Вакансии в LLM

Senior AI Engineer / Специалист по генеративному ИИ (SecOps) О компании BI.ZONE разрабатывает IT-решения для кибербезопасности: от мобильных приложений до сложных платформ на базе машинного обучения и генеративного ИИ. Наши продукты делают жизнь миллионов людей безопаснее. В AI Центре мы занимаемся прикладным применением AI/ML в продуктах BI.ZONE и исследуем передовые технологии. Мы развиваем AI-ассистента Cubi, который помогает специалистам по информационной безопасности работать с большими данными и противостоять киберугрозам. Мы ищем старшего AI-инженера, который займется созданием и развитием AI-агентов для автоматизации процессов в Security Operations. Вас ждут интересные и амбициозные задачи, дружная команда и поддержка на старте. Задачи - Разработка мультиагентной системы в BI.ZONE TDR для автоматизации триажа алертов, расследования и реагирования. - Развитие AI-функционала BI.ZONE Cubi в продуктах EDR, SIEM и SOAR. - Решение NLP-задач в контексте SOC: классификация и приоритизация алертов, суммаризация инцидентов, семантический поиск по логам и базам знаний, кластеризация событий. - Выдвижение гипотез и быстрая проверка через PoC. - Написание поддерживаемого и читаемого кода на Python 3.10+. - Участие во всех этапах жизненного цикла AI/ML: от предобработки данных до деплоя и мониторинга в production. - Обмен экспертизой с коллегами и внешней аудиторией. Требования Профессиональные навыки - Высшее техническое образование. - Опыт разработки на Python от 3 лет. - Понимание процессов SOC: мониторинг, триаж алертов, расследование инцидентов, реагирование. - Знакомство с MITRE ATT&CK, kill chain, типовыми TTPs и IOC. - Опыт создания агентов с использованием современных фреймворков (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno/Phidata и др.). - Знание стратегий планирования AI-агентов (ReAct, Plan-and-Execute и т.п.). - Уверенная работа с LLM API (OpenAI, vLLM, Anthropic и др.). - Понимание агентских протоколов (MCP, A2A, AG-UI). - Сильные навыки prompt engineering, включая chain/tool/function calling. - Опыт работы с векторными базами данных (Weaviate, Pinecone, Qdrant, Milvus и др.). - Опыт оценки качества LLM-систем (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge или аналоги). - Владение Linux, Git, Docker; умение упаковывать агента в контейнер. Soft skills - Способность быстро находить рабочий baseline и итеративно его улучшать. - Управление беклогом продукта, умение договариваться о контрактах и ограничениях. - Быстрое освоение новых технологий (разбор фреймворка за дни, а не недели). - Готовность экспериментировать и предлагать нестандартные решения. Будет плюсом - Опыт интеграции с SOC-инструментарием (SIEM, SOAR, EDR) или их API, хотя бы на уровне подключения. - Понимание атак на LLM (Prompt Injection, Jailbreaks) и методов защиты (Guardrails), знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications. - Опыт fine-tuning и дообучения LLM (PEFT: LoRA, DoRA, qLoRA и др.). - Навыки обнаружения и минимизации галлюцинаций и ошибок в ответах LLM. - Опыт работы с self-hosted моделями. Условия работы - Официальное оформление по ТК РФ и все преимущества аккредитованной IT-компании. - Гибкий график: удаленная работа или офис без контроля присутствия. - ДМС со стоматологией с первого месяца работы. - Обучение за счет компании: сертификации, курсы, конференции, митапы, хакатоны, CTF-ы. - Свободная атмосфера: общение на «ты», отсутствие дресс-кода и бюрократии. - Поддержка самореализации и личного бренда. - Скидки на фитнес, покупки, сервисы «Фитмост», «СберПрайм+» и BestBenefits. - Корпоративная жизнь: мероприятия, спортивные старты, мерч и подарки. - Профессиональные сообщества: тематические митапы, клубы по интересам (спорт, игры, книги, аниме).

О нас Cloud.ru Задачи - Участие в построении Data Governance: структурирование данных на домены и сабдомены, создание корпоративного бизнес-глоссария и списка метрик, разметка их связей с источниками данных, назначение ответственных за домены и метрики - Внедрение Data Governance в OMD (OpenMetadata), постановка задач команде разработки и эксплуатации - Взаимодействие со стейкхолдерами и кросс-функциональными командами (аналитиками, архитекторами, продактами) при проработке и согласовании решений - Помощь в аналитических ad-hoc задачах для команды хранилища данных и BI-аналитики: участие в проработке ТЗ от внутренних бизнес-заказчиков и описание бизнес-процессов Требования - Опыт работы бизнес-аналитиком, аналитиком данных или Data Governance специалистом в проектах, связанных с хранилищами данных и системами управления метаданными - Знание SQL на уровне, позволяющем уверенно выполнять базовые запросы, использовать агрегатные функции, группировки, соединения таблиц, фильтрацию и сортировку данных, оконные функции - Понимание архитектуры хранилищ данных, ETL-процессов, типовых моделей данных - Будет преимуществом: умение проводить анализ бизнес-требований, составлять ТЗ, оценивать влияние изменений на бизнес-процессы - Будет преимуществом: опыт базовой работы с LLM-моделями, промтирования применительно к основным задачам на этой роли - Будет преимуществом: опыт работы с данными и аналитикой с помощью Python

О нас Cloud.ru приглашает старшего аналитика продуктовых процессов. Задачи - Разработка, описание и регулярное обновление процессов работы продуктовых команд, включая проектирование оптимальных схем взаимодействия и стандартных регламентов. - Определение и внедрение стандартных конфигураций Jira для поддержки продуктовых процессов, взаимодействие с техническими командами по вопросам настройки и автоматизаций (постановка ТЗ и контроль исполнения). - Проектирование и совершенствование практик автоматизации и ИИ-интеграции продуктовых процессов, включая анализ текущих инструментов и предложение новых решений. - Проведение интервью с командами, продакт-менеджерами и scrum-мастерами для сбора обратной связи по текущим процессам и используемым инструментам; формирование и приоритизация задач для процессного бэклога на основе выявленных проблем. - Формирование, тестирование и анализ гипотез по улучшению процессов, инструментов и рабочих практик, подготовка предложений по внедрению изменений. - Сопровождение внедрения новых процессов и инструментов в продуктовых командах, обеспечение поддержки на этапе внедрения и адаптации. - Организация и проведение обучающих сессий, воркшопов и инструктажей для команд и лидов по новым процессам, инструментам и автоматизациям; сбор и обработка обратной связи. - Разработка, структурирование и поддержка обучающих материалов, гайдов, чек-листов и FAQ по продуктовым процессам и инструментам. - Актуализация базы знаний компании. - Оценка эффективности внедренных изменений в процессах и инструментах, подготовка аналитических отчетов и рекомендаций по дальнейшему совершенствованию. Требования - Опыт работы бизнес- или process-аналитиком в IT от двух лет. - Знание инструментов и практик продуктового планирования (quarterly planning, OKR, roadmap и другие). - Уверенное владение Jira, опыт настройки процессов и рабочих шаблонов. - Навыки фасилитации встреч, проведения интервью и работы с командой изменений. - Опыт проектирования, документирования и внедрения новых процессов. - Опыт подготовки аналитических материалов, гайдов, инструкций и других стандартов для команд. - Инициативность, умение выявлять проблемы и предлагать улучшения. - Структурное мышление, системный подход, коммуникабельность. - Опыт работы с AI-инструментами: использование LLM на этапах анализа, проектирования процессов и подготовки документации. - Умение формировать инструкции и контекст для AI-агентов (Claude Code, Codex и др.) с целью передачи процессных знаний командам.

