Вакансии для DevOps-инженеров

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании «Национальная Служба Списания Долгов» ищет специалиста для разработки и внедрения AI-решений и автоматизации бизнес-процессов. Задачи - разрабатывать production AI-системы; - автоматизировать бизнес-процессы с помощью AI-агентов; - самостоятельно решать задачи от идеи до запуска; - проводить Code Review и контролировать качество; - проектировать архитектуру и документировать решения. Требования - 5+ лет коммерческой разработки; - 3+ года в архитектуре; - опыт запуска production-систем; - опыт с AI-инструментами и агентами; - высшее техническое образование. Будет плюсом Python, Node.js, TypeScript, React, FastAPI, PostgreSQL, Docker, OCR, DevOps/SRE. Условия - формат: офис, Москва, АРМА; - график: 5/2, 09:00–18:00 или 10:00–19:00; - фиксированный оклад, размер обсуждается.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Присоединяйтесь к нашей инженерной организации в роли инженера по автоматизации и искусственному интеллекту, специализирующегося на создании масштабируемых решений с использованием ИИ, которые оптимизируют жизненный цикл верификации и валидации (V&V). Эта роль предполагает разработку инструментов автоматизации, программных приложений и интеллектуальных рабочих процессов, повышающих эффективность, улучшающих качество и ускоряющих поставку результатов в инженерных командах. Вы будете работать с глобальными заинтересованными сторонами над проектированием, внедрением и оптимизацией современных возможностей автоматизации и ИИ. Ключевые обязанности - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и рабочих процессов автоматизации для поддержки инженерной деятельности по верификации и валидации (V&V). - Создание и внедрение решений на основе ИИ, включая генеративный ИИ для анализа требований, создания DVP, автоматической генерации тестов, трассируемости и проверки доказательств валидации. - Интеграция решений автоматизации и ИИ с инженерными системами, дашбордами, CI/CD-конвейерами, базами данных и платформами валидации. - Разработка прототипов, проведение пилотных программ, сбор обратной связи от пользователей и вывод решений в промышленную эксплуатацию. - Совместная работа с кросс-функциональными и глобальными командами для определения требований, валидации решений и внедрения инструментов автоматизации. - Выявление возможностей для снижения ручного труда, повышения согласованности процессов и увеличения эффективности инженерной работы с помощью автоматизации и ИИ. - Обеспечение масштабируемости, поддерживаемости и документированности кода в соответствии с лучшими практиками разработки ПО. Обязательные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, программной инженерии или смежной технической области. - Уверенные навыки программирования как минимум на одном языке: Python, JavaScript, TypeScript, C или C++. - Более 7 лет соответствующего опыта в этой области. - Опыт разработки программных инструментов, скриптов автоматизации, API, конвейеров данных или решений для автоматизации рабочих процессов. - Понимание основ разработки ПО, включая контроль версий, отладку, тестирование, документирование и проектирование поддерживаемого кода. - Способность анализировать инженерные процессы и преобразовывать их в структурированные решения автоматизации. - Развитые навыки решения проблем, коммуникации и совместной работы. - Базовое знакомство с инструментами на основе ИИ, концепциями генеративного ИИ или разработкой ПО с помощью ИИ, а также интерес к применению ИИ в задачах инженерной автоматизации. Желательные требования - Опыт работы с ИИ, машинным обучением, генеративным ИИ, большими языковыми моделями, RAG, векторным поиском, промт-инжинирингом или разработкой ПО с помощью ИИ. - Опыт разработки дашбордов, веб-приложений, внутренних инженерных инструментов или пользовательских платформ автоматизации. - Опыт фронтенд- или фулстек-разработки с использованием таких технологий, как React, TypeScript или аналогичных фреймворков. - Знакомство с SQL, реляционными базами данных, моделированием данных или разработкой приложений на основе баз данных. - Знакомство с облачными платформами, контейнерами, платформами данных, такими как Databricks или аналогичными, и CI/CD-инструментами, такими как TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналогичными. - Опыт работы с глобальными командами и поддержки внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Преимущества - Комплексное медицинское и страховое покрытие: медицинские, стоматологические, офтальмологические услуги и рецептурные препараты с первого дня работы; программа помощи сотрудникам (EAP) для решения личных и профессиональных проблем. - Поддержка создания семьи: помощь в лечении бесплодия, услуги по усыновлению и суррогатному материнству. - Щедрый оплачиваемый отпуск: более 17 оплачиваемых праздничных дней, включая перерыв с 24 декабря по Новый год; отпуск, плавающие и оздоровительные дни, больничные и полностью оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Конкурентоспособные пенсионные накопительные планы: взносы работодателя в планы 401k, Roth и Catch-Up; взнос работодателя даже при отсутствии собственных взносов. - Защита дохода и страховые опции: программы от работодателя и добровольные планы, включая страхование жизни, страхование от несчастных случаев, критических заболеваний и другое. - Программа аренды автомобилей компании: соответствующие требованиям сотрудники и их ближайшие родственники могут участвовать в программе аренды автомобилей Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега; также доступны эксклюзивные скидки на продукцию Stellantis. - Поддержка роста и волонтерства: возмещение стоимости обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов, 18 оплачиваемых волонтерских часов в год.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

0G Labs ищет продуктового инженера, который отвечает за результат, а не только за порученные задачи. Работа охватывает 4–5 продуктов с разными технологическими стеками: нужно находить ценные проблемы и доводить решения до конца — от дизайна и реализации до тестирования, документации, запуска и эксплуатации. Обязанности - Понимать приложения и стек 0G, чтобы улучшать общую платформу, а не отдельную функцию. - Устранять корневые причины и принимать долгосрочные решения через общие системы, избегая временных заплаток и дублирующих решений. - Вести функции целиком: UI, API, серверная логика, инфраструктура и деплой, не останавливаясь на привычном уровне. - Развивать инфраструктуру AI-агентов: LLM-стриминг, оркестрация инструментов, изолированное выполнение кода и защитные границы вокруг недоверенного кода. - Работать с идентификацией на основе кошельков, подписью, встроенными и внешними кошельками, серверной авторизацией, не смешивая подключение кошелька с доступом к приложению. - Самостоятельно управлять зависимостями, ревью, блокерами и поставкой, заранее поднимая продуктовые решения и риски. - Повышать стандарты через осмысленные тесты, строгие ревью PR и живую документацию, соответствующую продукту. - Быть открытым к новым технологиям, AI-инструментам и улучшению рабочих практик. - Отвечать за свои зоны так, чтобы остальная команда могла сосредоточиться на развитии других продуктов. - Считать задачу выполненной только после доставки, проверки и эксплуатации, а не после написания кода или зелёных тестов. Сопровождать запущенное: структурированные логи, трейсы, метрики, дашборды, алерты, первая линия технической поддержки, оптимизация и постоянная поддержка внутренних команд и внешних пользователей. Требования - Сильный опыт end-to-end работы с TypeScript и React: клиент, сервер, проектирование API, serverless и edge-рантаймы. Ценен опыт с Remix, Next.js, Vite и Cloudflare Workers. - Опыт создания LLM-продуктов сложнее простых API-вызовов: стриминг, использование инструментов, конвейеры промптов, оркестрация агентов или изолированное выполнение кода. - Уверенная разработка web3-приложений: аутентификация через кошельки, подпись, встроенные и внешние кошельки, основы EVM. - Практический опыт с infrastructure as code, CI/CD, контейнерами, продакшн-наблюдаемостью и поведенческим тестированием. - Стек: pnpm, Terraform, GitHub Actions, Docker, Fly.io, Grafana, OpenTelemetry, Prometheus, Vitest, Playwright. Условия - Цель: возможность внести вклад в превращение AI в общественное благо. - Рост: среда с самостоятельным управлением, где можно проявлять инициативу и формировать свою роль и карьеру. - Компенсация: рыночная, для большинства ролей включает доступ к токенам до запуска. - Возмещение расходов на оздоровление: трансцендентальная медитация, программа Landmark Education, курс «Искусство общения», коучинг речи, фитнес, абонементы в спортзал и занятия.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

