Вакансии для DevOps-инженеров

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Roboflow, создающая инструменты для компьютерного зрения, ищет Edge-инженера для работы в полевой инженерной команде. Роль предполагает развертывание и поддержку аппаратных решений для компьютерного зрения в промышленных и реальных условиях. Задачи: - Сборка, настройка и тестирование edge-устройств Roboflow (Jetson, серверы, камеры, датчики) - Взаимодействие с партнерами по оборудованию и системными интеграторами для sourcing и полевой поддержки - Отгрузка устройств клиентам с документацией и предустановленной конфигурацией - Ведение складского учета компонентов (кабели, крепления, линзы, корпуса) и заказ критически важных деталей - Проведение монтажа на объекте, установка оборудования и валидация систем - Физический монтаж, выравнивание датчиков, прокладка кабелей, настройка PoE - Обеспечение подключения (RTSP, VPN, SSH) и интеграции с ПО Roboflow - Командировки до 75% времени к клиентам - Поддержка клиентов в полевом устранении неполадок камер, пайплайнов инференса и загрузки данных - Настройка сети на Linux-устройствах (привязка интерфейсов, статические IP, DHCP) - Улучшение внутренних инструментов и процессов для ускорения развертываний - Создание технической документации: SOP, схемы подключения, руководства по настройке - Обмен полевой обратной связью с командами продукта, инженерии и поддержки Требования: - Практический опыт работы с встраиваемыми устройствами (например, NVIDIA Jetson), промышленными камерами или аналогичным оборудованием в полевых условиях - Знакомство с Roboflow или аналогичными пайплайнами инференса компьютерного зрения - Способность работать автономно, понимание, когда эскалировать проблему, а когда решать самостоятельно - Навыки отладки на месте в условиях ограниченного времени - Умение писать понятную документацию и взаимодействовать с техническими и нетехническими командами - Владение Python и Bash для автоматизации задач и настройки устройств - Уверенное знание Linux и сетей: системная отладка, настройка интерфейсов, инструменты nmcli, ifconfig, systemd, docker Плюсом будет: - Опыт с PoE-камерами (Basler, Lucid Vision) или настройкой IP-камер - Знакомство с протоколами безопасности на производстве и базовой электропроводкой - Опыт создания систем удаленного мониторинга или телеметрии для edge-устройств Процесс собеседования занимает около 5 часов.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Roboflow упрощает создание и использование моделей компьютерного зрения. Более 1 млн разработчиков, включая половину Fortune 100, используют открытые и хостинговые инструменты машинного обучения Roboflow. Примеры применений: подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на стройплощадках, оцифровка поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов. Компания привлекла более $63 млн от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Lachy Groom и других софтверных инвесторов. В команде ценят ответственность, самостоятельность, любопытство к новым технологиям и предпочтение показывать работу, а не рассказывать о ней. Задачи В составе Enterprise-команды вы будете создавать новые функции и улучшения в любом месте продукта Roboflow. Ищем технических универсалов, готовых осваивать новый стек и инструменты. Основная часть существующей кодовой базы — JavaScript и Node.js. Также нужно поддерживать и улучшать корпоративный пайплайн инференса Jetson, поэтому желательны твёрдые знания Linux. Enterprise-команда тесно взаимодействует с корпоративными клиентами, чтобы понимать их потребности и развивать их успех в компьютерном зрении с Roboflow. Ожидаются частые визиты к клиентам, экскурсии по фабрикам и создание функций, необходимых для успеха потенциальных и текущих клиентов. Также вы будете тесно работать с Field Engineering командой: расширять партнёрства и помогать полевым инженерам эффективнее собирать визуальные данные и предоставлять клиентам инсайты. Большинство задач относится к основному продукту — сквозному пайплайну для компьютерного зрения от приёма изображений до аннотации, обучения и развёртывания. Иногда придётся заниматься интеграцией маркетинговых и продажных инструментов, «тушением пожаров», автоматизацией внутренних процессов и open source проектами. У вас будет большая свобода в выборе приоритетных проектов. Если вам нужен жёсткий список задач на несколько месяцев вперёд — эта роль, скорее всего, не подойдёт. Технологии Основная часть кодовой базы написана на JavaScript, пайплайн машинного обучения и обработки изображений — на Python. Используются Firebase и GCS, часть ML-инфраструктуры на AWS. Всё чаще применяется Docker (внутри компании и в клиентских продуктах, например, edge inference server). Много кода работает в браузере (включая TensorFlow JS), также разрабатываются API и клиентские библиотеки на нескольких языках. Не требуется опыт во всех этих областях, но важно желание учиться новому. Также приветствуются новые знания и опыт, которыми вы можете поделиться с командой. Примеры проектов - Добавление инструментов записи и анализа видео в SaaS-приложение Roboflow для быстрого сбора и понимания данных клиентов. - Упрощение настройки новых устройств и инспекций в приложении Roboflow. - Добавление нового блока в workflow для отправки визуальных инсайтов в Power BI или Tableau. - Новые возможности управления edge-устройствами, например, визуализация GPS-координат. Команда Команда состоит из ~120 человек: руководители, вернувшиеся к разработке, основатели с выходом на $100M+, пользователи Roboflow, ставшие сотрудниками, контрибьюторы open source, велосипедист, пересекший США, prolific high school hackers, CTO из организации со 100+ инженерами. Вы будете работать напрямую с руководителем Enterprise-направления и командой Full Stack-инженеров. Условия Roboflow распределена по США и Европе. Есть хабы в Нью-Йорке и Сан-Франциско (планируются новые). Компания предоставляет возможности (например, командные офлайн-встречи в разных городах) и ресурсы (например, $4000 в год на путешествия) для работы вживую с коллегами.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Legion ищет директора по производственной инженерии (DevOps/SRE). Позиция удалённая, США. О позиции: Кандидат будет отвечать за надёжность, автоматизацию и безопасность производственной среды. Инфраструктура работает на AWS с использованием EKS, RDS и других нативных сервисов. Роль предполагает сочетание стратегического руководства и практической работы: около 20–30% времени — непосредственный вклад в архитектуру, инструменты и реагирование на инциденты, остальное — видение, дорожная карта и координация команд. Обязанности: - Нанимать и развивать глобально распределённую команду DevOps/SRE: подбор, менторство, управление инженерами, формирование культуры ответственности и непрерывного улучшения. - Отвечать за дорожную карту надёжности и инфраструктуры для AWS-среды, включая EKS, RDS и связанные сервисы, обеспечивая масштабируемость, высокую доступность и экономическую эффективность. - Руководить практикой SecOps: управление уязвимостями, обнаружение угроз, реагирование на инциденты и устранение последствий. - Определять и продвигать OKR для инфраструктуры, автоматизации и безопасности, отслеживать прогресс по измеримым результатам. - Внедрять лучшие практики наблюдаемости и алертинга (например, Datadog), включая автоматизацию триажа и реагирования для сокращения времени восстановления. - Понимать инфраструктуру агентного ИИ и применение агентных ИИ-процессов в SDLC и DevOps (автоматизированное расследование, исправление, генерация PR). - Развивать практики Infrastructure-as-Code, CI/CD и автоматизации для повышения скорости разработки и снижения рутинных операций. - Согласовывать с командами инженерии и IT стандарты инфраструктуры, контроль доступа, инструменты и требования соответствия. - Обеспечивать соответствие платформы высоким стандартам безопасности, соответствия и защиты данных; поддерживать контроль безопасности и готовность к аудиту. - Участвовать в ротации дежурств по управлению инцидентами совместно с SRE и командами разработки для достижения целей доступности. - Отслеживать актуальные практики в облаке, DevOps и безопасности, давать технические рекомендации и развивать инженерную организацию. Требования: - 8–12 лет опыта в DevOps, SRE или производственной инфраструктуре, включая управление людьми. - Глубокий практический опыт эксплуатации production-нагрузок на AWS: EKS (Kubernetes), RDS, а также VPC, IAM, Lambda, S3. - Подтверждённый опыт в SecOps: управление уязвимостями, реагирование на инциденты, устранение проблем безопасности в production. - 5+ лет работы с платформами наблюдаемости (Datadog, Prometheus, Grafana) для повышения надёжности, производительности и качества алертинга. - Сильный опыт с Infrastructure-as-Code (Terraform, CloudFormation) и автоматизацией CI/CD. - Владение хотя бы одним из языков: Go, Python или Bash; ежедневное использование Git и пайплайнов тестирования. - Практический опыт эксплуатации Linux/Unix production-платформ (Amazon Linux, Ubuntu, RHEL/CentOS). - Подтверждённый опыт кросс-функционального взаимодействия с инженерией и IT по инфраструктуре, инструментам и стандартам безопасности. - Опыт управления инцидентами и on-call практиками для высоконагруженных систем. - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области обязательна; магистерская степень приветствуется. Предпочтительные требования: - Опыт с другими облачными провайдерами: Google Cloud Platform или Oracle Cloud Infrastructure (OCI). - Профильные сертификаты по безопасности: CISSP, AWS Security Specialty, CKS. - Опыт с фреймворками соответствия: SOC 2, ISO 27001, HIPAA. - 3+ года работы с Kubernetes или другими системами оркестрации контейнеров в масштабе. - Опыт с Kubernetes-нативными инструментами доставки: Argo Workflows, Helm. - 5+ лет руководства командами в agile/scrum среде. - Опыт создания или масштабирования автоматизированных пайплайнов расследования и исправления ошибок в production. Условия: - Зарплата: $220 000 – $265 000 в год + бонус + акции компании.

