Вакансии Claude
Все вакансии с Claude: можно найти работу, где этот инструмент указан в стеке или в задачах. Смотрите живые роли по инструменту и узкие пересечения с профессиями ниже.
Фильтр вакансий
Senior Backend-разработчик, Python
Компания разрабатывает AI-платформу Tenant Reply AI для автоматизации бизнес-процессов в сфере PropTech (Real Estate Tech) для рынка США. Ищем опытного инженера, который умеет самостоятельно проектировать архитектуру сервисов, принимать технические решения и реализовывать их в коде. Техническая команда с опытом разработки более 15 лет. Важно глубокое понимание архитектуры приложений, проектирования систем, моделей данных и интеграций. Обязанности: - Разработка backend-сервисов на Python. - Проектирование архитектуры новых компонентов системы. - Развитие и рефакторинг существующих сервисов. - Разработка REST API и интеграций с внешними сервисами. - Проведение технического анализа новых задач. - Оптимизация производительности существующего кода. - Участие в code review и обсуждении архитектурных решений. - Подготовка технических решений и аргументация выбранного подхода перед командой. - Использование современных AI-инструментов (Codex, Cursor AI, Claude Code и др.) для ускорения разработки при сохранении полного инженерного контроля над архитектурой и качеством решения. Требования: - Коммерческий опыт backend-разработки от 3 лет (Python или Java). - Опыт проектирования архитектуры высоконагруженных backend-систем. - Хорошее понимание PostgreSQL и проектирования реляционных БД. - Опыт проектирования REST API. - Понимание принципов SOLID, GRASP, DRY, KISS. - Знание основных GoF-паттернов и понимание, когда их действительно стоит применять. - Понимание микросервисной архитектуры и способов взаимодействия сервисов. - Умение читать, анализировать и безопасно рефакторить существующий код. - Умение оценивать технический долг и предлагать способы его уменьшения. - Способность аргументировать архитектурные решения и защищать свою позицию в технической дискуссии. Условия: - Частичная занятость. - Удаленная работа. Для нас особенно важно: - Самостоятельное проектирование архитектуры системы. - Понимание устройства моделей данных и причин их структуры. - Осознанные технические решения, а не сгенерированные AI. - Умение объяснить преимущества выбранного решения. - Способность критически оценивать код, написанный AI. - Восприятие AI как инструмента повышения продуктивности, а не замены инженерному мышлению.
Senior Frontend Developer
Резюме Senior Frontend Developer, от 290 000 ₽ / $3 500, удаленно, фуллтайм. Опыт и достижения: - Рост продаж на 25% и спасение 15% регулярной выручки. - Разработка SDK, плагинных систем и монорепозиториев. - Понимание бизнес-контекста: воронки продаж и пользовательские боли через призму кода. - Сокращение стоимости AI-запросов и ускорение CI. - Опыт сложной миграции Stripe без даунтайма. - Применение архитектурных подходов (FSD) в крупных кодовых базах. - Миграция с React на Svelte (-89% bundle size). - Высокая скорость поставки MVP (16 экранов за 8 дней). - Работа с real-time потоками данных в высоконагруженных Web3 интерфейсах. - Опыт работы с высокой нагрузкой (500–1000 RPS) и крупными базами пользователей (90K MAU, 1M+ аудитории каналов). - Интеграция сложных платежных систем (Stars, Crypto, фиат) в Telegram Mini Apps. - Параллельная обработка данных от 418 поставщиков, оптимизация очередей и биллинга. - Снижение нагрузки, оптимизация Core Web Vitals. - Применение AI-инструментов (Claude API, MCP) как часть рабочего процесса. - Каждое достижение подкреплено конкретным процентом конверсии или роста эффективности. - Акцент на пользовательские сценарии и решение задач, а не просто перечисление библиотек. - Разноплановый опыт: от сложных CRM до AI-лендингов и переноса кастомного кода на Tilda. - Опыт создания собственного SaaS с нуля: от архитектуры до биллинга и монетизации. - Экспертиза в медиа-инфраструктуре: FFmpeg, RTMP, HLS. - Практический опыт внедрения RAG-систем и локальных LLM. - Конкретные результаты по AI-MVP и оптимизации релиза техдокументации. - Реальные кейсы в 3D/WebGL: от AR-сцен для автопрома до инди-игр. - Демонстрация стека через живые проекты.
Senior AI-инженер платформы и инструментов
О компании Crunchyroll — сервис, основанный фанатами, доставляет искусство и культуру аниме сообществу. Компания обслуживает более 100 миллионов фанатов аниме и манги в более чем 200 странах и территориях. Опыт включает онлайн и офлайн-форматы: стриминг, кинотеатральные показы, игры, мерчандайз, события и другое. О роли Senior AI-инженер платформы и инструментов создаёт платформу, автоматизацию и инструменты, на которых работает остальная часть AI Enablement, и администрирует корпоративные AI-инструменты, на которые полагается вся компания. Роль входит в команду Tools & Governance платформы внутри AI Enablement (AIEN), подчиняется AI Platform, Strategy & Governance Lead. Это универсальная позиция полного цикла: автоматизация оценки и управления AI, переиспользуемые строительные блоки для других команд и повседневное администрирование одобренных AI-инструментов. Работа охватывает три связанных направления: - Превращение оценки и управления AI из ручного процесса в автоматизированную платформу: структурированные оценки, конвейеры приёма и скоринга, маршрутизация согласований, policy-as-code и телеметрия использования. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов, отслеживание новых релизов и оценка целесообразности их внедрения. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов: RAG-паттерны, каркасы агентов, библиотеки промптов, eval-харнессы — на которых строит команда Build & Partner. Это ранняя небольшая команда, поэтому инженер совмещает несколько ролей, ведёт функции от начала до конца и помогает задавать инженерные стандарты роста функции. Задачи - Создание платформы оценки AI: автоматизированные инструменты для структурированных оценок (возможности, стоимость, задержка, поведение, надёжность) в масштабе, а не разовых ручных проверок. - Инструментирование телеметрии использования и затрат по одобренному AI-стеху: расход токенов, использование мест, расходы по вендорам и обнаружение отклонений в одобренных инструментах. - Автоматизация управления AI: приём заявок, скоринг, маршрутизация согласований и enforcement policy-as-code, интегрированные с Glean-агентами и JSM-процессами. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов — RAG-паттерны, каркасы агентов, библиотеки промптов, eval-харнессы — для команды Build & Partner. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов Crunchyroll, включая ChatGPT, Glean, Claude и Gemini; управление настройками, паттернами доступа, включением функций и операционными изменениями совместно с IT и Security. - Отслеживание новых релизов и изменений продуктов среди одобренных AI-инструментов, оценка необходимости их внедрения в Crunchyroll и организация раскатки для максимальной пользы сотрудников. - Обеспечение того, чтобы платформа была путём наименьшего сопротивления: решения AIEN по умолчанию используют golden paths и стандарты, и улучшение ключевых метрик (время оценки, adoption golden-path). - Создание агентов и воркфлоу средней сложности для нетехнических команд на одобренных AI-платформах с соблюдением стандартов AIEN по безопасности, управляемости, поддерживаемости и измеримости. - Совместная работа с AI Security Engineer для встраивания необходимых контролов, обнаружения и предотвращения в платформу, чтобы безопасность обеспечивалась на уровне платформы, а не добавлялась отдельно к каждому проекту. - Работа универсалом в небольшой команде: ведение функций от дизайна до продакшена и помощь в установлении инженерных паттернов для масштабирования команды. Требования - 6+ лет инженерной работы в software или platform engineering, включая создание инструментов или сервисов, используемых другими инженерами. - Практический опыт администрирования, настройки или поддержки корпоративных SaaS-инструментов, AI-платформ или внутренних продуктовых платформ в производственной бизнес-среде. - Сильные навыки разработки (например, Python, плюс Go/TypeScript или аналогичные) — создание production-quality инструментов, а не только прототипов. - Рабочее понимание устройства современных AI-систем: LLM API, RAG, агентные фреймворки, методологии оценки и основы инференса. - Опыт создания автоматизации, пайплайнов данных или внутренних инструментов для разработчиков. - Опыт создания практичных AI-агентов, ассистентов или автоматизации воркфлоу для бизнес-пользователей, включая сбор требований, дизайн промптов и воркфлоу, тестирование, внедрение и итерации. - Опыт ведения функций от начала до конца в небольшой команде: дизайн, разработка, релиз, итерации. - Чёткая письменная коммуникация: инструменты и документация должны приниматься другими инженерами.