О компании Integrated Medical Systems, Inc. (IMS) — дистрибьютор на рынке альтернативной медицинской помощи, основан в 1994 году. Компания предлагает гибкие условия аренды и покупки одноразовых и арендных продуктов для инфузионной терапии, респираторной поддержки, энтерального питания, онкологии и чистых помещений. О роли IMS ищет AI-инженера для проектирования, создания и развертывания интеллектуальных агентных ИИ-приложений, которые подключаются к корпоративным данным, бизнес-системам и внешним сервисам. Это роль инженера приложений ИИ, а не традиционного ML-инженера или специалиста по обучению моделей. Основной фокус — создание систем, позволяющих ИИ-моделям работать с реальными данными и бизнес-инструментами: безопасные, надежные и масштабируемые ИИ-агенты, которые понимают контекст, получают доступ к информации, используют инструменты и выполняют действия. В работе активно используются Model Context Protocol (MCP), оркестрация LLM, API, вызовы инструментов, корпоративные данные и асинхронные архитектуры приложений. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и развертывать MCP-серверы, которые безопасно подключают ИИ-приложения к внутренним базам данных, векторным хранилищам, бизнес-приложениям и другим корпоративным ресурсам. - Создавать стандартизированные интерфейсы, позволяющие ИИ-агентам обнаруживать и взаимодействовать с доступными инструментами, ресурсами и рабочими процессами. - Разрабатывать MCP-инструменты, ресурсы и промпты для поддержки повторяемых бизнес-процессов. - Оценивать и выбирать подходящую LLM для конкретных сценариев на основе возможностей рассуждения, стоимости, размера контекстного окна, задержки и производительности. - Проектировать ИИ-процессы, которые маршрутизируют задачи между несколькими моделями и сервисами. - Реализовывать вызовы инструментов и функций, чтобы ИИ-агенты могли взаимодействовать с внешними системами. - Создавать надежные интеграции REST API и сторонних систем. - Настраивать схемы вызова функций и инструментов для вызова внешних сервисов ИИ-агентами. - Преобразовывать ответы внешних систем в структурированные форматы, которые могут эффективно интерпретировать и использовать LLM. Обязательные требования - Уверенное владение Python или TypeScript. - Понимание асинхронного программирования и паттернов async/await. - Опыт создания и использования RESTful API. - Понимание JSON-RPC 2.0 и обмена сообщениями. - Практический опыт создания MCP-серверов с использованием стандартных SDK или фреймворков, таких как FastMCP. - Опыт работы с MCP-инструментами, ресурсами и промптами. - Понимание LLM API и вызова инструментов/функций. - Опыт интеграции ведущих LLM-платформ: OpenAI, Anthropic Claude или аналогичных. - Опыт работы с векторными базами данных/векторными хранилищами и ИИ-поиском. - Умение создавать инструменты поиска и извлечения, предоставляющие релевантный структурированный контекст для LLM. - Понимание идентификаторов документов, метаданных и обработки цитирований/источников. - Понимание безопасной аутентификации и авторизации для подключения ИИ-приложений к проприетарным данным и корпоративным системам. - Умение проектировать правильно ограниченный доступ между ИИ-агентами, внутренними системами и внешними сервисами. Предпочтительные требования - Опыт разработки агентных ИИ-приложений или многошаговых ИИ-процессов. - Опыт работы с FastMCP или другими MCP-фреймворками. - Опыт с LangChain, LangGraph, Semantic Kernel или аналогичными фреймворками оркестрации ИИ. - Опыт с Docker, Git, CI/CD и облачными платформами. - Опыт интеграции ИИ с корпоративными базами данных, ERP-системами, CRM-платформами или другими бизнес-приложениями. - Опыт наблюдаемости, логирования, тестирования и мониторинга ИИ-приложений. - Знакомство с требованиями к медицинским данным, конфиденциальности, безопасности или компетентности. Критерии успеха В этой роли вы поможете IMS перевести ИИ из экспериментов в практические, безопасные и готовые к бизнесу приложения. Успех означает создание ИИ-систем, которые могут: - Понимать правильный контекст. - Находить и извлекать нужную информацию. - Использовать подходящие бизнес-инструменты. - Безопасно взаимодействовать с корпоративными системами. - Выбирать правильную модель для задачи. - Надежно выполнять рабочие процессы. - Предоставлять точные и отслеживаемые ответы. Вы будете помогать создавать инфраструктуру и прикладной уровень, которые делают ИИ полезным внутри бизнеса.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Наша миссия — сделать мир программируемым. Зрение — один из ключевых способов понимания мира, и скоро это будет верно и для используемого нами программного обеспечения. Мы создаём инструменты, сообщество и ресурсы, необходимые для того, чтобы сделать мир программируемым с помощью искусственного интеллекта. Roboflow упрощает создание и использование моделей компьютерного зрения. Сегодня более 1 млн разработчиков, включая представителей половины Fortune 100, используют инструменты Roboflow с открытым исходным кодом и размещённые инструменты машинного обучения. Это включает подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на строительных площадках, оцифровку поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов и многое другое. Roboflow поддерживается отличными клиентами и инвесторами: привлечено более 63 миллионов долларов от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Лэчи Грума и других ведущих софтверных инвесторов. Roboflowers — увлечённые строители, которые ценят ответственность, подотчётность и склонность к действию. Мы любопытны, активно работаем с новыми технологиями и предпочитаем показывать результаты, а не рассказывать о них. Многие из нас обладают мышлением основателя и процветают в среде с высокой автономией. Чем предстоит заниматься Вам будут поручены самые разные проекты. У каждого инженера есть своя область, на которой он сосредоточен, но мы всё ещё достаточно малы, чтобы не иметь возможности глубокой специализации. Мы ищем технических универсалов, которые не боятся погружаться в новый стек или инструментарий при необходимости (но JavaScript и Node.js составляют основную часть существующей кодовой базы). Большинство задач, над которыми мы работаем, — это части основного продукта (сквозной конвейер для создания проектов компьютерного зрения, от загрузки изображений до аннотации, обучения и развёртывания), но время от времени мы также занимаемся интеграцией маркетинговых и продажных инструментов, тушением пожаров, автоматизацией внутренних процессов и проектами с открытым исходным кодом. У вас будет большая свобода отстаивать проекты, которые вы считаете наиболее приоритетными, и вы будете вносить вклад в наши стратегические решения. Если вам нужен жёсткий список задач, расписанный на многомесячный план, эта роль, вероятно, вам не подойдёт. Большая часть нашей кодовой базы написана на JavaScript, конвейер машинного обучения и обработки изображений — на Python. Мы работаем в основном на Firebase и GCS, часть инфраструктуры машинного обучения — на AWS. Мы всё чаще используем Docker (как внутри компании, так и для клиентских продуктов, например, нашего периферийного сервера инференса). Много кода работает в браузере (включая TensorFlow JS), но мы также создаём API и клиентские библиотеки на нескольких языках. Вам не обязательно иметь опыт во всех этих областях, но вы должны быть готовы осваивать новые навыки по мере необходимости. Мы также надеемся, что вы принесёте новые знания и опыт, которыми сможете поделиться, чтобы помочь остальной команде расти. Мы особенно заинтересованы в добавлении строгости в наши процессы и создании основы для быстрого масштабирования инженерной организации (например, сейчас у нас ограниченное количество тестов и мы не используем фронтенд-фреймворк, навязывающий определённый подход, — это нужно будет изменить в ближайшие месяцы, чтобы беспрепятственно расширять команду). Примеры проектов - Создание интерфейса фильтрации, чтобы пользователи могли комбинировать изображения на основе метаданных, таких как время съёмки, GPS-координаты или пользовательские теги. - Расширение инструмента аннотации для поддержки новых функций (например, полигональная аннотация для сегментации изображений). - Интеграция основного приложения с внешними API для таких задач, как передача задач аннотации на аутсорсинг и анализ производительности развёрнутых моделей. - Оптимизация процесса онбординга. - Более глубокая интеграция с другими нашими продуктами, такими как Roboflow Universe и REST API. - Аннотация следующего поколения с помощью моделей. - Оптимизация скорости и масштабируемости. С кем предстоит работать Наша команда из примерно 120 человек привлекает таких специалистов, как руководители, желающие вернуться к разработке, основатели с выходом на 100+ миллионов, пользователи Roboflow, ставшие членами команды, контрибьюторы открытого кода, велосипедист, проехавший через США, плодовитые хакеры из старших классов, CTO из организации со 100+ инженерами, и многих других исключительных людей. Вы будете напрямую работать с нашим инженерным лидом и командой Full Stack-инженеров. Где работать Roboflow полностью распределён. В настоящее время у нас есть хабы в Нью-Йорке и Сан-Франциско (и мы планируем открыть больше по мере роста плотности в новых городах). Мы предоставляем возможности (например, командные офлайн-встречи в разных городах) и ресурсы (например, стипендию на путешествия в размере 4000 долларов в год) для работы лично с другими членами команды настолько, насколько вы хотите, а также поддерживаем удалённых членов команды. Вы можете работать из одного из наших хабов (мы предлагаем бонус за переезд), из дома, в коворкингах и т.д. Мы хотим, чтобы вы работали там, где вам лучше всего! Когда работать Roboflow в основном работает в дневные часы в США, и есть некоторые синхронные встречи.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

