. - Опыт разработки IDE-плагинов или инструментов для разработчиков. - Опыт оценки качества AI-решений (accuracy, retrieval quality, traceability). - Понимание spec-driven development и применения AI в SDLC/QA-процессах. Обязанности - Проектировать и согласовывать архитектуру AI-агента, приложений и интеграций. - Разрабатывать backend-компоненты AI-агента, общие библиотеки, интеграционные модули. - Реализовывать решения на основе LLM, ReAct и RAG, включая поиск и подбор релевантных шагов. - Интегрировать систему с внутренними сервисами, репозиториями, базами знаний и корпоративной инфраструктурой. - Формировать требования к CI/CD, мониторингу, логированию, трассировке и контролю качества AI-агента. - Проводить ревью кода, поддерживать стандарты разработки, участвовать в командных коммуникациях. - Взаимодействовать со специалистами по автоматизированному тестированию, QA и разработчиками для уточнения требований и сценариев. - Участвовать в создании пользовательской поверхности (IDE plugin). Условия - Работа в команде профессионалов, поддержка инициатив. - Доступ к новым технологиям, включая AI. - Профессиональный и карьерный рост. - Возможность участвовать в разных проектах. - Опыт работы в распределенной команде. - Заработная плата обсуждается индивидуально. - Оформление в соответствии с ТК РФ в Bell Integrator. - Формат работы: удаленно по РФ.
AI-разработчик / MLOps
О нас Проект управляющей компании «Джетлин». Мы создаём и сопровождаем AI-решения, которые работают в микросервисной среде. Задачи - Разработка AI-агентов на Python с использованием внешних API. - Упаковка кода в минимальные и безопасные Docker-образы. - Написание Helm-чартов для развёртывания образов в Kubernetes. - Реагирование на блокировки образов SCA-сканером: поиск обновлений или патчей для уязвимых библиотек, пересборка и передеплой. - Мониторинг продакшен-подов через ArgoCD, анализ логов при падениях, исправление ошибок в коде, промптах или API. - Полная ответственность за доставку и поддержку AI-агентов: от идеи до эксплуатации. - Примерный баланс: 30% разработка, 70% внедрение и эксплуатация (Deployment & Ops). Требования - Уверенный промышленный опыт разработки на Python. - Глубокое понимание менеджеров зависимостей и виртуальных окружений (virtualenv, poetry, pip) — 70% проблем деплоя связаны именно с ними. - Навыки контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes), позволяющие самостоятельно собирать образы, проходить security-проверки и запускать сервисы в кластере без помощи сисадминов. - Опыт написания Helm-чартов и понимание CI/CD (ArgoCD будет плюсом). - Желателен опыт в AI/ML-разработке: интеграция моделей, работа с промптами, понимание жизненного цикла AI-агента. - Автономность, проактивность и умение быстро расследовать инциденты. Условия - Полная удалёнка на территории РФ. - Оформление по ТК или ИП. - Занятость на проекте управляющей компании.
AI engineer (ML/DS)
AI-инженер (ML/DS) О нас Мы — команда Raft Digital Solutions. Мы разрабатываем решения на базе AI, внесли вклад в развитие фреймворка LangChain, создали собственный продукт для анализа голосовой связи с помощью GPT и провели исследования в области безопасности LLM. Работаем на рынках РФ и за рубежом. Сейчас мы ищем Senior AI-инженера с опытом в ML/DS в команду разработки AI-агентов для пользователей. Стек технологий - OpenAI, GigaChat, MCP - Python, PostgreSQL - LangChain, Langfuse - CI/CD, Docker, Kubernetes Задачи - Разрабатывать ассистентов с текстовыми и голосовыми интерфейсами - Анализировать качество генеративных моделей и искать способы его улучшения - Следить за лучшими практиками и open-source решениями в области AI - Деплоить сервисы в Kubernetes, настраивать