Формат

Офис

Страна

Франция

Город

Не указан

О компании Alma — французский лидер в сфере «покупай сейчас, плати потом» (BNPL), работающий в 10 европейских странах. Компания помогла более 25 000 мерчантов и 10 миллионам потребителей. В команде более 380 сотрудников, годовая выручка превышает 100 млн евро. Alma входит в Next40 и активно масштабируется в Европе. О команде ИИ-команда входит в департамент данных. Мы создаём и эксплуатируем ML-продукты, лежащие в основе бизнеса Alma, включая кредитный скоринг для бесшовного платежного опыта при минимизации дефолтов и максимизации одобрений. Недавно мы расширили сферу деятельности на ИИ для операционной эффективности — решения, которые делают операционные команды Alma более эффективными и закрывают новые бизнес-потребности, включая прогнозирование выручки и оптимизацию взыскания долгов. Вы будете работать как с основными моделями риска, так и с растущим портфелем новых ML-инициатив. Команда состоит из пяти человек, мы владеем продуктами от начала до конца — от моделирования до производственных систем, которые их обслуживают и мониторят. Вы будете подчиняться менеджеру по ML-инжинирингу и тесно работать с командами данных, SRE и количественного анализа. Это полная занятость, работа в Париже или полностью удалённо во Франции. О роли Как ML-инженер, вы будете владеть ML-продуктами от начала до конца, разделяя время между разработкой моделей и платформой, на которой они работают. В частности, вы будете: - Владеть ML-моделями на всём жизненном цикле — от пайплайнов данных и инженерии признаков до обучения, оценки, развёртывания и мониторинга; выбирать правильные метрики и защищаться от утечек, переобучения и дрейфа. - Развивать и улучшать нашу ML-платформу — владеть GitOps CI/CD и процессом релизов команды, мониторить serving-эндпоинты, задержку и нагрузку в Datadog, определять SLO и алертинг, чтобы модели оставались надёжными в продакшене. - Превращать ML в бизнес-ценность по всей организации — сотрудничать с командами риска, операционными и продуктовыми командами, чтобы находить и запускать ML-возможности, от кредитного скоринга до ИИ для операционной эффективности, делиться экспертизой через код-ревью и технический мониторинг. Вы будете работать с Python, scikit-learn, SQL, Vertex AI Pipelines (Kubeflow), dbt, BigQuery, PostgreSQL, Argo Workflows, Neo4j, FastAPI, Argo CD, Kubernetes, Terraform, Datadog. Требования Для успеха в этой роли: - 5+ лет создания и запуска ML в продакшене: сильные Python и SQL, твёрдые основы ML (оценка, утечки, пере/недообучение), чистый, протестированный, проверяемый код. Ожидается знакомство с некоторыми элементами нашего стека. - Гибридный профиль: практический опыт в MLOps и инфраструктуре (пайплайны данных, мониторинг, системный дизайн, live-предсказания / стриминг) и уверенность в рассуждениях о задержке, масштабе и надёжности. - Автономность, аналитическое мышление и бизнес-ориентированность, профессиональный английский и рабочий уровень французского (повседневный язык команды). Будет плюсом: - Опыт с GCP, Docker или графовыми базами данных. - Опыт с LLM — как инструментами разработки, так и компонентами, встроенными в продуктовые системы. - Опыт в кредитном скоринге, BNPL («покупай сейчас, плати потом»), финансовых услугах или фроде. Если вы соответствуете не всем требованиям? В Alma мы верим, что отличные наймы приходят разными путями. Если эта роль вас вдохновляет, мы призываем вас откликнуться. Мы ценим потенциал, любознательность и способность расти так же, как и опыт. Что вы получите - Видимый эффект — ваши модели напрямую влияют на финансовые показатели Alma, и вы увидите это в KPI скоринга и взыскания долгов. - Современная ML-платформа для развития и улучшения — GitOps/MLOps стек (Argo CD, GitHub Actions, dbt, Datadog), которым вы будете владеть и формировать. - Реальная широта — от основных моделей риска до ИИ для операционной эффективности, с настоящим владением моделированием и инфраструктурой в небольшой автономной команде. Компенсация и льготы - Конкурентная зарплата на основе 12 месяцев - Участие в прибыли и сберегательный план для сотрудников - Медицинская страховка: 100% покрывается Alma, включая семейный пакет - Страхование по инвалидности: 100% покрывается Alma - Спорт: партнёрства с Gymlib и Classpass или возмещение 30 евро в месяц за спортивные занятия - Отпуск по беременности и уходу за ребёнком: зарплата сохраняется на 100% во время отпуска без требования стажа. Возвращение к работе по графику 4/5 с оплатой 100% в течение 8 недель. - Пакет устойчивой мобильности (FMD): 544,80 евро в год (кроме полностью удалённых контрактов) - Обеденные ваучеры: 10 евро в день, 50% покрывается Alma - Психическое здоровье: бесплатный доступ к платформе MindDay