- Работа с продуктовыми метриками: Crash-free >99.8%, ускорение запуска на 30%. - Решение проблем с Offline-first архитектурой и оптимизацией карт. - Влияние на выручку: спас 15% дохода через SDK. - Продуктовая аналитика: ускорение продаж на 25% через оптимизацию воронки в GA4. - Проектирование собственной экосистемы плагинов для e-commerce. - Сокращение релизного цикла в 16 раз и снижение багов на 35%. - Использование AI-агентов (Claude Code/MCP) в профессиональном workflow. - Улучшение LCP с 4.5с до 1.2с и рост NPS с 32 до 68. - Разработка собственных инструментов (Archora) для решения архитектурных проблем enterprise-масштаба. - Участие в NASA Space Apps Challenge 2023, статус победителя. - Работа с 10к+ юзерами и интеграции iiko/R-Keeper. - Сочетание Enterprise-стека с backend-экспертизой. - Работа с метриками: конверсия, отказы, время загрузки. - Оптимизация инфраструктуры (Docker, CI/CD) и архитектуры (App Router, тестирование). - Миграция с React на Svelte, уменьшение бандла на 89%. - Создание MVP за 8 дней. - Архитектура Web3-интерфейсов с решением проблем производительности. - Опыт работы с высокой нагрузкой (500–1000 RPS) и крупными проектами (90K+ MAU, 1M+ аудитория каналов). - Интеграция сложных платежных систем (Stars, Crypto, Cards) в одном продукте. Условия: от 200 000 ₽, РФ, удаленно, фуллтайм или парт-тайм.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Blue Orange Digital — бутиковая data и AI консалтинговая компания, которая проектирует и создает современные платформы данных, аналитику и ML/AI-решения для клиентов среднего и крупного бизнеса в сферах Private Equity, финансовых услуг, здравоохранения и ритейла. Команды работают с технологиями Databricks, Snowflake, dbt и экосистемой Microsoft, превращая сложные реальные данные в надежные и применимые инсайты. Культура компании — builder-led, client-first: ценятся ответственность, четкая коммуникация и доведение работы до результата. О позиции Полная занятость, 6-месячный встроенный проект в среде данных private capital. Роль объединяет две части: примерно половина — старшая инженерия данных (Snowflake, dbt, Airflow, AWS, Python-загрузка данных), половина — старшая LLM/агентная инженерия (продакшн-агенты, MCP-серверы, практика оценки, наблюдаемость). Два ключевых направления работы: AI-Ready каталог данных и контекстный слой, создаваемый вместе с командой Data Analytics, и извлечение неструктурированных данных в масштабе. Сквозная тема обеих инициатив — агентная реализация, оценка и оркестрация. Это не роль по поддержке пайплайнов: нужен человек, который уже выводил агентов в продакшн и может честно рассказать, что ломалось. Задачи Агентная разработка (основной фокус): - Создание продакшн-агентов и многошаговых агентных процессов. - Проектирование и реализация MCP-серверов и интерфейсов инструментов как основного слоя интеграции между агентами и платформой данных, включая кастомные внутренние MCP-серверы над проприетарными наборами данных. - Архитектурные решения: агент против детерминированного пайплайна, один агент против нескольких, места для human-in-the-loop проверок. Оценка и наблюдаемость агентов: - Создание практики оценки с нуля: eval-датасеты, LLM-as-judge, регрессионное тестирование. - Определение и отслеживание метрик: success rate, faithfulness, точность извлечения, корректность вызовов инструментов, задержка, стоимость запуска. - Инструментирование трассировки и наблюдаемости агентных запусков. Агентская оркестрация: - Управление агентными нагрузками в Airflow 3.x на Astronomer: LLM и агентные вызовы как именованные, независимо повторяемые задачи; dynamic task mapping для fan-out/fan-in; assets и data-aware scheduling для событийных триггеров; deferrable operators для длительных вызовов; human-in-the-loop операторы для согласований. - Проектирование нагрузок, которые не должны жить в DAG: длительные или интерактивные агенты на AWS ECS/Fargate, очередь и событийно-управляемое выполнение, API-триггерные сервисы. Четкое объяснение границы оркестрации и причин такого разделения. AI-Ready каталог и семантический контекст: - Моделирование семантических определений поверх Snowflake и dbt: метрики, связи сущностей, бизнес-глоссарий, владельцы данных — чтобы агенты получали управляемый смысл, а не сырые имена таблиц. - Создание и поддержка Snowflake Semantic Views и семантических моделей Cortex Analyst, синхронизация с dbt как источником истины. - Настройка версионирования, тестирования и продвижения контекста. Метаданные и управление: - Сбор lineage, freshness, описаний на уровне колонок, классификации, тегов чувствительности и сигналов использования. - Автоматизация генерации описаний и тегов с помощью LLM там, где это безопасно, с обязательным человеческим контролем. - Оценка инструментов каталога и метаданных, подготовка рекомендации build-vs-buy. Извлечение неструктурированных данных: - Проектирование пайплайнов извлечения из PDF, презентаций, таблиц, email и веб-контента, включая документы со сложной структурой и вложенными таблицами. - Схемно-ограниченное извлечение через structured outputs и tool calling с frontier LLM API и Cortex LLM functions, с confidence scoring, ссылками на исходную страницу и явной обработкой полей с низкой уверенностью. - Реализация стратегий chunking, embedding и retrieval для RAG и агентного поиска. - Проектирование цикла человеческой проверки: что принимается автоматически, что эскалируется, как исправления возвращаются в eval-датасеты. Старшая инженерия данных и архитектура: - Определение и реализация архитектурных решений для скорости и масштабируемости пайплайнов, включая tiered/medallion-структуры. - Внедрение лучших практик продвинутого ELT, управления данными и качества данных. - Определение и контроль политик безопасности данных и контроля доступа на пайплайнах и платформах. - Создание и поддержка Python-пайплайнов загрузки (dlt и аналоги) для REST API, SaaS-коннекторов, файловых загрузок и инкрементальной загрузки в Snowflake. - Участие в моделях dbt, тестах и документации. Требования - Глубинная экспертиза в агентных системах. - Опыт вывода агентов в продакшн и способность честно рассказать о возникших проблемах. - Опыт старшей инженерии данных: Snowflake, dbt, Airflow, AWS, Python-загрузка данных. Условия - Полная занятость. - 6-месячный встроенный проект в среде данных private capital.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Anika Systems — технологическая компания, которая помогает федеральным агентствам решать сложные бизнес-задачи. Услуги охватывают AI-стратегию, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, интеллектуальную автоматизацию и инженерию, с фокусом на программы национальной безопасности и федерального финансирования. Позиция удаленная, но в соответствии с федеральными контрактными требованиями возможен частичный или полный возврат в офис в будущем. Требуется гражданство США и возможность получить допуск к государственной тайне. AI-инженеры проектируют и внедряют продакшн-системы ИИ в коммерческих и федеральных проектах. Это hands-on роль в небольшой команде senior-специалистов. Инженеры отвечают за работу от начала до конца: данные, интеграция моделей, сервисы, UI, инфраструктура, безопасность и деплой. Ожидается принятие технических решений в условиях федеральных требований по соответствию, безопасности и закупкам. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, науки о данных, вычислительной лингвистики или смежной области; магистерская степень приветствуется. - 1–3 года профессионального опыта в создании и запуске ML или NLP-систем, включая решения на основе LLM или генеративного ИИ. - Сильный продакшн-опыт в Python и TypeScript, включая современные веб-фреймворки (FastAPI, React). - Опыт интеграции LLM в реальные приложения: стриминг, вызов функций, учет токенов, обработка ошибок, на одной из платформ: OpenAI, Anthropic, Bedrock, Vertex или Azure OpenAI. - Опыт проектирования агентных систем: многошаговые рабочие процессы, RAG, оценка, контроль с участием человека. - Уверенное моделирование реляционных данных на PostgreSQL с асинхронным ORM и инструментами миграций. - Владение AWS (compute, storage, IAM, secrets, networking, observability) и infrastructure-as-code, желательно Terraform. - Понимание OAuth/OIDC, JWT, RBAC, изоляции мультитенантности и принципа наименьших привилегий. - Дисциплинированные привычки тестирования, линтинга и проверки типов; понятные диффы и четкая письменная коммуникация. Желательные навыки: - Опыт работы с федеральными программами: NIST 800-53, FedRAMP, FISMA, процесс ATO или требования к обработке данных агентств. - Опыт с Keycloak или другим OIDC-провайдером, мультитенантность на основе RLS или zero-trust дизайн приложений. - Знание платформ data/lakehouse (Databricks, Snowflake) и SQL за пределами CRUD. - Document AI/OCR-пайплайны и модернизация легаси-процессов. - Продакшн-наблюдаемость (CloudWatch, OpenTelemetry, Grafana) и опыт реагирования на инциденты. - Укрепление цепочки поставок: SBOM, сканирование зависимостей, подписанные сборки, моделирование угроз.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Сиэтл