Forward-Deployed AI-инженер, автоматизация и инфраструктура
О роли Компания Truss — финтех-стартап (YC S21) из примерно дюжины сотрудников, строящий банкинг и платежи для строительной отрасли. Уже использует ИИ в двух направлениях, каждому нужен владелец на полную ставку. - Внутренние ИИ-системы уже в продакшене. Запущен внутренний ИИ-харнесс. Бэк-офис по фроду и поддержке клиентов построен на ИИ: обработка кейсов, ревью, операционная поверхность, а не чат-бот на стороне. Система требует ежедневной поддержки, развития и отношения как к продукту. - Инженерная фабрика. Команда работает в Cursor и Claude Code. Настройка неравномерна: виртуальные окружения, виртуальные машины, скиллы и репозитории расходятся, скиллы устаревают. Нет ежедневной картины того, что вышло и насколько хорош код. Нужно сделать каждого инженера одинаково эффективным. Позиция — инженерная, а не DevRel, не «театр внедрения» и не стажер по промптам. Вы будете владеть продакшен-системами внутреннего ИИ (харнесс и бэк-офис по фроду/поддержке) и ускорять работу инженерной команды. Задачи - Владение внутренним ИИ-харнессом. Он существует: поддержка, укрепление, развитие на полную ставку. Эвалы, подключение инструментов, песочницы — всё, что делает агентов надежными. - Владение ИИ-бэк-офисом. Фрод и поддержка клиентов уже работают на ИИ-бэк-офисе. Расширение, обеспечение корректности, работа с операционной командой при сбоях в кейсах. Это продакшен, а не демо. - Обеспечение работоспособности окружений всех инженеров: Cursor, агентные рантаймы, виртуальные окружения, виртуальные машины, секреты, языковые тулчейны. Когда кто-то клонирует репозиторий, агент должен запускаться, тестироваться и выкатываться. - Владение командными скиллами: общие скиллы для стека и стиля работы, поддержание их актуальности. Устаревший скилл — это баг, который нужно исправить, а не вики, которую кто-то прочитает. - Подготовка репозиториев для агентов, а не только для людей: devcontainers или аналоги, таск-раннеры, точки входа для тестов, линтеры, фикстуры, документация, понятная модели. - Создание джобов для ежедневной оценки работы: сигнал о том, что вышло, качество ревью, здоровье тестов, использование агентов, узкие места. Улучшение фабрики, а не создание витринной дашборд-панели. - Внедрение устойчивых процессов: как открываются PR, как проходит ревью с агентами, как продвигается скилл, как отключается плохой. Скучно, с контролем, легко. - Работа с пользователями системы: инженерами и операционной командой. Наблюдение за сессией или сбоем кейса и исправление харнесса, скилла или бэк-офиса. Без перекладывания ответственности через Notion-страницу. Требования - Минимум 6 лет опыта инженерной работы с продакшен-софтом. Языки и стеки менее важны, чем наличие вкуса, выработанного в реальных проектах. - Доказательство работы: харнесс, eval-фреймворк, система агентов/скиллов или значимый опенсорс-вклад в этой области со ссылкой. Посты в блоге про «использование ChatGPT» не считаются. - Опыт настройки окружений для других людей, а не только для себя. Репозитории, которые запускаются, тесты, которые работают, агенты с нужными инструментами. - Отношение к харнессам, скиллам и бэк-офису как к продакшен-коду: версионирование, ревью, деприкация при устаревании. Уверенное владение Python/TypeScript или аналогичным: CI, скрейперы, MCP/инструмент-серверы, песочницы, операционные интерфейсы. - Опыт работы в малой команде. Не будет платформенного отдела — вы и есть функция внутреннего ИИ и ускорения инженерии. - Соответствие правилам локации и разрешения на работу из раздела Sanity Check. Условия - Удаленная работа в США или Канаде. Возможна работа в офисе в Остине, Техас, с 1 января 2026 года. - Полная занятость. - Опыт от 6 лет. - Зарплата: CAD 150K–250K для удаленной работы в Канаде, USD 125K–175K для удаленной работы в США. Оплата в валюте локации. - Опционы: 0.25%–0.50% капитала. - Виза TN допустима для канадцев. Другие визы не спонсируются. Не подходит, если - Менее 6 лет опыта написания продакшен-софта. - Опыт с ИИ ограничен ChatGPT в браузере и курсом на LinkedIn. - Хотите быть продуктовым инженером, который «заодно помогает» с ИИ.
Руководитель направления AEO/GEO/SEO
О роли Replit — платформа для создания программного обеспечения с помощью агентов, позволяющая любому человеку создавать приложения на естественном языке. Миллионы пользователей по всему миру. Поиск перестраивается в реальном времени: миллионы людей начинают с вопроса к ChatGPT, Claude, Gemini или Perplexity, и полученный ответ определяет, какие продукты они попробуют. Replit должен быть ответом на вопрос, как создать приложение, сайт или инструмент для бизнеса. Мы нанимаем AEO/GEO/SEO-лида, который будет отвечать за то, как Replit находят через AI-ответы и традиционный поиск. Это роль с нуля: вы определите стратегию и будете реализовывать её сами, используя AI-инструменты, партнёрские агентства и кросс-функциональные команды. Ежедневная работа с командами Web, Growth, Brand, Content, Product, Engineering и Analytics. Быстрорастущие AI-нативные компании уже превратили AI-ответы в основной канал привлечения. Ваша задача — сделать то же для Replit: превратить AI-реферальный трафик в один из крупнейших источников новых пользователей, поддерживать рост традиционного поиска и сделать Replit платформой, которую AI-ассистенты рекомендуют всем, кто хочет создавать ПО. Replit движется быстро: непрерывные релизы, постоянные эксперименты. Нужен человек, который thrives в такой среде: частично стратег, частично оператор, частично исследователь канала, который меняется каждый месяц. Что нужно делать - Владеть стратегией AEO/GEO: определить, где Replit должен появляться в ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity и Google AI Overviews, для каких запросов и покупательских интентов, и создать плейбук для победы в этих ответах. Устанавливать цели, планировать дорожную карту и защищать стратегию данными. - Завоевывать цитирования в открытом вебе: LLM цитируют то, чему доверяют: треды Reddit, видео на YouTube, авторитетные публикации, контент сообществ и хорошо структурированные собственные страницы. Создавать долгосрочные программы на каждой из этих поверхностей, понимать период полураспада AI-цитирования и поддерживать позиции Replit при переобучении моделей и изменении систем поиска. - Управлять SEO от начала до конца: стратегия ключевых слов, оптимизация страниц, техническое SEO и контентный органический рост в партнёрстве с руководителем Web. Защищать и развивать поисковый капитал во время крупного редизайна сайта, координировать с командой платного поиска покрытие ключевых слов. - Создавать контент-движок: производить и направлять контент, рассчитанный на два типа читателей одновременно: LLM-краулеры и людей. Блоги, страницы сравнений, видео и структурированные ресурсы, создаваемые в объёме с помощью AI-ассистированных процессов и удерживаемые на высоком уровне качества. Основная человеческая работа здесь — суждение: стратегия, редакционное качество и дистрибуция. - Настроить измерение: создать отчётность для канала без идеальной атрибуции: AI-реферальный трафик, доля голоса в AI-ответах, отслеживание цитирований и последующие регистрации и выручка. Проводить контролируемые эксперименты, выявлять, что реально влияет на цитирования, и обучать остальную компанию. - Управлять агентствами и инструментами: владеть отношениями с агентствами и вендорами в области поиска и AI-видимости, а также стеком инструментов для отслеживания и производства. Составлять брифы, держать планку качества и решать, что остаётся внутри компании. Требования - 5+ лет в SEO, органическом росте или контентном привлечении (желательно в SaaS, технологических или разработческих компаниях), включая практическую работу с AEO/GEO в течение последнего года. - Подтверждённые результаты: рост AI-реферального трафика, выигранные цитирования, изменённые позиции и описание того, как вы это измеряли. - Техническое понимание SEO: исследование ключевых слов, краулинг, индексация, структурированные данные, архитектура сайта, анализ логов. - Понимание того, как LLM на самом деле извлекают и цитируют источники, и как это различается между ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity. - Умение ясно и быстро писать, способность направлять людей, агентства и AI-инструменты на создание контента, который получает цитирования. - Аналитические способности для создания достоверных измерений в быстро меняющемся канале, связывая органическую видимость с трафиком, регистрациями, принятием продукта и выручкой. - Умение работать с инженерными, продуктовыми, контентными и аналитическими стейкхолдерами для быстрого внедрения изменений. - Любовь к созданию с нуля: фреймворки, процессы, стратегия. - Мышление основателя: вы видите пробелы и заполняете их, действуете быстро и не ждёте, пока кто-то другой определит плейбук. - Совместный подход без большого эго и готовность вникать в детали. Будет плюсом - Превращение AI-ответов в основной канал привлечения в PLG, потребительской или разработческой компании. - Глубокое понимание Reddit: как работают сообщества и как заслужить там доверие. - Опыт ведения YouTube как органического канала обнаружения. - Практическая работа с инструментами AI-видимости и отслеживания цитирований (Profound, Peec, Ahrefs Brand Radar или аналоги). - Программный SEO в значимом масштабе. - Вы создавали с помощью Replit или других AI-инструментов для создания и понимаете наших пользователей из первых рук. - Опыт управления SEO/AEO-агентствами и фракционными специалистами. Условия - Конкурентная зарплата и опционы. - Программа 401(k) с матчем 4% (только для США). - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни. - Страхование краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, медицинский и по уходу за родственником. - Гибкий график отпусков (FTO) + праздники. - Компенсация транспортных расходов (для офиса и только для США). - Ежемесячная стипендия на здоровье. - Автономная рабочая среда. - Возмещение расходов на обустройство офиса (только для офиса). - Ежеквартальные командные встречи. - Офисные удобства (только для офиса). О компании Replit — платформа для создания программного обеспечения с помощью агентов, которая позволяет любому человеку создавать приложения на естественном языке. Миссия — сделать программирование более доступным во всём мире. Мы приветствуем уникальные перспективы и опыт, поощряем кандидатов из разных слоёв общества, включая недостаточно представленные и нетрадиционные группы.
