Вакансии Gemini
Все вакансии с Gemini: 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 AI-инженер платформы и инструментов
О роли Crunchyroll — сервис, доставляющий аниме и мангу более чем 100 миллионам фанатов в 200+ странах и территориях. В команде AI Enablement (AIEN) открыта позиция Senior AI Platform & Tools Engineer. Роль входит в команду Tools & Governance платформы внутри AIEN, подчиняется AI Platform, Strategy & Governance Lead. Это ранняя небольшая команда, поэтому предполагается универсальность и ведение функций от дизайна до продакшена. Чем предстоит заниматься - Создание платформы оценки AI: автоматизированные инструменты для структурированных оценок (возможности, стоимость, задержка, поведение, надёжность) в масштабе, а не разовых ручных проверок. - Внедрение телеметрии использования и затрат по одобренному стеку AI: расход токенов, загрузка лицензий, расходы по вендорам и обнаружение отклонений в одобренных инструментах. - Автоматизация AI-управления: триаж заявок, конвейеры оценки, маршрутизация согласований и enforcement политик как код, интегрированные с агентами Glean и процессами JSM. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов — паттернов RAG, каркасов агентов, библиотек промптов, eval-инструментов — на которых строит команда 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 версий и изменений продуктов в одобренных AI-инструментах, оценка целесообразности внедрения и организация раскатки для максимальной пользы сотрудников. - Сделать платформу путём наименьшего сопротивления, чтобы решения AIEN по умолчанию следовали golden-путям и стандартам, и улучшать ключевые метрики (время оценки, принятие golden-путей). - Создание агентов и рабочих процессов средней сложности для нетехнических команд на одобренных AI-платформах с соблюдением стандартов AIEN по безопасности, управлению, поддерживаемости и измеримости. - Совместная работа с AI Security Engineer для встраивания необходимых контролей, обнаружения и предотвращения угроз в платформу, чтобы безопасность обеспечивалась на уровне платформы, а не добавлялась к каждому проекту отдельно. - Работа универсалом в небольшой команде: ведение функций от дизайна до продакшена и помощь в установлении инженерных паттернов, на которых команда будет масштабироваться. Требования - 6+ лет опыта в разработке ПО или платформенной инженерии, 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 ПО (например, Python, плюс Go/TypeScript или аналогичные) — создание продакшен-инструментов, а не прототипов. - Рабочее понимание устройства современных AI-систем: LLM API, RAG, агентные фреймворки, методологии оценки и основы инференса. - Опыт создания автоматизации, конвейеров данных или внутренних инструментов для разработчиков. - Опыт создания практических AI-агентов, ассистентов или автоматизации рабочих процессов для бизнес-пользователей, включая сбор требований, дизайн промптов и процессов, тестирование, внедрение и итерации. - Опыт ведения функций от начала до конца в небольшой команде: дизайн, разработка, выпуск, итерации. - Чёткая письменная коммуникация — ваши инструменты и документация должны использоваться другими инженерами.
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.
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.
AI-промпт-инженер, LLM и генеративный ИИ
Компания и контекст CACI International ищет AI-промпт-инженера в команду BEAGLE Agile Solution Factory (ASF), поддерживающую заказчика CBP в Северной Вирджинии. Команда работает над Agile-разработкой для Министерства внутренней безопасности (DHS). Задачи - Разработка и оптимизация промптов для различных генеративных ИИ-моделей (LLM) для получения желаемого поведения, ответов и творческих результатов. - Итеративное тестирование: сравнение вариантов промптов, анализ результатов и постоянное улучшение. - Взаимодействие с несколькими группами для интеграции промптов и оптимизации ручных процессов. - Исследования и разработка: отслеживание последних достижений в области LLM, генеративного ИИ и техник промпт-инжиниринга. - Поддержка тонкой настройки и RAG: участие в стратегиях улучшения точности моделей. - Решение проблем: отладка неожиданного поведения моделей, выявление корневых причин в структуре промпта, ограничениях модели или контексте данных. Требования - Гражданство США и способность пройти проверку службой CBP (проверка за 3 года на felony, за 1 год на употребление наркотиков, за 1 год на проступки, такие как кража или мошенничество). - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, информационных технологий или смежной области (эквивалентный опыт может быть рассмотрен). - 0–3 года профессионального опыта разработки ПО, стажировок или соответствующих академических проектов. - Более 1 года практической работы с большими языковыми моделями (например, OpenAI GPT, Llama, Gemini) или другими генеративными ИИ-моделями. - Опыт как минимум с одним языком программирования (Python, JavaScript/TypeScript). - Знание техник промпт-инжиниринга (few-shot, chain-of-thought, структурированные выходы, вызов функций). - Готовность к гибридному графику с работой на месте в Ашберне, Вирджиния. Желательно - Навыки решения проблем и подход к экспериментам, основанный на данных. - Письменные и устные коммуникационные навыки, умение ясно излагать сложные технические концепции. - Способность работать самостоятельно и в команде в быстро меняющейся среде. - Опыт работы с концепциями RAG, включая эмбеддинги и векторные базы данных. - Понимание вопросов безопасности ИИ (например, prompt injection, предвзятость, конфиденциальность данных). - Опыт работы в Agile/Scrum. Условия - Полная занятость, постоянная должность. - Допуск к гостайне не требуется. - Возможны локальные командировки до 10%. - Гибридный график с присутствием в офисе в Ашберне, Вирджиния. - Культура честности и среда доверия, гибкий график отпуска, доступ к обучающим ресурсам.