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Reddit — это сообщество сообществ. Платформа построена на общих интересах, увлечениях и доверии. Каждый день пользователи Reddit публикуют, голосуют и комментируют темы, которые им важны. В Reddit более 100 000 активных сообществ и около 130 миллионов ежедневных уникальных посетителей. О роли Reddit нанимает Senior Security Engineer, AI Security, чтобы помочь командам безопасно создавать и запускать AI-продукты. Роль сочетает суждение в продуктовой безопасности с практической инженерией для защиты систем, инструментов и процессов, лежащих в основе AI-усилий Reddit. Это не роль ML-инженера, но нужно уверенно рассуждать о том, как отказывают AI-системы, как агенты используют инструменты и как контроли безопасности встраиваются в пути инференса, поиска, использования инструментов и выполнения. Лучшие кандидаты сочетают практическое суждение в безопасности приложений с сильными инженерными навыками: умеют выявлять риски до запуска и превращать повторяющиеся находки в guardrails, сканеры, реестры, песочницы, библиотеки, проверки политик или платформенные контроли, масштабируемые за пределы одной продуктовой команды. Задачи - Анализировать и моделировать угрозы AI-функций, LLM-интеграций, агентных процессов, MCP-серверов, инструментов, плагинов, систем поиска, выходов моделей и внутренних AI-инструментов до запуска. - Создавать переиспользуемые примитивы безопасности AI: guardrails, сканеры, проверки политик, контроли использования инструментов, реестры, песочницы, библиотеки и точки принудительного применения в рабочих процессах. - Проектировать инструменты безопасности, которые могут находиться в пути инференса, поиска или выполнения для обнаружения и предотвращения prompt injection, джейлбрейков, неправильного использования инструментов, утечки данных, небезопасной генерации кода и подозрительного поведения агентов. - Работать с командами, создающими продукты и платформы с AI, чтобы определять практичные контроли безопасности, соответствующие их процессам. - Проактивно находить, исправлять и предотвращать проблемы AI-безопасности, делая изменения понятными и малотрудозатратными для команд-партнёров. - Превращать разовые проблемы AI-безопасности в системные исправления, paved paths, измеримые контроли и переиспользуемые рекомендации. Требования - 5+ лет опыта в продуктовой безопасности, безопасности приложений, безопасности ПО, инженерии безопасности, бэкенд-инженерии или платформенной безопасности. - Сильные основы безопасности приложений: безопасный дизайн-ревью, моделирование угроз, ревью кода, приоритизация уязвимостей и практическое устранение. - Опыт создания надежных бэкенд-сервисов. - Практический опыт создания автоматизации безопасности, инструментов для разработчиков, библиотек, инфраструктуры или платформенных контролей. - Понимание рисков AI, LLM или агентных систем: prompt injection, джейлбрейки, небезопасное использование инструментов, отравление инструментов, утечка данных, небезопасные выходы моделей и злоупотребление AI-ассистированными процессами. - Способность рассуждать о границах доверия: пользовательский ввод, контекст модели, системы поиска, бэкенд-сервисы, вызовы инструментов, MCP-серверы, сторонние интеграции, изолированное выполнение, логи и фронтенд-рендеринг. - Практическое понимание концепций инфраструктурной безопасности: идентичность, авторизация, сетевые границы, секреты, облачные среды, контейнеры, изоляция, принудительное применение политик рантайма и наименьшие привилегии. - Сильное инженерное суждение о том, когда блокировать запуск, когда принимать риск и как выстраивать практические исправления. - Четкие коммуникативные навыки: умение объяснять технический риск безопасности и бизнес-влияние инженерам, продакт-менеджерам и руководству. Предпочтительные квалификации - Опыт обеспечения безопасности AI/LLM-продуктов, AI-ассистированных инструментов разработки, агентных фреймворков, MCP-экосистем инструментов, RAG-систем или интегрированных с моделями процессов. - Опыт создания guardrails, политических движков, безопасных фреймворков, сканеров, линтеров, CI/CD-проверок, реестров, шлюзов или других ориентированных на разработчиков платформ безопасности. - Знакомство с песочницами для агентов, workload identity, сетевой политикой, разрешениями инструментов, AI red teaming или оценкой LLM. - Опыт сканирования или управления компонентами AI-агентов: навыки, промпты, MCP-серверы, манифесты инструментов, сгенерированный код, зависимости или связанные с моделями процессы. - Знакомство с системами машинного обучения, оценкой моделей, потоками данных AI или управлением данными для AI-продуктов. - Опыт с Go, Python, JavaScript или TypeScript.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Штат насчитывает 2500+ специалистов. Компания разрабатывает программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и других. Заказчик — крупнейший коммерческий банк страны, лидер по объему активов и цифровому развитию. Банк активно продвигает мобильные сервисы, ценит скорость, гибкость и неформальный подход внутри команд. Многократно отмечен наградами, в том числе «Bank of the Year in Russia 2019» (The Banker) и «Best Mortgage Bank in CEE» (Global Finance). Интересные стороны роли - глубокая автоматизация — возможность оптимизировать процессы развертывания и мониторинга; - влияние на инфраструктуру — участие в принятии решений по масштабируемости и надежности системы. Задачи - создавать AI-агентов и платформы для них; - строить MLOps-инфраструктуру; - работать с данными для ML. Требования - опыт работы в роли MLOps Engineer/Data Engineer/Python ML от 3,5 лет; - production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны; - опыт работы с Docker и Kubernetes в контексте развертывания моделей как сервисов; - опыт работы с одним из major cloud-провайдеров, желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud; - умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol); - знание распределенных вычислений (Spark); - опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.); - отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault; - знания Git, GitLab CI/CD. Условия - зарплата обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности; - долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review; - релокейт между офисами, выбор формата работы: удалённо, офис, гибрид; - адаптация для новых сотрудников; - доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям, в том числе в роли спикера; - ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные; - тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия. Офисы - Москва, ул. Вильгельма Пика, 11, БЦ «Ботаника», 13 этаж, офис 1310; - Санкт-Петербург, Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж; - Казань, Н. Ершова, 76/1; - Нижний Новгород, ул. Новая, 28, коворкинг «VMESTE»; - Самара, IT-парк «Монте Роза».