Senior Fullstack-инженер, JavaScript/TypeScript
О роли Работа на стыке инженерии и продукта: создание функций, развитие ядра CMS, расширение возможностей платформы и участие в AI-функциях. Использование современных AI-инструментов разработки. Самостоятельность, инициативность, работа в команде. Чем предстоит заниматься - Развитие ядра CMS: улучшение производительности, надёжности и developer experience. - Разработка и поддержка расширений и интеграций. - Участие в AI-функциях продукта. - Выявление и исправление проблем на основе мониторинга, обратной связи и продуктового чутья. Задачи и обязанности - Работа в кросс-функциональной автономной команде: поставка функций и улучшений, часто на основе черновых прототипов. - Перевод бизнес-потребностей в технические решения совместно с продуктовой командой, участие в разговорах с клиентами. - Использование AI-инструментов разработки (Cursor, Claude, Codex или аналогичных). - Проактивное выявление и исправление проблем через мониторинг и observability. - Участие в архитектурных решениях для масштабируемости, надёжности и поддерживаемости платформы. - Обмен знаниями, обучение коллег, совместная работа. Ожидания по этапам 1 месяц: онбординг по продукту, стеку, инфраструктуре и видению; знакомство с кодовой базой; первые правки; понимание того, как клиенты используют Hygraph. 3 месяца: уверенная поставка функций и улучшений в продакшен; понимание продукта и архитектуры; вклад идеями, не только кодом; рабочие отношения с тимлидом, PM, дизайнерами и инженерами. 6 месяцев: значимый вклад в продукт и команду; свежие перспективы; повышение стандартов производительности, архитектуры и процессов; команда полагается на вас. Требования - Опыт (обычно от 6 лет) создания и владения продакшен-системами. - Сильные full-stack навыки в JavaScript/TypeScript, глубокий бэкенд-опыт, понимание масштабируемости и производительности (желательно Node.js). - Опыт создания пользовательских интерфейсов, желательно на React. - Опыт разработки хорошо протестированных API на GraphQL. - Уверенное знание реляционных баз данных (особенно PostgreSQL), включая проектирование схем и оптимизацию запросов. - Активное использование AI-инструментов разработки (Claude, Cursor, Codex или аналогичных). - Знакомство с cloud-native разработкой (AWS, GCP). - Опыт работы с мониторингом и observability (New Relic, Datadog или аналогичные). - Готовность к on-call и операционной работе (расследования, инциденты). - Умение работать с неопределённостью: черновые прототипы, меняющиеся требования, неполная информация. - Сильное продуктовое чутьё: понимание «зачем», а не только «как». Будет плюсом - Опыт с Golang. - Знание infrastructure as code (Pulumi, Terraform). - Опыт работы с клиентами или в клиентоориентированных ролях. - Знакомство с headless CMS или контентной инфраструктурой.
Staff Data Scientist, поисковое ранжирование
О компании DuckDuckGo — компания в сфере онлайн-защиты, удалённая команда из более чем 300 человек. Основана в 2008 году, прибыльна с 2014 года, годовая выручка превышает 100 млн долларов США. Продукты: браузер для Mac, Windows, iOS и Android, поисковая система, подписка DuckDuckGo, а также приватный ИИ Duck.ai, позволяющий общаться с ChatGPT, Claude и другими ИИ. Культура доверия, инклюзивности и самостоятельного управления проектами: каждый член команды полностью отвечает за свои проекты — от планирования и выполнения до постмортема. Роль и задачи Работа в функциональной команде Data Science. Задачи: улучшение качества поисковой выдачи и ранжирования. Недавние проекты: - Улучшение качества и точности первого этапа ранжирования без потери скорости. - Разработка новых сигналов лексического сопоставления и авторитетности документов. - Расширение поисковых оценок для измерения готовности релевантности и выявления слепых зон ранжирования. - Исследование LLM для генерации признаков и ранжирования. Данные соответствуют строгим стандартам приватности и ограничены, поэтому требуется творческий подход для получения практических выводов в культуре, основанной на фактах, где количественная строгость является базовым уровнем. Требования - Опыт работы в Data Science от 10 лет, из них от 2 лет на уровне Staff, Principal или Director. - Опыт руководства сложными проектами от планирования до продакшена с минимальным руководством. - Умение консультировать других по сложным задачам data science. - Способность разрабатывать стратегии для неоднозначных задач и превращать их в серию чётко определённых проектов. - Практический опыт внедрения ML в продакшен, разработки NLP-решений и использования AI-ассистированной разработки. - Написание продакшен-кода на Python или аналогичном высокоуровневом языке. - Продвинутые навыки SQL и оптимизации запросов. - Эффективное взаимодействие с продуктовыми командами и вклад в общую производительность команды. Предпочтительно: - Опыт реализации поисковых проектов (ранжирование, поиск или индексация) от планирования до продакшена. - Опыт работы с масштабной поисковой инфраструктурой (например, Vespa, Elasticsearch, OpenSearch или Solr). Условия - Зарплата: 222 033 доллара США в год и опционы на акции. Компенсация одинакова для профессиональных уровней независимо от географического расположения или команды. Уровень компенсации прозрачен внутри организации. - Право на медицинские льготы от компании ограничено сотрудниками, находящимися в США; не распространяется на сотрудников в других странах (например, Канада или Великобритания). - Поддержка благополучия: оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, обустройство офиса, надбавка на коворкинг. - Требуется участие в видеоконференциях с включённой камерой. - Ожидаются поездки минимум два раза в год: на общую встречу команды и на командный ретрит (каждый по 4–5 дней). Посещение настоятельно рекомендуется. - Гибкий график без фиксированных часов, но в среднем полная занятость 40 часов в неделю. - Успешный кандидат должен пройти проверку биографии (background check) как условие присоединения к команде.
Инженер генеративного медиа, ИИ-соцсети
Компания Luxury Presence, разработчик ИИ-платформы для недвижимости, при поддержке Bessemer Venture Partners и других инвесторов, достигла $100 млн годовой выручки. Более 90 000 специалистов по недвижимости, включая свыше 30% топ-100 агентов США по версии WSJ Real Trends, используют платформу. Продукт AI Social — ИИ-агент, создающий брендированные карусели и рилсы для Instagram из исходных данных. Инженер отвечает за пайплайн рендеринга, промпты и агентские циклы, а также визуальное качество результата. Направление задают партнеры по продукту и контент-стратегии, инженеры и дизайнеры работают совместно. Требования: - Уверенное знание TypeScript и Node.js, готовность развиваться в стеке компании. - Практический опыт с системами на LLM: промпты, структурированные выходы, вызовы инструментов, агентские циклы, оценки. - Минимум один опубликованный проект генеративного медиа (изображение, видео, голос или музыка), который использовали другие люди. - Портфолио, демонстрирующее техническую глубину и чувство дизайна. - Бонус: личная творческая практика — публичный профиль, портфолио, побочный проект, YouTube-канал или Are.na. - Формальное или самообразование в дизайне, визуальном искусстве, кино или моушене. - Умение переключаться между экспериментальными прототипами и доведёнными до клиентов решениями. - Ежедневное использование Claude Code, Cursor или аналогичных ИИ-инструментов разработки. - Знакомство с MCP и интеграциями Figma, Notion, Linear в ИИ-рабочие процессы. - Склонность к экспериментам с промптами и обмену результатами. - Системное мышление, ориентация на общие системы, а не отдельные фичи. - Умение работать с неинженерами, терпение и ясность в коммуникации. - Высокая ответственность и низкое эго, готовность принимать направление от продуктовых партнеров. Роль не включает: - Владение архитектурой платформы или распределёнными системами. - Владение социальной стратегией — только участие в её формировании. - Управление людьми — это индивидуальная роль с лидерством через мастерство. Технологический стек: - Платформа: Node, TypeScript, React, Postgres, AWS, Temporal. - LLM и агенты: основные SDK моделей с вызовом инструментов, структурированными выходами и многошаговыми циклами. - Медиапайплайн: генерация изображений и видео (Veo), синтез голоса и музыки (ElevenLabs), композитинг (Shotstack), рендеринг в headless-браузере. Условия: вакансия предполагает работу в Канаде.