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.
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.
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.
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.
Lead Backend Developer / AI Engineer
Компания CRT — IT-компания с 20-летним опытом разработки, базируется в Тюмени. ООО «Креатив» внесено в реестр аккредитованных IT-организаций 10.10.2017. Сейчас формируется кадровый резерв Java-разработчиков уровня Middle и выше для проектного сотрудничества с партнерами CRT. Компания знакомится с кандидатом, обсуждает опыт, стек, формат работы и ожидания. При совпадении условий специалист добавляется в рабочий чат с актуальными проектными запросами. Можно откликаться только на те проекты, которые подходят по опыту, загрузке и условиям. Под конкретный запрос готовится обезличенное резюме и направляется партнеру. Проекты могут длиться от месяца до полугода и дольше. Возможна проектная или полная загрузка. Чем предстоит заниматься: — Анализировать нечёткие требования, формировать user stories, технические постановки, критерии приёмки и негативные сценарии — Декомпозировать фичи и распределять задачи между собой, командой и AI-агентами — Проектировать микросервисы, API, интеграции и модели данных — Разрабатывать backend-сервисы и проверять созданный агентами код на корректность, безопасность, производительность и соответствие архитектуре — Формировать для AI-агентов контекст, ограничения и стандарты, итеративно управлять результатом — Проводить код-ревью, планировать работу команды, участвовать в менторинге и технических собеседованиях — Погружаться в предметную область и доводить функциональность от идеи до работающего решения в проде Что ожидается от кандидата: — Коммерческий опыт backend-разработки от 5 лет на Python, Go или другом серверном языке — Практический опыт системного анализа, работы с требованиями и подготовки технических постановок — Опыт проектирования и разработки крупных микросервисных систем — Уверенное владение SQL, опыт проектирования баз данных и работы с PostgreSQL и MongoDB — Понимание паттернов Repository, Service, Unit of Work и подходов DDD и CQRS — Опыт работы с Docker, CI / CD и GitLab CI, базовое знание Kubernetes — Понимание мониторинга и логирования с использованием Prometheus, Grafana или ELK — Активный опыт работы с Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini или другими AI-инструментами — Умение делегировать агентам полноценные задачи, формировать контекст и критически проверять результат — Опыт лидирования разработки от 2 лет, включая постановку задач, код-ревью и развитие команды Заработная плата: до 250 000 ₽ за месяц, на руки.
Social Media Manager для AI-продуктов
Управление сетью аккаунтов и продвижение AI-продуктов на международном рынке. Продукт компании позволяет безопасно использовать Claude, ChatGPT, Gemini и более 100 других AI-моделей благодаря технологии анонимизации конфиденциальных данных ещё до их передачи внешним сервисам. Формат работы: удалённо. Если вы в РФ, у вас должна быть возможность получать выплаты на иностранный счет или крипто кошелек. Оплата: $1,000/мес + бонус за результаты до $1,000/мес в зависимости от охватов и показов. Обязанности: - Управление 20 аккаунтами в социальных сетях - Публикация 1 уникального поста ежедневно для каждого аккаунта - Создание уникального стиля для каждого аккаунта - Подготовка контента о компании и продукте, compliant AI и agentic AI - Работа с внутренним AI-инструментом для генерации и публикации контента - Анализ эффективности и постоянная оптимизация стратегии Требования: - Свободное владение английским языком - Хорошее понимание AI-технологий - Сильные навыки копирайтинга и создания контента - Самостоятельность, организованность и системность
AI-видеокреатор, контент-креатор
Формат работы: гибридный. Москва, офис 3 дня в неделю — м. Текстильщики, остальное время удалённо. Чем предстоит заниматься: — генерировать идеи совместно с SMM-командой; — снимать Reels, Shorts, VK Клипы и Stories на iPhone; — создавать AI-видео с помощью современных нейросетей; — монтировать ролики в CapCut или аналогичных программах; — использовать AI для генерации сценариев, изображений и видео; — работать по контент-плану и предлагать собственные идеи; — отслеживать тренды и адаптировать их под бренд. AI-стек: — Nano Banana; — Seedance; — Grok; — Kling AI; — ChatGPT; — Claude; — Gemini; — другие инструменты для генерации изображений и видео. Что важно: — опыт работы контент-креатором, видеографом или AI-креатором от 2 лет; — наличие портфолио; — практический опыт создания AI-видео; — понимание трендов и современных форматов коротких видео; — хороший визуальный вкус и насмотренность; — ответственность и соблюдение дедлайнов; — умение работать в команде. Будет преимуществом: — наличие iPhone 15 / 15 Pro / 16 или новее. Условия: — график 5/2; — гибридный формат работы; — стабильная заработная плата два раза в месяц; — скидки на продукцию компании; — обучение и корпоративные мероприятия; — бесплатная парковка; — подарки сотрудникам и детям на праздники.
Senior Research Scientist, Gemini Release Evaluations
Google DeepMind — ведущая исследовательская лаборатория в области ИИ, занимающаяся развитием искусственного интеллекта для научных открытий и решения сложных глобальных задач. Формат работы: офисный (Маунтин-Вью, Нью-Йорк, США; Лондон, Великобритания).