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания CyberYozh — международная экосистема компаний в сфере кибербезопасности, образования и технологий. Формат Удалённо, полная занятость. Зарплата От $4,000 до $5,500+ на руки, в зависимости от глубины экспертизы. Стек Python, Django Rest Framework, FastAPI, Prometheus, Grafana, Docker, Strawberry, Celery, Redis, PostgreSQL, Kubernetes. Требования - Опыт работы в продуктовой компании, чей основной продукт — скрапер, парсер или агрегатор данных. Понимание специфики сбора данных, работы с очередями задач, прокси, обхода антибот-систем и структурирования собранной информации. - Python на уровне Senior (более 8 лет коммерческой разработки) и навыки работы с AI для ускорения (используется ClodeCode). - Глубокий опыт разработки и поддержки API. - Понимание принципов работы Kubernetes и контейнеризации. Задачи - Разработка, тестирование и интеграция API-функционала для продуктов экосистемы. - Работа с бэкенд-частью скрапинг-инфраструктуры: управление задачами парсинга, обработка и отдача собранных данных через API. - Участие в планировании архитектуры, предложение улучшений и рефакторинг. - Поддержка стабильности, мониторинг и сопровождение решений. - Взаимодействие с командами Frontend, DevOps и QA. Условия - Регулярный пересмотр дохода (раз в 6–12 месяцев). - Полная удалёнка, гибкий график работы. - Официальный долгосрочный контракт с международной компанией (компания на рынке 11 лет). - Сильная команда без джунов (в технической команде 20+ человек на разных продуктах). - Отпуск: 28 дней. - Свобода в принятии технических решений. - Работа с передовыми AI-технологиями, получение опыта в нише кибербезопасности и обработки больших данных.

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

Офис

Страна

Азербайджан

Город

Не указан

Инновационная команда по корпоративной кибербезопасности расширяет возможности генеративного ИИ и ищет опытного AI-промт-инженера для развития ИИ-решений в области безопасности и тестирования. Роль подходит специалистам, которые не просто используют ИИ-инструменты, а активно создавали и внедряли сложные промт-решения для технических задач. Вы будете работать вместе с ИИ-специалистами, инженерами и экспертами по кибербезопасности, разрабатывая продвинутые промт-стратегии и ИИ-процессы для анализа безопасности, поиска уязвимостей и автоматизированного тестирования. Команда ориентирована на практическое применение, быстрые эксперименты и быструю доставку ценности. Это 12-месячный контракт в Чандлере, штат Аризона, с гибридным графиком: три дня в офисе в неделю. Обязанности: - Создание сложных промтов для повышения эффективности ИИ-анализа безопасности - Проектирование и поддержка ИИ-инструментов для оценки сценариев безопасности - Использование генеративного ИИ для поиска уязвимостей и исследований в области киберзащиты - Оптимизация промт-стратегий на нескольких языковых моделях для качества и стабильности - Взаимодействие с командами безопасности для понимания рисков и индикаторов - Проведение тестов и экспериментов для улучшения точности моделей - Анализ ответов моделей и извлечение значимых инсайтов - Поддержка ИИ-подходов к сканированию, оценке и исследованиям безопасности - Сотрудничество с инженерными и аналитическими командами для хранения и использования результатов - Быстрое прототипирование и превращение успешных экспериментов в повторяемые решения - Отслеживание новых разработок в области ИИ, кибербезопасности и промт-инжиниринга Требования: - Опыт создания и оптимизации сложных промтов для больших языковых моделей - Практический опыт разработки ИИ-фреймворков, оркестрации промтов или тестовых сред ИИ - Глубокие знания генеративного ИИ и передовых LLM-платформ - Опыт в кибербезопасности, операциях безопасности, управлении уязвимостями или тестировании безопасности - Понимание угроз, векторов атак, вредоносного ПО и защитных концепций - Опыт поддержки инициатив с SAST, DAST, пентестами или оценкой уязвимостей - Профессиональная разработка на Python, Go, .NET или аналогичных технологиях - Навыки оценки ИИ-выводов и улучшения производительности моделей через эксперименты - Аналитические способности, навыки решения проблем и отличные коммуникационные навыки Желательно: - Опыт оценки, стресс-тестирования или испытания ИИ-моделей в состязательных средах - Опыт в ИИ-исследованиях безопасности или ИИ-ориентированных инициативах киберзащиты - Знание анализа угроз, сетевой безопасности, контроля доступа или периметральной безопасности - Опыт работы с PostgreSQL, Elasticsearch, Cloud SQL или аналогичными базами данных - Опыт интеграции ИИ-результатов в операционные программы безопасности - Опыт работы с облачными средами - Опыт работы с Kubernetes или GKE - Опыт поддержки корпоративных технологических инициатив Условия: - Оплата: $76.14–$85.80 в час (W2) - Контракт на 12 месяцев - Гибридный график: 3 дня в офисе - Локация: Чандлер, Аризона - Работа с передовыми ИИ-технологиями и инициативами в области кибербезопасности - Опыт в прикладных ИИ-исследованиях, оценке моделей и инновациях в корпоративной безопасности - Медицинская страховка, стоматология, зрение, оплачиваемый отпуск, 401(k)

Формат

Офис

Страна

Монголия

Город

Не указан

Грейд

Middle

D.A. Davidson Companies — независимая компания, принадлежащая сотрудникам, с 90-летней историей. Компания поддерживает дружелюбную, открытую культуру и поощряет честное общение и продуктивное взаимодействие. Мы ищем инженера среднего уровня для разработки AI-возможностей нового поколения в среде Microsoft. Задачи: - Разработка интеллектуальных ассистентов и автоматизированных рабочих процессов с использованием Microsoft 365 Copilot Studio, Power Automate и Azure AI Foundry. - Интеграция решений на основе больших языковых моделей в корпоративные системы с обеспечением безопасности, соответствия требованиям и практической ценности для пользователей. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - 5+ лет опыта в разработке ПО, автоматизации или аналогичных ролях. - Практический опыт работы с Microsoft Power Automate и инструментами Power Platform для автоматизации процессов. - Знакомство с функциями M365 Copilot или аналогичными инструментами разработки AI-ботов/агентов (например, Azure AI services, cognitive services). - Владение как минимум одним языком программирования или скриптов (Python, C или JavaScript). - Опыт создания и использования RESTful API, работы с интеграцией данных. - Знание облачных сервисов Azure и AI/ML-фреймворков, опыт развертывания приложений или автоматизаций в облаке и интеграции AI API (Azure OpenAI, Azure Cognitive Services и др.). - Опыт работы с системами контроля версий (git, Bitbucket) и CI/CD-пайплайнами (Azure DevOps или GitHub Actions). - Развитые аналитические навыки и навыки решения проблем, подтвержденный опыт реализации решений, отвечающих бизнес-потребностям. - Отличные коммуникативные навыки для работы с техническими и нетехническими членами команды. - Согласование усилий с другими бизнес-направлениями и функциональными областями: Operations, Finance, Wealth Management и другими. Предпочтительные квалификации: - Опыт работы с Microsoft 365 Copilot Studio: создание или управление AI-копайлотами/агентами в производственной среде, проектирование диалоговых потоков, тем, инструментов, использование расширенных функций (пользовательские действия, взаимодействие агент-агент). - Знакомство с большими языковыми моделями: настройка промптов, развертывание LLM, реализация пайплайнов RAG с векторными базами данных для доменных Q&A. - Опыт работы с Azure AI Foundry и возможностями Azure AI: распознавание документов, компьютерное зрение, речь и др. - Опыт в технологических проектах для финансовых услуг или управления капиталом, понимание отраслевых регуляторных требований (приватность данных, аудит, управление модельными рисками). - Практический опыт внедрения практик безопасности, соответствия требованиям и ответственного AI в ПО, включая знакомство с рекомендациями Microsoft по ответственному AI, Azure Purview для управления данными. - Проявленная инициатива: внедрение новых инструментов автоматизации, проведение пилотных AI-проектов, участие в AI/automation-сообществах. - Сертификации Microsoft в области Azure AI, Power Platform или смежных областях. - Опыт работы в высокоитеративных процессах разработки, понимание принципов Lean и Agile. - Готовность заниматься рутинными и сложными задачами: интеграция с вендорами, исправление ошибок и другие операционные задачи.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