мониторинг - Проводить Code Review существующих решений, предлагать идеи по оптимизации и развитию Требования - Коммерческий опыт разработки на Python / data science от 5 лет - Понимание архитектуры AI-агентов: оркестрация, memory, tools - Коммерческий опыт разработки AI/LLM-приложений (RAG, AI agents, векторные БД, tool calling, function calling, workflows) - Опыт работы с фреймворками для LLM-пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack или аналогичными - Опыт деплоя сервисов в продакшен Условия - Удалённый формат работы - Гибкий график, полная занятость (40 часов в неделю) - Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий - Дружная команда экспертов, обмен знаниями, технический рост - Оформление по договору B2B (с ИП)
Senior_NLP Engineer
SeniorNLP Engineer удаленка senior Компания: Джетлин ☑️ Задачи: -Разрабатывать и дообучать модели NLP/LLM: эмбеддинги, генерация, RAG-подходы. -Исследовать новые архитектуры, ставить эксперименты, проводить A/B-тесты. -Проектировать и развивать сервисы на базе языковых моделей: ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация документов и кода. -Оптимизировать инференс и внедрять модели в продакшн совместно с ML и backend-командами. -Работать с данными: предобработка, векторизация, организационное хранение knowledge-баз. ☑️ Что важно: -3+ лет коммерческого опыта в NLP/LLM. -Глубокая математика: ML, статистика, теория вероятностей. -Python + DS-стек: pandas/polars, numpy, scipy, scikit-learn. -Практика с PyTorch, Transformers, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex. -Опыт работы с моделями Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral; SFT, LoRA, QLoRA, prompt-tuning. -Навыки работы с Docker, Kubernetes, CI/CD. -Умение настраивать и оптимизировать RAG-пайплайны. ☑️ Будет плюсом: -Опыт в финтехе или корпоративных экосистемах. -Работа с Hadoop (Hive, PySpark), Greenplum, PostgreSQL. -Понимание интеграции LLM в бизнес-процессы. -Опыт работы в кросс-функциональных командах. Python Job в Telegram | в VK | в Max
Backend-разработчик (Python)
Backend-разработчик (Python) О проекте team4you.org ищет backend-разработчика с сильной экспертизой в Python для участия в создании AI/LLM-сервисов крупного российского банка (ТОП-5). Проект включает разработку чат-ботов, поисковых решений, агентных сервисов и прикладных AI-инструментов. Задачи - Разрабатывать backend-сервисы для AI-платформы банка: чат-боты, поисковые решения, агентные сервисы и прикладные AI-инструменты. - Проектировать и развивать микросервисную архитектуру на FastAPI. - Интегрировать сервисы с LLM-платформой, базами данных, брокерами сообщений и внутренними системами банка. - Создавать высоконагруженные API и сервисы реального времени. - Участвовать в проектировании архитектуры платформы и развитии общих платформенных компонентов. Требования - Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет. - Уверенное знание Python, asyncio, многопоточности и принципов разработки production-сервисов. - Опыт коммерческой разработки на FastAPI. - Опыт проектирования микросервисной архитектуры и интеграционных решений. - Практический опыт работы с PostgreSQL, Redis и брокерами сообщений (Kafka, NATS или аналогами). - Опыт работы с REST API, gRPC и асинхронными протоколами взаимодействия. - Понимание принципов тестирования, мониторинга и сопровождения backend-сервисов. Будет плюсом - Опыт разработки AI/LLM-приложений, чат-сервисов или поисковых систем. - Опыт работы с LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогичными фреймворками. - Понимание принципов построения RAG-систем. - Опыт работы с Docker, Kubernetes и CI/CD. - Опыт проектирования высоконагруженных систем.
