Вакансии для DevOps-инженеров
Инфраструктура, эксплуатация и platform-инженерия.
Фильтр вакансий
Сбросить все фильтрыSenior NLP/LLM-инженер
Полная занятость- Формат
- Гибрид
- Страна
- Россия
- Город
- Москва
- Грейд
- Senior
Senior NLP/LLM Engineer Сбер 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
Senior Python-разработчик, AI-ассистент
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
- Грейд
- Senior
Polymedia — один из лидеров российского рынка BI. Visiology Cortex — AI-модуль платформы, встроенный интеллектуальный ассистент на базе LLM. Технологии: Python, LangGraph, PostgreSQL, векторные эмбеддинги, LLM API, Docker. Опыт работы: от 6 лет Полная занятость Формат работы: офис или удалённо Чем предстоит заниматься - Развитие архитектуры Cortex: LangGraph-агенты, маршрутизация запросов, мультиагентные сценарии - Разработка и оптимизация RAG-пайплайна: индексация документов, работа с эмбеддингами и реранкерами, поиск по векторным представлениям - Интеграция с LLM (Claude / OpenAI / GigaChat / open-source модели), контроль стоимости инференса, стриминг ответов (SSE) - Разработка backend-сервисов на Python - Работа с PostgreSQL, в т.ч. с хранением и поиском по векторам - Интеграция с ядром платформы Visiology через REST API (дашборды, метрики, модели данных) - Точечные задачи на Angular/TypeScript (UI Cortex) и C/.NET при стыковке с сервисами платформы - Написание unit- и интеграционных тестов, разработка технической документации Пожелания к кандидатам - Опыт коммерческой разработки от 6 лет - Уверенное знание Python, опыт построения backend-сервисов - Опыт работы с PostgreSQL - Понимание базовых принципов работы с LLM и RAG: эмбеддинги, векторный поиск, prompt engineering, ограничения контекста - Практический опыт работы с AI-ассистентами разработки (Claude Code, Cursor, Copilot или аналогами) - Понимание работы веб-приложений (HTTP, REST API) - Знание структур данных и шаблонов проектирования - Умение проводить качественное code review - Опыт работы с системами контроля версий (Git) - Знание английского языка на уровне чтения технической документации
Middle AI-специалист, LLM и автоматизация
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
- Грейд
- Middle
Что предстоит делать - Создавать, настраивать и поддерживать ИИ-помощников для разных направлений: геймдизайн, нарратив, разработка, продюсирование. - Структурировать контент и кодовую базу для эффективной работы, создавать и улучшать обвязку проектов, внедрять новые решения на базе ИИ. - Автоматизировать рутинные процессы студии: микросервисы, n8n. - Внедрять нейросервисы для генерации контента: коммерческие API и open-weight модели. - Тестировать гипотезы, подбирать промпты, оценивать качество ответов моделей. - Документировать решения и делиться экспертизой внутри команды. Требования - Опыт работы с LLM от 2 лет: коммерческий или пет-проекты с продакшн-применением. - Опыт работы с современной агентской разработкой: от CLI-агентов до полностью автономных систем. - Понимание возможностей и ограничений современных моделей: контекст, галлюцинации, стоимость, скорость. - Умение работать с различными API: OpenAI, Anthropic, локальные модели через Ollama/vLLM. - Базовые навыки Python для интеграций и автоматизации. - Опыт работы с промпт-инжинирингом и RAG-решениями. - Желателен опыт в геймдеве или интерес к игровой разработке. Будет плюсом - Знание LangChain / LangGraph. - Опыт с open-weight моделями: LLM и медиа. - Понимание основ MLOps: деплой, мониторинг. - Понимание основ DevOps. Мы предлагаем - Работу над живыми игровыми проектами. - Возможность строить AI и бизнес-процессы с нуля, решения будут внедряться сразу. - Гибкий формат занятости: фулл-тайм / парт-тайм. - Удаленный формат работы. - Стабильный доход 100 000 рублей на руки и учёт рабочего времени.
Senior Python-разработчик, LLM и RAG
- 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
Стажёр Robotics Deploy Engineer
- 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.
Senior NLP/LLM-инженер, LLM-пайплайны и AI-агенты
- 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.
Middle/Middle+ ML-инженер, генеративный ИИ и LLM
- 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.