Робототехническая лаборатория ищет стажёра Robotics Deploy Engineer. Формат работы: гибрид (обсуждаемо, но изначально нужно будет очно взаимодействовать), возможна удалёнка. Занятость: полная, возможна проектная или частичная. Вилка: 120–150 тысяч рублей на руки. Оформление: трудовой договор (обсуждаемо). Оплата: фикс за проект, задачу или почасовая, фултайм. Задачи: - Разворачивать и тестировать модели RL, VLA, WAM, LLM на роботах и их стеках. - Поддерживать устойчивые пайплайны деплоя и реализовывать IaC-принципы для поддержания инфраструктуры. - Взаимодействовать с лидами по девопсу и лидами направлений по RL и VLA для организации удобного флоу тестирования гипотез. - Формировать свои гипотезы и предлагать практики по аспектам деплоя и инфраструктуры в целом. Текущие элементы инфраструктуры: - Различные человекоподобные и другие роботы, включая разработку стеков для складских и производственных операций. - Несколько серверов с GPU для тренировки и удалённого инференса, а также локальные GPU для инференса на роботах, что требует настроенного CI/CD, Docker и Kubernetes. - Различные билды роботов на удалённых репозиториях, изменения в которых подгружаются на несколько машин, поэтому реализация принципов IaC необходима.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

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

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

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

Формат

Удалённо

Страна

Португалия, Северная Македония, Сербия, Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания: Loka, Inc. Уровень: middle, middle+ Локация: Латинская Америка, Северная Македония, Португалия, Сербия Формат: удалённо Запрещённые локации: за пределами Латинской Америки, Северной Македонии, Португалии и Сербии Занятость: полная Задачи: - Разработка и улучшение решений в области машинного обучения и генеративного ИИ для клиентов Loka в сферах наук о жизни, маркетинга и рекламы. - Работа включает функции приложений на базе LLM и агентные сценарии, пайплайны поиска (загрузка данных, чанкинг, эмбеддинги, векторный поиск), фреймворки оценки и мониторинг продакшена. - Развёртывание и обновление ML-моделей и пайплайнов.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