Senior ML Engineer - LLM Training & Serving
Старший ML-инженер — обучение и обслуживание LLM О компании Unimatch Lab — ИИ-венчурная студия из Кремниевой долины. Мы создаём портфель ИИ-продуктов и развиваем собственный ML-стек: локальные кластеры для LLM, обучение и обслуживание моделей на своей инфраструктуре. Мы ищем старшего ML-инженера, который возьмёт на себя полный внутренний цикл: от данных до продакшена. Никакой работы только с промптами или сторонними API — все персональные и чувствительные данные остаются на наших серверах. Задачи - Файн-тюнинг LLM и VLM моделей (LoRA, QLoRA, дистилляция) с получением готовых к промышленной эксплуатации весов. - Оценка качества как обязательный этап релиза: метрики на уровне отдельных полей, отложенные выборки, проверки на утечку данных между обучением и тестом. - Управление полным циклом работы с данными: разметка с помощью учителя, версионирование датасетов, контроль качества синтетических данных. - Запуск и поддержка собственного инференса под нагрузкой: vLLM, пакетная обработка запросов, квантизация, генерация структурированных JSON-ответов. - Документирование ML-процессов от начала до конца, чтобы цикл не зависел от одного конкретного инженера. Требования - Опыт от 5 лет в запуске ML-систем в продакшен, включая работу с высоконагруженным ИИ. - Вы сами обучаете модели (веса), а не ограничиваетесь промпт-инжинирингом или интеграцией RAG. - Опыт развёртывания собственных LLM в продакшен (vLLM или аналоги). - Реализованные проекты полного цикла: данные → файн-тюнинг → оценка → реальный продакшен-трафик. - Уверенное владение Python, Docker/Kubernetes, CI/CD. Понимание принципов работы с конфиденциальными данными на собственной инфраструктуре. Условия работы - Формат: удалённо. - Локация: Европа (EU, Великобритания, Исландия, Норвегия, Швейцария и др.), Латам. - Уровень: старший (Senior). - Компенсация: от $5,000 в месяц (базовая ставка).
Senior VLA Pre-training Engineer
Старший инженер по предобучению VLA О проекте Мы создаём интеллектуальное ядро для нового поколения промышленных гуманоидных роботов. Наш продукт — не исследовательский прототип, а реальные машины, которые уже работают на производствах, складах и в логистических центрах. Сегодня у нас 30 000 предзаказов по всему миру, подписанные контракты с крупным европейским производителем и успешные пилотные внедрения с лидерами в автомобильной и индустриальной автоматизации. VLA-команда отвечает за ключевой интеллект робота: восприятие окружающей среды, понимание инструкций, обучение новым навыкам и автономное выполнение манипуляций. Задачи Вы возьмёте на себя полный цикл разработки фундаментальных моделей для поведения роботов: - Предобучение и файнтюнинг VLA-моделей на масштабных мультимодальных наборах данных; - Создание и поддержка пайплайнов данных: сбор, фильтрация и генерация синтетических данных; - Проектирование инфраструктуры распределённого обучения; - Перенос из симуляции в реальный мир: валидация политик в симуляторе перед развёртыванием на физическом роботе; - Плотное взаимодействие с инженерами по симуляции, дата-сайентистами и командами встроенных систем; - Поставка моделей, которые напрямую управляют реальными роботами в промышленной эксплуатации. Требования - 5+ лет разработки систем глубокого обучения (индустрия или исследования) с доведёнными до продакшена моделями или опубликованными научными работами; - Практический опыт с LLM, VLM или VLA-моделями: архитектура, обучение, файнтюнинг; - Уверенное владение масштабным распределённым обучением: PyTorch DDP, конвейеры данных, чекпоинтинг; - Опыт работы с робототехническими симуляторами (MuJoCo, Isaac Sim, Gazebo) или реальными роботизированными системами; - Отличное знание Python и PyTorch/JAX, способность отлаживать численные расчёты и писать промышленный код; - Инициативность, самостоятельность и навыки чёткой коммуникации. Будет плюсом: - Опыт в робототехнике, практика переноса из симуляции в реальный мир, знание OpenVLA или аналогичных VLA-фреймворков. Условия - Компенсация: £150 000 – £230 000 брутто в год, в зависимости от опыта; - Лондон, 100% работа в офисе (ежедневный доступ к роботам, лабораториям и прототипам); - Релокационная поддержка: до £8 000 плюс спонсорство визы Skilled Worker; - Бенефиты: частное медицинское страхование, пенсионные отчисления (8%), 23 дня оплачиваемого отпуска, опционы компании.