Frontend Developer (AI, Москва)
Frontend Developer (AI, Москва) Компания Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. В компании работает более 2500 аналитиков, руководителей проектов, разработчиков, тестировщиков и специалистов по сопровождению крупных информационных систем. Проекты реализуются по всей России, среди заказчиков — ведущие финансовые, телеком и ритейл компании. Центральный офис расположен в Москве, представительства — в Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде, Пензе, Саратове, Уфе, Барнауле, Минске (Беларусь). Проект Разработка и поддержка продукта ERA — системы комплексной диагностики продуктов и услуг. Решение позволяет проводить диагностику, анализ и аудит продукта для получения комплексного решения развития и снятия барьеров роста сервисов Банка. Цель проекта — построить полностью автономную систему для исследований, где ключевую роль играют смарт-агенты, выполняющие комплексный анализ без участия человека. Кого ищут Frontend-разработчика, для которого AI-агент — основной рабочий инструмент. Кандидат вайб-кодит осознанно: ставит агенту задачу через спецификацию, управляет контекстом, ревьюит результат. При этом остаётся инженером: понимает, что генерирует агент, и отвечает за качество кода в проде. Агентная разработка — не строчка «будет плюсом», а способ ежедневной работы команды. Как устроена работа (AI-workflow) - Основной инструмент — CLI-агент GigaCode (на базе Qwen Code) с доступом к разным моделям. Если кандидат работал с Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Qwen Code, OpenCode, Roo Code или Cursor — переход займёт день: принципы те же. - Внутренний реестр скиллов — готовых инструкций и плейбуков для агентов под типовые задачи проекта. Ими нужно пользоваться и пополнять реестр своими. - Написание и поддержка правил для агентов (agents.md, системные промпты, контекст проекта), чтобы агент с первой сессии работал по стандартам команды. - Подключение MCP-серверов к агентам и к продукту: таск-трекер, документация, внутренние API. - Практика spec-driven development (SDD): сначала спецификация и план, потом генерация, потом ревью. - Приветствуются любые удобные форматы и практики агентной разработки — свой workflow можно принести, лучшее попадёт в реестр. Стек React, Next.js, TypeScript · Redux Toolkit, RTK Query · SSE, стриминг, MCP · CSS3, SASS/SCSS, CSS Modules · Jest, RTL · Node.js, REST, SSR · Git, Webpack, ESLint, Jenkins, Docker · Jira, Confluence · GigaCode CLI + реестр скиллов Ожидания от кандидата - Подтверждённый опыт разработки от 3 лет (по ТК РФ). - Глубокий практический опыт с React, Next.js, TypeScript. - Redux Toolkit (плюс — RTK Query), HTML5, CSS3, SASS/SCSS. - REST API, SSR, серверный Node.js. - Server-Sent Events (SSE): механика стриминга, обработка событий, реконнекты, graceful degradation. - Unit-тесты (Jest / React Testing Library), код-ревью, GitFlow. - SOLID, DRY, KISS — и понимание, когда агент их нарушает. - Ежедневная работа с AI-агентами в разработке: Claude Code, Codex, Cursor, GigaCode, Qwen Code, OpenCode, Roo Code, Windsurf — любой из них. Важен не конкретный инструмент, а привычка так работать. - Умение управлять контекстом и сессиями агента: что положить в контекст, когда начать новую сессию, как декомпозировать задачу. - Навык написания правил и промптов под проект: agents.md / CLAUDE.md / rules, переиспользуемые инструкции (скиллы). - Понимание MCP: что это, зачем, опыт подключения MCP-серверов к агенту. - Умение ревьюить и доводить сгенерированный код: вайб-кодинг заканчивается продакшеном, а не прототипом. В сопроводительном письме нужно коротко описать свой AI-workflow: каким агентом пользуетесь, как ставите задачи, самый впечатляющий результат в связке с агентом. Задачи - Разрабатывать и рефакторить модули платформы (интерфейсы управления медиа-хранилищем) — руками агента под управлением разработчика. - Проектировать поверхности взаимодействия человека и AI: чаты с потоковой передачей ответов (SSE), канвасы, дашборды агентов. - Создавать собственных AI-агентов и мульти-агентные системы, встроенные в продукт. - Разрабатывать и подключать инструменты на базе Model Context Protocol (MCP): понимать устройство MCP-серверов и проектировать клиентские решения «интерфейс — агент — инструменты». - Писать спецификации и правила для агентов, развивать реестр скиллов команды. - Ревьюить код — и человеческий, и агентский; держать планку качества. - Участвовать в планировании, оценке задач, релизах; работать в связке с аналитиками, бэкендом, дизайном и QA; менторить джунов — в том числе учить их работать с агентами. Условия - Участие в интересном проекте. - Возможность профессионального и карьерного роста в компании. - Опыт работы в команде профессионалов. - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально. - Офисный формат работы в Москве.