Application Security Аналитик (AI) в Cloud.ru О нас Cloud.ru создаёт продукты на основе передовых AI-технологий (LLM, GenAI) и обеспечивает их безопасность. Мы ищем специалиста, который усилит команду и поможет выстроить защиту AI-решений на всех этапах. Задачи - Проводить анализ безопасности архитектуры, выявлять угрозы и уязвимости, связанные с AI-агентами, LLM и GenAI во внутренних и внешних продуктах компании. - Разрабатывать требования безопасной разработки для AI-решений. - Участвовать в исследованиях безопасности внедряемых ИИ-систем. - Взаимодействовать с продуктовыми командами по вопросам безопасности и внедрения требований. - Моделировать угрозы для приложений и сервисов, предлагать механизмы защиты. - Анализировать возможные мошеннические действия и уязвимости бизнес-логики приложений. - Контролировать процесс устранения найденных уязвимостей. Требования - Знание принципов работы AI-агентов, LLM, GenAI, RAG, агентских протоколов (MCP, A2A, AG-UI). - Понимание уязвимостей и методов атак на веб-приложения и ИИ-решения, мер защиты (MITRE ATT&CK, ATLAS, OWASP). - Знание практик DevSecOps и MLSecOps. - Навыки работы с инструментами SAST, DAST, SCA/OSA, ASOC и аналогичными. - Владение подходами к оценке уязвимостей и анализу рисков. - Опыт построения моделей угроз (STRIDE, DREAD, БДУ ФСТЭК). - Подтверждённый опыт поиска уязвимостей в веб-приложениях. - Будет плюсом: - Умение анализировать исходный код на наличие уязвимостей. - Способность читать код на различных языках программирования. - Подтверждённый опыт участия в Bug Bounty.

Менеджер продукта О нас Компания Top Selection Требования Управленческие и стратегические навыки - Приоритизация в условиях жёстких дедлайнов: умение выделять критический минимум для MVP и ограничивать избыточный функционал. - Антикризисное управление: высокая стрессоустойчивость, способность сохранять хладнокровие, тонус команды и фокус на результате при срывах сроков, критических багах или нестабильности внешних сервисов. - Баланс качества и скорости: навык принятия осознанных компромиссов по техническому долгу (совместно с Tech Lead), понимание, где можно упростить ради дедлайна, а где — категорически нельзя. - Лидерство: способность вести команду за собой в кризисных ситуациях. Техническая экспертиза (AI) - Понимание качества AI: базовое знание проблем галлюцинаций, дрифта моделей, умение закладывать эти риски в план поставки. - Опыт разработки: наличие опыта создания прикладных AI-решений на базе LLM (RAG, мульти-агентные флоу, семантическое извлечение и пр.). Коммуникативные навыки - Прозрачность: готовность честно управлять ожиданиями заказчика и стейкхолдеров, переводить технические сложности на язык бизнес-выгод. - Скорость реакции: способность мгновенно реагировать на препятствия с решением или эскалацией в течение 2–4 часов. Задачи Управление продуктом и сроками - Формирование и ведение дорожной карты (Roadmap) и графика релизов. - Контроль за соблюдением графика поставки MVP, жёсткое управление скоупом спринта. - Совместно с Tech Lead принимать решения о компромиссах по качеству кода (техдолг) в пользу соблюдения дедлайнов. Управление рисками и блокерами - Мониторинг отставаний от графика. - Оперативное снятие блокеров: внешние зависимости, технические проблемы, неясные требования. Координация разработки и архитектуры - Выполнение роли связующего звена между членами команды и заказчиком. - Управление интеграциями с внешними AI-сервисами и контроль зависимостей между компонентами системы. Коммуникация со стейкхолдерами - Проведение регулярных демо-сессий для заказчика (показ реального статуса, включая проблемы). - Регулярное информирование о статусах проектов и сдвигах сроков. Управление командой - Постановка задач участникам команды разработки. - Поддержание высокого уровня мотивации команды, особенно в периоды кризисов и высоких нагрузок. - Создание атмосферы, фокусирующей команду на конечном результате, а не на процессе.

Инженер AI/LLM (удаленно по РФ) О нас Bell Integrator — крупная ИТ-компания, реализующая проекты для системообразующих финансовых, телеком и ритейл компаний по всей России. О проекте Создание AI-агента для Python BDD-фреймворка в корпоративной банковской среде. Решение будет автоматически преобразовывать функциональные тестовые сценарии в готовые сценарии на Gherkin, используя существующую кодовую базу и механизмы интеллектуального подбора переиспользуемых шагов. Цели проекта: - Ускорить разработку BDD-автотестов. - Снизить стоимость регрессионного тестирования. - Повысить стандартизацию автоматизации тестирования. - Построить внутренний инструмент нового поколения, объединяющий LLM, RAG, ReAct и корпоративную инфраструктуру. Ключевые направления - Генерация feature-файлов на Gherkin на основе функциональных сценариев с помощью AI-агента. - Построение retrieval-контура на базе RAG и PostgreSQL + pgvector для поиска релевантных шагов, шаблонов и переиспользуемых элементов. - Интеграция с существующим Python BDD-фреймворком и библиотекой шагов для максимального переиспользования кодовой базы. - Разработка пользовательской поверхности (IDE plugin) для удобной работы тест-автоматизаторов. - Контроль качества генерации, стандартизация сценариев, снижение пропусков переиспользуемых шагов. - Создание технологической основы для развития AI в тестировании, AIPDLC и spec-driven development. Технологический стек - Python 3 - FastAPI, Streamlit - PostgreSQL, pgvector - Apache Kafka - Docker - Linux - HTTP, REST, GraphQL - LLM, RAG, ReAct, embeddings, vector search Требования - Опыт работы: от 3 лет. - Высшее образование. - Практический опыт построения RAG-систем и работы с векторными хранилищами (желательно PostgreSQL + pgvector). - Опыт разработки ReAct-агентов. - Понимание принципов ООП, SOLID и паттернов проектирования. - Знание многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio). - Практические навыки работы с LLM. - Опыт контейнеризации (Docker). - Лидерские качества: умение принимать решения и брать ответственность. Дополнительные (желательные) требования - Понимание BDD, Gherkin, тестовой автоматизации и принципов переиспользования step definitions. - Понимание клиентской веб-разработки. - Опыт разработки IDE-плагинов или инструментов для разработчиков. - Опыт оценки качества AI-решений (accuracy, retrieval quality, traceability). - Понимание spec-driven development и применения AI в SDLC/QA-процессах. Обязанности - Проектировать и согласовывать архитектуру AI-агента, приложений и интеграций. - Разрабатывать backend-компоненты AI-агента, общие библиотеки, интеграционные модули. - Реализовывать решения на основе LLM, ReAct и RAG, включая поиск и подбор релевантных шагов. - Интегрировать систему с внутренними сервисами, репозиториями, базами знаний и корпоративной инфраструктурой. - Формировать требования к CI/CD, мониторингу, логированию, трассировке и контролю качества AI-агента. - Проводить ревью кода, поддерживать стандарты разработки, участвовать в командных коммуникациях. - Взаимодействовать со специалистами по автоматизированному тестированию, QA и разработчиками для уточнения требований и сценариев. - Участвовать в создании пользовательской поверхности (IDE plugin). Условия - Работа в команде профессионалов, поддержка инициатив. - Доступ к новым технологиям, включая AI. - Профессиональный и карьерный рост. - Возможность участвовать в разных проектах. - Опыт работы в распределенной команде. - Заработная плата обсуждается индивидуально. - Оформление в соответствии с ТК РФ в Bell Integrator. - Формат работы: удаленно по РФ.