Middle AI-разработчик, Python и LLM
- 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
Middle AI-разработчик (Python, LLM)
- 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
GenAI-разработчик, RAG и LLM-системы
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
Аккредитованная ИТ-компания «Системы и Алгоритмы» ищет GenAI-разработчика. Условия: - Зарплата: 230 000 рублей gross. - Формат: удалённо. - Занятость: полная. - Трудоустройство: ТД/ИП/СЗ/ГПХ. Требования: - Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей. - Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. - Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. - Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. - Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. - Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. Задачи: - Разработка сервисов ИИ-платформы для создания функциональных агентов и ИИ-ассистентов. - Подготовка бэкенда для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource-агенты. - Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов. - Создание единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников.
Архитектор AI/ML-решений, RAG и LLM
- Формат
- Офис
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
Интерика Лаб ищет технического лидера, который будет проектировать AI-решения end-to-end — от бизнес-задачи до стабильной работы в production. Компания внедряет AI в реальные бизнес-процессы: AI-ассистенты, RAG, OCR, CRM-интеграции, автоматизацию продаж, бухгалтерии и складских процессов. Задачи - проектировать архитектуру AI-сервисов, интеграций и backend-платформ; - работать с LLM, RAG, OCR и AI-агентами; - интегрировать CRM, API и базы данных; - вести техническую реализацию проектов; - менторить разработчиков; - доводить AI-решения до полноценной работы у клиентов. Требования - сильный Python; - опыт с FastAPI / Django / Flask; - опыт технического лидерства; - понимание backend-архитектуры; - интеграции, очереди и production-надежность; - опыт внедрения AI/ML-решений; - LLM API, RAG, vector DB, чат-боты, обработка документов. Будет плюсом - Битрикс24, amoCRM, 1С, МойСклад, LangChain, LlamaIndex, Qdrant, Milvus, pgvector, OCR, n8n, Kubernetes, Airflow.
Middle+ Python-разработчик, микросервисы и Kafka
На проект- Формат
- Офис
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
- Грейд
- Middle
Middle+ Python Developer Мы — IT-компания Napoleon IT, более 250 сотрудников, 3 офиса в России, направления: заказная разработка, outstaffing, собственные продукты. Развиваем разработку с использованием LLM и Generative AI, строим мультиагентные системы и платформенные решения для брендов, ритейла и маркетплейсов. Ищем Python-разработчика на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов. Проект реализуется на микросервисной архитектуре и направлен на создание решения, которое рассчитывает рекомендации по формированию заказов поставщикам с учетом параметров логистики, складских остатков, спроса и других бизнес-ограничений. Вы будете работать в команде аналитиков, архитекторов и разработчиков, участвуя в проектировании, проработке требований и создании интегрированного решения для управления цепочками поставок. Задачи: - Разработка и поддержка высоконагруженных микросервисов; - Интеграция с Kafka для обработки потоков данных; - Проектирование Event Sourcing и CQRS паттернов; - Разработка API для межсервисного взаимодействия; - Настройка мониторинга и алертинга сервисов; - Code review. Требования: - Опыт работы с Python от 5 лет; - Django / FastAPI — опыт разработки REST API; - Микросервисная архитектура — опыт проектирования и поддержки; - Apache Kafka — продакшн опыт работы с producers / consumers; - PostgreSQL — проектирование схем, оптимизация запросов; - ETL процессы — Extract, Transform, Load данных; - Docker / Kubernetes — контейнеризация и оркестрация; - Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse; - Event-driven архитектура — паттерны работы с событиями; - API Gateway — опыт интеграции через шлюзы; - Мониторинг: Prometheus, Grafana или аналоги; - Git, CI / CD — DevOps практики. Будет плюсом: - Знание gRPC для межсервисного взаимодействия; - Опыт с ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana); - Redis Cluster для высокодоступного кэширования; - Знание Domain-Driven Design (DDD); - Опыт performance tuning Python приложений. Условия: - Уровень дохода не указан.
