Вакансии для DevOps-инженеров
Инфраструктура, эксплуатация и platform-инженерия.
Фильтр вакансий
Сбросить все фильтрыMiddle 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.
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.
AI Automation Engineer / AI-интегратор
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
AI Automation Engineer / AI-интегратор Специалист поможет с нуля построить систему AI-автоматизации действующего e-commerce бизнеса на Ozon. Готовой системы и серверной инфраструктуры нет. Есть действующий магазин, доступ к Ozon Seller API и реальные процессы, которые необходимо сделать быстрее, эффективнее и максимально автоматизированными. Что предстоит создавать — автоматизация работы с товарами и данными; — поиск и анализ товарных трендов; — собственный репрайсер и автоматизация ценообразования; — автоматическое создание поставок FBO/FBS; — A/B-тестирование фотографий товаров; — AI-инструменты для ежедневной работы магазина; — голосовое управление отдельными процессами; — интеграции с Ozon Seller API; — серверная инфраструктура для автоматизаций. Это не закрытый список. Нужно самостоятельно находить процессы, которые можно автоматизировать, предлагать решения и доводить их до рабочего результата. Требования — опыт в e-commerce / маркетплейсах; — понимание процессов продавца на Ozon; — опыт автоматизации бизнес-процессов; — практический опыт использования AI для разработки и автоматизации; — понимание API и интеграций; — способность самостоятельно проектировать архитектуру; — техническая грамотность; — проактивность и самостоятельность; — готовность быстро осваивать новые инструменты. Будет плюсом Ozon Seller API, AI-агенты, Cursor, Claude Code, n8n, Make, Python, Linux/VPS, Docker, работа с данными, собственные боты, сервисы и автоматизации. Важно: не ищем человека, который умеет только писать код по готовому ТЗ. Задачи будут постоянно меняться вместе с развитием AI и потребностями бизнеса. Нужен специалист, который сам видит возможности, предлагает решения и доводит их до работающего результата. Условия — зарплата по договорённости; — полностью удалённая работа; — график 5/2, 09:00–18:00; — работа непосредственно с руководителем бизнеса; — высокая степень самостоятельности.
Senior Архитектор облачных решений
- Формат
- Офис
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
- Грейд
- Senior
Компания «Базис» ищет специалиста на вакансию «Архитектор облачных решений». Локация: Москва (Россия), Санкт-Петербург (Россия). Формат работы: полный рабочий день. Требуемые навыки: - Senior - AWS - Linux - VMware - PostgreSQL - Kubernetes - Ansible - Terraform - Объектное хранилище S3 - Docker - n8n
Automation & AI Specialist, Low-Code и CRM-автоматизация
- Формат
- Офис
- Страна
- Не указана
- Город
- Не указан
Компания WorkflowX разрабатывает CRM-, автоматизационные и ИИ-решения для бизнеса, объединяя CRM, коммуникации, данные, API и современные ИИ-технологии в автоматизированные процессы. Задачи: - Создание и развитие n8n-воркфлоу - Разработка автоматизаций между CRM-платформой и внешними приложениями - Техническая реализация и развитие ИИ- и голосовых агентов - Подключение API, вебхуков и сторонних систем - Настройка CRM-воркфлоу и автоматизированных клиентских процессов - Обработка и синхронизация данных между системами - Интеграция телефонии, электронной почты, WhatsApp, календарей, форм и других инструментов - Создание небольших решений на JavaScript, HTML и CSS, когда стандартных функций недостаточно - Анализ ошибок, тестирование и оптимизация существующих автоматизаций - Документирование ключевых воркфлоу и интеграций - Участие в разработке новых решений для автоматизации и ИИ Требования: - Опыт с n8n, Make или аналогичными low-code/no-code платформами - Знание API, REST API и вебхуков - Опыт с CRM-системами и CRM-автоматизацией - Владение JavaScript - Знание HTML и CSS - Понимание JSON и обработки данных - Опыт с ИИ-инструментами и LLM - Опыт с ИИ- или голосовыми агентами - Опыт с интеграциями телефонии и VoIP - Опыт с OpenAI, ElevenLabs, Twilio или аналогичными платформами Важно: отсутствие опыта с конкретным инструментом, например n8n, при уверенном владении Make, не является исключающим фактором. Ключевое значение имеет понимание логики, данных, API и автоматизации. Условия: - Проекты в сфере автоматизации и искусственного интеллекта - Свобода в принятии решений - Современные инструменты и технологии - Короткие пути согласования - Ответственная самостоятельная работа - Удалённая работа - Разнообразные технические задачи - Возможность активно участвовать в развитии систем автоматизации и ИИ
AI Engineer / Инженер по внедрению AI
- Формат
- Удалённо
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