LLM DevOps / Inference Engineer
Xaxis Solutions ищет LLM DevOps / Inference Engineer для поддержки платформы оценки и бенчмаркинга ИИ в сфере здравоохранения. Роль включает владение инфраструктурой для тестового стенда, стеком самостоятельного хостинга моделей и надежностью платформы, включая предоставление GPU-инфраструктуры, оптимизацию инференса моделей и управление облачными системами AWS. Задачи: - Строить и поддерживать AWS-инфраструктуру с помощью Terraform, включая сети, вычисления, оркестрацию, секреты, наблюдаемость и CI/CD - Развертывать и управлять самостоятельным хостингом LLM-инференса на GPU-инфраструктуре - Внедрять стратегии батчинга, квантизации, автоскейлинга и мульти-GPU для эффективного инференса - Разрабатывать стандартизированные процессы быстрого подключения новых моделей - Создавать слои абстракции провайдеров для API-моделей, таких как OpenAI, Anthropic и Gemini, а также для самостоятельного хостинга моделей - Внедрять ограничение скорости, повторы, экспоненциальную задержку, управление квотами, логирование запросов и ответов и атрибуцию затрат - Обеспечивать воспроизводимость и экономичность бенчмарк-запусков через закрепленные версии моделей и контейнеров и оптимизированную облачную мощность - Строить дашборды наблюдаемости, охватывающие пропускную способность, задержку, использование токенов, стоимость GPU-часов, сбои и производительность по моделям - Поддерживать пиковые нагрузки, предотвращая осиротевшие или ненужные облачные ресурсы - Участвовать в архитектуре доверенной среды исполнения (TEE) и оценивать AWS Nitro Enclaves и аналогичные решения конфиденциальных вычислений Требования: - Практический опыт запуска и управления контейнерами инференса - Сильный опыт построения и поддержки AWS-инфраструктуры как кода, включая сети, вычисления, оркестрацию, секреты, наблюдаемость и CI/CD - Опыт работы в стартапе или среде с быстрым темпом - Сильный опыт работы с ИИ/LLM и модельной инфраструктурой - Отличные коммуникационные навыки - Граждане США получат приоритет - Активный и полный профиль LinkedIn - Опыт работы с продакшн-масштабной AWS-инфраструктурой - Сильное знание EKS/ECS, EC2 GPU-инстансов (G5/G6, P4d/P5), VPC, IAM, KMS, Secrets Manager, ECR, CloudWatch и Service Quotas - Сильный опыт Terraform / Infrastructure as Code - Практический опыт с обслуживанием LLM-моделей и оптимизацией инференса - Практические знания стратегий батчинга, поведения KV-кэша, квантизации и мульти-GPU шардинга - Опыт управления GPU-нагрузками с EKS/ECS, автоскейлингом узлов и контейнерными пайплайнами на CUDA - Сильный опыт в области надежности и оптимизации затрат, включая SLO, мониторинг, алертинг и оптимизацию облачных затрат - Опыт с AWS SageMaker и Bedrock - Сильные навыки разработки на Python - Знание конфиденциальных вычислений, включая Enclaves, удаленную аттестацию и защищенный выпуск ключей - Понимание комплаенса в здравоохранении, включая сервисы, соответствующие HIPAA, требования BAA, аудит-логирование и контроль доступа к PHI - Опыт усиления безопасности, сканирования образов и контроля сетевого исходящего трафика Компания Xaxis Solutions — консалтинговая компания по управлению, предоставляющая клиентам экономически эффективные решения. Основана в undefined, штаб-квартира в Миссиссоге, Онтарио, Канада, штат 2–10 сотрудников.
QA-инженер по автоматизации мобильных приложений
О компании ScholarshipOwl — крупнейший маркетплейс стипендий в США, использующий ИИ для связи 14 миллионов студентов, ищущих стипендии, с компаниями, которые ищут студентов. Миссия — сделать финансирование образования более доступным и увлекательным, а также дать брендам возможность взаимодействовать с новым поколением. Компания использует ИИ-технологии, которые упрощают поиск стипендий, оптимизируют процесс подачи заявок и обеспечивают измеримые результаты для студентов и партнеров. Роль Ищем высококвалифицированного и инновационного Mobile QA-инженера для сквозного обеспечения качества, автоматизации тестирования и стабильности релизов мобильного приложения ScholarshipOwl на Flutter и его интеграции с GraphQL API. Роль предполагает обеспечение быстрых поставок без регрессий на iOS, Android и OTA-обновлениях Shorebird для миллионов студентов. Вы будете использовать современные ИИ-ассистенты для кодирования (Cursor, Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini) как основной инструмент для достижения максимального покрытия тестами с высокой скоростью. Работа в тесном сотрудничестве с мобильной и бэкенд-командами в современной мультисервисной архитектуре, смещение качества влево: аудит Figma-спецификаций до спринтов, ревью PR, поддержание непрерывных качественных шлюзов в CI/CD. Обязанности - Сквозная автоматизация: создание, поддержка и выполнение параллелизованных E2E smoke и регрессионных тестовых конвейеров с использованием Patrol, интегрированного в Codemagic и GitLab CI. - API и контрактное тестирование: настройка автоматизированного контрактного и API-интеграционного тестирования для проверки обновлений схемы GraphQL на соответствие требованиям мобильных запросов, гарантируя отсутствие критических изменений. - Интеграция ИИ: глубокая интеграция ИИ-инструментов (Cursor, Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini) в ежедневные процессы для генерации Patrol-скриптов из Figma-спецификаций, синтеза сложных mock-пейлоадов и автоматизации разбора логов для удвоения эффективности QA. - Смещение качества влево: раннее ревью фич-спецификаций в Figma и определений схемы GraphQL для выявления крайних случаев, логических пробелов и ошибок дизайна до начала спринтов и разработки. Активное