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

Формат

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

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Quora — частная компания с удаленным форматом работы. Позиция доступна из любой точки Канады или США. О компании: миссия Quora — развивать коллективный интеллект мира. У компании две платформы: Quora — глобальная платформа обмена знаниями с более чем 300 млн уникальных посетителей в месяц, и Poe — платформа, предоставляющая миллионам пользователей доступ к широкому спектру ИИ-моделей, включая GPT-5.6-Sol, Claude-Opus-5, Claude-Fable-5, Claude-Sonnet-5, Kimi-K3 и тысячи других. Роль будет поддерживать оба продукта. О команде и роли: вы станете ключевым участником новой команды Security Engineering, задача которой — защита Quora от проблем безопасности через создание надежных механизмов защиты продуктов, инфраструктуры и людей. Что мы ищем: - Внимание к деталям: понимание нюансов и умение расставлять приоритеты по критическим вопросам. - Масштабируемость решений: умение адаптировать решения под задачу, а не следовать шаблонам. - Ответственность: нацеленность на результат, умение преодолевать препятствия, управлять временем и доносить видение до коллег и руководства. Идеальный кандидат — сильный инженер-программист с экспертизой минимум в одной из областей: - Безопасность облачной инфраструктуры: практический опыт защиты крупных облачных сред, особенно AWS; создание безопасных IaC-пайплайнов с Terraform или CloudFormation; понимание IAM-политик, сетевой сегментации, проектирования VPC; навыки мониторинга и логирования в cloud-native средах; выявление ошибок конфигурации, снижение рисков и устранение последствий. Плюс — опыт безопасности Kubernetes или serverless-архитектур. - Автоматизация и безопасная разработка: подход «security as code», автоматизация процессов безопасности, интеграция инструментов в CI/CD-пайплайны; ежедневное использование SAST, DAST и сканеров зависимостей; внедрение безопасных практик кодирования и наставничество команд. - Безопасность Linux/систем: глубокие знания безопасности AWS-инфраструктуры, интерес к масштабируемости, надежности и операционной дисциплине; понимание контейнерной безопасности, POSIX Capabilities, SECCOMP, LSM; опыт работы с OSQuery и eBPF. - Безопасность продуктов (желательно, не обязательно): опыт создания безопасных веб-приложений и API, знание OWASP Top 10 и распространенных уязвимостей (XSS, CSRF, SQL-инъекции). Обязанности: - Совместно с инженерными командами ревьюить изменения архитектуры облака и вычислений. - Создавать модели угроз для облачных и вычислительных сред. - Разрабатывать или внедрять open-source инструменты для мониторинга и укрепления облачной инфраструктуры, ОС, пайплайнов безопасности и обнаружения вторжений. - Применять экспертные знания лучших практик безопасности AWS и Kubernetes для устранения рисков и формирования плана контроля. - Определять и внедрять политики безопасности, контролировать их соблюдение. - Писать код для автоматизации требований безопасности: обнаружение угроз, сдерживание инцидентов, сетевая безопасность.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании Quora — частная компания с удалённым форматом работы. Позиция может выполняться удалённо из любой точки Канады или США. Миссия Quora — развивать коллективный интеллект мира. Платформы: Quora (глобальная платформа обмена знаниями, более 300 млн уникальных посетителей в месяц) и Poe (платформа для общения, исследования и создания с использованием разнообразных ИИ-языковых моделей, включая GPT-5.6-Sol, Claude-Opus-5, Claude-Fable-5, Claude-Sonnet-5, Kimi-K3 и тысячи других). Роль связана с продуктом Quora. О команде и роли Машинное обучение — ключевая часть миссии Quora. В продакшене более 100 моделей ML. Используются различные алгоритмы: от линейных моделей до деревьев решений и глубоких нейронных сетей. Модели работают в огромном масштабе, обслуживая сотни миллионов людей ежемесячно. Команда владеет ML-платформой и ранжирующей инфраструктурой Quora по четырём направлениям: надёжность обслуживания, развитие ML-инженеров и скорость разработки, бизнес-эффект, эффективность затрат. Начинающий инженер будет работать на стыке машинного обучения, распределённых систем и производительности GPU-сервинга. Предыдущий опыт в ML-инфраструктуре не требуется. В команде — старшие и staff-инженеры, обучение у создателей стека, выделенный ментор и техническое руководство. Первые недели — запуск в продакшен. Стек: Python, Go, C++, PyTorch, Kubernetes/EKS, NVIDIA Triton, Ray, AWS. Обязанности - Помогать создавать и поддерживать основную инфраструктуру ML-платформы Quora, обеспечивая высокую доступность, масштабируемость и производительность. - Создавать и улучшать распределённые системы для обслуживания ML-моделей в продакшене: от больших рекомендательных моделей (LRM) до больших языковых моделей (LLM). - Работать над GPU-сервингом моделей, оптимизируя задержку, пропускную способность и стоимость для поддержки более крупных и мощных моделей. - Участвовать в платформенных инициативах, таких как стандартизация на PyTorch-first и модернизация ML-экосистемы. - Улучшать скорость разработки ML-инженеров, создавая инструменты для разработки, тестирования и развёртывания моделей. - Модернизировать feature store, чтобы ML-инженеры могли быстрее выводить новые фичи в продакшен. - Участвовать в дежурствах команды (on-call), помогая решать производственные проблемы. Минимальные требования - Доступность для встреч и оперативного общения в «часы координации» Quora (пн–пт, 9:00–15:00 по тихоокеанскому времени). - Выпускник 2025 или 2026 года, имеющий или получающий степень бакалавра, магистра или PhD в области компьютерных наук, инженерии или смежной технической области. - Искренний интерес к крупномасштабным распределённым системам, инфраструктуре и машинному обучению. - Знание Python, Go или C++ или способность быстро их выучить. - Страсть к обучению и постоянному улучшению себя и команды. Предпочтительные требования - Предыдущий опыт разработки ПО: стажировка, работа, open-source вклад или соревнования по программированию. - Курсы или практический опыт с ML-фреймворками, такими как PyTorch или TensorFlow. - Опыт работы с Kubernetes, Docker или облачными технологиями, такими как AWS.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Truelogic — ведущий провайдер услуг near-shore staff augmentation со штаб-квартирой в Нью-Йорке. Более двух десятилетий компания поставляет технологические решения компаниям любого размера — от инновационных стартапов до лидеров индустрии, помогая достигать целей цифровой трансформации. Команда из более чем 600 высококвалифицированных IT-специалистов, базирующихся в Латинской Америке, реализует проекты для американских компаний. Truelogic работает как с гигантами из Fortune 500, так и с растущими стартапами. Клиент Клиент — ведущая цифровая платформа в индустрии ухода за домашними животными и здорового образа жизни, обслуживающая миллионы домохозяйств с питомцами в США. Изначально компания была пионером в услугах по уходу за питомцами по требованию, а затем расширилась до комплексной мультипродуктовой сети, связывающей владельцев питомцев с общенациональным сообществом из более чем 500 000 поставщиков услуг. Организация управляет портфелем высокопосещаемых pet-ресурсов, включая платформу сравнения страхования питомцев, ведущие цифровые контент- и обзорные платформы с аудиторией более 18 миллионов подписчиков в соцсетях, а также премиальный цифровой бренд товаров для питомцев и здорового образа жизни. О роли Ищем Senior Back-end Engineer, который возьмёт на себя ответственность за бэкенд-платформу: от клиентских API-схем до серверной и базовой инфраструктуры AWS. Вы будете развивать основной PHP/Laravel API, поддерживать внутренние Python-сервисы и управлять облачной инфраструктурой. Команда ежедневно работает с AI-кодинг-агентами, поэтому подтверждённый опыт поставки ПО и проектирования рабочих процессов с AI-инструментами обязателен. Обязанности - Взять на себя полную ответственность за бэкенд-платформу: управление клиентскими API-схемами, серверами и инфраструктурой баз данных в AWS. - Интегрировать AI-решения непосредственно в основные продукты, а также создавать и улучшать агентские рабочие процессы, контекст и инструменты, обеспечивающие эффективную разработку с AI в большой кодовой базе. - Участвовать в архитектурных и дизайнерских решениях, объясняя компромиссы и разбивая сложные функции на релизные компоненты. - Проектировать и реализовывать основные продукты в PHP и Laravel API, работая на основе OpenAPI-спецификаций с использованием domain-driven, сервисной и репозиторной архитектур. - Создавать и улучшать внутренние бэкенд-системы на Python, включая микросервисы AWS Lambda, в сотрудничестве с кросс-функциональными бизнес-подразделениями. - Поддерживать и обслуживать продакшн-инфраструктуру AWS с помощью Terraform, управляя такими сервисами, как ECS, Lambda, API Gateway, SQS, Parameter Store, CloudWatch и IAM. Требования - 5+ лет опыта создания, эксплуатации и масштабирования бэкенд-систем в продакшн-среде. - Глубокое знание PHP (желательно Laravel) и рабочий уровень Python. - Обязателен опыт работы с AI-кодинг-агентами (Claude Code, Cursor, Codex или аналоги) при разработке функций и создании контекстных рабочих процессов. - Подтверждённый опыт работы с event-driven и queue-based архитектурами, особенно с AWS SQS. - Опыт запуска контейнеризированных сервисов в продакшене, желательно на Amazon ECS. Плюсы - Опыт интеграции LLM в продакшн-ПО, включая дизайн промптов, стратегии оценки и безопасную обработку недетерминированных выходных данных. - Знакомство с инструментами управления секретами, такими как AWS Parameter Store или HashiCorp Vault. - Опыт использования крупномасштабного статического анализа и инструментов автоматизированного рефакторинга, таких как PHPStan или Rector. - Опыт развёртывания и поддержки инфраструктуры с помощью Terraform, Docker и GitLab CI/CD. - Глубокие знания проектирования реляционных баз данных, настройки запросов и кэширования, особенно MySQL и Redis. - Опыт управления инцидентами в продакшене, мониторинга и принципов безопасного проектирования бэкенда. Условия - 100% удалённая работа: свобода работать из любого места. Достаточно ноутбука и стабильного интернета. - Высокая конкурентоспособная оплата в USD. - Оплачиваемый отпуск. - Автономия в работе: свобода управлять своим временем, если работа выполнена. Фокус на результате, а не на часах. - Работа с ведущими американскими компаниями: рост экспертизы на инновационных высокозатратных проектах.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