Generative Media Engineer, AI Social
Luxury Presence — AI-платформа роста для сферы недвижимости. Компания серии C, поддерживается Bessemer Venture Partners, годовой повторяющийся доход — $100 млн. Платформой пользуются более 90 000 специалистов по недвижимости, включая более 30% топ-100 агентов WSJ Real Trends в США. AI Social — продукт, в рамках которого AI-агент создает фирменные карусели и рилсы для Instagram для каждого клиента Luxury Presence: от исходных данных до готового медиа. Это не написание кода LLM, а дизайн, выбор фото, озвучка сценария, подбор кадров и финальная композиция. Роль: владение пайплайном рендеринга, промптами и циклами агентов, а также визуальным качеством релизов. Направление задают партнеры по продукту и контент-стратегии, инженеры и дизайнеры работают совместно. Требования: - Уверенное знание TypeScript и Node.js, готовность развиваться в стеке компании. - Практический опыт с LLM-системами: промпты, структурированные выходы, вызовы инструментов, циклы агентов, оценки. - Минимум один опубликованный проект генеративного медиа (изображение, видео, голос или музыка), который использовали другие люди. - Портфолио, демонстрирующее техническую глубину и чувство дизайна. - Бонус: личная творческая практика — публичный профиль, портфолио, побочный проект, YouTube-канал, Are.na. - Формальное или самостоятельное образование в дизайне, визуальном искусстве, кино или моушене. - Умение переключаться между экспериментальными PoC и продакшен-качеством. Техническая беглость с AI-инструментами: - Ежедневное использование Claude Code, Cursor или аналогичных AI-инструментов разработки. - Знакомство с MCP и интеграциями Figma, Notion, Linear в AI-рабочие процессы. - Готовность экспериментировать с промптами, делиться выводами и иметь мнение о развитии медиа. Мышление: - Склонность к улучшению систем, а не только выполнению задач. - Приоритет систем над отдельными фичами: шаблонные семейства, которые выпускают десять постов, вместо десяти разовых. - Работа на общих системах, восприятие ограничений как рычага. - Высокие стандарты качества при готовности выпускать релизы. - Умение работать с нетехническими специалистами: продуктом, дизайном, контент-стратегией. - Высокая ответственность и низкое эго. Что не входит в роль: - Владение архитектурой платформы или распределенными системами — партнерство с профильными командами. - Владение социальной стратегией — только голос в ее формировании. - Управление людьми на старте — hands-on IC-роль с лидерством через мастерство. Технологический стек: - Платформа: Node, TypeScript, React, Postgres, AWS, Temporal. - LLM и агенты: основные SDK моделей с вызовом инструментов, структурированными выходами и многошаговыми циклами. - Медиапайплайн: генерация изображений и видео (Veo), синтез голоса и музыки (ElevenLabs), композитинг (Shotstack), headless-рендеринг браузера.
Senior Full Stack разработчик C#, Angular и AI
Платформа для бизнес-аналитики, насыщаемая возможностями искусственного интеллекта: естественный язык, умные подсказки, AI-ассистенты. Формат работы: удаленно, РФ, московский часовой пояс. Заработная плата: обсуждается по пожеланиям кандидата. Предоставляются корпоративные подписки на AI-инструменты. Чем предстоит заниматься: · Разрабатывать компоненты платформы целиком · Собирать требования, строить модели данных и описывать методики расчётов · Общаться напрямую с конечными пользователями · Проектировать архитектуру и защищать свои решения · Глубоко применять Claude Code и Cursor как agentic-инструменты, а не просто чат · Проводить ревью, технические обсуждения и развивать инженерную культуру Что важно: · 5+ лет коммерческой разработки сложных DWH/BI-систем · Уверенные навыки: C, .NET, ASP.NET, Angular, AI-инструменты · Реальный опыт работы с Claude Code: настройка CLAUDE.md, структурированные промпты, анализ кодовой базы, генерация production-ready кода, рефакторинг, тесты, pull requests и аудит безопасности · Понимание ограничений LLM и умение выстраивать безопасный HITL процесс
Frontend Developer
Резюме Frontend Developer, 180 000 ₽, удаленно/гибрид, фуллтайм. Опыт работы с метриками: цифры в каждом блоке опыта, а не абстрактные «улучшил показатели». Реальное влияние на бизнес: от сокращения багов на 35% до роста конверсии на 20%. Демонстрация инженерного подхода: интеграция Sentry, оптимизация изображений и покрытия тестами 80%. Связка конкретных технических задач с измеримыми результатами (-40% ререндеров, -20% LCP). Портфолио с реальными ссылками на рабочие проекты. Реальные кейсы оптимизации производительности (сборка с 2 мин до 40 сек, виртуализация 5000+ позиций). Практический опыт внедрения AI-агентов в процессы команды (Claude Code, Cursor). Конкретика в решении бизнес-задач. Переход на schema-driven архитектуру, сокративший кодовую базу на 30-40%. Опыт работы с PIXI.js. Работа с высоконагруженными интерфейсами (1 млн+ записей). Реальные кейсы с нагрузкой 500-1000 RPS и спецификой Telegram-экосистемы. Работа с платежными шлюзами (Stars, Crypto, Cards) в одном продукте. Реальные бизнес-метрики: рост онлайна в 7-8 раз после внедрения личного кабинета. Конкретика по UX: увеличение конверсии пополнений на 15%. Опыт менторства и онбординга новичков. Успешное внедрение unit-тестирования с нуля до 80% в критически важном модуле. Снижение возвратов от QA до 14,4%. Глубокая экспертиза в специфичных инструментах (BPMN-редакторы, meta-driven UI). Указан конкретный процент роста эффективности и конверсии по каждому проекту. Демонстрация полного цикла разработки: от логики бэкенда до финального UI. Реализация мониторинга рынка с 50+ real-time графиками и оптимизация рендеринга. Конкретные метрики производительности (Lighthouse 1.4с, bundle -30%). Зрелый подход к архитектуре (FSD, аудит, менторинг).
AI Workflow Engineer
Ultimate Knowledge Institute ищет AI Workflow Engineer для проектирования агентного SDLC с нуля: формализованные пайплайны, где AI-агенты планируют, создают, тестируют, ревьюят и выпускают код вместе с командой старших инженеров, с управлением, обоснованием и метриками эффективности. Это не исследовательская роль и не работа с промптами — вы будете проектировать систему доставки: рабочие процессы, защитные механизмы и циклы обратной связи, позволяющие команде работать значительно быстрее без потери инженерного качества. Работа напрямую ускоряет миссию: обеспечение готовности кадров для кибервойск страны. О компании: с 1999 года Ultimate Knowledge Institute задает стандарты обучения кибербезопасности для Министерства обороны, федеральных агентств и компаний из списка Fortune 500. Платформа выявляет индивидуальные пробелы в экспертизе и строит адаптивные индивидуальные планы обучения для федеральных клиентов США, оборонного сектора, разведывательного сообщества, местных и коммерческих заказчиков. Вы присоединитесь к новой формирующейся AI-команде внутри зрелой продуктовой инженерной команды — реальные пользователи, реальные stakes и зеленое поле для трансформации процессов разработки. Задачи: - Построить агентный SDLC-пайплайн: проектировать, внедрять и эксплуатировать агентные рабочие процессы на всех этапах жизненного цикла разработки — планирование, генерация кода, ревью, тестирование, документация и релиз, интегрированные с GitOps и CI/CD-инфраструктурой. - Улучшить опыт разработчиков: внедрять современные AI-интеграции в ежедневный процесс команды — кодинг-агенты, автоматическое ревью, интеллектуальная генерация тестов и self-service инструменты. - Строить обоснованные и надежные системы: разрабатывать retrieval-grounded и контекстно-зависимые AI-системы с надежными и проверяемыми результатами, проектировать оценочные стенды для их подтверждения. - Установить управление и защитные механизмы: определять и внедрять политики, контрольные точки с участием человека, аудит-трейлы и меры безопасности для ответственного применения агентного AI в средах, где доверие критично. - Формализовать и масштабировать: превращать успешные практики в повторяемые фреймворки, плейбуки и внутренние платформы, расширяя агентное ускорение за пределы инженерии на всю организацию. - Продвигать практику: обучать и поддерживать внедрение AI в команде, выступая мультипликатором, а не изолированным специалистом. Требования: - 2-3+ года практического опыта создания систем на AI/LLM в продакшене. - 2+ года проектирования и эксплуатации агентных рабочих процессов и пайплайнов, включая многошаговую оркестрацию агентов, использование инструментов, оценку и управление. - Опыт работы в современных командах разработки с практиками GitOps и CI/CD. - Рабочее знание паттернов grounded AI: RAG, контекстная инженерия, структурированные выходы, оценка и наблюдаемость LLM-систем. - Солидные основы программной инженерии на JavaScript/TypeScript и/или Python; уверенная работа со стеком (Angular/React фронтенды на Express веб-приложениях). - Соответствие культуре continuous delivery — подход Аллспоу/Хаммонда, Phoenix Project (Ким): малые партии, быстрая обратная связь, обучение без обвинений, операционное совершенство. - Проактивность: видите возможность ускорить команду — строите, измеряете и делитесь результатом. - Сильные коммуникационные навыки: умение объяснить агентную архитектуру инженеру и ее ROI — руководителю. - Требуется разрешение на работу в США; роль — удаленная в США. Будет плюсом: - Опыт с агентными фреймворками и протоколами (LangGraph/LangMem, Claude Agent SDK, MCP, OpenAI Agents) и AI-инструментами для кодинга (Claude Code, Copilot, Cursor).