AI Engineer / Инженер по внедрению AI Мы развиваем внутренние AI-инструменты компании и ищем инженера, который умеет превращать бизнес-задачи в рабочие AI-сценарии — от прототипа до регулярного использования сотрудниками. Нам нужен прикладной инженер, который умеет работать на стыке AI, веб-разработки, интеграций, данных и автоматизации процессов. Основная задача — собирать AI-ассистентов, workflow и внутренние инструменты на базе Dify, n8n, LLM API и других low-code / pro-code решений, подключать их к корпоративным системам и доводить до стабильной эксплуатации. Кого мы ищем Нам нужен инженер-практик, который не ограничивается настройкой промптов, а умеет собрать полноценный рабочий инструмент вокруг AI: данные, интеграции, интерфейс, логику процесса, тестирование, документацию и поддержку. Важно не просто знать LLM, а уметь быстро разобраться в бизнес-задаче, собрать MVP, проверить его пользу, доработать и внедрить так, чтобы сотрудники регулярно и безопасно использовали инструмент. Наши задачи - Собирать AI-ассистентов, workflow и полуавтоматические инструменты под задачи подразделений. - Развивать внутреннюю AI-платформу на базе Dify, n8n и других прикладных инструментов. - Подключать AI-сценарии к внутренним системам через API, webhooks, SQL, файлы и выгрузки. - Создавать простые внутренние web-интерфейсы и сервисы для работы с AI-сценариями. - Настраивать RAG-контуры, базы знаний и поиск по документам и корпоративным данным. - Подготавливать данные для AI-сценариев: очищать, структурировать, нормализовать и описывать источники. - Тестировать качество ответов, разбирать ошибки, настраивать evaluation и критерии приёмки. - Проектировать сценарии с учётом контроля человека: проверка, подтверждение, логирование и обработка ошибок. - Документировать архитектуру, инструкции, ограничения и правила эксплуатации. - Обучать сотрудников работе с AI-инструментами. - Переводить успешные прототипы в промышленное или регулярное использование. Наши ожидания - Опыт создания прикладных решений с LLM / AI-инструментами. - Опыт работы с Dify, n8n, Flowise, LangChain, LlamaIndex или аналогичными инструментами. - Знание Python для интеграций, скриптов, обработки данных и работы с API. - Опыт web-разработки или готовность быстро собирать внутренние интерфейсы: React, Vue, Svelte, Next.js, FastAPI, Flask или аналогичные технологии. - Понимание RAG, embeddings, vector search, chunking, reranking и качества retrieval. - Умение интегрироваться с внешними API и внутренними корпоративными системами. - Понимание баз данных и SQL на уровне уверенной работы с данными. - Базовое понимание эксплуатации: Docker, переменные окружения, логи, обработка ошибок и мониторинг. - Системность, аккуратность и привычка доводить решение до состояния, в котором им реально пользуются. - Умение общаться с бизнес-пользователями, разбирать процессы и переводить задачи в технические решения. Будет плюсом - Опыт автоматизации бизнес-процессов. - Опыт разработки внутренних инструментов для юристов, финансов, закупок, продаж, поддержки или операционных подразделений. - Опыт работы с документами: PDF, DOCX, XLSX, сканы, OCR, классификация и извлечение данных. - Опыт настройки прав доступа, ролей и безопасной работы с корпоративными данными. - Опыт построения evaluation-наборов и регрессионного тестирования AI-сценариев. Условия - Удалённый формат работы. - График 5/2, 09:00–18:00. - Официальное трудоустройство по ТК РФ. - Полностью белая заработная плата. - Участие в развитии AI-продуктов компании и работе с данными. - Гибкость в выборе подходов и используемых технологий. - Команда, в которой ценятся инженерное мышление, инициативность и ответственность за результат. - ДМС со стоматологией, софинансирование от компании 50/50. - Корпоративные скидки от BestBenefits.
DevOps-инженер
- Формат
- Гибрид
- Страна
- Россия
- Город
- Не указан
DevOps-инженер О компании: Группа Компаний «Фурштат Поволжье Групп» (ломбардный бизнес, ювелирный ритейл, недвижимость). Локация: Санкт-Петербург, станция метро «Площадь Восстания». Формат работы: гибридный (офис и удалёнка), обязательно нахождение в Санкт-Петербурге. Доступ к мощному железу (GPU NVIDIA). Занятость: полная. Зарплата: - Оплата фиксированная за этапы или проектная. - Бюджет от 300 000 руб. за реализацию базовой инфраструктуры. - Поэтапная оплата за каждый внедрённый модуль (IaC, RAG, Data Pipeline, n8n). - Уровень Middle+: 200 000 — 280 000 руб. - Уровень Senior/Architect: 300 000 — 400 000+ руб. Особенности найма: работа строго с ИП или самозанятыми, обязательное подписание NDA. Задачи - AI & RAG: развертывание локальных моделей (Ollama, vLLM), настройка векторных БД (Qdrant/Milvus), интеграция «тяжёлых» моделей для обучения локальных. - Data Pipeline: настройка пайплайнов для OCR (распознавание документов), очистки данных и векторизации. - Integration: настройка n8n, автоматизация взаимодействия с клиентами. - Security: обеспечение сетевой безопасности. Требования - Опыт работы DevOps/System Architect от 3 лет. - Уверенный стек: Linux, Docker, Python. - Практический опыт работы с LLM (развертывание, квантование, RAG). - Понимание того, как работают API.