AI-инженер, AI-агенты и автоматизация
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
Компания Эра Проект — бюро цифрового проектирования городской среды. В портфолио более 200 объектов. Компания ищет специалиста по AI, AI-агентам и автоматизации; идеи по внедрению AI ждут технической реализации. Задачи - Разрабатывать AI-решения на базе OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek. - Создавать AI-агентов с LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen. - Автоматизировать бизнес-процессы через API. - Интегрировать CRM, Google Sheets, Notion, Telegram, hh.ru и другие сервисы. - Писать асинхронные сервисы на Python / FastAPI / asyncio. - Работать с PostgreSQL / SQLite. - Использовать Docker и Git. - Быстро превращать идеи в работающие прототипы — за 1–2 дня. Требования - Уверенный Python и реальные проекты в портфолио. - Практический опыт работы с LLM. - Понимание архитектуры AI-агентов. - Опыт API-интеграций. - FastAPI, asyncio, pandas, requests. - PostgreSQL или SQLite. - Docker и Git. Будет плюсом: MCP и Telegram Bot API. Личные качества - Самостоятельная декомпозиция задач и доведение до результата. - Быстрое прототипирование и готовность экспериментировать. - Отслеживание новых AI-технологий. - Предложение собственных идей и решений. Условия - Зарплата обсуждается. - Гибкий график. - Частичная удалённая работа. - Официальное оформление по ТК РФ. - Реальные проекты и возможность влиять на технологическую стратегию.
Middle Python-разработчик, ИИ и LLM
- Формат
- Офис
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
- Грейд
- Middle
Сфера компетенций Спецвуза включает все аспекты работ в сферах безопасности и защиты информации, управления проектами и внедрения инновационных технологий. В команду, занимающуюся исследованиями и разработкой решений на базе технологий ИИ, требуется Python-разработчик уровня middle / middle+. Задачи: - разработка и доработка Python-сервисов: микросервисы, REST API, бизнес-логика, интеграции; - повышение качества решений путем внедрения AI: тестирование, ревью, CI/CD (GitLab CI), устранение багов; - разработка и кастомизация LLM-компонентов: RAG-системы (эмбеддинги, векторные БД), настройка агентов; - проектирование и реализация ETL/ELT-пайплайнов: сбор данных из внешних систем (Jira, GitLab и других), очистка, нормализация, дедупликация. Требования: - опыт промышленной разработки на Python: Django (Django REST Framework) и/или FastAPI, pytest, Celery (с брокером RabbitMQ), PostgreSQL, Redis; - опыт проектирования и разработки REST API (DRF или FastAPI), понимание принципов REST; - опыт работы с Git и CI/CD (GitLab CI), контейнеризация приложений с Docker; - понимание микросервисной архитектуры и принципов взаимодействия сервисов (опыт с очередями сообщений, Docker Compose будет плюсом). Желательно: - опыт работы с LLM/ML-стеком: LLM API (локальные модели), эмбеддинги, RAG, промпт-инжиниринг; - опыт разработки и кастомизации LLM-агентов (deepagents / LangChain и аналоги); - понимание принципов работы векторных БД и поисковых систем в контексте RAG (pgvector, Qdrant, FAISS или аналоги); - знание английского языка на уровне чтения технической документации. Будет плюсом: - опыт интеграций с государственными / корпоративными платформами; - опыт построения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных, включая выгрузку из внешних систем (Jira, GitLab API); - опыт работы с данными: сбор, очистка, нормализация, дедупликация (SQL, NumPy); - опыт оценки качества данных, расчета метрик полноты и построения аналитических дашбордов. Условия: - реальная бронь сотрудников от мобилизации; - высокая степень свободы принятия технических решений; - политика «открытых дверей» руководства; - работа в аккредитованной организации со всеми льготами, оформление по ТК РФ; - заработная плата: фиксированный оклад, ежемесячная надбавка за эффективность; - годовая премия по итогам работы; - заработная плата от 95 000 до 135 000 ₽ в месяц, на руки.
Senior AI Researcher, ML и LLM инженер
- Формат
- Офис
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
- Грейд
- Senior
Senior AI Researcher / ML & LLM Engineer Локация: Россия / Беларусь. Работа строго по МСК. Требования: — архитектура AI-агентов, tool calling, memory/context, human-in-the-loop — ML: обучение, признаки, регуляризация, борьба с overfitting и data leakage — матстатистика, A/B-тесты, гипотезы и доверительные интервалы — LLM Evals и система метрик — prompt injection, PII/privacy и безопасность AI-агентов — Python + NumPy / pandas / scikit-learn / CatBoost / XGBoost / PyTorch — продвинутый SQL — Hugging Face, LLM API, orchestration frameworks — Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes — Prometheus, Grafana, OpenTelemetry — GPU-инфраструктура и оптимизация inference — fine-tuning: LoRA / PEFT — agentic workflows / multi-agent systems — production-код, GitFlow, тестирование, code review — опыт в e-commerce, retail или highload-продуктах Подойдёт специалисту, который действительно глубоко понимает ML/LLM и умеет доводить AI-системы до production.