О команде и роли Nordstrom инвестирует в ИИ как ключевой драйвер розничных инноваций. Команда AI Agentic Solutions отвечает за превращение этих инвестиций в результаты. Мы определяем «искусство возможного» с агентами — сотрудничаем с бизнес- и технологическими командами, чтобы определить, где агентный ИИ может изменить работу Nordstrom, и проектируем и создаём такие решения от начала до конца в областях коммерции, персонализации, управления запасами и обслуживания клиентов. Команда находится на пересечении четырёх дисциплин: инженерия агентов, контекстная инженерия, оценки и защитные механизмы, а также управление памятью и состоянием для агентных решений. В роли Engineer 1 вы начинаете карьеру и строите фундамент в инженерии агентного ИИ. Вы работаете под руководством старших инженеров над чётко очерченными задачами — реализуете компоненты агентов, пишете тесты и учитесь тому, как создаются, оцениваются и эксплуатируются продакшн-системы агентов. Эта роль подходит тем, кто находится в начале карьеры, интересуется прикладным ИИ и хочет вырасти в полноценного инженера агентных решений. Чем предстоит заниматься - Реализовывать отдельные компоненты агентных решений — интеграции инструментов, шаблоны промптов, шаги поиска — под руководством старших инженеров, писать чистый, хорошо протестированный код и документировать работу. - Учиться применять контекстную инженерию — что видит агент, когда и почему — и активно получать знания о LLM, агентных фреймворках и промпт-инжиниринге для применения в работе. - Помогать создавать и запускать скрипты оценки и офлайн-бенчмарки для проверки безопасности, точности и надёжности поведения агентов. - Участвовать в дежурствах (on-call) и ревью дизайна, учиться отлаживать проблемы и выявлять компромиссы по своим компонентам. - Добавлять базовую инструментацию — логирование, метрики, алерты — в создаваемые системы и следовать инженерным стандартам и стандартам безопасности Nordstrom, включая безопасную обработку чувствительных данных. - Сотрудничать с коллегами из инженерии, продуктовых и бизнес-команд, чтобы понимать, как ваша работа вписывается в общее решение. Требования Обязательные: - 1+ год профессионального опыта в разработке ПО (стажировки учитываются) или профильный сертификат (например, буткемп). - Владение ИИ: практический опыт работы с LLM или API фундаментальных моделей (OpenAI, Anthropic, Google и т.п.) — через курсы, проекты, стажировки или профессиональный опыт. - Искренний интерес к агентному ИИ — как агенты используют инструменты, получают контекст и совершают действия — и желание развивать продакшн-навыки в этой области. - Твёрдые основы CS: структуры данных, алгоритмы, объектно-ориентированное проектирование, а также знакомство с RESTful API, JSON и взаимодействием сервисов. - Базовое понимание практик тестирования ПО и систем контроля версий (например, Git). - Готовность изучать современные агентные фреймворки: LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel или Claude Agent SDK. - Развитые навыки устного и письменного общения, нацеленность на сотрудничество и обратную связь. Желательно: - Курсы, личные проекты или стажировки с промпт-инжинирингом, RAG или векторными базами данных. - Опыт работы с облачными платформами AWS или GCP. - Знакомство с контейнеризацией (Docker) и основами CI/CD. - Интерес или курсы в области розницы, электронной коммерции или цепочек поставок. - Вклад в open-source ИИ-проекты или личные эксперименты с LLM-приложениями. Условия - Гибридный формат, Сиэтл, Вашингтон. - Вилка зарплаты: $104,500–$162,500 в год (зависит от локации, знаний, навыков и опыта). - Медицинская страховка, стоматология, офтальмология, пенсионный план, оплачиваемый отпуск. - Страхование жизни и инвалидности. - Скидка на товары Nordstrom и ресурсы EAP. - Возможность получения бонусов по результатам работы. - Участие в программе 401k, медицинские/стоматологические/оптические/страхование жизни и инвалидности, начисление PTO, праздничные дни и другое. Условия зависят от локации, уровня должности, классификации и стажа.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Cloud Release Quality Manager — AI-Enabled Release Program Manager Удаленная позиция, США. Обзор Компания ищет организованного и технически любознательного менеджера по качеству релизов для координации выпусков программного обеспечения на облачных платформах. Роль включает управление сроками релизов, координацию кросс-функциональных усилий, обеспечение готовности к выпуску и внедрение AI-агентов для автоматизации процессов. Обязанности Планирование и выполнение релизов - Разработка и управление сквозными сроками релизов, обеспечение четкости и достижимости контрольных точек. - Координация команд продукта, инженерии, QA, поддержки и операций для согласования объема релиза и целей качества. - Отслеживание контрольных точек релиза, включая проверки Definition of Done (DoD), для полноты функциональности и инфраструктуры. - Проведение встреч go/no-go, обеспечение согласованности заинтересованных сторон по готовности и рискам. - Предоставление своевременных статус-обновлений заинтересованным сторонам, включая руководство, через дашборды, отчеты и брифинги. AI и автоматизация релизов - Проектирование, разработка и развертывание AI-агентов для автоматизации релизных активностей (например, статус-отчеты Branch-Diffs, проверка чек-листов, триаж тикетов, проверки готовности). - Автоматизация процессов готовности к релизу, внедрение лучших практик и стандартизация процессов и инструментов. - Выявление рутинных повторяющихся рабочих процессов и их приоритизация для автоматизации с помощью AI или скриптов. - Интеграция AI-агентов в существующие CI/CD и релизные инструменты совместно с инженерными и платформенными командами. Готовность к релизу и соответствие требованиям - Подтверждение завершения документации, обучающих материалов и внутренних передач перед релизом. - Создание и управление деплой-тикетами для продакшн-релизов и хотфиксов, координация необходимых утверждений. - Обеспечение соблюдения требований безопасности и соответствия во всех релизных активностях, поддержка аудитов. Управление дефектами и инцидентами - Проведение встреч по триажу дефектов клиентов с командами поддержки и инженерии, приоритизация и отслеживание решений. - Мониторинг пост-релизных метрик и обратной связи для улучшения процессов и качества продукта. - Анализ отзывов клиентов и опросов для выявления индикаторов качества. Управление рисками и коммуникация - Обеспечение корректности артефактов для соответствия (SOC, ISO и др.) и поддержка аудитов. Требования - 1–3 года опыта управления релизами, желательно в облачной среде разработки ПО. - Практические навыки создания и развертывания AI-агентов (LLM API, low-code платформы или скриптовые фреймворки) для автоматизации релизных активностей. - Подтвержденный опыт управления сложными релизными процессами в SaaS, PaaS или cloud-native средах. - Понимание Agile-методологий, DevOps-практик и CI/CD пайплайнов. - Отличные организационные, коммуникационные и кросс-функциональные навыки. - Способность управлять несколькими релизами и дедлайнами одновременно. Предпочтительные квалификации - Знакомство с Jira, Confluence или аналогичными платформами для тикетинга и документации. - Опыт работы с CI/CD — Argo, Jenkins, Playwright automation framework. - Знание регуляторных фреймворков, таких как SOC 2 или ISO 27001. - Опыт внедрения автоматизации или AI-агентских инициатив в релизных, QA или DevOps организациях. Компенсация - Базовая зарплата: $100,000–$120,000 + акции компании. - Полная удаленная занятость. Оплата определяется на основе локальных, национальных и отраслевых данных, уровня опыта, образования и специализированных знаний.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