О нас Проект управляющей компании «Джетлин». Мы создаём и сопровождаем AI-решения, которые работают в микросервисной среде. Задачи - Разработка AI-агентов на Python с использованием внешних API. - Упаковка кода в минимальные и безопасные Docker-образы. - Написание Helm-чартов для развёртывания образов в Kubernetes. - Реагирование на блокировки образов SCA-сканером: поиск обновлений или патчей для уязвимых библиотек, пересборка и передеплой. - Мониторинг продакшен-подов через ArgoCD, анализ логов при падениях, исправление ошибок в коде, промптах или API. - Полная ответственность за доставку и поддержку AI-агентов: от идеи до эксплуатации. - Примерный баланс: 30% разработка, 70% внедрение и эксплуатация (Deployment & Ops). Требования - Уверенный промышленный опыт разработки на Python. - Глубокое понимание менеджеров зависимостей и виртуальных окружений (virtualenv, poetry, pip) — 70% проблем деплоя связаны именно с ними. - Навыки контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes), позволяющие самостоятельно собирать образы, проходить security-проверки и запускать сервисы в кластере без помощи сисадминов. - Опыт написания Helm-чартов и понимание CI/CD (ArgoCD будет плюсом). - Желателен опыт в AI/ML-разработке: интеграция моделей, работа с промптами, понимание жизненного цикла AI-агента. - Автономность, проактивность и умение быстро расследовать инциденты. Условия - Полная удалёнка на территории РФ. - Оформление по ТК или ИП. - Занятость на проекте управляющей компании.

Инженерный менеджер: Offsite Discovery (удалённо) @ Constructor.io О компании Constructor.io предоставляет платформу для товарного поиска (поиск, рекомендации и многое другое) как сервис для электронной коммерции. Среди клиентов: Sephora, Petco, home24, Birkenstock. Задачи - Совместно с продуктовой командой и заинтересованными сторонами ставить измеримые ежеквартальные цели. - Направлять и обучать инженеров для развития их навыков и повышения ответственности. - Управлять рекрутингом и наймом для команды. Требования - Стек технологий: инженерные практики, LLM, Python, AWS, JavaScript, API. - Уровень английского языка: C1 и выше (продвинутый, свободное владение). Условия - Заработная плата: 8 000 – 10 500 долларов США в месяц (чистыми). - Формат работы: полностью удалённый.

AI-инженер (ML/DS) О нас Мы — команда Raft Digital Solutions. Мы разрабатываем решения на базе AI, внесли вклад в развитие фреймворка LangChain, создали собственный продукт для анализа голосовой связи с помощью GPT и провели исследования в области безопасности LLM. Работаем на рынках РФ и за рубежом. Сейчас мы ищем Senior AI-инженера с опытом в ML/DS в команду разработки AI-агентов для пользователей. Стек технологий - OpenAI, GigaChat, MCP - Python, PostgreSQL - LangChain, Langfuse - CI/CD, Docker, Kubernetes Задачи - Разрабатывать ассистентов с текстовыми и голосовыми интерфейсами - Анализировать качество генеративных моделей и искать способы его улучшения - Следить за лучшими практиками и open-source решениями в области AI - Деплоить сервисы в Kubernetes, настраивать мониторинг - Проводить Code Review существующих решений, предлагать идеи по оптимизации и развитию Требования - Коммерческий опыт разработки на Python / data science от 5 лет - Понимание архитектуры AI-агентов: оркестрация, memory, tools - Коммерческий опыт разработки AI/LLM-приложений (RAG, AI agents, векторные БД, tool calling, function calling, workflows) - Опыт работы с фреймворками для LLM-пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack или аналогичными - Опыт деплоя сервисов в продакшен Условия - Удалённый формат работы - Гибкий график, полная занятость (40 часов в неделю) - Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий - Дружная команда экспертов, обмен знаниями, технический рост - Оформление по договору B2B (с ИП)

О нас РОСГОССТРАХ — лидер российского страхового рынка. Задачи - Проработка решений для инициатив в области AI/ML и генеративного ИИ - Проектирование интеграции AI-сервисов с корпоративными системами и платформами данных - Проработка применения LLM, RAG и агентных сценариев; проектирование доступа моделей к корпоративным источникам данных Требования Основные требования - Опыт проектирования корпоративных информационных систем, интеграционных и распределённых решений от 5 лет - Опыт работы в роли Solution / Domain / Lead Architect или аналогичной от 3 лет - Навыки взаимодействия с бизнес-подразделениями, продуктовыми командами и инженерными функциями Архитектура и безопасность - Интеграционная архитектура корпоративного уровня, подход API-first - Опыт работы с решениями с повышенными требованиями к безопасности и разграничению доступа - Умение определять и проверять нефункциональные требования - Знание observability, мониторинга и аудита; ведение ADR (Architecture Decision Records) AI/ML - Понимание устройства современных LLM-платформ и принципов построения RAG - Опыт интеграции AI-сервисов с корпоративными источниками данных - Понимание агентных систем и вызова внешних инструментов - Знакомство с Model Context Protocol (MCP) - Базовый опыт в MLOps и управлении жизненным циклом моделей Будет плюсом - Опыт оценки и выбора моделей, векторных хранилищ, orchestration-фреймворков и компонентов AI-платформ - Опыт работы с корпоративными AI-ассистентами и платформами для работы с LLM - Опыт в области интеллектуального поиска и обработки документов - Работа с аналитическими, скоринговыми или страховыми моделями - Участие в программах цифровой или технологической трансформации крупных организаций Условия - Возможность работать в составе крупной компании-лидера страхового рынка - Полное соблюдение норм Трудового кодекса РФ - Полностью «белая» заработная плата, своевременные выплаты - График работы 5/2 в удалённом формате - Подключение к ДМС после успешного прохождения испытательного срока - Корпоративные скидки на страховые продукты (автострахование, страхование выезжающих за рубеж и другие) - Корпоративные скидки на фитнес, магазины-партнёры, книги и другое - Доступ к электронной библиотеке (более 3000 книг на актуальные темы бизнеса, науки и личностного развития, включая мировые бестселлеры) с возможностью офлайн-чтения с любого мобильного устройства

Backend-разработчик (Python) О проекте team4you.org ищет backend-разработчика с сильной экспертизой в Python для участия в создании AI/LLM-сервисов крупного российского банка (ТОП-5). Проект включает разработку чат-ботов, поисковых решений, агентных сервисов и прикладных AI-инструментов. Задачи - Разрабатывать backend-сервисы для AI-платформы банка: чат-боты, поисковые решения, агентные сервисы и прикладные AI-инструменты. - Проектировать и развивать микросервисную архитектуру на FastAPI. - Интегрировать сервисы с LLM-платформой, базами данных, брокерами сообщений и внутренними системами банка. - Создавать высоконагруженные API и сервисы реального времени. - Участвовать в проектировании архитектуры платформы и развитии общих платформенных компонентов. Требования - Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет. - Уверенное знание Python, asyncio, многопоточности и принципов разработки production-сервисов. - Опыт коммерческой разработки на FastAPI. - Опыт проектирования микросервисной архитектуры и интеграционных решений. - Практический опыт работы с PostgreSQL, Redis и брокерами сообщений (Kafka, NATS или аналогами). - Опыт работы с REST API, gRPC и асинхронными протоколами взаимодействия. - Понимание принципов тестирования, мониторинга и сопровождения backend-сервисов. Будет плюсом - Опыт разработки AI/LLM-приложений, чат-сервисов или поисковых систем. - Опыт работы с LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогичными фреймворками. - Понимание принципов построения RAG-систем. - Опыт работы с Docker, Kubernetes и CI/CD. - Опыт проектирования высоконагруженных систем.