участие в ревью PR. - Наблюдаемость и триаж: мониторинг здоровья сборок, Firebase Remote Config/Analytics, логов ошибок Sentry и логов GCP Cloud Run для триажа проблем в Flutter BLoC/UI state, GraphQL-резолверах и бэкенд-сервисах, создание подробных GitLab-задач с контекстом для разработчиков. - Исследовательское и релизное тестирование: тестирование на iOS-симуляторах, Android-эмуляторах, физических устройствах, TestFlight, внутренних треках Google Play Console и OTA-горячих патчах Shorebird. - Компонентное тестирование: использование Flutter Storybook для визуальной регрессии и компонентного тестирования на ранних этапах релизного цикла. Требования (обязательные) - Опыт: 3+ года профессионального опыта в Mobile QA Engineering / автоматизации тестирования, минимум 1 год активного использования ИИ-инструментов для кодирования в ежедневных процессах. - Владение мобильной автоматизацией: практический опыт с фреймворками автоматизации Flutter (Patrol, Flutter Integration Test, или уверенные навыки Appium/XCUITest/Espresso с готовностью освоить Patrol). - API и проверка схем: знание тестирования GraphQL API (Bruno, Postman, Playwright или HTTP-клиенты), включая валидацию схем, заголовков и JWT-авторизацию. - Мобильная экосистема и дизайн: уверенная работа с Figma-файлами для UI-спецификаций/дизайн-токенов, инструментами Xcode/Android Studio, управление Firebase Remote Config и фича-флагами, понимание жизненного цикла мобильных приложений (Apple App Store / TestFlight, внутреннее тестирование Google Play Console). - CI/CD и мобильный DevOps: опыт с мобильными CI/CD инструментами (Codemagic, GitLab CI) и Git/GitLab рабочими процессами. - Образование: степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering или эквивалентный практический опыт в разработке ПО / автоматизации тестирования. - Коммуникация: четкие и лаконичные навыки асинхронного общения на письменном и устном английском для баг-репортов, документации и удаленной работы. Будет плюсом - AI-Native фокус: продвинутое умение загружать архитектурные спецификации, GraphQL-схемы и UI-дизайн-токены в ИИ-модели для автоматической генерации тест-кейсов, Patrol page objects и mock-пейлоадов. - Dart и компонентное тестирование: непосредственные навыки Dart/Flutter для написания unit и widget тестов в репозитории, а также опыт с Flutter Storybook. - OTA и скриптинг: опыт с Shorebird (OTA горячие патчи для Flutter) или базовый TypeScript/Bun для написания Bruno тестовых коллекций или скриптов схем. - Облачная инфраструктура и фича-флаги: опыт с GCP (Cloud Run, Cloud Logging) и фича-флагами Unleash.
Ассоциированный консультант по генеративному ИИ
О компании Sia — международная консалтинговая группа, основана в 1999 году. В компании работают 3000 консультантов, офисы расположены в 48 городах в 19 странах. AI & Data Business Unit объединяет более 350 экспертов и 12 R&D-лабораторий в Европе и Северной Америке. Направления исследований — computer vision, MLOps и deep learning. Проекты ведутся от proof-of-concept до масштабного развертывания. О позиции GenAI-консалтинговая практика расширяется, ищут мотивированных выпускников на позицию GenAI-консультанта. Работа на стыке ИИ и бизнес-задач: помощь клиентам в проектировании, создании и внедрении решений на основе LLM. Роль техническая, предполагает участие в полном жизненном цикле GenAI-проектов — от архитектуры и прототипирования до продакшн-развертывания, оценки и итераций. Задачи - Проектирование, создание, обучение, дообучение и развертывание ИИ-моделей на основе LLM (например, GPT-x, Claude, Gemini, Llama, Mistral) и других генеративных техник. - Поддержка GenAI-архитектора в проектировании надежных, масштабируемых и безопасных приложений. - Разработка приложений на базе GenAI-моделей (самоуправляемых и доступных через API), соответствующих бизнес-требованиям и применимым регуляциям (GDPR, EU AI Act, лицензии моделей). - Разработка и оптимизация промтов: few-shot, Chain/Tree/Graph of Thought, ReAct, Self-reflection, guardrails. Баланс простоты и сложности для улучшения аналитических способностей, качества вывода, пользовательского опыта и контроля взаимодействий. - Проектирование и внедрение RAG-архитектур для повышения точности и релевантности ответов за счет извлечения информации из заданных источников знаний с обеспечением трассируемости и указанием источника. - Выбор и дообучение моделей, включая мультимодальные (VLM) и малые языковые модели (SLM), для генерации контента — текст, изображение, аудио, код. - Внедрение MLOps-практик для жизненного цикла GenAI: автоматизированные пайплайны (CI/CD), версионирование, мониторинг и сопровождение в продакшене (AWS, Azure, GCP). Интеграция с существующими системами и внешними инструментами и API, в том числе через стандартизированные протоколы (MCP). - Разработка и выполнение фреймворков оценки производительности, надежности, честности и безопасности моделей. Соблюдение принципов Responsible AI, помощь клиентам в процессах безопасности и комплаенса. - Отслеживание последних достижений в GenAI, эксперименты с новыми подходами, обмен знаниями внутри команды. - Работа в кросс-функциональных командах, понятное объяснение сложных технических концепций техническим и нетехническим стейкхолдерам. - Документирование процессов, методологий и лучших практик. - Различение сценариев, подходящих для генеративного ИИ, и традиционных NLP-приложений (например, NER, анализ тональности). Условия Компания инвестирует в развитие сотрудников и ожидает аналогичной вовлеченности. В команде AI & Data — коллаборативная среда, поддерживающая профессиональный рост.