О роли Вице-президент по платформенной инженерии в компании Frontify. Руководит командой из около 20 инженеров и 4 менеджеров в областях: бэкенд-платформа, фронтенд-платформа, DevOps, архитектура, доступность и обеспечение качества. Отвечает за стратегию платформенных технологий и её реализацию. Роль подчиняется CPO/CPTO и входит в продуктовую руководящую команду. Ближайший партнёр — VP по продуктовой инженерии. Задачи - Стратегическое руководство платформенной организацией: выявление точек потери времени, формирование приоритетного роадмапа. - Управление техническим долгом как осознанным выбором. - Обеспечение безопасности платформы: выявление и закрытие уязвимостей до инцидентов. - Ответственность за поверхности платформы: внутренняя платформа разработчика (IDP) и инструменты, AI-платформа (модельный шлюз, eval-инфраструктура, агентные фреймворки, наблюдаемость LLM, контроль безопасности), инфраструктура, облако и DevOps (надёжность, масштабируемость, стоимость), фронтенд-платформа (дизайн-система, библиотека компонентов, общие сборочные инструменты), бэкенд-платформа (общие сервисы, API, инфраструктура данных), инженерия качества (автоматизация тестирования, eval-фреймворки, стандарты качества), архитектура и технические стандарты, безопасность и уязвимости платформы. - Наставничество инженеров и менеджеров, поддержка их развития. Критерии успеха - Измерение developer experience и действия на основе метрик. - Продуктовые команды тратят больше времени на продукт, меньше на однотипную платформенную работу. - AI-инструменты используются повседневно, видно, где они экономят время. - Технический долг под контролем. - Отслеживание и закрытие пробелов безопасности и соответствия в известные сроки. - Инженеры выбирают платформу, потому что она упрощает работу, а не из-за политики. Требования - Опыт руководства платформенной или инфраструктурной инженерией в масштабе: 12+ лет в инженерии и 5+ лет руководства руководителями. - Опыт создания или развития внутренней платформы разработчика, которую инженеры приняли добровольно. - Глубокие знания облачной инфраструктуры, CI/CD, надёжности и управления затратами. - Опыт задания архитектурного направления в нескольких командах. - Понимание потребностей AI и LLM-платформ: шлюзы, eval, наблюдаемость, инструменты безопасности. - Опыт работы в быстрорастущих SaaS-компаниях. - Интерес к AI и экспериментам в командной работе. - Навыки найма, установления стандартов и предоставления командам самостоятельности. - Свободный английский. Условия - Удалённая работа из любой точки ЕС, включая Великобританию, или работа в офисе в Санкт-Галлене. - Гибкость в выборе рабочей среды.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Mozen создаёт решения для моментальных выплат для разных сфер бизнеса. Например, мы создали сервис моментальных выплат в нишах автосалонов, металлолома, а также курьерам и водителям такси — он интегрирован с Яндекс.Go и другими крупнейшими агрегаторами. В 2023 году мы стали частью группы компаний Альфа Групп и дочерней компанией Альфа-Банка — крупнейшего бизнес-консорциума в России. Сейчас мы ищем Backend-разработчика, который будет развивать серверную логику, API и интеграции наших продуктов — от платёжных сервисов до мобильных и веб-приложений. Чем предстоит заниматься Разработка функционала и инфраструктуры проекта: - проектирование и реализация серверной логики; - разработка и документирование API для мобильных и веб-клиентов; - проектирование и оптимизация взаимодействия с базами данных; - интеграция со сторонними сервисами и платёжными шлюзами; - обеспечение безопасности и отказоустойчивости системы. Участие в развитии продукта: - участие в планировании и формировании бэклога; - предложение технических решений и улучшений архитектуры; - участие в код-ревью и обмене экспертизой внутри команды. Соблюдение стандартов и требований: - документирование API-контрактов (Swagger / OpenAPI); - работа с финансовыми транзакциями с учётом требований безопасности; - учёт регуляторных требований (152-ФЗ, PCI DSS, стандарты ЦБ РФ). Что мы ожидаем от тебя - опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет; - опыт проектирования и реализации REST / gRPC-сервисов; - понимание принципов построения распределённых систем и микросервисной архитектуры; - владение SQL (PostgreSQL) и понимание принципов работы NoSQL-хранилищ; - опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ); - уверенное владение системами контроля версий (Git / GitLab); - опыт написания тестов (unit, integration, e2e); - опыт использования Docker и базовых средств оркестрации (Kubernetes будет плюсом); - опыт работы с CI / CD (GitLab CI); - умение поддерживать документацию и код в актуальном состоянии. Также пригодятся - опыт проектирования API и описания спецификаций в Swagger / OpenAPI; - навыки оптимизации SQL-запросов и проектирования схем БД; - опыт работы с форматами данных JSON / XML / Protobuf; - навыки профилирования и оптимизации производительности приложений; - опыт работы с системами логирования и мониторинга (ELK, Prometheus, Grafana). Ценим в людях: командную работу, ответственность, чёткую коммуникацию, внимание к деталям и инициативность.

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. Чем предстоит заниматься - 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. Что мы ожидаем от кандидата - Опыт DevOps от 3 лет; - Опыт администрирования Kubernetes от 2 лет; - Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

X5 Tech — IT-компания и основной цифровой партнер торговых сетей и бизнесов X5 Group. Команда из более 5000 специалистов разрабатывает решения, которые помогают 372 тысячам сотрудников группы работать с максимальным технологическим комфортом, а миллионам покупателей быстро и удобно покупать свежие продукты. X5 Group управляет портфелем брендов сетевых магазинов «Пятёрочка», «Перекрёсток», «Чижик», цифровыми бизнесами «Перекрёсток Впрок», «Около», 5Post, а также собственными службами логистики, прямого импорта и рядом цифровых сервисов для партнёров. Мы идем в сторону активного применения современных технологий, в частности, ИИ-инструментов разработки. Поэтому расширяемся и ищем вайбкодеров и энтузиастов. Чем предстоит заниматься Взаимодействие с бизнесом - Погружаться в бизнес-контекст, взаимодействовать с ключевыми стейкхолдерами и пользователями. - Генерировать образ результата совместно с владельцами продуктов для нахождения оптимального способа его достижения. - Переводить нечёткие бизнес-запросы в архитектурные решения и реализуемые планы. Инженерная работа - Проектировать и разрабатывать клиент-серверные приложения на Java. - Строить автоматизации бизнес-процессов: интеграции между системами, ETL-пайплайны, боты, внутренние инструменты. - Планировать архитектуру решений совместно с внутренними экспертами, принимать обоснованные технические решения. - Писать автоматизированные тесты, обеспечивать качество и надёжность решений. - Выстраивать CI/CD-пайплайны, настраивать агентские системы для code review и автоматизированного контроля качества. - Деплоить и поддерживать свои решения в продакшене. AI-augmented разработка - Использовать AI-кодинг ассистенты (Claude Code, Cursor, Codex) как основные инструменты ежедневной работы. - Работать с MCP-серверами, CLI-агентами и другими инструментами AI-augmented workflow. - Оценивать и внедрять новые инструменты автоматизации разработки и тестирования. - Формировать инженерные практики работы с AI для всей команды. Чтобы попасть на проект нужны Инженерный фундамент - 5+ лет опыта разработки на Java + Spring, знание современных фреймворков и технологий. - Опыт проектирования и разработки REST API и клиент-серверных приложений. - Работа с реляционными БД (PostgreSQL), брокерами сообщений и очередями (Redis, RabbitMQ, Kafka). - Понимание принципов проектирования: когда монолит, когда сервисы, когда скрипт. - Опыт работы с Docker, понимание CI/CD. - Привычка писать юнит-тесты, автоматизация процесса тестирования через агентов.