О компании ПВА ЭКСПЕРТ — растущая B2B-компания в сфере крепежа и инструментов. Мы развиваем собственный сайт и внедряем AI-решения. Сейчас в поиске разработчика, который совместит техническую экспертизу в 1С-Битрикс с ролью лидера по искусственному интеллекту. Позиция Разработчик 1С-Битрикс (PHP) / AI Tech Lead Основные задачи - Разработка и поддержка сайта pva.expert на 1С-Битрикс и PHP: каталог, формы, интеграции, релизы. Это займёт основную часть времени. - Техническое лидерство во внедрении ИИ: проектирование архитектуры, создание прототипов агентов, подключение к данным и API, доведение решений до рабочего использования. - Вы будете техническим владельцем AI-архитектуры; ключевые решения согласуете с директором и владельцами процессов. Требования - Уверенные навыки backend-разработки на PHP, включая глубокую работу с 1С-Битрикс. - Опыт проектирования и запуска ИИ-агентов (обучение ML-моделей с нуля не требуется). - Умение интегрировать агентов с внешними API и базами данных. - Понимание принципов проверки качества и отладки AI-решений. - Будет плюсом: знание Битрикс24 REST, Docker/Linux, CI/CD, автотесты, опыт с n8n. Условия - Полностью удалённая работа по России. - Зарплата 150 000–170 000 ₽ на руки + ежемесячная премия. - Компания оплачивает подписки на ChatGPT/Codex и Claude. - Возможность совмещать инженерную разработку с технологическим лидерством в AI. Процесс отбора - Знакомство и разбор обезличенного кода, а также архитектуры вашего ИИ-агента. - Тестовое задание (до 2 часов) с оплатой 5 000 ₽ после сдачи. - Короткая защита выполненного задания. - В процессе можно использовать ИИ, но важно понимать и проверять результат. Как откликнуться В сопроводительном письме обязательно опишите: - Конкретную backend-доработку в 1С-Битрикс, выполненную вами лично. - Созданного вами ИИ-агента: задача, стек, данные, API, достигнутый результат и способ проверки качества. - Возможную дату выхода.

О компании Unimatch Lab — AI-венчурная студия из Кремниевой долины. Мы создаём портфель AI-продуктов и развиваем собственный ML-стек: локальные кластеры для LLM, обучение и обслуживание моделей на своей инфраструктуре. Мы ищем Senior ML Engineer, который возьмёт на себя полный внутренний цикл: от данных до production. Никакой работы только с промптами или сторонними API — все персональные и чувствительные данные остаются на наших серверах. Задачи - Файн-тюнинг LLM и VLM моделей (LoRA, QLoRA, дистилляция) с получением готовых к промышленной эксплуатации весов. - Оценка качества как обязательный этап релиза: метрики на уровне отдельных полей, отложенные выборки, проверки на утечку данных между обучением и тестом. - Управление полным циклом работы с данными: разметка с помощью учителя, версионирование датасетов, контроль качества синтетических данных. - Запуск и поддержка self-hosted инференса под нагрузкой: vLLM, пакетная обработка запросов, квантизация, генерация структурированных JSON-ответов. - Документирование ML-процессов от начала до конца, чтобы цикл не зависел от одного конкретного инженера. Требования - Опыт от 5 лет в запуске ML-систем в production, включая работу с высоконагруженным AI. - Вы сами обучаете модели (веса), а не ограничиваетесь промпт-инжинирингом или интеграцией RAG. - Опыт развёртывания self-hosted LLM в production (vLLM или аналоги). - Реализованные проекты полного цикла: данные → файн-тюнинг → оценка → реальный production-трафик. - Уверенное владение Python, Docker/Kubernetes, CI/CD. Понимание принципов работы с конфиденциальными данными на собственной инфраструктуре. Условия работы - Формат: удалённо. - Локация: Европа (EU, Великобритания, Исландия, Норвегия, Швейцария и др.), Латам. - Уровень: Senior. - Компенсация: от $5,000 в месяц (базовая ставка). Контакт для отклика: https://telegram.me/Unimatchwork

Senior VLA Pre-training Engineer О проекте Мы создаём интеллектуальное ядро для нового поколения промышленных гуманоидных роботов. Наш продукт — не исследовательский прототип, а реальные машины, которые уже работают на производствах, складах и в логистических центрах. Сегодня у нас 30 000 предзаказов по всему миру, подписанные контракты с крупным европейским производителем и успешные пилотные внедрения с лидерами в автомобильной и индустриальной автоматизации. VLA-команда отвечает за ключевой интеллект робота: восприятие окружающей среды, понимание инструкций, обучение новым навыкам и автономное выполнение манипуляций. Задачи Вы возьмёте на себя полный цикл разработки фундаментальных моделей для поведения роботов: - Предобучение и файнтюнинг VLA-моделей на масштабных мультимодальных наборах данных; - Создание и поддержка пайплайнов данных: сбор, фильтрация и генерация синтетических данных; - Проектирование инфраструктуры распределённого обучения; - Перенос из симуляции в реальный мир: валидация политик в симуляторе перед развёртыванием на физическом роботе; - Плотное взаимодействие с инженерами по симуляции, дата-сайентистами и командами встроенных систем; - Поставка моделей, которые напрямую управляют реальными роботами в промышленной эксплуатации. Требования - 5+ лет разработки систем глубокого обучения (индустрия или исследования) с доведёнными до продакшена моделями или опубликованными научными работами; - Практический опыт с LLM, VLM или VLA-моделями: архитектура, обучение, файнтюнинг; - Уверенное владение масштабным распределённым обучением: PyTorch DDP, конвейеры данных, чекпоинтинг; - Опыт работы с робототехническими симуляторами (MuJoCo, Isaac Sim, Gazebo) или реальными роботизированными системами; - Отличное знание Python и PyTorch/JAX, способность отлаживать численные расчёты и писать промышленный код; - Инициативность, самостоятельность и навыки чёткой коммуникации. Будет плюсом: Опыт в робототехнике, практика sim-to-real, знание OpenVLA или аналогичных VLA-фреймворков. Условия - Компенсация: £150 000 – £230 000 брутто в год, в зависимости от опыта; - Лондон, 100% работа в офисе (ежедневный доступ к роботам, лабораториям и прототипам); - Релокационная поддержка: до £8 000 плюс спонсорство визы Skilled Worker; - Бенефиты: частное медицинское страхование, пенсионные отчисления (8%), 23 дня оплачиваемого отпуска, опционы компании. Как откликнуться Направьте в Telegram @sobolevavalery 3–5 предложений о вашем опыте предобучения VLA/LLM, масштабах распределённого обучения и робототехническом бэкграунде. Рассматриваем кандидатов быстро.