Senior Data and AI Specialist
Senior Data and AI Specialist в компанию Twilio. О компании Twilio — компания в сфере коммуникационных платформ (CPaaS), работающая в формате remote-first. Сотрудники могут находиться в любой точке мира. Возможны редкие очные встречи: командные сборы, офлайн-встречи или встречи с клиентами. О роли Позиция в команде Strategy & Operations в организации Industry Relations & Strategic Growth. Специалист будет отвечать за рост для клиентов и бизнеса Twilio, используя анализ данных, скриптинг и агентные рабочие процессы для улучшения качества продукта, борьбы с мошенничеством, снижения ошибок биллинга и оптимизации валовой маржи глобальной телекоммуникационной сети. Задачи - Проектировать, тестировать и разворачивать LLM и агентов для автоматизации неструктурированных многошаговых расследований данных. - Проектировать, тестировать и разворачивать автоматизированные рабочие процессы на Python для превращения повторяющихся ручных процессов в масштабируемые решения. - Создавать инструменты для одного пользователя и многошаговые рабочие процессы для повышения эффективности. - Внедрять архитектуру данных и фреймворки оркестрации ИИ для безопасности, точности, эффективности и поддерживаемости. - Выполнять SQL-запросы и многошаговый анализ данных по сложным телекоммуникационным наборам данных для оптимизации валовой маржи, снижения мошенничества и улучшения качества сети. - Разрабатывать дашборды и повторяемые BI-решения (Tableau, Looker или Python) с практическими выводами для бизнес-партнеров. - Определять ключевые показатели эффективности (KPI) и отслеживать их динамику. - Сотрудничать с Carrier Relations, Enterprise Technology, Product, Supply Operations и Finance для преобразования бизнес-потребностей в требования к данным и стандарты управления. - Готовить письменные и устные выводы, отвечающие на бизнес-вопросы. - Брать полную ответственность за продукты данных: от определения требований и документации до финальной поставки. - Обеспечивать своевременную поставку проектов на высоком уровне. Требования - 5+ лет профессионального опыта в разработке технических решений для данных и автоматизации. - Опыт работы с SQL и реляционными схемами баз данных. - Опыт работы с Google Sheets (или Excel), Tableau и/или Looker. - Опыт использования Python, API или платформ рабочих процессов (например, Airtable, Coefficient, Zapier/n8n) для создания автоматизированных процессов и пайплайнов. - Опыт создания агентов (например, Claude Code).
Senior AI-инженер, автоматизация и интеграция
Grafana Labs — компания, создавшая открытую облачную платформу для наблюдаемости, ищет Senior Engineer (AI & Automation) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Вы будете создавать мультиагентные архитектуры, интеграции с LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных. Это удалённая позиция для кандидатов из Канады. Жители Квебека не могут претендовать на эту роль. Задачи Агентные системы и AI-инфраструктура: - Полный цикл разработки мультиагентных AI-систем: от архитектуры и реализации до тестирования, развертывания и эксплуатации. - Создание модульных композитных агентных систем с использованием оркестрационных фреймворков (LangChain, CrewAI, Anthropic MCP или аналогичных), работающих круглосуточно. - Разработка переиспользуемых агентных навыков для вызова через интерфейсы (Slack, дашборды, внутренние приложения, CLI). - Внедрение наблюдаемости и циклов обратной связи: логирование, метрики производительности, итерация промптов, оценка моделей, управление затратами. - Установление стандартов управления и соответствия для AI-процессов: контроль доступа, аудит-трейлы, обработка PII, эскалация с участием человека. Интеграция систем и бэкенд-сервисы: - Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов для подключения AI-моделей к бизнес-системам (BigQuery, Slack, CRM, электронная почта, календари, аналитические инструменты). - Проектирование потоков данных для RAG: подключение LLM к внутренним базам знаний, данным о клиентах и бизнес-контексту в реальном времени. - Разработка serverless- или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся под нагрузку и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana. Автоматизация и поддержка процессов: - Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, регионального маркетинга и SDR для выявления высокоприоритетных задач автоматизации, поиска узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами. - Проектирование и развертывание процессов с помощью инструментов оркестрации (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности. - Создание систем для самостоятельного использования: документация, плейбуки и обучающие материалы, позволяющие командам работать независимо. Требования - 8+ лет опыта в разработке ПО с глубокими знаниями в бэкенд-разработке, системной интеграции или инженерии данных/аналитики. - 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах. - Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, знание Git-процессов, практик код-ревью и дисциплины тестирования. - Практический опыт работы с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции.
Staff Analytics Engineer, data modelling
Компания Pleo ищет Staff Analytics Engineer в команду Data Services & Governance. Это индивидуальный контрибьюторский уровень: вы будете владеть семантическим слоем и стандартами аналитики для всей компании, задавая стандарты качества для всех доменов. Вы будете разрабатывать, улучшать и поддерживать стандарты моделирования и практики AI-ускоренной разработки, которыми пользуются все аналитические инженеры. Семантический слой, который вы спроектируете и будете поддерживать, станет единым источником истины для AI-агентов, BI-инструментов и аналитиков. Слой находится на ранней стадии, выбор инструментов ещё идёт, и у вас будет решающий голос. BI-стек также в переходном состоянии — вам предстоит определить, каким он должен быть, и построить его. Текущий технологический стек: GCP, BigQuery, dbt Core, Airflow, SQL, Python, Claude Code, GitHub Copilot. Вы будете подчиняться менеджеру по инженерии данных, который руководит командами Data Infra & MLOps и Data Services & Governance. Основное взаимодействие — с аналитическими инженерами в функции Intelligence, которые будут обращаться к вам за архитектурными рекомендациями и решениями по семантическому слою. Также вы будете работать со Staff Data Engineer над стандартами инженерии данных и практиками пайплайнов, с другими коллегами — над self-serve аналитикой и управлением BI-инструментами, с командой Data Serving — над определениями сущностей, с платформенной командой GenAI — над тем, как должны выглядеть AI-ready данные. Задачи: - Владеть семантическим слоем: определять, что такое метрика, как она структурирована, где хранится и как обеспечивается её соблюдение. Цель — единое каноническое определение MRR, оттока, транзакции и клиента, используемое аналитиками, BI- и AI-инструментами без расхождений. - Задавать стандарты моделирования данных для функции: как выглядит чистая, слоистая, хорошо протестированная dbt-архитектура во всех доменах и на всех уровнях сложности. - Создать и вести сообщество практики Analytics Engineering: код-ревью, общие паттерны, документация, онбординг. Цель — социальная инфраструктура, которая делает стандарты устойчивыми. - Владеть практикой AI-нативной разработки: использовать AI-инструменты кодирования как естественную часть рабочего процесса написания, ревью и миграции моделей данных. Оценивать, что работает в управляемом контексте инженерии данных, что создаёт риски, и формировать, как сообщество их внедряет. - Вести ответственную AI-ускоренную миграцию: использовать AI-инструменты для ускорения моделирования и миграций в аналитическом хранилище и операционной платформе данных. - Проектировать модели данных и определения метрик в документированном и структурированном виде, обеспечивающем надёжное потребление AI-сервисами без участия человека. - Взаимодействовать с бэкенд- и продуктовыми инженерами для внедрения дисциплины контрактов данных и владения схемами на上游, а не управления несогласованностью на下游. - Участвовать в развитии Data & AI-продуктов для внешней клиентской аналитики, где растут паттерны моделирования и потребности в разговорной аналитике. Требования: - Глубокий подтверждённый опыт в области моделирования данных и аналитической инженерии.