Senior AI/ML-инженер, Generative AI и RAG
О компании Работодатель — консалтинговая фирма, специализирующаяся на внедрении комплексных AI и ML-решений в различных отраслях. Компания использует современные технологии и отраслевую экспертизу для повышения инновационности и эффективности клиентов. Задачи - Проектирование, разработка и внедрение enterprise-grade приложений на основе генеративного ИИ с использованием современных AI-фреймворков и облачных платформ. - Создание и оптимизация решений на основе RAG (Retrieval Augmented Generation) с применением векторных баз данных и корпоративных баз знаний. - Разработка AI-агентов и мультиагентных рабочих процессов с использованием фреймворков LangChain, LangGraph, Semantic Kernel и AutoGen. - Интеграция больших языковых моделей (LLM), таких как GPT, Llama, Claude и Gemini, в бизнес-приложения. - Взаимодействие с архитекторами, владельцами продуктов и бизнес-заинтересованными сторонами для реализации AI-решений, соответствующих бизнес-целям. - Внедрение промпт-инжиниринга, управления контекстом, фреймворков памяти и оркестрации рабочих процессов для повышения производительности ИИ. Требования - Более 7 лет опыта в разработке ПО с сильными навыками Python. - Подтверждённый опыт работы с генеративным ИИ, Azure OpenAI и Azure AI. - Практический опыт с RAG, векторными базами данных и фреймворками LangChain или LangGraph. - Навыки разработки масштабируемых API, микросервисов и бэкенд-сервисов с использованием облачных технологий. - Опыт с практиками LLMOps и MLOps, включая CI/CD пайплайны, мониторинг и управление жизненным циклом моделей. - Приверженность принципам ответственного ИИ, стандартам безопасности, конфиденциальности данных и политикам управления. Условия - Возможность работы над передовыми проектами в области генеративного ИИ и машинного обучения. - Коллаборативная среда, ориентированная на техническое лидерство и инновации. - Непрерывное обучение и развитие с учётом достижений в области AI-технологий. - Участие в технических ревью дизайна, стандартах кодирования и лучших практиках.
Эксперт Claude Code, промт-инжиниринг и автоматизация
Компания: Grandeur Design Supply Мы ищем высококвалифицированного эксперта Claude Code с глубоким опытом в AI-ассистированной разработке, промт-инжиниринге и автоматизации рабочих процессов с использованием моделей Claude (Anthropic). Роль сосредоточена на использовании Claude для задач программирования, проектирования систем, документации и оптимизации процессов. Обязанности - Проектировать, тестировать и оптимизировать продвинутые промты для Claude для генерации качественного кода и технических результатов. - Создавать и поддерживать AI-ассистированные рабочие процессы разработки с использованием возможностей Claude Code. - Сотрудничать с инженерными и продуктовыми командами для интеграции Claude в инструменты, системы и процессы. - Отлаживать, дорабатывать и проверять AI-сгенерированный код на нескольких языках программирования. - Разрабатывать внутренние инструменты, скрипты и автоматизации на основе Claude API. - Документировать лучшие практики промт-инжиниринга и AI-ассистированного программирования. - Отслеживать новейшие достижения в моделях Claude и инструментах AI-разработки. - Оценивать производительность, точность и надёжность AI-сгенерированных результатов. Требования - Подтверждённый опыт работы с Claude (Anthropic) или аналогичными LLM (например, GPT, Gemini) для задач программирования. - Свободное владение одним или несколькими языками программирования (Python, JavaScript, TypeScript и т.д.). - Экспертиза в промт-инжиниринге и оптимизации выходных данных AI. - Опыт работы с API, интеграцией SDK и автоматизацией рабочих процессов. - Знакомство с жизненным циклом разработки ПО (SDLC) и системой контроля версий (Git). - Способность эффективно отлаживать и проверять AI-сгенерированный код. - Развитые навыки решения проблем и аналитического мышления. - Отличные письменные коммуникативные навыки и способность к документированию. Предпочтительные квалификации - Опыт создания AI-ассистированных инструментов для разработчиков или копилов. - Знание DevOps, CI/CD пайплайнов или облачных платформ (AWS, GCP, Azure). - Опыт в машинном обучении или обработке естественного языка. - Опыт работы с агентными системами или автономными рабочими процессами. Условия - Оплата: $10–15 в час (в зависимости от опыта и типа занятости). - Тип занятости: контракт. - Место работы: удалённо.