СберСпасибо: AI/ML Engineer О проекте Мы разрабатываем корпоративных AI-агентов и RAG-системы для умного поиска по внутренней документации. Часть решений уже в эксплуатации, часть — в активной разработке. Сейчас мы ищем специалиста, который займётся качественной составляющей систем: повышением надёжности RAG, выстраиванием методологии оценки, тестирования, защит и промпт-инжинирингом. Это прикладная позиция — мы не обучаем модели, а используем готовые через корпоративный шлюз. Весь фокус на инжиниринг, оценку и тонкую настройку поведения агентов. Задачи - Повышение качества RAG-агентов по трём направлениям: поиск по технической документации, нормативной базе и бухгалтерской документации - Промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг для всех агентов команды - Подготовка эталонных наборов для оценки качества - Реализация методологии автоматических регрессионных проверок (LLM-as-a-judge) - Настройка защит (guards) для production-агентов: фильтры от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек ПДн, anti-hallucination механизмы - A/B-тестирование промптов и моделей для подбора лучших конфигураций - Тюнинг качества на основе обратной связи пользователей и трассировок из Langfuse Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет - Практический опыт создания и поддержки RAG-систем в продакшене (от начала до конца, не прототип): эмбеддинги, векторные базы (Qdrant, FAISS или pgvector), переранжирование, чанкинг - Практический опыт оценки качества LLM-систем: подготовка эталонных наборов, offline-метрики, LLM-as-judge, регрессионные проверки; опыт работы с фреймворками оценки (Ragas, DeepEval или аналоги) - Практический опыт настройки защит для LLM-приложений: защита от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек персональных данных - Опыт промпт-инжиниринга и контекст-инжиниринга в реальных проектах: итеративная настройка промптов, structured output, function calling - Понимание архитектуры RAG: стратегии нарезки документов, метаданные, выбор моделей эмбеддингов, переранжирование, точность ссылок на источник - Практический опыт работы хотя бы с одним LLM-фреймворком: LangChain, LangGraph, PydanticAI, OpenAI API или аналоги - Практический опыт A/B-тестирования промптов и моделей в продакшене - Опыт работы с агентскими протоколами (MCP) или собственным tool-layer для агентов - Базовые знания SQL и работы с реляционными базами

GenAI-разработчик / бизнес-аналитик (Senior) О нас Top Selection приглашает Senior GenAI-разработчика в проект для крупной компании из сферы добывающей промышленности. Ключевая цель — создание и внедрение корпоративных GenAI-решений: AI-агентов, мультиагентных систем, RAG-конвейеров и автоматизаций в закрытом защищённом контуре. Задачи - Разработка AI-агентов и субагентов с использованием tool-calling - Построение мультиагентных систем и управление цепочками вызовов - Создание автоматизаций и workflow в n8n, Flowise, Dify, Langflow или аналогичных платформах - Разработка бизнес-логики и кастомных функций на JavaScript, TypeScript и Python - Построение RAG-конвейеров: подготовка данных, embeddings, поиск и работа с векторными базами - Интеграция с внутренними сервисами и витринами данных через REST API и OAuth2 - Парсинг, сбор, нормализация и трансформация данных из внешних источников - Проектирование промптов для суммаризации и генерации структурированных отчётов - Развёртывание и эксплуатация open-source и on-prem LLM в закрытом корпоративном контуре - Работа со структурированными данными, PostgreSQL и JSON - Участие в анализе и формализации бизнес-требований Требования - Опыт коммерческой разработки GenAI-решений на уровне Senior - Уверенное владение JavaScript, TypeScript и Python - Практический опыт создания AI-агентов и мультиагентных систем - Опыт хотя бы с одним из стеков: - LangChain / LangGraph - LlamaIndex - Semantic Kernel - CrewAI / AutoGen - n8n / Flowise / Dify / Langflow - Опыт разработки RAG-решений и работы с векторными хранилищами: PGVector, Qdrant, Milvus или аналогами - Уверенная работа с PostgreSQL, JSON, REST API и OAuth2 - Опыт работы с LLM и prompt engineering - Опыт развёртывания локальных моделей в закрытом контуре - Готовность вести разработку и эксплуатацию решения в ОС Windows - Понимание принципов защиты чувствительных и корпоративных данных Будет преимуществом - Опыт работы с MCP — Model Context Protocol - Разработка кастомных нод и sub-workflows в n8n - React - GraphQL - FastAPI - Опыт работы с веб-поиском, парсингом и внешними API - Опыт участия в корпоративных или промышленных проектах

О компании Мы запускаем сайты и ищем контент-менеджера, который будет готовить контент для загрузки. Если вам интересна работа с LLM и развитие в этом направлении — присоединяйтесь. Задачи - Сбор и парсинг семантики по маскам, чистка и кластеризация. - Составление структуры посадочных страниц на основе семантики. - Парсинг и обработка контента с сайтов-поставщиков: форматирование, приведение к единому виду, уникализация. - Генерация изображений с помощью LLM в случае нехватки. Требования - Понимание специфики задачи хотя бы на теоретическом уровне. - Усидчивость и способность обрабатывать большие объёмы информации (основную работу выполняют LLM, вам остаётся проверка и корректировка). - Умение чётко формулировать мысли — это критично для быстрой и эффективной работы с LLM. Условия - Частичная занятость: гибкий график при условии соблюдения согласованных сроков. - Оплата по факту выполнения задач (например, заполнение категории на сайте). - Использование LLM в рабочих процессах. - Предоставляем готовые инструкции и полное сопровождение по всем вопросам.

AI Security Researcher О проекте Международный проект в области AI Security занимается разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Среды включают задания из различных областей: пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и другие. Главная цель — создавать сложные задачи, на которых модель ошибается, но которые остаются решаемыми для профессионалов. Задачи - Проектировать сложные, реалистичные и проверяемые security-сценарии. - Создавать задачи, выявляющие недостатки рассуждения (reasoning) у LLM-моделей, а не проблемы неоднозначных инструкций или ограничений среды. - Придумывать новые, нестандартные сценарии атак, способные «сломать» сильную модель. - Работать над средами, развивающими навыки AI в кибербезопасности. Ключевые компетенции - Исследовательское мышление и креативность. - Способность придумывать новые сценарии атак, а не воспроизводить известные техники. - Понимание областей кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО). - Важно: позиция не подразумевает классическую работу Pentester или Red Team Engineer — ценнее умение создавать уникальные вызовы для AI, чем владение стандартным инструментарием. О компании raftds.com — международная команда, развивающая AI Security.

NLP Data Scientist в Фарпост О нас Фарпост — динамично развивающаяся компания. Мы ищем Data Scientist в RnD-команду, чтобы вместе решать сложные задачи в области обработки естественного языка. Мы ищем человека, который любит свою работу и делает её наилучшим образом, готов к концептуальным задачам, не боится задавать вопросы «почему и зачем», открыт новым идеям и умеет рефлексировать свой опыт. Задачи - Разработка и внедрение NLP-решений: от обучения базовых классификаторов до файн-тюна больших языковых моделей (LLM). - Создание агентских систем на базе LangGraph. - Оптимизация инференса моделей (ONNX, Triton). - Работа с оркестрацией LLM: цепочки промптов, интеграция с LangChain/LangGraph. - Участие в полном цикле разработки: от прототипа до продакшена. Требования - Профильное высшее образование по информатике или смежным направлениям. - Опыт работы с NLP от 3 лет. - Глубокое понимание архитектур трансформеров: механизмы внимания, токенизация, позиционные энкодинги. - Опыт ускорения инференса (ONNX, Triton или аналоги). - Практический опыт с оркестрацией LLM: LangChain, LangGraph, агентские системы. - Навыки продакшен-разработки на Python: микросервисы, тестирование, CI/CD. - Владение MLOps-инструментами (ClearML, MLflow) для трекинга экспериментов и деплоя. - Понимание мониторинга моделей: data drift, бизнес-метрики (например, containment rate для чат-ботов). Будет плюсом - Опыт с PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) для адаптации LLM. - Знание векторных баз данных (Qdrant, Pinecone), гибридного поиска. Условия работы - Интересные и сложные задачи, обеспеченные необходимыми ресурсами. - Вклад в развитие крупного продукта: вы видите результат своего труда. - Развитие и обучение: онбординг с наставником, оплата тренингов, семинаров, конференций, корпоративная библиотека. - Стабильность и прозрачность: оформление по ТК, пересмотры зарплаты по итогам performance review. - Неформальная рабочая атмосфера: минимум бюрократии, гибкость процессов. - ДМС после испытательного срока, мерч и забота о сотрудниках. - Возможность посетить Владивосток и насладиться красотой региона. Этапы отбора 1. HR-интервью. 2. Техническое собеседование. 3. Culture fit с командой. 4. Background check и проверка рекомендаций перед оффером.