Principal Applied AI Researcher 💫
Principal Applied AI Researcher О проекте Есть задачи, которые невозможно решить улучшением существующего — их приходится придумывать с нуля. Наш клиент создаёт новый тип поиска: не для людей, а для AI-агентов. Агент не кликает по ссылкам и не выбирает из списка результатов. Он должен понимать информацию, проверять её, использовать для reasoning и принимать решения. Это требует переосмыслить саму архитектуру поиска: что считать хорошим ответом, как измерять качество системы и как построить retrieval для мира AI-агентов. Именно этим и займётся Principal Applied AI Researcher. Задачи - Проектирование AI-native retrieval, reasoning и систем оценки качества - Создание систем, где агенты ищут, верифицируют и используют информацию из веба в реальном времени - Разработка eval-методологий и новых метрик качества - Принятие ключевых технических и продуктовых решений в направлении agent-native search - Превращение исследовательских идей в production-системы - Работа бок о бок с командами search, ML и infrastructure Требования - 8+ лет опыта в Applied AI, ML или Software Engineering - Опыт вывода ML/AI-систем в production - Обязательный опыт проектирования и развития систем в одной из областей: recommendation, personalization, ranking, search, ads, marketplaces или feed systems - Python обязателен; знание Go, C++, Rust или Java будет преимуществом - Свободный английский Условия - Формат: полная занятость, работа за пределами РФ и РБ - Локация: офисы в Амстердаме или Лондоне, рассматривается удалённая работа в ЕС - Помощь с релокацией - Вилка: €120 000 – €200 000 в год (готова к обсуждению)
Senior_NLP Engineer
Senior NLP Engineer Компания: Джетлин Задачи - Разрабатывать и дообучать модели NLP/LLM: эмбеддинги, генерация, RAG-подходы. - Исследовать новые архитектуры, ставить эксперименты, проводить A/B-тесты. - Проектировать и развивать сервисы на базе языковых моделей: ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация документов и кода. - Оптимизировать инференс и внедрять модели в продакшн совместно с ML и backend-командами. - Работать с данными: предобработка, векторизация, организационное хранение knowledge-баз. Что важно - 3+ лет коммерческого опыта в NLP/LLM. - Глубокая математика: ML, статистика, теория вероятностей. - Python + DS-стек: pandas/polars, numpy, scipy, scikit-learn. - Практика с PyTorch, Transformers, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex. - Опыт работы с моделями Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral; SFT, LoRA, QLoRA, prompt-tuning. - Навыки работы с Docker, Kubernetes, CI/CD. - Умение настраивать и оптимизировать RAG-пайплайны. Будет плюсом - Опыт в финтехе или корпоративных экосистемах. - Работа с Hadoop (Hive, PySpark), Greenplum, PostgreSQL. - Понимание интеграции LLM в бизнес-процессы. - Опыт работы в кросс-функциональных командах.
TechOps SAAS Engineer (Middle+)
TechOps SAAS Engineer (Middle+) Местоположение: удалённо (предпочтительно близко к часовому поясу GMT+3) Язык команды: английский Ключевые обязанности - Решение технических проблем клиентов от начала до конца (Helpdesk + Slack) в рамках SLA - Анализ корневых причин с помощью Grafana, Datadog (логи, метрики, трассировки) - Построение дашбордов мониторинга и проактивных оповещений - Написание скриптов на Python для автоматизации и массовых операций - Активное использование AI (Claude, Cursor, ChatGPT) для ускорения поиска и устранения неисправностей Обязательные требования - Уверенный ежедневный опыт работы с LLM и промпт-инжинирингом - Практический опыт с Grafana / Datadog (построение дашбордов и оповещений) - Написание скриптов на Python + глубокое понимание распределённых систем - Опыт работы в TechOps / технической поддержке от 2 лет (FinTech / Forex / Crypto будет плюсом) - Отличный английский (C1+)
Публикатор: Anatoliy Lavrenov
Системный администратор Linux Компания: Федеральное Медико-биологическое агентство Локация: Москва Занятость: Полная, гибридный формат Оформление: ТК РФ ЦСП ФМБА занимается научными исследованиями, связанными с геномом человека и анализом полученных данных. Группа разработки создает внутренние сервисы для автоматизации движения, обработки и распределенного хранения больших объемов данных. Требования: - Опыт работы от 3 лет в должности системного администратора в крупных компаниях с территориально-распределенной структурой - Высокий уровень системного администрирования и траблшутинга серверных операционных систем Linux (Ubuntu, CentOS) - Виртуализация: VMware, Proxmox, KVM - Знания и практический