Senior backend-разработчик, инженер автоматизации IT-операций
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
- Грейд
- Senior
Backend-разработчик/Инженер автоматизации IT-операций (Python, AI/LLM) Компания «Финам» ищет специалиста на позицию backend-разработчика/инженера автоматизации IT-операций. Условия: - Полный рабочий день - Возможность удалённой работы - Локация: Москва Требуемые навыки: - Уровень: senior - Python - Git - Docker - Linux - LLM
Senior AI-инженер, NLP и LLM
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Любая
- Город
- Не указан
- Грейд
- Senior
Компания Propio Language Services ищет AI-инженера уровня senior. Задачи: - Прототипирование, разработка и запуск сквозных AI-приложений в области речи, LLM и генерации текста: AI-сгенерированные сводки, инструменты контроля качества для переводчиков, мультиязычный поиск. - Интеграция OpenAI, Whisper, Deepgram и открытых аналогов ASR/NLP. - Создание внутренних дашбордов для оценки сводок и качества. - Улучшение пайплайнов моделей для передачи в MLOps. Условия: - Полная занятость. - Удаленная работа из любой точки мира.
Middle Python-разработчик, backend-сервисы и API
- Формат
- Офис
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
- Грейд
- Middle
Компания: BRANDPOL Обязанности - Разработка backend-сервисов, API, интеграций и внутренних инструментов на Python. - Проектирование архитектуры решений совместно с командой. - Написание чистого, поддерживаемого и тестируемого кода. - Работа с базами данных, очередями, внешними API и инфраструктурными сервисами. - Участие в code review и обсуждении технических решений. - Автоматизация рутинных задач разработки. Требования - Уверенное знание Python и опыт коммерческой разработки от 2-3 лет. - Опыт работы с backend-фреймворками: FastAPI, Django, Flask или аналогами. - Понимание принципов ООП, SOLID, REST API, асинхронного программирования. - Опыт работы с PostgreSQL, Redis, Docker, Git. - Умение писать и поддерживать тесты. - Опыт настройки CI/CD. - Опыт работы с микросервисной архитектурой. - Готовность быстро разбираться в новом коде и технических доменах. Будет плюсом - Опыт использования AI-инструментов для разработки: ChatGPT, Claude, Cursor, GitHub Copilot, Aider, Devin, OpenAI API или аналогов — для генерации кода, написания тестов, анализа логов, рефакторинга. - Умение проверять и дорабатывать код, сгенерированный AI, оценивать его безопасность и производительность. - Опыт построения собственных AI-агентов или инструментов автоматизации разработки. - Опыт работы с LLM API, LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK или аналогичными фреймворками. - Понимание DevOps-практик и облачных платформ. Условия работы - Интересные задачи в области разработки современных backend-систем. - Возможность использовать современные инструменты в рабочем процессе. - Пространство для экспериментов с новыми подходами к разработке ПО. - Формат: офис. - Занятость: полная. - Уровень: middle. - Оплата: обсуждается по результатам собеседования.
Middle ML-инженер, специализации LLM и RAG
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
- Грейд
- Middle
Компания Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt) Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2 лет - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений - Широкая насмотренность в области LLM, RAG - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL Условия - Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России, также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске
AI-инженер по автоматизации, LLM и AI-агенты
- 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.
Python Backend Developer в AI-продукт
- 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.
Senior Full Stack-инженер, специализация AI
- 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.
Middle ML-инженер
- 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
Ведущий DevSecOps / MLOps-инженер
- 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.