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

X5 Tech — ИТ-подразделение X5 Group, управляющей сетями «Пятёрочка», «Перекрёсток» и «Чижик». Формат работы: удалённо или гибрид. Чем предстоит заниматься - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Наши пожелания к кандидатам - Знание Python - Опыт работы в рекомендательных системах/поиске - Опыт работы в роли MLE/DS от 5 лет - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с Hadoop-стеком, опыт с Docker, Kubernetes, PySpark, Kafka, Postgres, Airflow

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Mozen (ООО Мозен) создаёт решения для моментальных выплат для разных сфер бизнеса. Например, сервис моментальных выплат в нишах автосалонов, металлолома, а также курьерам и водителям такси — он интегрирован с Яндекс.Go и другими крупнейшими агрегаторами. В 2023 году компания стала частью группы компаний Альфа Групп и дочерней компанией Альфа-Банка. Ищем Backend-разработчика, который будет развивать серверную логику, API и интеграции продуктов — от платёжных сервисов до мобильных и веб-приложений. Чем предстоит заниматься Разработка функционала и инфраструктуры проекта: - проектирование и реализация серверной логики; - разработка и документирование API для мобильных и веб-клиентов; - проектирование и оптимизация взаимодействия с базами данных; - интеграция со сторонними сервисами и платёжными шлюзами; - обеспечение безопасности и отказоустойчивости системы. Участие в развитии продукта: - участие в планировании и формировании бэклога; - предложение технических решений и улучшений архитектуры; - участие в код-ревью и обмене экспертизой внутри команды. Соблюдение стандартов и требований: - документирование API-контрактов (Swagger / OpenAPI); - работа с финансовыми транзакциями с учётом требований безопасности; - учёт регуляторных требований (152-ФЗ, PCI DSS, стандарты ЦБ РФ). Что мы ожидаем от тебя - опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет; - опыт проектирования и реализации REST / gRPC-сервисов; - понимание принципов построения распределённых систем и микросервисной архитектуры; - владение SQL (PostgreSQL) и понимание принципов работы NoSQL-хранилищ; - опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ); - уверенное владение системами контроля версий (Git / GitLab); - опыт написания тестов (unit, integration, e2e); - опыт использования Docker и базовых средств оркестрации (Kubernetes будет плюсом); - опыт работы с CI / CD (GitLab CI); - умение поддерживать документацию и код в актуальном состоянии. Также пригодятся - опыт проектирования API и описания спецификаций в Swagger / OpenAPI; - навыки оптимизации SQL-запросов и проектирования схем БД; - опыт работы с форматами данных JSON / XML / Protobuf; - навыки профилирования и оптимизации производительности приложений; - опыт работы с системами логирования и мониторинга (ELK, Prometheus, Grafana). Ценим в людях - командную работу, ответственность, чёткую коммуникацию, внимание к деталям и инициативность.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Резюме Mobile/Frontend Developer, от 200 000 ₽, РФ, удаленно, фуллтайм или парт-тайм. Ключевые достижения: - Отличная работа с продуктовыми метриками (ускорение запуска на 30%, снижение багов на 25%, retention через Live Activities) - Конкретные архитектурные решения (Offline-first, виртуализация таблиц, работа с SignalR) - Демонстрация ответственности за результат, а не просто перечисление библиотек - Отличная связка конкретных бизнес-задач с технической реализацией - Демонстрация работы с ИИ-интеграцией и сложным UI (интерактивные терминалы) - Четкие метрики эффективности (сокращение времени на расписание с дней до минут) - Отличная работа с продуктовыми метриками (MAU, конверсия платежей, -40% времени загрузки) - Реальные кейсы масштабирования, включая монорепозитории и сложные системы кэширования - Демонстрация инженерного подхода (оптимизация FPS, переиспользование компонентов) - Отличная связка конкретных технических оптимизаций и их прямого влияния на метрики (LCP, CLS, время разработки) - Наличие живых примеров с конкретными ссылками, а не просто абстрактный список технологий - Продемонстрированная экспертиза в узкой, но зрелищной нише (GSAP/3D), что выделяет кандидата среди тысяч типичных 'React-кодеров' - Отличная работа с метриками: от снижения техдолга до конкретных процентов ускорения UI - Демонстрация глубокого понимания архитектурных подходов (DDD, FSD) в связке с практическими задачами - Прозрачная демонстрация влияния работы на бизнес-показатели - Конкретные продуктовые метрики (сокращение LCP на 1.5с, снижение багов на 30%) - Реальный опыт в highload (VK) с описанием технического вклада - Сложные кейсы в специфических доменах (HIPAA, медицинские данные, Web3) - Конкретные продуктовые метрики (ускорение онбординга в 4 раза, снижение нагрузки на БД на 35%) - Техническая зрелость: фокус на архитектурных решениях (BFF, Zod-валидация на границах, модульность) - Честный Fullstack-подход без «ожидания бэкенда» - Отличная работа с метриками: каждое достижение подкреплено конкретными процентами и показателями производительности - Демонстрация инженерного подхода: переход от простого написания кода к оптимизации инфраструктуры (CI/CD, Docker, Sentry) - Честное признание использования AI-инструментов как части стека для ускорения разработки

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Skytech — команда, создающая мобильные игры с аудиторией более 4 млн игроков в месяц. Компания развивает направление AI-автоматизации и ищет инженера для внедрения LLM, AI-агентов и современных AI-инструментов. Задачи - Интеграция AI-инструментов в процессы компании; - Автоматизация тестирования игр с помощью LLM; - Автоматизация поддержки и DevOps-задач; - Развитие CI/CD; - Создание сервисов и AI-агентов для внутренних задач. Требования - Знание ООП, алгоритмов и структур данных; - Понимание HTTP, сетей и API; - Уверенное владение одним или несколькими языками программирования; - Опыт работы с LLM и AI-инструментами: Claude Code, Codex и др.; - Умение быстро решать задачи и самостоятельно осваивать новые технологии; - Высшее техническое образование. Условия - Полная занятость; - Удалённо из любой точки мира или офис в Новосибирском Академгородке; - Конкурентная зарплата по итогам собеседования; - Гибкий график; - Официальное трудоустройство и белая зарплата; - Современное оборудование, оплачиваемый отпуск и больничный; - Компенсация фитнеса.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Python-разработчик в AI-продукт. Формат: удалённо. Зарплата: 100 000–120 000 ₽ на руки. Full-time. Что предстоит делать: — разрабатывать backend на Python и asyncio; — создавать устойчивую браузерную автоматизацию; — работать с Playwright, сессиями, очередями и расписаниями; — интегрировать LLM и vision-модели; — реализовывать память, контекст и инструменты AI-агента; — настраивать логирование, мониторинг и восстановление после сбоев; — работать с Docker, CI, метриками и алертами; — обеспечивать безопасность пользовательских данных и секретов; — проектировать архитектуру и собирать прототип первой версии продукта. Особенно важен опыт: — production-разработки на Python; — Playwright или аналогов; — долгоживущих процессов, очередей и фоновых задач; — LLM-приложений и AI-агентов; — vision-моделей; — прокси-инфраструктуры и сетевой изоляции; — работы с нестабильными внешними API/интерфейсами. Плюсом будет опыт в антифрод-, платёжных или дейтинг-продуктах.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Close — CRM-система, разрабатываемая с 2013 года. Компания bootstrapped и прибыльная, команда из 120 человек, полностью удалённая. Сейчас в продукт внедряется ИИ: автоматизация ручного ввода данных, упрощение рабочих процессов. Команда публикует открытый код и делится инженерным опытом в блоге. Стек Бэкенд: Python Flask, TaskTiger для асинхронных задач. Хранилища: MongoDB, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis. Инфраструктура: AWS (EKS, MSK, RDS, ElastiCache, EC2), Docker, Kubernetes, CI/CD, Terraform, Ansible. Есть публичный API. Команды Работа распределена по направлениям, кандидат может выбрать предпочтительное. Возможны перемещения между командами со временем. - Agents: агентная платформа и пользовательские ИИ-функции (Voice Agents, Custom Agents, Ask Chloe), общий слой интеллекта и оркестрации, API и MCP для внешних агентов. - Communications: инфраструктура голоса, SMS и email (Twilio, WebRTC, WebSockets, AssemblyAI, ElevenLabs), голосовые и текстовые ИИ-агенты, синхронизация календаря. - CRM: слой структурированных данных для людей и агентов, перестройка модели данных, подготовка CRM к работе с ИИ (retrieval, traversal, action coverage через MCP и API), функции AI Enrich, Autofill, AI Search, работа с миллиардами документов в MongoDB и Elasticsearch. - Growth: эксперименты и биллинг (Stripe metered billing, AI credit top-ups), конверсия из триала в платных клиентов, агентный онбординг. Требования - Опытный инженер: Python как основной язык, также возможен опыт с Go, Rust или TypeScript. - Опыт создания ИИ-функций на LLM для реальных пользователей, понимание их надёжности и подготовки к продакшену. - Использование ИИ-инструментов в повседневной работе (Claude Code, Codex и другие). - Ориентация на быструю итерацию и запуск первых версий функций. Условия - Полная удалённая работа, только для кандидатов из США. - Компания оплачивает использование ИИ-инструментов.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Sigma Software — международный технологический партнер с более чем 24-летним опытом создания цифровых решений для глобального бизнеса. В команде более 2000 специалистов, компания сотрудничает с такими брендами, как AstraZeneca, Viaplay, Volvo и Scania, помогая им масштабироваться, внедрять инновации и оставаться конкурентоспособными на быстро меняющихся рынках. Работая в более чем 20 странах, имея более 40 офисов в Европе и Америке, Sigma Software сочетает глобальный охват с сильной локальной экспертизой. Компания реализовала проекты для более чем 500 клиентов в таких отраслях, как финтех, здравоохранение, автомобилестроение и медиа. Описание роли Мы ищем Senior AI Software Engineer с сильным full-stack опытом для проектирования, разработки и эксплуатации современных облачных программных продуктов. Инженер должен уверенно работать в областях frontend, backend и DevOps, интегрируя AI-возможности в бизнес-приложения. Технологический стек - React, Angular - Java / Spring Boot, Python, C - Kafka, Terraform - Kubernetes, Helm, ArgoCD - Azure OpenAI или аналогичные AI-платформы Условия - Полная занятость - Требуется уверенный английский для общения Заказчик Заказчик в медицинской области. Работа над приложениями для врачей и клиник. Ключевые обязанности - Разработка и поддержка современных веб-приложений. - Проектирование и внедрение AI-функций и агентных рабочих процессов. - Создание и эксплуатация облачных сервисов с акцентом на надежность, безопасность и масштабируемость. - Взаимодействие с командами продукта, UX, архитектуры и разработки. - Повышение инженерного качества и внедрение AI в командах разработки. Требуемые навыки - Опыт full-stack разработки уровня senior. - Сильные знания frontend: React или Angular. - Сильные знания backend: Java / Spring Boot, Python или C. - Опыт работы с облачными архитектурами и DevOps-практиками. - Подтвержденное практическое использование AI-инструментов в разработке ПО. - Степень в области компьютерных наук или эквивалентный технический опыт. Предпочтительные квалификации - Опыт создания AI-агентов, рабочих процессов или решений для автоматизации. - Знакомство с современными LLM-экосистемами и AI-инструментами. - Понимание процессов разработки продуктов.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Nexxa.ai создает искусственный суперинтеллект для тяжелой промышленности, позволяя машинам, системам и операциям думать, принимать решения и действовать автономно в производстве, крупномасштабной инфраструктуре, логистике и унаследованных средах. Формат работы: офисный (район залива Сан-Франциско, США).