опыт развертывания и обслуживания СУБД (PostgreSQL, MySQL) - Опыт проектирования и развертывания Active Directory, понимание архитектуры и схемы - Опыт проектирования и развертывания кластерных сетевых служб DNS, DHCP как на Windows, так и на Linux - Знание технологий RAID - Опыт работы с сетевым оборудованием: Dell, MikroTik, Mellanox, HP; знание и понимание принципов работы сетей TCP/IP, маршрутизации, VLAN - Опыт работы с серверными платформами: Dell, Supermicro, IBM - Опыт внедрения и администрирования терминальных ферм, знание правил и принципов - Умение создавать клиентские и инфраструктурные сервисы с нуля - Знание основных протоколов передачи данных - Практические навыки написания скриптов (Bash, Python) - Практический опыт работы с Zabbix, написания триггеров - Наличие сертификатов приветствуется - Знание английского языка на уровне, достаточном для чтения профессиональной литературы - Умение самостоятельно осваивать различные технические концепции - Законченное высшее образование - Гражданство РФ Будет плюсом: - Умение разворачивать Ceph (крупные инсталляции), настраивать производительность, иметь опыт эксплуатации и обновления Задачи: - Развертывание, настройка и поддержка инфраструктуры - Настройка и работа с виртуализацией - Взаимодействие с командой разработки по ключевым вопросам Условия: - Оформление по ТК РФ - Работа в команде профессионалов на стыке передовых ИТ и науки. Работа с Big Data и ML, собственный корпоративный ЦОД - Возможность профессионального роста, обучение - График работы 5/2, гибрид, плавающее начало рабочего дня
Middle Python / MLOps Engineer
Middle Python / MLOps Engineer удаленка гибрид middle Компания: Wildberries ☑️ Что нужно делать -Разрабатывать REST API с использованием FastAPI; -Проектировать и реализовать backend-сервисы с нуля; -Проводить интеграции с базами данных и системами обмена данными; -Обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость сервисов; -Писать и поддерживать автоматизированные тесты; -Настраивать и поддерживать CI/CD процессы для непрерывной интеграции; -Участвовать в планировании задач и работе по методологии Scrum; -Тесно взаимодействовать с командой для оперативного решения технических вопросов. ☑️ Какой опыт и знания нужны -Сильные инженерные навыки: мы ждем самостоятельного специалиста, который не только пишет код, но и понимает полный цикл доставки приложения - уверенный опыт настройки и использования CI/CD, работы с Docker и Kubernetes; -Понимание DevOps-культуры: умение написать и поддержать Helm-чарт/Dockerfile для своего сервиса, разобраться с деплоем, настроить базовый мониторинг и алертинг; -Глубокие знания Python и опыт работы с FastAPI; -Опыт работы с технологическим стеком и базами данных: PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, Redis, Spark; -Умение писать чистый, поддерживаемый код с соблюдением best practices и знание архитектурных паттернов; -Опыт работы в высоконагруженных системах и решения реальных задач на production; -Аналитический склад ума, системное мышление и готовность самостоятельно доводить задачи до конца; -Продвинутое знание инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Opensearch/ELK) и глубокий опыт в DevOps, опыт работы с Triton Inference Server и другими инструментами деплоя ML-моделей будет плюсом Python Job в Telegram | в VK | в Max
Python разработчик/ ML
Python разработчик/ ML Компания: Альфа-Банк Формат работы: удалённая работа Чем предстоит заниматься - Разработка и сопровождение backend-сервисов на Python - Проектирование и развитие REST API и интеграционных взаимодействий между сервисами - Работа с брокерами сообщений и асинхронным взаимодействием сервисов - Оптимизация производительности приложений и SQL-запросов - Участие в code review, проработке технических решений и развитии архитектуры - Участие в анализе и устранении дефектов, сопровождении сервисов в промышленной среде - Взаимодействие с разработчиками, аналитиками, QA и DevOps-инженерами в рамках командной разработки Наши пожелания к кандидатам - Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет - Уверенное знание Python 3, понимание ООП и принципов разработки ПО - Опыт разработки backend-приложений с использованием FastAPI и SQLAlchemy - Опыт работы с LLM, понимание устройства API взаимодействия с LLM (OpenAI, ...) - Опыт проектирования и разработки REST API - Опыт работы с реляционными БД и уверенное знание SQL - Опыт работы с Kafka или другими брокерами сообщений - Понимание принципов микросервисной архитектуры - Опыт работы с Docker, Git и CI/CD-процессами