Fullstack-разработчик, PHP / TypeScript
Компания: DEMV Systems GmbH. Локация: Гамбург или удалённо. Задачи - Развитие существующих сложных PHP-приложений на базе Symfony и Laravel. - Интеграция внешних SOAP- и REST-интерфейсов. - Проектирование, реализация и документирование собственных REST-интерфейсов через OpenAPI. - Участие в разработке агентно-ориентированного Node.js-приложения на TypeScript. - Интеграция новых агентных решений в приложения, например для ИИ-расчётов и прогнозов. - Работа с ИИ в экосистеме Anthropic/Claude как инструментом разработки: планирование, реализация, код-ревью и анализ ошибок. - Проектирование новых приложений и интеграционных решений на PHP или TypeScript. - Совместная работа с продукт-оунером: спецификация требований, формулировка критериев приёмки и декомпозиция задач. - Межкомандная коммуникация с другими командами разработки. Требования - Уверенный практический опыт разработки сложных PHP-приложений, желательно с Symfony и/или Laravel. - Опыт работы с внешними API (REST, приветствуется SOAP), а также проектирование и реализация собственных интерфейсов. - Уверенные знания JavaScript/TypeScript как во фронтенде, так и в бэкенде. - Желание работать с ИИ-инструментами и продуктивно интегрировать агентов в приложения; предварительный опыт приветствуется, но не обязателен. - Высокие требования к качеству: код-ревью и тесты — обычная часть работы. - Самостоятельный, структурированный и ориентированный на решение подход. - Хорошие коммуникативные навыки и отличное знание немецкого языка — прямое общение с продукт-оунером и другими командами. - Опыт работы, законченное IT-образование или профильное обучение. Условия - Дружелюбная корпоративная культура с обращением на «ты» и товарищеской атмосферой. - Конкурентная оплата и основательное индивидуальное введение в должность. - Гибкая методология и плоская иерархия. - Многочисленные скидки для сотрудников, компенсация проезда и взнос в корпоративную пенсионную программу. - Корпоративные мероприятия (летний праздник / рождественская вечеринка).
Middle AI Automation / Full-stack Engineer
Компания «ООО "ЗТК"» ищет специалиста на позицию AI Automation / Full-stack Engineer с опытом Claude Code / Codex, MCP, API. Локация: Москва (Россия). Возможна удалённая работа. Полный рабочий день. Зарплата: от 80 000 до 150 000 ₽. Требуемые навыки: Python, Java, MySQL, SQL, базы данных.
AI Automation Engineer, Full-stack разработчик
Производственная компания, 17 лет занимается шатрами, ангарами и каркасно-тентовыми конструкциями, внедряет ИИ в управление: продажи, производство, маркетинг, SEO, ERP, автоматизацию отделов и работу с данными. Ищет специалиста на постоянную работу, который сможет проектировать и внедрять реальные AI-инструменты в бизнес. Что уже есть ERP-система управления продажами и производственными процессами. Интеграции через API и MCP-серверы с Bitrix24 / внутренними сервисами. Архитектура системы управления производством, отделами и заказ-нарядами. 41 SEO/маркетинговый AI-агент, которые нужно развивать, улучшать и запускать в работу. Потребность в постоянной автоматизации: CRM, сайты, лидогенерация, маркетинг, производство, аналитика, внутренние ассистенты. Что нужно делать Работать с Claude Code, Codex и другими AI-инструментами для разработки. Проектировать и дорабатывать ERP, CRM-интеграции, MCP-серверы, API-связки. Создавать AI-агентов для SEO, маркетинга, продаж, аналитики и внутренних процессов. Разрабатывать небольшие веб-сервисы, панели управления, интеграции и автоматизации. Работать с базами данных, SQL, серверной логикой, backend/frontend-кодом. Разбираться в существующей архитектуре и предлагать решения, которые реально внедряются в работу компании. Помогать превращать бизнес-задачи в работающие технические решения. Кого ищут Нужен инженер, который понимает, как работают: языковые модели и ограничения LLM; prompt engineering, context engineering, agents, tools, MCP; API, webhooks, интеграции между сервисами; backend, frontend, базы данных, SQL; серверы, деплой, логи, отладка; бизнес-процессы: продажи, производство, маркетинг, CRM/ERP. Будет плюсом Опыт с Claude Code, Codex, Cursor или аналогичными AI coding tools. Опыт создания AI-агентов. Опыт с Bitrix24, n8n, Make, Telegram-ботами, CRM/ERP. Опыт SEO-автоматизации, генерации контента, лидогенерации. Примеры реальных проектов, где ИИ был внедрен в бизнес-процесс, а не остался демо. Формат Постоянная работа. Удаленно или гибридно обсуждается. Важен результат, самостоятельность и способность доводить решения до внедрения. В сопроводительном письме обязательно ответить: Какие AI-инструменты для разработки реально используете: Claude Code, Codex, Cursor, ChatGPT, другие? Показать 1-3 проекта, где автоматизировали бизнес-процесс с помощью ИИ, API, базы данных или агентов. Описать коротко один самый сложный технический кейс: задача, стек, что сделали, какой был результат. Как бы подошли к задаче: есть ERP, Bitrix24, база данных, сайт и SEO-агенты. Нужно связать это в единую AI-систему управления компанией. С чего начнете? Приложить GitHub, портфолио, описание проектов или короткое видео-демо, если есть. Отклики без сопроводительного письма и примеров работ не рассматриваются. Тестовое задание Диагностическое задание на мышление. Оно должно показать, умеет ли человек проектировать систему, работать с агентами, API, SQL и бизнес-задачей. Задание для кандидата Представьте, что у компании есть: сайт с заявками; Bitrix24 / CRM; ERP-система производства; база данных заказов; 41 SEO-агент; Claude Code / Codex для разработки; задача: автоматизировать путь от лида до производственного заказ-наряда. Нужно подготовить короткое техническое решение на 2-4 страницы: Какую архитектуру предложите? Какие сервисы, API, MCP-серверы или агенты нужны? Какие таблицы или сущности должны быть в базе данных? Как будет идти путь заявки: сайт → CRM → расчет → заказ → производство → контроль статуса? Какие ошибки и риски предусмотрите? Что можно сделать за первые 2 недели? Где ИИ действительно полезен, а где лучше обычная программная логика? Дополнительно, если кандидат сильный технически: сделать небольшой прототип API или псевдокод одного процесса, например: принять заявку; проверить данные; создать сделку в CRM; записать в БД; вызвать AI-агента для классификации заявки; вернуть статус. Формат: Markdown, PDF, GitHub или Google Doc. Срок: 1-2 дня. Объем: без воды, главное структура и логика.