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Backend Developer (PHP / Golang) Формат работы: офис, релокация на Кипр, Лимасол. Mayflower — технологическая компания, которая меняет индустрию развлечений. Компания строит будущее живых развлечений, развивается в разных форматах (включая VR), внедряет решения на основе ML-алгоритмов и развивает экспериментальные направления. Команда состоит только из специалистов senior-уровня. В команду инфраструктуры требуется Backend Developer. Задачи - Разделение сложных частей проекта на микросервисы на Golang; - Внедрение Event sourcing (Kafka); - Работа над инфраструктурными задачами; - Профилирование и оптимизация решений; - Покрытие кода unit- и API-тестами; - Поиск решений для масштабирования. Требования - Опыт разработки на PHP от 5 лет (текущая версия PHP в проекте — 8.3); - Свободное владение Go и MySQL; - Проектирование и реализация REST API; - Понимание необходимости unit- и функциональных тестов, умение и желание их писать; - Практический опыт отладки, профилирования и оптимизации кода на PHP и Go; - Понимание принципов шардинга и репликации, их плюсов и минусов; - Умение выбирать подходящие структуры данных для решения конкретных задач. Будет плюсом: опыт работы с Go, микросервисами, Kafka и gRPC. Условия - Оборудованный офис в центре города; - 300 солнечных дней в году, средиземноморское побережье, фрукты и дружелюбная атмосфера; - Контракт по законодательству ЕС, белая зарплата, рабочая виза на Кипр на 3 года, поддержка компании в получении рабочих виз для членов семьи; - Полный релокационный пакет (билеты в Лимасол для вас и семьи, такси до офиса, аренда квартиры на первый месяц за счет компании); - Развитие профессиональных компетенций через курсы и конференции; - Языковые курсы, вебинары по осознанности, корпоративные скидки на Coursera и другие платформы, корпоративные программы поощрения; - Бесплатное питание в офисе и бесплатная столовая.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

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

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Алиса — голосовой помощник, который состоит из множества компонентов. Команда инфраструктуры Алисы создаёт основу для работы всего стека и ключевых функций. Ищем лидера, которому предстоит сосредоточиться на управлении людьми, планировании и проектировании, чтобы освободить разработчиков от административной работы и помочь команде решать сложные задачи масштабирования. Какие задачи вас ждут: Управление командой Руководить командой из четырёх разработчиков: проводить регулярные встречи 1:1, оценивать производительность сотрудников и помогать им развиваться. Создать условия, в которых инженеры смогут максимально эффективно решать технические задачи. Архитектурное планирование Разрабатывать техническую стратегию команды, планировать спринты, распределять задачи и определять их приоритет. Проектировать микросервисы и компоненты бэкенда Алисы, обеспечивая масштабируемость и надёжность решений. Операционное управление Снимать административную нагрузку с команды: организовывать процессы, решать операционные вопросы и взаимодействовать со смежными командами. Техническое руководство Читать и анализировать код на C++, проводить код-ревью, помогать команде находить технические решения и поддерживать высокие стандарты качества. Мы ждём, что вы: - Руководили командой разработчиков от двух лет - Проектировали и разрабатывали микросервисные архитектуры - Проводили встречи 1:1 и развивали инженеров - Читаете и анализируете код на C++ - Обладаете навыками планирования и управления IT-проектами - Понимаете принципы DevOps и процессы разработки ПО Будет плюсом, если вы: - Работали с высоконагруженными распределёнными системами - Знакомы с инфраструктурой голосовых ассистентов - Понимаете принципы ML-инфраструктуры Наши бонусы: Мы заботимся, чтобы вы были сыты, и компенсируем обеды. А на кофепойнтах всегда можно перекусить свежими фруктами. Это не все бонусы — полный список.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания разрабатывает прикладные LLM-решения для внутренних продуктов и процессов: от ассистентов и автоматизации рутины до интеграции моделей с корпоративными системами. Фокус — надёжные прикладные сервисы. Чем предстоит заниматься проектировать и поддерживать MCP-серверы (Python/TypeScript): tools для LLM, auth, интеграция с корпоративными API (Bitbucket Server, EWS/Outlook, Grafana и др.); поддерживать и отвечать за единый реестр скиллов, плагинов и MCP-серверов; участвовать в разработке безопасной среды исполнения агентов; участвовать в выводе в prod/preprod: прототип → сервис → мониторинг качества, latency и cost; работать с кодовой базой и документацией, предлагать решения с учётом ограничений инфраструктуры. Ожидания от кандидата Обязательно: высшее техническое образование; уверенный Python; опыт backend-разработки и интеграций с API; понимание современных LLM и LLM-приложений: prompt engineering, function/tool calling, RAG там, где нужен контекст; опыт работы с Model Context Protocol (MCP); опыт интеграций через REST API и настройки доступа, плюсом — работа с системами контроля версий и review-процессами; сильные навыки CI/CD: Docker/k8s, gitlab-ci, Jenkins; опыт с трейсингом и логированием в контексте LLM: Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry; умение писать поддерживаемый код, тесты на критичные сценарии, документация; опыт настройки инференса LLM (vLLM, SGLang, TensorRT). Желательно: опыт работы с векторными БД (Faiss, Chroma, Qdrant); опыт с LLM-платформами (OpenWebUI) и библиотеками оркестрации (чат-интерфейсы, LiteLLM, LangChain и аналоги). Условия работы необходимое оборудование и софт для работы; официальное трудоустройство; ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; бесплатная подписка на сервисы партнёров; корпоративный спорт; насыщенная корпоративная жизнь; электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Позиция: Ведущий DevSecOps / MLOps Инженер Название компании: Агрохолдинг Формат: удалённая работа Занятость: полная, долгосрочный проект Оформление: аутстафф ИП, СЗ Ставка: от 270 000 до 280 000 RUB Гражданство — РФ/РБ, локация — РФ, РБ Ищем ведущего DevSecOps/MLOps-инженера для внедрения ИИ и цифровой трансформации. Роль сочетает техническую экспертизу, архитектуру и бизнес-анализ: будете проектировать инфраструктуру для AI/ML- и RAG-сервисов, выстраивать DevSecOps-практики и интегрировать ИИ-решения с корпоративными системами. Ключевые требования: - Опыт от 3 лет в DevSecOps с фокусом на ИТ- и AI-решениях, проекты в промышленной эксплуатации. - Проектирование AI/ML/RAG-инфраструктуры (LLM, векторные БД, GPU-инференс, оркестрация). - CI/CD (Jenkins, K8s, Helm), IaC (Terraform, Ansible), Linux, сетевые контуры (VLAN, DMZ). - Мониторинг и безопасность: Prometheus/Grafana, SAST/DAST, Trivy, Vault; знание 152-ФЗ, 187-ФЗ. - Инструменты и стек: Python 3.10+, SQL, JS/TS, vLLM, Qdrant/Weaviate, Airflow, MLflow, Keycloak, Dify/LangGraph. - Архитектурные навыки: C4, UML, BPMN; интеграция с 1С, CRM, DWH, BI. Будет плюсом: - Построение DevSecOps с нуля или развитие практик. - MLOps/LLMOps: версионирование, мониторинг качества моделей. - Облака (Yandex Cloud, AWS, GCP), сертификаты DevOps/Kubernetes/ИБ. Основные задачи: - Проектировать и сопровождать инфраструктуру (DataHub, AI/ML, RAG, чат-боты, базы знаний). - Развивать DevSecOps: CI/CD, IaC, управление секретами, контроль уязвимостей, аудит. - Настраивать пайплайны сборки, тестирования и доставки в dev/test/preprod/prod. - Обеспечивать надёжность, отказоустойчивость, масштабирование и оптимизацию затрат. - Собирать требования бизнеса, формировать ТЗ, совместно с DE/DS/ML определять архитектуру ИИ-решений. - Интегрировать ИИ-сервисы с корпоративными системами.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания: Top Selection Ищем AI-исследователя в команду ИИ-инкубатора крупного ритейлера. Будем собирать PoC, агентов и внедрять LLM в реальные бизнес-процессы. Зарплата: 260-300 тыс. руб/мес График: МСК ± 2, полная удаленка Гражданство/локация: только РФ Проект до конца года + возможна пролонгация Оформление: по договору ИП Требования: - Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop - Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов - Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации; уверенный выбор алгоритмов под задачу - Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов - Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта - Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене - Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование; рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI - Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL - Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью - Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы - Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента - Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками - Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах - Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes - Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference - Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT) - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными Задачи на проекте: - Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив Условия: - Решаем нестандартные задачи ИИ-инкубатора (от гипотезы до защиты на Экспертном комитете) - Реальный highload и Big Data в Retail