AI-инженер / Data Scientist О нас Raft — команда экспертов по внедрению AI-решений на базе LLM в бизнес-процессы клиентов. Мы помогаем компаниям автоматизировать рутинные задачи, повышать эффективность и создавать новые продукты с помощью современных технологий искусственного интеллекта. Технологический стек - OpenAI - GigaChat - MCP - Python - PostgreSQL - Langfuse - CI/CD - Docker - Kubernetes

CTO/Tech Lead (AI-first разработка) О компании inpglobal.com Мы ищем не просто технического руководителя, а человека, который умеет принимать взвешенные решения, развивать людей и использовать современные технологии, включая AI, как реальный инструмент повышения эффективности бизнеса и команды. Задачи - Развитие и усиление центра компетенций по разработке внутри компании. - Принятие ключевых технических и архитектурных решений по проектам с учётом баланса между качеством, сроками, бюджетом и бизнес-задачами. - Формирование технологической стратегии и определение подходов к разработке. - Внедрение AI-инструментов и современных практик в ежедневную работу команды. - Помощь разработчикам в эффективном использовании AI, LLM и агентных систем для ускорения работы без потери качества. - Определение и внедрение лучших инженерных практик, стандартов качества и процессов разработки. - Развитие технической экспертизы команды через наставничество, обмен опытом и обучение. - Участие в найме ключевых специалистов, проведение технических интервью и помощь в формировании сильной инженерной команды. - Подключение к пресейлам и запуску новых проектов: участие в оценке решений, выборе технологического стека, проектировании архитектуры и определении технической стратегии реализации. - Партнёрство с бизнесом в вопросах технологий, помощь в превращении бизнес-идей в масштабируемые технические решения. Требования - Опыт работы в роли CTO, Head of Engineering, Engineering Manager или Technical Lead. - Сильный технический бэкграунд и опыт проектирования архитектуры сложных цифровых продуктов. - Опыт управления командами разработки и развития инженерной культуры. - Понимание современных подходов к разработке и автоматизации процессов. - Практический опыт использования AI-инструментов, LLM и AI-ассистентов в разработке. - Умение принимать технические решения с учётом бизнес-целей, сроков и ресурсов. - Опыт участия в пресейлах, оценке проектов и выборе технических решений будет преимуществом.

Full-stack разработчик в школьную платформу О проекте Мы разрабатываем школьную AI-платформу, которая помогает учителям избавиться от рутины и выстраивать индивидуальные образовательные треки для учеников. Рабочая версия платформы уже использует искусственный интеллект для создания контента: уроки по ФРП, мониторинг подготовки к ЕГЭ и ОГЭ, загружены учебники. Сейчас продукт внедрён в школе СОТА, и мы планируем масштабирование на другие учебные заведения. Ищем сильного разработчика, который присоединится к развитию проекта. Задачи - Разработка и поддержка backend- и frontend-сервисов на Python и TypeScript. - Построение и сопровождение CI/CD-пайплайнов (сборка, тестирование, деплой). - Контейнеризация (Docker), настройка мониторинга и управление инфраструктурой. - Создание staging-окружения, автоматизация тестирования и e2e-проверок. - Интеграции с AI-моделями и внешними сервисами. Требования - Опыт full-stack разработки от 3 лет с использованием Python и TypeScript. - Умение настраивать CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI или аналогичные системы). - Уверенная работа с Docker и Docker Compose. - Опыт построения тестовых окружений и автоматизации тестирования. - Практика интеграции внешних API, особенно AI/LLM-сервисов. - Применение AI-assisted инструментов разработки (Claude Code, Cursor, Copilot и др.) как ежедневных рабочих инструментов, а не только в ознакомительном режиме. - Высокая самостоятельность: способность вести задачи от постановки до релиза. Будет плюсом - Опыт работы в edtech- или AI-проектах. - Знание LangChain, LlamaIndex или аналогичных фреймворков. Условия - Полная удалённая работа. - Занятость около 10 часов в неделю с гибким графиком. - Фиксированная оплата (обсуждается с кандидатом). - Компенсация подписок на AI-инструменты (Claude, Cursor и другие). - Небольшая команда, отсутствие бюрократии.

О компании Rubytech — ведущий разработчик программно-аппаратных комплексов и решений для высоконагруженных ИТ-инфраструктур. Мы выпускаем линейку ПАК «Скала^р», строим и защищаем инфраструктуру крупного бизнеса и государственных организаций. Приглашаем Архитектора по AI-направлению, который возьмёт на себя архитектурное сопровождение внутренних AI-инициатив и коммерческих проектов с обязательным учётом требований информационной безопасности. Задачи - Формирование архитектурных шаблонов внедрения ИИ в продукты и внутренние процессы - Выбор безопасного технологического стека для AI-инициатив - Определение принципов интеграции AI-сервисов с учётом ИБ-требований - Оценка применимости, эффективности и рисков AI-проектов до начала реализации - Проработка ограничений по данным, доступам, журналированию и использованию внешних моделей Требования - Высшее техническое образование - Релевантный опыт работы от 5 лет - Понимание современных ИИ-технологий: LLM, NLP, CV, генеративные модели - Опыт построения архитектуры AI-ориентированных продуктов и сервисов - Навыки интеграции ИИ-решений с корпоративной ИТ-инфраструктурой - Понимание требований ИБ к работе с данными, моделями, внешними API и облачными сервисами - Знание принципов безопасной обработки, хранения, передачи и обезличивания данных - Понимание этических и регуляторных аспектов применения ИИ Условия - Современный офис у метро Алексеевская (дежурный врач, кафе, столовая, фитнес-центр, коворкинг) - Конкурентный «белый» доход (обсуждается на собеседовании) - Гибридный или офисный график (зависит от подразделения) - Работа в аккредитованной ИТ-компании из реестра Минцифры (отсрочка от мобилизации) - Профессиональный рост, обучение, участие в проекте «Лекторий Rubytech» - Спортивные комьюнити: футбол, волейбол, баскетбол, шахматы - ДМС для вас и семьи на особых условиях - Тимбилдинги, митапы и корпоративные мероприятия - Скидки у 500+ партнёров через платформы BestBenefits и Lerna Ждём вас в нашей команде!

О компании ChatPlace — SaaS-платформа для блогеров, экспертов и предпринимателей, которые продвигают и продают свои продукты через контент. Пользователи создают и используют ИИ-агентов, чат-ботов, геймификацию и другие инструменты, помогающие привлекать, вовлекать и конвертировать аудиторию в продажи. Вакансия Мы усиливаем направление тестирования и ищем Middle Full-Stack QA в команду тестирования. Специалист поможет поддерживать высокое качество продукта в условиях быстрого роста.