Python-разработчик, AI-агенты
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
Разработка AI-системы для автоматизации пользовательских действий и коммуникаций во внешних сервисах. Требуется Python-разработчик для создания первой рабочей версии продукта. Задачи: - Разрабатывать backend на Python - Создавать устойчивую браузерную автоматизацию - Работать с пользовательскими сессиями, очередями и расписаниями - Интегрировать LLM и vision-модели - Реализовывать память, контекст и инструменты AI-агента - Настраивать логирование, мониторинг и восстановление после ошибок - Обеспечивать защиту пользовательских данных и секретов - Участвовать в проектировании архитектуры, оценке сроков и технических рисков Требования: - Уверенный Python + asyncio - Опыт разработки production-систем - Playwright или аналоги - Опыт автоматизации нестабильных и меняющихся интерфейсов - Retry, переавторизация, recovery после сбоев - Понимание идемпотентности - Опыт с фоновыми процессами, очередями, расписаниями и квотами - Практика разработки LLM-приложений: агенты, function calling, память, контекст - Опыт с vision-моделями и оптимизацией стоимости инференса - Понимание шифрования, хранения секретов, access control и аудита - Docker, CI, логирование, метрики и алерты Будет плюсом: - Опыт с прокси-инфраструктурой и сетевой изоляцией - Антифрод, платежи или дейтинг - Понимание реакции внешних площадок на нетипичную активность - Опыт продуктов с нестабильными API/интерфейсами - Умение самостоятельно декомпозировать задачи и предлагать проверяемые решения На первом этапе: - Оценить реализуемость MVP - Предложить архитектуру и roadmap разработки - Определить необходимые доступы, инфраструктуру и расходы - Собрать прототип на отдельном аккаунте - Настроить фиксацию результатов, ошибок и причин остановки системы
Middle ML-инженер, LLM
- Формат
- Гибрид
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
- Грейд
- Middle
Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Опыт работы: от 2 лет в роли MLE. Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России (также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске). Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии. - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов. - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt). Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2-х лет. - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений. - Широкая насмотренность в области LLM, RAG. - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL.
Senior ML-инженер
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Европа
- Город
- Не указан
- Грейд
- Senior
Компания: Sword Health Уровень: senior Присоединиться к команде Applied AI, чтобы вести ML-проекты от начала до конца: от исследования до продакшн-деплоя и дальнейшей итерации на живых пользователях. Предстоит создавать агентные LLM-системы с многошаговыми рабочими процессами, использованием инструментов и retrieval, работая над технологией AI Care для программ в области опорно-двигательного аппарата, женского здоровья, кардиометаболического и ментального здоровья. Локация: Европа Формат: удалённо Запрещённые локации: за пределами Европы
Senior Python-разработчик, AI/ML
- Формат
- Офис
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
- Грейд
- Senior
Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. Команда внедряет AI-агентов для проактивной диагностики маркетинговых показателей, поиска неочевидных взаимосвязей и генерации рекомендаций. Формат работы: офис, Москва. Чем предстоит заниматься: - Проектировать и разрабатывать AI-агентов для автоматизации отчетности и мониторинга отклонений в бизнес-процессах - Создавать пайплайны поиска отклонений и интегрировать их с LLM для генерации текстовых выводов и отчетов - Работать с большими массивами данных: готовить фичи, агрегировать данные и передавать их в модели - Оптимизировать, упаковывать и деплоить агентные системы в продакшн Пожелания к кандидатам: - Отличное знание Python, опыт коммерческой разработки от 3 лет - Опыт работы с языковыми моделями (LLM), понимание их ограничений - Знание LangChain (или аналогов) и опыт интеграции LLM в реальные бизнес-задачи - Понимание принципов DevOps и CI/CD
Middle ML-инженер
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
- Грейд
- Middle
ML-инженер 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
AI-инженер Python, LLM и RAG
- Формат
- Офис
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
TwelveAI ищет AI-инженера для разработки LLM-ассистента и backend-логики для AI-платформы, которая автоматизирует продажи, запись и поддержку клиентов. Локация: Астана, офис. Формат: Full-time, 5/2. Зарплата: от 600 000 тенге. Задачи: — разрабатывать LLM-ассистента: чат, сценарии и логику диалогов; — создавать RAG-системы, работать с embeddings, chunking и retrieval; — интегрировать БД и внешние сервисы; — разрабатывать REST и async API; — работать с транзакциями, race conditions и WebSocket; — оптимизировать качество ответов и стоимость инференса. Стек: Django 4.2, Django Ninja, DRF, Daphne, Django Channels, PostgreSQL, Redis, Celery, OpenAI SDK, scikit-learn, NumPy, SciPy, vector DB, Docker. Будет плюсом: Document AI, OCR/NLP, semantic matching, AI-агенты, микросервисы, CI/CD.