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

О компании Abridge основана в 2018 году с миссией улучшать взаимопонимание в здравоохранении. Платформа на основе ИИ преобразует разговоры между пациентами и врачами в структурированные клинические заметки в реальном времени, интегрируется с EMR. Компания использует Linked Evidence и аудируемый ИИ, сопоставляет сгенерированные сводки с первоисточником. Офисы находятся в Сан-Франциско (Mission District), Нью-Йорке (SoHo) и Питтсбурге (East Liberty). В команде — практикующие врачи, ИИ-исследователи, PhD, креативщики, технологи и инженеры. Роль Компания ищет инженеров по генеративному ИИ любого уровня. Работа в кросс-функциональной команде с исследователями, клиницистами и инженерами. Задача — превращать возможности языковых моделей в надежные клинические системы: проектировать продвинутые LLM-процессы, включая агентные возможности, структурированные инструменты, разветвленные цепочки вызовов, интеграцию с поисковыми системами. Также разработка и применение фреймворков оценки (автоматизированных и с участием человека) для проверки точности, надежности, многоязычности. Проектирование экспериментов для поиска отказов, симуляция крайних случаев, нагрузочное тестирование. Владение полным циклом продакшена LLM-процессов: развертывание в средах с низкой задержкой, мониторинг, наблюдаемость, постобработка, версионирование. Задачи - Проектировать и создавать агентные системы, превращающие LLM в компонуемые надежные инструменты (поиск, вызов инструментов, агентные рассуждения, структурированные выходы). - Сотрудничать с ML- и инфраструктурными инженерами для масштабирования и оптимизации агентных процессов: задержка, контекстные окна, выбор моделей. - Писать высококачественный модульный код, устойчивый к сбоям, гибкий к изменениям. - Отвечать за ключевые архитектурные решения: архитектура процессов, потоки данных, кэширование промежуточных состояний, структура генерируемых выходов. - Проводить строгую оценку: создавать бенчмарк-датасеты, автоматизированные и human-in-the-loop фреймворки, эксперименты для выявления отказов и крайних случаев, A/B-тесты, анализировать обратную связь клиницистов. - Использовать передовые возможности: быстрое прототипирование с новыми моделями, открытыми инструментами и техниками промптинга. Требования - 3+ года опыта создания production-grade систем, из них 1–2+ года — с LLM или агентными продуктами. - Глубокое владение LLM API, стратегиями промптинга и паттернами оркестрации (LangChain, LlamaIndex, кастомные пайплайны). - Опыт с поисковыми системами (семантический и лексический поиск, векторные БД, эффективный kNN), вызовом функций, tool-use или агентными процессами. - Рабочее знание оценки моделей: создание разнообразных датасетов, автоматизированная и human-in-the-loop оценка, A/B-тесты, работа с экспертами для улучшения моделей. - Сильные знания Python: чистый код, комплексные тест-кейсы, знание стандартной библиотеки; желателен опыт с async-программированием, профилированием производительности, упаковкой и деплоем. - Хорошая интуиция: понимание, когда ускоряться и итерировать, а когда устранять технический долг. Ценятся готовность учиться и признание, что отличный член команды может не полностью соответствовать описанию.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Работа на стыке инженерии и продукта: создание функций, развитие ядра CMS, расширение возможностей платформы и участие в AI-функциях. Использование современных AI-инструментов разработки. Самостоятельность, инициативность, работа в команде. Чем предстоит заниматься - Развитие ядра CMS: улучшение производительности, надёжности и developer experience. - Разработка и поддержка расширений и интеграций. - Участие в AI-функциях продукта. - Выявление и исправление проблем на основе мониторинга, обратной связи и продуктового чутья. Задачи и обязанности - Работа в кросс-функциональной автономной команде: поставка функций и улучшений, часто на основе черновых прототипов. - Перевод бизнес-потребностей в технические решения совместно с продуктовой командой, участие в разговорах с клиентами. - Использование AI-инструментов разработки (Cursor, Claude, Codex или аналогичных). - Проактивное выявление и исправление проблем через мониторинг и observability. - Участие в архитектурных решениях для масштабируемости, надёжности и поддерживаемости платформы. - Обмен знаниями, обучение коллег, совместная работа. Ожидания по этапам 1 месяц: онбординг по продукту, стеку, инфраструктуре и видению; знакомство с кодовой базой; первые правки; понимание того, как клиенты используют Hygraph. 3 месяца: уверенная поставка функций и улучшений в продакшен; понимание продукта и архитектуры; вклад идеями, не только кодом; рабочие отношения с тимлидом, PM, дизайнерами и инженерами. 6 месяцев: значимый вклад в продукт и команду; свежие перспективы; повышение стандартов производительности, архитектуры и процессов; команда полагается на вас. Требования - Опыт (обычно от 6 лет) создания и владения продакшен-системами. - Сильные full-stack навыки в JavaScript/TypeScript, глубокий бэкенд-опыт, понимание масштабируемости и производительности (желательно Node.js). - Опыт создания пользовательских интерфейсов, желательно на React. - Опыт разработки хорошо протестированных API на GraphQL. - Уверенное знание реляционных баз данных (особенно PostgreSQL), включая проектирование схем и оптимизацию запросов. - Активное использование AI-инструментов разработки (Claude, Cursor, Codex или аналогичных). - Знакомство с cloud-native разработкой (AWS, GCP). - Опыт работы с мониторингом и observability (New Relic, Datadog или аналогичные). - Готовность к on-call и операционной работе (расследования, инциденты). - Умение работать с неопределённостью: черновые прототипы, меняющиеся требования, неполная информация. - Сильное продуктовое чутьё: понимание «зачем», а не только «как». Будет плюсом - Опыт с Golang. - Знание infrastructure as code (Pulumi, Terraform). - Опыт работы с клиентами или в клиентоориентированных ролях. - Знакомство с headless CMS или контентной инфраструктурой.