NTT DATA ищет Backend-разработчика (.NET/Azure) для работы с глобальным клиентом. Условия: - Полная удаленная работа в часовом поясе EST (Северная и Южная Америка). - Длительность проекта: 1 год с возможностью продления. - Ставка: 27-28 долларов США в час в зависимости от опыта. Задачи: - Проектирование, разработка и поддержка бэкенд-сервисов и RESTful API на C, .NET и ASP.NET Core. - Создание и поддержка приложений в облачной среде Microsoft Azure. - Взаимодействие с владельцами продукта, архитекторами, фронтенд-разработчиками, DevOps-инженерами и другими участниками команды. - Разработка интеграций с внутренними и внешними системами с использованием безопасных механизмов аутентификации и авторизации. - Создание и поддержка автоматизированных модульных и интеграционных тестов. - Участие в код-ревью и развитие инженерных стандартов. - Диагностика проблем приложений и инцидентов в продакшене, участие в анализе первопричин. - Работа над CI/CD-пайплайнами, автоматизацией развертывания, мониторингом и наблюдаемостью. - Применение принципов проектирования ПО и архитектурных паттернов. Требования: - Опыт разработки бэкенда на современных технологиях .NET от 3 лет. - Опыт разработки RESTful API и интеграции с корпоративными приложениями. - Опыт работы в облачных средах, желательно Microsoft Azure. - Понимание жизненного цикла разработки ПО и современных инженерных методологий. Технические навыки: - .NET и C: опыт создания веб-приложений и API на ASP.NET Core; знание внедрения зависимостей, асинхронного программирования, логирования и управления конфигурацией; понимание оптимизации производительности и масштабируемости. - Базы данных: опыт работы с Microsoft SQL Server или Azure SQL; знание проектирования БД, написания запросов, обновления схем и основ настройки производительности; опыт использования Entity Framework Core и LINQ. - Облачные технологии: опыт работы с Azure App Services, Azure Functions, Azure SQL, сервисами обмена сообщениями и интеграции; знакомство с облачной безопасностью, мониторингом, управлением конфигурацией и сетевыми концепциями. - API и безопасность: глубокое понимание REST API и паттернов интеграции; опыт работы с OpenAPI/Swagger; знание OAuth 2.0, OpenID Connect и JWT-аутентификации; опыт реализации безопасных интеграций. - Тестирование и качество: опыт написания автоматизированных модульных и интеграционных тестов; знакомство с xUnit, NUnit, Moq или аналогичными инструментами; опыт отладки и решения сложных проблем. - Контроль версий и DevOps: уверенное владение Git, включая ветвление, pull request и совместную разработку; опыт работы с CI/CD-пайплайнами через GitHub Actions, Azure DevOps или аналоги. - Архитектура: понимание микросервисов и распределенных систем, принципов SOLID, чистой архитектуры и распространенных паттернов проектирования; знакомство с Docker и контейнеризацией; опыт работы с событийно-ориентированными и облачно-нативными архитектурами будет преимуществом.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Truelogic — провайдер nearshore-услуг из Нью-Йорка, команда более 600 специалистов в Латинской Америке. Клиент — технологическая медиакомпания в сфере недвижимости, сочетающая элитные продажи, технологии и создание контента; экосистема включает люксовую недвижимость, образовательную платформу и внутреннее креативное агентство. Вакансия: Senior Full-stack Engineer в команду, занимающуюся финансовыми технологиями. Нужен опыт проектирования PostgreSQL-схем, распределённых бэкенд-сервисов и интерфейсов на React/Next.js. Подойдёт системный мыслитель, ценящий надёжность, операционное совершенство и чистую архитектуру, с опытом работы со сложными финансовыми процессами, асинхронной обработкой событий и высоконагруженными транзакционными данными. Используются AI-инструменты разработки. Задачи - Полный цикл функций продукта: от проектирования схемы БД и бэкенда до фронтенда и мониторинга. - Проектирование и поддержка масштабируемых событийно-ориентированных и распределённых систем с гарантиями надёжности и консистентности данных. - Разработка и оптимизация сложных PostgreSQL-запросов, миграций и транзакционных процессов для высокопроизводительных финансовых операций. - Интеграции со сторонними системами через вебхуки, очереди, механизмы повторных попыток и сверки. - Внедрение паттернов отказоустойчивости: идемпотентность, dead-letter queues, outbox, обработка сбоев. - Создание адаптивных интерфейсов на React и Next.js. - Участие в архитектурных решениях, улучшение масштабируемости, наблюдаемости и операционного совершенства. - Использование AI-инструментов разработки (Claude Code и аналоги) для повышения продуктивности. - Участие в код-ревью, наставничество, продвижение лучших практик работы с чувствительными финансовыми данными. - Взаимодействие с продуктовой, дизайнерской и инженерной командами. - Внедрение и поддержка наблюдаемости с помощью Datadog или OpenTelemetry. - Автоматизация инфраструктуры и управление облачными ресурсами через IaC (Terraform, Pulumi). - Обеспечение соответствия стандартам безопасности и комплаенса (SOC2, PCI-DSS). Требования - 5+ лет опыта Full-stack разработки production-приложений. - Уверенное владение TypeScript и Node.js. - Продвинутый опыт с React и Next.js. - Глубокая экспертиза в PostgreSQL: raw SQL, оптимизация запросов, миграции, анализ производительности. - Опыт проектирования событийно-ориентированных и распределённых систем. - Понимание паттернов отказоустойчивости: идемпотентность, retry, DLQ, outbox, сверка данных. - Опыт создания архитектур на вебхуках.

Формат

Офис

Страна

Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Truelogic — nearshore-провайдер из Нью-Йорка. Клиент — ведущий поставщик интеллектуальных SaaS-решений для e-learning. Обязанности: - Проектировать, разрабатывать и поддерживать веб-приложения и микросервисы на Python и React. - Создавать RESTful API и интегрировать сложные бэкенд-сервисы. - Поддерживать контейнеризированные развертывания и работать с CI/CD в облачной инфраструктуре (преимущественно AWS). - Использовать современные AI-инструменты для оптимизации рабочих процессов и внедрять возможности генеративного ИИ и интеграции моделей. - Участвовать в спринт-планировании, код-ревью и обсуждениях архитектуры. Требования: - Опыт разработки от 3 лет, уверенное владение Python и React. - Опыт проектирования масштабируемых REST API и микросервисной архитектуры. - Понимание облачных платформ (предпочтительно AWS), CI/CD и контейнеризации (например, Docker). - Опыт работы с GenAI/LLM, промт-инжиниринг, интеграция LLM и моделей. Условия: - Полная удалённая работа. - Высокая конкурентоспособная оплата в USD. - Оплачиваемый отпуск. - Автономия в управлении временем. - Работа с американскими компаниями. - Культура, ориентированная на благополучие и баланс работы и жизни. - Глобальная сеть: более 600 профессионалов в 25+ странах. - Работа в команде опытных специалистов.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Zartis — глобальный партнёр по AI-трансформации и технологическому консалтингу. Компания помогает организациям проектировать, создавать и масштабировать технологические решения. Команды обладают экспертизой в AI-платформах, безопасных API-архитектурах и cloud-native разработке. Инженерные хабы расположены в EMEA и LATAM, есть долгосрочные партнёрства в финансовых услугах, здравоохранении, науках о жизни, энергетике и климате. Ищем Senior Backend Engineer для проекта в Tech-индустрии. Проект Вы присоединитесь к распределённой инженерной команде, которая создаёт и развивает production-grade приложения на основе генеративного ИИ. Это практическая backend-роль, сочетающая Node.js/TypeScript, облачную архитектуру AWS и генеративный ИИ. Вы будете проектировать и разрабатывать масштабируемые backend-сервисы, интегрировать возможности LLM в production-системы и участвовать в архитектурных решениях. Ключевая задача — обеспечить надёжную работу систем в production, решая вопросы качества ответов, задержки, стоимости, безопасности, трассируемости, наблюдаемости и устойчивости. Задачи - Проектировать, разрабатывать и развёртывать масштабируемые backend-приложения на Node.js и TypeScript. - Интегрировать возможности генеративного ИИ и LLM в production-приложения и сервисы. - Проектировать и эксплуатировать cloud-native архитектуры на AWS, включая serverless и контейнерные среды. - Создавать и развёртывать контейнерные нагрузки с использованием EC2, ECS/EKS и Kubernetes. - Создавать возможности на основе LLM с помощью Amazon Bedrock и паттернов: RAG, вызов инструментов, управление контекстом, промптинг, индексация знаний. - Проектировать решения, учитывающие реальные проблемы production-ИИ: качество ответов, задержка, эффективность затрат, трассируемость, наблюдаемость. - Применять инженерные практики: масштабируемость, безопасность, устойчивость, поддерживаемость. - Участвовать в backend- и облачной архитектуре, принимать технические решения и оценивать компромиссы. - Сотрудничать с инженерными и продуктовыми стейкхолдерами для доведения AI-возможностей от дизайна до надёжного production-запуска. Требования - Обширный профессиональный опыт разработки backend-приложений на Node.js и TypeScript. - Подтверждённый опыт проектирования, разработки и развёртывания генеративного ИИ в production — не только прототипы или proof-of-concept. - Сильный практический опыт проектирования и эксплуатации решений на AWS. - Опыт с serverless и контейнерными архитектурами, включая EC2, ECS/EKS, Kubernetes или эквивалентные технологии AWS. - Практический опыт с Amazon Bedrock и/или production LLM-приложениями в экосистеме AWS. - Практический опыт реализации паттернов LLM-приложений: RAG, вызов инструментов, управление контекстом, промптинг, индексация знаний. - Понимание проблем эксплуатации AI-приложений в production: качество, задержка, стоимость, трассируемость, наблюдаемость. - Подтверждённая способность проектировать масштабируемые, безопасные, устойчивые и поддерживаемые backend-системы. - Опыт принятия технических и архитектурных решений и оценки компромиссов в production-средах. - Отличные коммуникативные навыки и навыки сотрудничества, проактивный подход к ответственности и решению проблем. Условия - 100% удалённая работа. - Надбавка на работу из дома: ежемесячная выплата в качестве финансовой поддержки. - Карьерный рост: программа развития карьеры для всех сотрудников с обратной связью 360°. - Обучение: выделенное время в течение недели для технического обучения. Доступны онлайн-курсы (например, Pluralsight и Educative.io), уроки английского, книги, конференции и мероприятия. - Программа менторства: можно стать ментором или получать менторскую поддержку.

