Вакансии для DevOps-инженеров

Инфраструктура, эксплуатация и platform-инженерия.

7 вакансийРазместить

Фильтр вакансий

Сбросить все фильтры

Сравниваем месячные суммы в рублях по курсу ЦБ РФ. Годовые делим на 12; почасовую, проектную оплату и неизвестный период не приравниваем к месяцу.

Страна или регион

Можно выбрать один вариант. Учитываем указанную географию вакансии; неизвестную страну не считаем зарубежной.

Навыки и инструменты
КомпанияНе указана

Middle AI-специалист, LLM и автоматизация

ЗарплатаПо договорённости
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.

OpenAIn8nLangChainLangGraphPythonRAGLLMAI
КомпанияНе указана

Архитектор AI/ML-решений, RAG и LLM

ЗарплатаПо договорённости
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.

n8nLangChainLlamaIndexKubernetesPythonFastAPIDjangoRAGLLMAIMLCRM
КомпанияНе указана

AI Automation Engineer / AI-интегратор

ЗарплатаПо договорённости
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.

CursorClaude Coden8nMakeDockerPythonAI
КомпанияНе указана

Senior Архитектор облачных решений

ЗарплатаПо договорённости
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

n8nDockerKubernetesTerraformAnsiblePostgreSQL
КомпанияWorkflowX

Automation & AI Specialist, Low-Code и CRM-автоматизация

ЗарплатаПо договорённости
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

OpenAIn8nMakeJavaScriptLLMAICRM
КомпанияНе указана

AI Engineer / Инженер по внедрению AI

ЗарплатаПо договорённости
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.

n8nDifyLangChainLlamaIndexDockerReactNext.jsVuePythonFastAPISQLRAGLLMAI
КомпанияНе указана

DevOps-инженер

ЗарплатаФиксированная за этапы или проектная
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.

n8nDockerPythonRAGLLMAI