ML Platform Engineer О компании Росгосстрах развивает внутреннюю AI-платформу — экосистему сервисов для автоматизации ключевых бизнес-процессов. Мы формируем новую команду для улучшения качества ML-моделей, сокращения времени их разработки и быстрого вывода в промышленную эксплуатацию. Задачи - Интеграция существующих ML-моделей в бизнес-процессы, масштабирование и запуск в продакшен. - Настройка и поддержка пайплайнов и сервисов для пакетного (batch) и потокового (online) инференса. - Разработка и отладка DAG-ов в Airflow. - Контейнеризация сервисов и эксплуатация моделей в Kubernetes. - Разработка и поддержка API на FastAPI для интеграции моделей. - Обеспечение стабильной работы ML-сервисов в продакшене. - Версионирование моделей и управление артефактами. - Оптимизация инференса и контроль использования ресурсов. - Развитие инфраструктуры полного жизненного цикла ML-моделей. Требования Обязательные - Опыт в MLOps / ML-engineering от 3 лет. - Понимание ML-алгоритмов и жизненного цикла модели: от постановки задачи и экспериментов до деплоя и мониторинга в продакшене. - Знание принципов работы бустингов, отличий трансформеров (LLM) от классических нейросетей, понимание эмбеддингов и их применения. - Уверенное владение Python и FastAPI: асинхронное/многопоточное программирование (asyncio, threading, multiprocessing). - Понимание ООП и принципов SOLID, опыт проектирования поддерживаемых, документированных и высоконагруженных API. - Работа с SQLAlchemy и асинхронными драйверами баз данных. - Опыт разработки и отладки DAG-ов в Airflow для batch-инференса моделей. - Опыт работы с Docker и Kubernetes: эксплуатация production-кластеров, настройка ресурсных лимитов. - Работа с реляционными (SQL) и NoSQL базами данных для хранения структурированных данных. Будет преимуществом - Опыт развертывания моделей на inference-платформах: KServe, Seldon, TorchServe. - Работа с Triton Inference Server: оптимизация инференса, динамическое батчирование, использование разных бекендов (TensorRT, ONNX). - Опыт инференса больших языковых моделей (vLLM, llama), оптимизация GPU-памяти, continuous batching. - Проектирование агентных систем с использованием LangChain, LlamaIndex, LangGraph. - Работа с real-time системами: Kafka, RabbitMQ, streaming-инференс, Faust. Мы предлагаем - Полностью официальная заработная плата и годовая премия. - График работы 5/2, возможен удаленный формат. - ДМС после успешного прохождения испытательного срока. - Корпоративные скидки на страховые продукты (автострахование, ВЗР и т.д.). - Скидки на фитнес, магазины-партнеры, книги. - Доступ к электронной библиотеке (более 3000 книг по актуальным темам). - Специальные мероприятия для сотрудников и их детей, подарки на Новый год.

Технический лидер NLP-инженер О компании SimbirSoft — команда из более 1500 разработчиков, которые создают IT-решения для миллионов пользователей. Мы работаем над сложными техническими задачами в разных отраслях бизнеса и постоянно повышаем экспертизу сотрудников. Задачи - Руководство командой NLP-инженеров и исследователей: планирование, приоритизация задач, ревью, контроль качества. - Определение архитектуры и стека технологий для LLM/NLP-разработки (fine-tuning, LoRA, RAG, prompt engineering, LangChain/LangGraph, vector DBs). - Ведение ключевых проектов: LLM-ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация и обработка документов. - Взаимодействие с заказчиками и IT-командами: формулирование требований, декомпозиция задач, контроль реализации. - Развитие экспертизы команды: обмен знаниями, формирование best practices, наставничество. Требования - 5+ лет коммерческой работы в NLP/LLM, из них 3+ года в роли технического лида. - Глубокое понимание ML-алгоритмов, архитектуры LLM и retrieval-based систем (Transformers, Attention, RAG, SFT, LoRA/Adapters). - Уверенное владение Python, PyTorch, HuggingFace, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex, FastAPI. - Опыт оптимизации инференса, интеграции моделей (Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral). - Понимание масштабирования, кеширования, распределённого инференса. - Навыки взаимодействия с бизнесом и ведения продуктовой команды. Будет плюсом - Опыт построения RAG-систем на PostgreSQL / ClickHouse / Opensearch + vector engines. - Интеграция LLM с корпоративными системами и BI-платформами. - Знание инструментов мониторинга LLM (latency, quality, cost). Условия - Работа в команде экспертов. - Широкий технологический стек, множество проектов. - Гибкий график работы, который позволяет высыпаться и выделять время на хобби. - Возможность разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Настроенные процессы удалённой работы и просторные офисы с зонами коворкинга для общения, отдыха или сосредоточенной работы. - Возможность прокачаться в разных направлениях: стать тимлидом, архитектором, full-stack разработчиком. - Развитая система наставничества, сертификация за счёт компании, участие в конференциях, изучение английского языка. - Активный обмен опытом: внутренние и внешние митапы, хакатоны, доклады по hard и soft skills. - 50+ клубов по интересам и профессиональных сообществ внутри компании. - Корпоративная база знаний и социальная сеть для удобного общения с коллегами. - Забота о ментальном здоровье: онлайн-консультации с психологом.

О нас Мы — команда Strikt, вошедшая в топ лучших IT-работодателей России 2025 по версии Хабр Карьеры. Мы превращаем хаотичные бизнес-процессы заказчиков в самообучающиеся алгоритмы с использованием искусственного интеллекта. Ищем Data Scientist для работы над проектами в областях AdTech, HealthTech и Machine Learning. Задачи - Разработка ML-моделей для анализа текстовых и табличных данных. - Работа с NLP-задачами: предобработка текста, эмбеддинги, классификация, кластеризация. - Применение классических ML-алгоритмов: линейные модели, деревья решений, ансамбли, кластеризация. - Использование современных NLP-моделей и подходов: BERT, RoBERTa, sentence embeddings, GPT/LLM. - Извлечение, очистка, анализ и визуализация данных с помощью SQL и Python. - Оценка качества моделей, подбор метрик, анализ ошибок и предложение улучшений. Требования - Высшее техническое или математическое образование. - Коммерческий опыт в Data Science от 1 до 3 лет. - Знание машинного обучения и анализа данных. - Понимание ключевых алгоритмов ML: линейные модели, деревья решений, ансамбли. - Опыт работы с методами кластеризации (KMeans, DBSCAN) и их применением к текстовым данным. - Понимание принципов скользящего окна и его использования в анализе последовательностей. - Уверенное владение Python и библиотеками: pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn. - Опыт работы с Jupyter Notebook. - Знание NLP и понимание работы трансформеров (BERT, RoBERTa). - Знание SQL и понимание реляционных баз данных. - Умение работать с большими объёмами данных и оптимизировать производительность моделей. Будет плюсом - Опыт работы с LLM/GPT, RAG, embeddings или vector databases. - Опыт с PyTorch / TensorFlow / Hugging Face. - Понимание базовых принципов MLOps: версионирование моделей, мониторинг качества, обнаружение дрейфа. - Понимание CI/CD и опыт работы с Git. - Английский язык на уровне чтения технической документации. Условия работы - Полностью удалённая работа. - Оформление по договору с самозанятыми или ИП. - Интересные проекты в перспективных областях. - Возможность профессионального роста и развития в сильной команде специалистов.