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

Европа

Город

Не указан

Компания Zartis — глобальный партнёр по AI-трансформации и технологическому консалтингу. Команды обладают экспертизой в AI-платформах, безопасных API-архитектурах и cloud-native разработке. Инженерные хабы расположены в EMEA и LATAM, долгосрочные партнёрства в сфере финансовых услуг, здравоохранения и наук о жизни, энергетики и климата. Проект Проект в индустрии Fintech. Распределённая команда разрабатывает новые технологии для глобальной частной инвестиционной компании, управляющей более чем 60 портфельными компаниями. Крупная реконструкция платформы: модернизация основной платформы банковских операций и сверки из тесно связанного .NET-монолита в MVC-архитектуру (ASP.NET Core, Razor Pages, Telerik), миграция нескольких сотен бизнес-правил на тест-ориентированный слой валидации, интеграция с 15–20 удалёнными базами данных на Azure. Ищут инженера уровня Principal с сильной актуальной экспертизой C/.NET, реальным опытом ре-архитектуры легаси-монолита и зрелостью в управлении стейкхолдерами. Ожидается практическое владение AI-дополненными агентными процессами разработки (например, Claude Code). Задачи - Владеть end-to-end технической поставкой: фронтенд ASP.NET Core/Razor Pages с компонентами Telerik и бэкенд C/MS SQL Server в составе основной команды. - Вести обнаружение, характеристику, тестирование и миграцию бизнес-правил, разделённых между хранимыми процедурами и кодом приложения, на надёжный тест-ориентированный слой валидации в рамках реконструкции платформы. - Участвовать в определении и реализации перехода от тесно связанного монолита к современной MVC-архитектуре, включая усиление существующего API-слоя до полной REST-реализации. - Проектировать и создавать отказоустойчивые интеграции с 15–20 удалёнными базами данных, работая в инфраструктуре Azure App Configuration и Key Vault. - Использовать Claude Code, GitHub Copilot и фреймворк Zcora от Zartis для структурирования и ускорения AI-ассистированной поставки с соответствующим человеческим ревью и валидацией. - Быть основным техническим контактным лицом для стейкхолдеров клиента, обеспечивая коммуникацию уровня Principal, управление ожиданиями и ответственность за поставку. - Обеспечивать качество через shift-left QA (автоматизация Playwright, качественные гейты SonarQube, сессии Three Amigos) для сокращения циклов регрессии. Требования - Сильная актуальная экспертиза C/.NET: Azure, ASP.NET Core/MVC, Razor Pages, компоненты Telerik UI и MS SQL Server. - Подтверждённый опыт миграций легаси-кода и архитектуры монолит-MVC, желательно на тесно связанных full-stack кодовых базах. - Подтверждённый опыт управления стейкхолдерами и чёткой проактивной коммуникации на старших или principal инженерных позициях. - Практическое владение AI-дополненными агентными инженерными процессами (Claude Code, GitHub Copilot или аналоги) — способность конкретно рассказать о собственном подходе, а не просто знакомство с инструментами. - Уверенная работа в регулируемой среде финансовых услуг или частных инвестиций. - Опыт работы с облачной инфраструктурой Azure, особенно App Configuration и Key Vault. Желательно - Опыт shift-left QA практик — Playwright, SonarQube. - Опыт работы с GitHub, включая миграции с Azure DevOps. - Предыдущий опыт в частных инвестициях, фондовой администрации или более широких финансовых технологиях. Условия - 100% удалённая работа. - Надбавка на удалённую работу: ежемесячная выплата в качестве финансовой поддержки. - Карьерный рост: программа развития карьеры, доступная всем сотрудникам, с обратной связью 360º. - Обучение: выделенное время в течение недели; доступны онлайн-курсы (например, Pluralsight и Educative.io), занятия английским, книги, конференции и мероприятия.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Centicore ищет DevOps-инженера на проект крупного коммерческого банка. Формат работы: удалённо по РФ. Вилка: 300–350 тыс. рублей на руки. Задачи - Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты; - Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (MLOps, AutoML); - Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения; - Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения. Требования - Опыт DevOps от 4–5 лет; - Опыт администрирования Kubernetes от 2 лет; - Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

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

Формат

Удалённо

Страна

Болгария, Великобритания, Польша, США

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Компания и должность Компания: ElevenLabs Должность: Research Engineer — Inference Грейды: middle, middle+, senior Занятость: полная Локация Великобритания, Болгария, Польша, США Удалённая работа Кандидаты за пределами указанных стран не рассматриваются Задачи Присоединиться к исследовательской команде ElevenLabs для внедрения и оптимизации frontier AI-моделей в продакшене. Отвечать за системы, которые проводят исследовательский чекпоинт до serving-инфраструктуры, используемой миллионами пользователей. Оптимизировать задержку инференса, пропускную способность и стоимость по всему стеку.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

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