Product Engineer, PHP / Python + Vue
Digital Clouds — IT-компания, 13 лет на рынке, 130 человек, 200+ проектов: e-commerce, B2B-порталы, мобильные приложения, корпоративные системы. Разработка перестраивается под AI-first модель: рутинный код по спецификациям пишут AI-агенты, инженеры проектируют, пишут спецификации и принимают результат. Конвейер уже работает на боевых проектах. Суть роли Product Engineer — инженер, который ведёт проект целиком: сам говорит с заказчиком, пишет спецификацию, запускает AI-конвейер и отвечает за результат. Роль объединяет аналитика, разработчика и техлида в одной позиции. Работа идёт плотными автономными группами (2–3 инженера на проект). Нет бесконечных согласований, есть только задача и ресурсы для её решения. Чем предстоит заниматься - Discovery: разбираться в задаче заказчика и переводить её в техническую спецификацию - Проектировать решение: архитектура, декомпозиция, контракты интеграций - Писать спецификации для AI-агентов — в этой модели спека важнее кода - Инженерная приёмка: ревью кода агентов, тесты, отлов поведенческих ошибок (галлюцинации, преждевременное завершение, лишние шаги) - Менять конвенции кода, где агент буксует: сложные участки, отладка, тонкие интеграции - Доводить до результата: сроки, демо, коммуникация с заказчиком Что для нас важно - 4+ года коммерческой разработки: PHP (Laravel) и / или Python, фронтенд — Vue - Быстро читать чужой код и находить в нём проблемы — ревьюить придётся больше, чем писать - Опыт прямого общения с заказчиком: сбор требований, защита решений и оценок - Уже применяются AI-инструменты в работе (Claude Code, Cursor, Copilot) и есть желание использовать их системно - Самостоятельность: старт с уровня «проблема бизнеса», а не с готового ТЗ Будет плюсом - Опыт spec-driven development (SDD) или работы с агентными пайплайнами - Роль техлида или единственного инженера на проекте - Docker, CI / CD, Kubernetes - Опыт с платформой Битрикс - Образование НГУ или НГТУ: математика, физика, информационные науки Кому не подойдёт - Если комфортно работать только по детальному ТЗ на входе - Если AI воспринимается как игрушка или угроза, а не рабочий инструмент - Если хочется писать код и не разговаривать с людьми
Специалист, умеющий работать со сценарием, визуальной драматургией, генерацией, персонажами, звуком и монтажом
Производство AI-видеоконтента полного цикла — от готового сценария до финального смонтированного ролика. Требуется специалист, умеющий работать со сценарием, визуальной драматургией, генерацией, персонажами, звуком и монтажом. Задачи: — создание AI-видео по готовым сценариям: сериальный контент, промо и внутренние проекты; — доработка сценариев, создание раскадровок, подбор визуальных решений и референсов; — генерация консистентных персонажей и локаций; — работа над несколькими связанными сценами и эпизодами; — сборка финальных роликов: монтаж, цветокоррекция, звук, музыка, титры и субтитры; — создание AI-озвучки и lip-sync; — подбор или генерация музыки; — улучшение качества генераций и устранение артефактов; — ведение библиотеки промптов, персонажей и production-наработок; — развитие и оптимизация AI production-пайплайна; — контроль лицензирования и коммерческого использования контента. Требования: — уверенная работа с AI-видеогенераторами: Google Veo, Sora, Kling, Runway, Hailuo, Luma или аналогами; — Midjourney, FLUX, Nano Banana или другие инструменты для создания keyframes и image-to-video; — умение сохранять внешность персонажей между сценами; — сильный prompt engineering для видео: камера, свет, композиция, движение; — работа с start/end frame, референсами и инструментами контроля генерации; — ElevenLabs или аналоги для озвучки; — lip-sync: Runway Act-Two, Hedra, HeyGen и другие инструменты; — Suno или аналоги для генерации музыки; — уверенный монтаж в DaVinci Resolve, Premiere Pro или CapCut; — понимание цветокоррекции, ритма и киноязыка; — адаптация видео под форматы 9:16 / 16:9 / 1:1; — работа с апскейлом, интерполяцией и улучшением качества. Будет преимуществом: — опыт производства серийного AI-контента; — работа со сценариями и storytelling; — ChatGPT, Claude, Gemini для разработки сценариев и раскадровок; — ComfyUI, n8n и автоматизация AI-пайплайнов; — работа с API генеративных сервисов; — After Effects и композитинг; — высокая насмотренность и понимание киноязыка. Условия: — постоянное сотрудничество; — full-time или part-time — в зависимости от загрузки; — реальные проекты и готовый сериальный формат с первого дня; — доступ к необходимым AI-инструментам предоставляется; — оплата обсуждается индивидуально, в зависимости от опыта и уровня.
Junior Python-разработчик, стажировка
ПАО Сбербанк Junior Python-разработчик (стажировка). Можно без опыта. Формат работы: офис (Москва, м. Кутузовская). Разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы. Стажировка 3 месяца с возможностью продления или перехода в штат. Чем предстоит заниматься - Разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы - Исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) - Участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM - Проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - Участие в Code Review Пожелания к кандидатам - Базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - Понимание Git (коммиты, ветки, PR) - Знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - Понимание SQL (простые запросы) и принципов БД
Промт-инженер, ИИ-специалист
Задачи: — разрабатывать промпты для AI-ассистентов; — настраивать логику поведения ботов и сценарии диалогов; — интегрировать AI в бизнес-процессы; — тестировать и находить ошибки; — улучшать ответы и поведение ИИ; — работать с API и AI-инструментами; — создавать инструкции для LLM и оптимизировать промпты. Будет плюсом: — опыт работы с ChatGPT, Claude, Gemini и другими LLM; — понимание API, JSON и webhook; — опыт автоматизаций и работы с CRM; — базовые знания программирования; — опыт создания чат-ботов. Требования к кандидату: — понимание логики ИИ; — умение тестировать решения и доводить ботов до стабильной работы. Условия: — формат: офис; — график: 5/2, 10:00–19:00; — зарплата: обсуждается на месте.
AI-инженер, аналитика навыков
Andrew Ng опубликовал карту навыков AI-инженера. Мы разобрали семь ролей, которые закрыли в 2026-м, — и видим ровно то же самое. Andrew Ng (сооснователь Coursera, ex-глава Google Brain и Baidu AI Group) выпустил AI Engineering Skills Map — результат анализа более 10 000 вакансий и десятков интервью с экспертами и нанимающими менеджерами. Он выделяет четыре ключевых навыка: разработка и деплой AI-приложений, фундаментальные инженерные основы, работа с кодинг-агентами и shaping the build — способность самому формулировать требования, а не ждать готового ТЗ. Мы подбираем разработчиков с 2011 года, поэтому посмотрели на это со своей стороны: отобрали семь ролей — от Staff AI Engineer до QA, — и разобрали требования. Совпадение почти буквальное. 6️⃣ Ownership вместо исполнительности. Год назад такого требования в вакансиях не было, а в нашей выборке оно встретилось дважды — и оба раза в Senior Fullstack-ролях. От инженера ждут, что после релиза он сам посмотрит на метрики и предложит следующий шаг. У Andrew Ng это ровно shaping the build. Подвох в том, что классические техинтервью этот навык не проверяют. 2️⃣ 8+ лет опыта как осознанный фильтр. В четырёх вакансиях из семи, хотя пару лет назад на те же задачи искали с отметкой 5+. Когда код генерируется за секунды, ценность смещается к тем, кто начинал ещё до эпохи готовых фреймворков: они проектировали архитектуру с нуля и видят риски в сгенерированном коде. 3️⃣ Fluency в agentic coding — уже не бонус, а требование. Причём даже там, где в самом продукте никакого AI нет: в обычной C-вакансии со стеком .NET, SQL Server и AWS прямым текстом просят свободно работать с Claude Code, Cursor и подобными инструментами. 4️⃣ Умение НЕ использовать AI. Ищут не тех, кто применяет нейросети везде, а тех, кто понимает их границы и знает, где обычный предсказуемый алгоритм сработает лучше обращения к модели. Мы проверяем это одним вопросом: вспомните случай, когда AI предложил решение, а вы его отклонили, — и объясните почему. Человек с реальным опытом отвечает сразу и конкретно. И главное следствие, которое чувствуем каждый день: резюме перестало быть фильтром. Почти все CV сгенерированы под конкретную вакансию и формально безупречны. Поэтому этап интервью подорожал: из 20–60 откликов на senior-позицию до технического интервью доходит около 5%, а оффер получают 2–3%. При этом на поиск senior-разработчика у нас уходит в среднем 4 недели, и все нанятые кандидаты прошли испытательный срок. В статье — полная воронка с цифрами, конкретные вопросы, которыми мы проверяем реальный опыт, и десять требований из JD, которых в 2025 году не было.
Senior AI Enablement Engineer
Формат работы: удалённо. Кандидат должен находиться в одной из стран: Польша, Португалия, Испания, Грузия, Сербия, Армения, Турция или Кипр. Требования по языкам: - Русский — свободное владение. - Английский — C1 (устный и письменный). Чем предстоит заниматься: - Помогать инженерным командам эффективно использовать AI в ежедневной разработке. - Работать с Claude Code, Cursor, Codex и другими AI-инструментами. - Проводить 1:1, воркшопы и распространять лучшие практики использования AI. - Разрабатывать внутренние AI-интеграции на Node.js / TypeScript (MCP и другие). - Исследовать новые AI-инструменты, оценивать их эффективность и внедрять лучшие решения. - Измерять влияние AI на продуктивность инженерных команд. Ожидания: - 7+ лет коммерческого опыта разработки. - Отличное знание Node.js и TypeScript. - Глубокий практический опыт работы с Claude Code, Cursor, Codex или аналогичными AI coding tools. - Опыт разработки внутренних сервисов и интеграций. - Понимание LLM, prompting, RAG, agentic workflows. - Сильные коммуникационные навыки и желание помогать инженерам внедрять AI в свою работу. О компании: Fundraise Up — международная SaaS-платформа, которой доверяют UNICEF, Alzheimer's Association и сотни других благотворительных организаций по всему миру. Мы создаём продукт, который помогает некоммерческим организациям привлекать больше пожертвований. AI уже является неотъемлемой частью нашей инженерной культуры, и мы ищем человека, который поможет вывести использование AI в разработке на новый уровень.