Архитектор по обеспечению цифровых инноваций (LLM) О нас МегаФон Задачи - Анализ архитектуры бизнес-систем ИТ, инфраструктуры и других ИТ направлений с точки зрения информационной безопасности - Экспертная оценка разрабатываемой архитектуры и конфигурации оборудования с ИМ с точки зрения информационной безопасности - Формирование требований, выбор подходов, технологий и технических стандартов в соответствии с требованиями локальных нормативных актов ИБ и требованиями регуляторов - Контроль разработки, тестирования и внедрения выбранных технологий на соответствие сформированным ранее требованиям Требования - Высшее профессиональное (техническое) образование и/или повышение квалификации в объеме не менее 512 часов по направлению «Информационная безопасность» - Опыт работы в области информационной безопасности не менее 5 лет - Опыт работы в телекоммуникационной компании от 3-х лет и/или опыт работы в компании, оказывающей услуги по технической защите конфиденциальной информации от 3-х лет - Знание законодательства Российской Федерации в области ИБ (ФЗ 187 и др.) - Знание нормативно-правовой базы и международных стандартов в области ИБ - Знание организационных и технических способов защиты информации - Знание рынка программных и технических средств защиты информации - Знание принципов построения GSM – сетей и бизнес-процессов оператора связи - Высокий уровень знания принципов работы и защиты сетевых технологий - Знание принципов работы и защиты IoT-устройств - Знание принципов работы и защиты облачной инфраструктуры и BigData - Знание методологий и стандартов AGILE, DevSecOps, COBiT, ISO 27001, SOC1, SOC2, ITIL - Знание продуктов Петер-Сервис/Nexign, продуктов и ИС «Гарда-» и бизнес-процессов ПАО «МегаФон» является преимуществом - Знание принципов работы социальной инженерии является преимуществом - Знание методологии проектного управления и систем ведения проектов/требований является преимуществом

Наша команда Дата-офиса отвечает за роботизацию ключевых процессов компании через монетизацию данных и встраивание новых технологий принятия решений (в т.ч. ИИ). В проект по роботизации процессов управления продажами на внешних маркетплейсах мы ищем Бизнес-аналитика.  В рамках проекта мы автоматизируем ключевые процессы для канала внешних маркетплейсов: управление продвижением товаров; планирование заказа; ценообразование; работу с отзывами и негативом; генерацию контента с использованием ИИ, а также настраиваем мониторинг ключевых показателей и проводим A/B-тестирования. Чем предстоит заниматься: Исследовать и формализовывать существующие бизнес-процессы, выявлять точки роста и участвовать в формировании roadmap автоматизации; Формировать бизнес-требования к задачам автоматизации процессов (в том числе ML/LLM моделям); Определять метрики успешности и сценарии использования роботизированных рекомендаций; Участвовать в постановке, проведении и анализе A/B-тестов; Контролировать качество реализации решений: сопровождать внедрение новых процессов, верифицировать соответствие требованиям; Готовить аналитические и презентационные материалы для руководства. Мы ждём от будущего сотрудника: Опыт работы Бизнес-аналитиком в IT- / Data-проектах от 3 лет; Опыт работы с маркетплейсами; Умение структурировать сложные бизнес-процессы и формализовывать требования к алгоритмическим моделям; Навыки самостоятельного поиска точек роста и повышения эффективности бизнес-процессов; Опыт подготовки аналитических материалов и презентаций для принятия управленческих решений. Условия: Формат работы: гибрид/удаленка; Участие в проекте кафетерия льгот (ДМС, спорт, мобильная связь, обучение, впечатление (отдых за городом)); Полугодовые премии; Обучение и развитие (как внутреннее, так и внешнее) + корпоративные скидки на Skyeng, Lerna (Skillbox, Geekbrains), Яндекс Практикум, Language Link, Novakid; Корпоративная скидка 30% на товары компании.

deeplay — продуктовая ИТ-компания. Мы создаём системы и решения в сфере интеллектуальных игр. Мы ценим идейных людей, которых заряжают нестандартные задачи и профессиональные вызовы. Тех, кто любит экспериментировать, находить уникальные решения и всегда ориентируется на результат. Если тебе близок такой подход, будем рады видеть тебя среди наших тиммейтов! Сейчас нам нужен Разработчик образовательных программ, который будет вносить свой вклад в развитие продуктов компании, сможет поддерживать открытое общение и дружескую атмосферу. С нами ты можешь комфортно работать из любого уголка мира, потому что мы: Настроили процессы технического оснащения, чтобы можно было рассчитывать на нашу помощь в подготовке техники для работы, где бы ты ни находился. Выстроили систему взаимодействия — никаких бесконечных чатов в ТГ. Работаем через онлайн-сервис управления проектами и корпоративный мессенджер с настроенной картой каналов. Организовываем рабочие процессы с учётом часовых поясов, время для регулярных командных встреч подбирается максимально удобно для всех. Помогаем сохранять контекст и знакомиться с коллегами из других отделов — регулярно проводим общие информационные и развлекательные онлайн-мероприятия, а также командные встречи с выездами в российские города и за границу. Чем предстоит заниматься: Проектировать и разрабатывать обучающие программы преимущественно в онлайн-формате; Создавать AI-решения для обучения: разрабатывать AI-тренеров, симуляторов, ассистентов и обучающих агентов; Работать с заказчиками обучения: анализировать бизнес-запросы и потребности, переводить цели бизнеса в обучающие решения и презентовать результаты; Структурировать и поддерживать базы знаний, корпоративный контент, готовить материалы для RAG; Прототипировать, тестировать и улучшать обучающие продукты. Для их реализации тебе потребуется: Опыт в корпоративном обучении/методологии от 5 лет; Самостоятельный опыт разработки и реализации обучающих программ; Знание принципов обучения взрослых, педагогического дизайна (ADDIE, принцип Д.Колба, таксономия Блума и пр); Практический опыт работы с AI: использование LLM (ChatGPT, DeepSeek, Gemini и аналоги) в работе, создание промптов и сценариев, участие в разработке AI-агентов. Будет плюсом: Опыт создания сложных AI-агентов и системных промптов. Мы предлагаем: Гибкий подход к формату и месту работы — выбирай любое место на карте или один из комфортных офисов в Омске, Новосибирске и Санкт-Петербурге; Корпоративную культуру: общаемся на равных, поддерживаем друг друга, ценим обратную связь и инициативность, легкость общения и юмор. Возможность влиять на процессы: если увидишь потенциал для улучшения, сможешь воплотить свои идеи, повысить эффективность и качество продукта. Стать частью команды, которая находит драйв в своих задачах и стремится к технологическому лидерству в индустрии. Доступность руководства компании и открытую внутреннюю политику. Обучение и развитие: Оценка компетенций и составление индивидуального плана для прокачки твоих скилов. Ежегодный перфоманс ревью с полезными рекомендациями от команды и возможностью увидеть свои достижения глазами тиммейтов. Частичная компенсация затрат на обучение. Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю. Доступ к корпоративной офлайн и онлайн-библиотеке. Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры. Корпоративная жизнь: Открыто делимся новостями о развитии компании: регулярно проводим интервью и внутренние бизнес-мероприятия с руководителями и экспертами deeplay. Работаем из любой точки мира, но всё равно не теряем связь с командой — помогают в этом командообразующие мероприятия: живое общение, новые локации и настоящие эмоции. Делаем ставку на реальные впечатления и командный дух. Поддерживаем актуальное внутреннее информирование: систематически публикуем дайджесты о стратегии, продуктах и технологиях компании. Развиваем тематические комьюнити: проводим командные и личные турниры, участвуем в квизах/мозгобойнях, спортивных челленджах. Оказываем спонсорскую помощь профильным факультетам, выступаем с технической экспертизой на внешних мероприятиях, создаём собственные образовательные проекты. P.S.: Хоть мы и постарались вместить в описание больше деталей, но нам все еще есть что рассказать. Будем рады познакомиться ;)