Senior AI Enablement Engineer
Компания: Fundraise Up Формат работы: удалённо. Кандидат должен находиться в одной из стран: Польша, Португалия, Испания, Грузия, Сербия, Армения, Турция или Кипр. Требования по языкам: - Русский — свободное владение. - Английский — C1 (устный и письменный). Чем предстоит заниматься: - Помогать инженерным командам эффективно использовать AI в ежедневной разработке. - Работать с Claude Code, Cursor, Codex и другими AI-инструментами. - Проводить 1:1, воркшопы и распространять лучшие практики использования AI. - Разрабатывать внутренние AI-интеграции на Node.js / TypeScript (MCP и другие). - Исследовать новые AI-инструменты, оценивать их эффективность и внедрять лучшие решения. - Измерять влияние AI на продуктивность инженерных команд. Ожидания: - 7+ лет коммерческого опыта разработки. - Отличное знание Node.js и TypeScript. - Глубокий практический опыт работы с Claude Code, Cursor, Codex или аналогичными AI coding tools. - Опыт разработки внутренних сервисов и интеграций. - Понимание LLM, prompting, RAG, agentic workflows. - Сильные коммуникационные навыки и желание помогать инженерам внедрять AI в свою работу. О компании: Fundraise Up — международная SaaS-платформа, которой доверяют UNICEF, Alzheimer's Association и сотни других благотворительных организаций по всему миру. Мы создаём продукт, который помогает некоммерческим организациям привлекать больше пожертвований. AI уже является неотъемлемой частью нашей инженерной культуры, и мы ищем человека, который поможет вывести использование AI в разработке на новый уровень.
Middle Backend Developer, Unity Mobile Game
Мы разрабатываем мобильную игру в жанре Visual Novel для iOS и Android. Проект находится на стадии бета-релиза, ориентирован на долгосрочное развитие и развивается для аудитории стран СНГ и Европы. Чем предстоит заниматься - Разработка и развитие backend мобильной игры. - Проектирование серверной архитектуры и REST API. - Участие в проектировании и развитии технической архитектуры backend-части проекта. - Проектирование модели хранения игровых данных. - Разработка серверной логики игровых механик. - Интеграция внешних сервисов. - Оптимизация и поддержка серверной части проекта. Кого мы ищем Самостоятельный Backend Developer уровня Middle / Middle+, который: - имеет коммерческий опыт backend-разработки; - способен принимать инженерные решения и брать за них ответственность; - умеет проектировать backend-системы и REST API; - готов обсуждать архитектурные решения с командой; - умеет эффективно работать в небольшой команде; - заинтересован в долгосрочном развитии продукта. Стек проекта Клиентский стек: Unity 6, C, Mobile Development (iOS / Android), Firebase (Firestore, Analytics, Crashlytics), AppsFlyer, AppMetrica, Unity LevelPlay, REST API, JSON, ScriptableObjects, Addressables. Серверный стек: Firebase (Firestore, Analytics), остальные решения обсуждаются с кандидатом. Будет преимуществом: Docker, Linux, CI/CD, Postman, Swagger / OpenAPI, опыт работы с web-проектами, административными панелями, frontend-разработкой и современными AI-инструментами (GPT, Claude и др.). Формат работы - Full-time - Удаленная работа - Формат оплаты обсуждается индивидуально
Senior Full Stack разработчик C# + Angular + AI
Платформа для бизнес-аналитики, насыщаемая возможностями искусственного интеллекта: естественный язык, умные подсказки, AI-ассистенты. Формат работы: удаленно, РФ, московский часовой пояс. Заработная плата: готовы обсудить ваши пожелания. Корпоративные подписки на AI-инструменты. Чем предстоит заниматься: - Разрабатывать компоненты платформы целиком - Собирать требования, строить модели данных и описывать методики расчётов - Общаться напрямую с конечными пользователями - Проектировать архитектуру и защищать свои решения - Глубоко применять Claude Code и Cursor как agentic-инструменты, а не просто чат - Проводить ревью, технические обсуждения и развивать инженерную культуру Что важно: - 5+ лет коммерческой разработки сложных DWH/BI-систем - Уверенные навыки: C, .NET, ASP.NET, Angular, AI-инструменты - Реальный опыт работы с Claude Code: настройка CLAUDE.md, структурированные промпты, анализ кодовой базы, генерация production-ready кода, рефакторинг, тесты, pull requests и аудит безопасности - Понимание ограничений LLM и умение выстраивать безопасный HITL процесс
Middle+ TechOps SAAS-инженер
TechOps SAAS Engineer (Middle+) Локация: удаленно (желательно часовой пояс GMT+5 - GMT+8) Язык команды: английский Обязанности: - Решать технические проблемы клиентов от начала до конца (Helpdesk + Slack) в рамках SLA - Проводить анализ первопричин с помощью Grafana, Datadog (логи, метрики, трейсы) - Строить дашборды мониторинга и проактивные алерты - Писать Python-скрипты для автоматизации и массовых операций - Активно использовать ИИ (Claude, Cursor, ChatGPT) для ускорения диагностики Требования: - Уверенный ежедневный опыт работы с LLM и промпт-инжинирингом - Практический опыт с Grafana/Datadog (создание дашбордов и алертов) - Python-скриптинг и глубокое понимание распределенных систем - 2+ года в TechOps/технической поддержке (FinTech/Forex/Crypto — плюс) - Отличный английский (C1+)
Senior Full Stack Developer, PHP и React
Формат: удалённо Занятость: full-time Зарплата: 5 000–6 500 € Что предстоит делать: — backend-разработка на PHP и Golang; — frontend на React + TypeScript; — проектирование REST и gRPC API; — работа с MySQL/PostgreSQL, Redis, RabbitMQ и Kafka; — разработка масштабируемых и отказоустойчивых сервисов; — оптимизация производительности; — code review и участие в архитектурных решениях; — развитие CI/CD и поддержка деплоя в Kubernetes. Требования: — 5+ лет коммерческого опыта в Full Stack/Web Development; — уверенный PHP 7.4–8.x; — OOP, DDD, CQRS, SOLID, MVC, Event-Driven Architecture; — SQL, MySQL/PostgreSQL; — React + TypeScript; — HTML5, CSS3, SCSS; — Git, Docker, CI/CD; — Redis, RabbitMQ, Apache Kafka; — Kubernetes; — понимание Pub/Sub, Outbox, Idempotency, Retry, DLQ; — опыт работы с современными AI-инструментами: Claude, Codex, Cursor и др. Будет преимуществом: Golang, RxJS, gRPC.
Senior AI-инженер, ML и LLM
Eraneos — технический спин-офф глобальной управленческой консалтинговой компании. Клиенты — преимущественно компании из DAX и Fortune Global 500. Мы разрабатываем индивидуальные решения в области аналитики, больших данных и машинного обучения, помогая клиентам становиться компаниями на основе ИИ. Головной офис в Гамбурге, дополнительные офисы в Мюнхене и Дюссельдорфе, хаб-офисы в Кёльне, Берлине, Франкфурте и Штутгарте. Senior AI-инженер соединяет Data Science, машинное обучение, разработку ПО и консалтинг. Задачи: - Разрабатывать и вводить в эксплуатацию ИИ-модели, дающие измеримые результаты для клиентов. - Тесно работать с заинтересованными сторонами: понимать бизнес-задачи, переводить их в подходы на основе данных и превращать в готовые end-to-end решения. - Проектировать, внедрять и оценивать сценарии ИИ и ML — от классического ML до современных LLM, обеспечивать их надёжное развёртывание и мониторинг. - Создавать прототипы, применять практики MLOps, разработку ПО и интеграцию для воспроизводимости, масштабируемости и непрерывного улучшения ИИ-систем. - Понятно и уверенно доносить результаты до технической и нетехнической аудитории. - Думать за пределами краткосрочной реализации, добиваясь устойчивого эффекта для бизнеса клиентов. Требования: - Подтверждённый опыт в Data Science, статистике, машинном обучении, разработке ПО и/или прикладных ИИ-проектах. - Свободное владение Python, уверенное использование современных и распространённых ML-фреймворков и библиотек. - Опыт с Model Serving, мониторингом и CI/CD-процессами (например, MLflow, Airflow, Docker, GitHub Actions). - Написание чистого поддерживаемого кода, структурирование проектов с использованием современных практик разработки (FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic). - Практический опыт с NLP и LLM: GPT, Claude, Gemini, Llama или Deepseek. - Уверенное владение SQL и работа с базами данных, проектирование эффективных пайплайнов для обучения и инференса. - Знакомство с ML-стеками на AWS, Azure или Google Cloud. - Свободный немецкий (C1) и английский. Условия: - Проекты на стыке стратегии, технологий и бизнеса. - Гибкий график, мобильные модели работы, возможность удалённой работы. - Открытая культура на «ты», плоские иерархии, международная среда. - Индивидуальные карьерные пути, обучение и развитие. - Международная сеть из более чем 1300 коллег, регулярные мероприятия. - Возможность саббатикала. - Company Bike и субсидия на EGYM Wellpass. - Современные офисы в Гамбурге, Мюнхене, Дюссельдорфе и гибкие хабы в крупных городах Германии. - Бесплатные напитки, фрукты, закуски и кофе.