AI-Дизайнер / Дизайнер маркетплейсов
AI-Дизайнер / Дизайнер маркетплейсов Москва, офис. От 80 000 ₽. График 5/2, 09:00–18:00. Обязанности - Создание продающих визуалов для Ozon/WB - Разработка CTR-обложек - Создание lifestyle и premium-макетов - Простая ретушь и AI-ретушь изображений - Создание SEO-описаний товаров - Формирование УТП и продающих текстов - Адаптация контента под алгоритмы Ozon/WB и коммерческого сайта - Создание коммерческих баннеров Требования - Понимание коммерческого визуала - Умение работать с промптами - Навыки AI-копирайтинга - Навыки создания инфографики - Понимание SEO для маркетплейсов и сайтов - Креативное мышление - Самостоятельность - Умение работать в дедлайнах - Внимательность к деталям - Инициативность Инструменты - Nano Banana, ChatGPT, Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion, Leonardo AI, Krea AI, Adobe Firefly - Photoshop AI, Topaz Photo AI, Magnific AI, Remini, Luminar Neo - Figma, Canva, Illustrator, Claude, Gemini - Runway, Kling AI, Pika, CapCut AI Условия - Оформление по ТК РФ - Окладно-премиальная заработная плата от 80 000 ₽, обсуждается на собеседовании - График 5/2, 09:00–18:00, час обед - Офисный формат работы - Скидки на продукцию компании - Подарки детям - Уютный офис, кофе-зона, парковка - Офис: Балтийская ул., 14, 10 минут пешком от м. Сокол
Senior AI-инженер, Google ADK и Python
О компании FullStack — консалтинговая компания по разработке ПО в Америке. Клиенты — крупные мировые компании и стартапы Кремниевой долины. Позиция Senior AI-инженер (Google ADK + Python) для работы с клиентами в одном из двух форматов: - Team Augmentation: интеграция в команду клиента и ежедневная работа вместе с его дизайнерами и инженерами. - Design & Build: работа в продуктовой команде FullStack над созданием и поставкой продукта клиенту. Требования - 5+ лет профессионального опыта в разработке ПО, создании production-приложений с Python и AI/agent-технологиями. - Продвинутый английский язык. - Обязательно наличие законченного высшего образования. - Практический опыт с Google ADK (Agent Development Kit) или аналогичными фреймворками для разработки агентов. - Сильный профессиональный опыт Python для разработки production-кода и бэкенд-сервисов. - Опыт работы с Git для контроля версий и совместной разработки. - Практический опыт с Docker и разработкой контейнеризированных приложений. - Опыт разработки и поставки production-ready решений. - Понимание современных практик разработки: тестирование, качество кода, деплой. - Навыки решения сложных задач и эффективной работы в команде. - Интерес к AI-ориентированной разработке и новым agentic AI-технологиям. - Способность разбираться в новых и сложных проблемах и вносить вклад в библиотеки по мере необходимости. - Умение создавать и поддерживать непрерывную интеграцию и доставку приложений. - Внимание к деталям. - Позитивный настрой и проактивное отношение. - Опыт работы в Agile/Scrum-командах. - Значимый опыт работы с крупными и сложными системами. - Способность брать полную ответственность за свою работу и выполнять согласованные с командой ожидания. - Способность разделять цели клиентов FullStack и выполнять взятые обязательства. Будет плюсом - Использование AI-инструментов в рабочем процессе. - Профессиональный опыт или личные проекты с Cursor, Windsurf, Google Antigravity, Claude Code, Gemini CLI, Codex или Copilot CLI. Условия - Конкурентная зарплата. - Оплачиваемый отпуск: отпуск, больничный, отпуск по уходу за ребёнком, праздники. - 100% удалённая работа. - Возможность работать с ведущими стартапами и компаниями из списка Fortune 500. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - 401(k) с матчингом 4%. - Возможности карьерного роста. - Возможности продолжения образования. Работа в США - Требуется действующее разрешение на работу в США на полную ставку. - FullStack не спонсирует рабочие визы сейчас или в будущем.
Senior AI/LLM-инженер, генеративный ИИ
О компании и проекте Компания: NTT DATA North America. Требуется Senior AI/LLM-инженер для проектирования, разработки и внедрения корпоративных решений генеративного ИИ на основе больших языковых моделей. Кандидат должен обладать опытом разработки на Python, RAG, AI-оркестрации и облачных архитектур. Роль предполагает работу с владельцами продуктов, архитекторами решений, инженерами данных и бизнес-заинтересованными сторонами для создания масштабируемых, безопасных и готовых к продакшену AI-приложений на базе OpenAI и других ведущих фундаментальных моделей. Локация: удалённо, необходимо поддерживать часовой пояс EST. Задачи - Проектировать, разрабатывать и внедрять корпоративные генеративные AI-приложения с использованием современных LLM-технологий. - Создавать продакшен-бэкенд-сервисы на Python с применением современных практик разработки ПО. - Разрабатывать масштабируемые AI-архитектуры с использованием OpenAI, Anthropic Claude, Gemini, Llama или аналогичных фундаментальных моделей. - Проектировать и внедрять RAG-пайплайны с использованием векторных баз данных и семантического поиска. - Разрабатывать мультиагентные AI-системы для оркестрации сложных бизнес-процессов. - Проектировать архитектуры AI-решений, отвечающие требованиям масштабируемости, безопасности и поддерживаемости. - Интегрировать AI-возможности в существующие корпоративные приложения, API и бизнес-процессы. - Разрабатывать и использовать REST API, микросервисы и событийно-ориентированные сервисы для AI-приложений. - Внедрять фреймворки оркестрации, такие как LangChain и связанные агентные фреймворки. - Оптимизировать промпты для повышения точности, качества рассуждений и бизнес-результатов. - Оценивать производительность LLM и внедрять методы улучшения качества ответов. - Устанавливать практики AI-управления, оценки моделей и ответственного ИИ. - Мониторить производительность AI-приложений и оптимизировать задержку, стоимость и качество. - Создавать облачные AI-решения с использованием Azure или AWS AI-сервисов. - Внедрять Azure AI Search и векторный поиск. - Проектировать безопасные корпоративные AI-приложения в соответствии со стандартами облачной безопасности и управления. - Взаимодействовать с DevOps-командами для развертывания AI-решений через CI/CD-пайплайны. - Взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами для понимания AI-кейсов и их трансформации в масштабируемые технические решения. - Представлять архитектурные решения и AI-стратегии технической и нетехнической аудитории. - Наставлять младших инженеров и развивать лучшие практики AI-инжиниринга. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, программной инженерии или смежной области. - 6+ лет опыта в разработке ПО или машинном обучении. - Минимум 3 года практического опыта создания решений в области ИИ и генеративного ИИ. - 3–5 лет сильного практического опыта разработки продакшен-приложений на Python. - 1–3 года опыта создания приложений с использованием OpenAI (предпочтительно), Anthropic Claude, Gemini, Llama или аналогичных LLM-платформ. - 3+ года опыта внедрения RAG-архитектур. - 1–3 года опыта интеграции векторных баз данных и решений семантического поиска. - 1–3 года уверенного понимания LangChain и фреймворков AI-оркестрации. - Опыт проектирования мультиагентных AI-архитектур. - Глубокие знания промпт-инжиниринга, оценки моделей, AI-управления и принципов ответственного ИИ. - Опыт создания REST API, микросервисов и событийно-ориентированных архитектур. - Опыт работы с облачными платформами Azure или AWS. - Понимание масштабируемой корпоративной архитектуры приложений. - Отличные аналитические навыки, навыки решения проблем и коммуникации. Необходимые технические навыки - Python - JavaScript - Генеративный ИИ - Большие языковые модели (LLM) - OpenAI (предпочтительно) - Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Мультиагентная AI-оркестрация - LangChain - Langfuse - Архитектура AI-решений - Azure AI Search - Векторные базы данных - Промпт-инжиниринг - REST API - Микросервисы - Событийно-ориентированная архитектура - Облачные сервисы Azure или AWS Предпочтительно - Опыт работы с LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel или аналогичными агентными фреймворками. - Опыт работы с векторными базами данных, такими как Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant.
Область и стек: Системная аналитика
Область и стек: Системная аналитика Должность: Support Manager (L2) Компания: Scela Зарплатная вилка: 1000-1500$ Формат работы: Удаленка Страна работы: РФ Компания создает автономную инфраструктуру монетизации трафика в Telegram на базе AI. Цифровые сотрудники заменяют целые отделы ручных операторов для крупных команд. Ищут специалиста технической поддержки второй линии, который умеет работать с языковыми моделями (LLM) под капотом, понимает логику промптинга и готов обеспечивать бесперебойную работу систем в ночное время и выходные. Чем предстоит заниматься - Обрабатывать входящие обращения от клиентов в Telegram-боте поддержки. - Настраивать и оптимизировать prompt-инструкции для ИИ-ассистентов под конкретные сценарии и вертикали продаж. - Оперативно диагностировать и устранять логические ошибки в диалогах. - Помогать клиентам настраивать авто-дожимы и сценарии в no-code/low-code конструкторе воронок. - Мониторить работоспособность Telegram-сессий клиентов. - Отсеивать платформенные баги и заводить технические таски на бэкенд/фронтенд-разработчиков. Что ожидаем - Опыт в support на 2 линии поддержки от 1 года — обязательно. - Навык чтения или написания кода — обязательно. - Базовое понимание prompt engineering: умение писать четкие системные инструкции для LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) и понимание, как системный промпт влияет на поведение модели. - Понимание логики no-code/low-code конструкторов воронок и базовых принципов работы CRM. - Умение быстро разбираться в чужих переписках, логах и находить причинно-следственные связи. - Опыт общения с клиентами в техподдержке или B2B-клиентском сервисе. - Базовые знания Git. - Высокий уровень самодисциплины: готовность стабильно работать в ночные часы и оперативно реагировать на критические алерты о падении сессий. Что предлагаем - Полностью удаленный формат работы из любой точки мира. - Оплачиваемая стажировка (1 месяц): график — 6/1 (ПН–ПТ: с 10:00 до 19:00; СБ — с 10:00 до 14:00 МСК). - График после прохождения стажировки: 6/1, ночные смены — выходные предусмотрены только в будние дни в середине недели. Смена длится 12 часов (с 22:00 до 10:00 МСК). В течение смены чистое рабочее время — 8 часов, но все 12 часов надо быть на связи. - Оклад: 1000–1500$ в месяц по результатам собеседования. Выплаты 1 и 16 числа на кошелек BEP20. - Обучение работе на no-code платформе и тонкостям настройки ИИ под конвертящий трафик. - Работа в быстрорастущем AI-стартапе с сильной технической командой. - Возможность карьерного роста до руководителя Support-отдела. - Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации).
Staff-инженер SRE, облачные базы данных
О компании Grafana Labs — компания, развивающая открытую платформу наблюдаемости Grafana Cloud. Платформа предоставляется как управляемый сервис. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая: 1600+ сотрудников в 40+ странах. О роли Ищем Staff-инженера SRE для поддержки самых ценных клиентов Grafana Cloud за счёт повышения надёжности облачных баз данных на основе Mimir, Loki, Tempo и Pyroscope. Базы данных предоставляются как SaaS-продукт из AWS, GCP и Azure во всех регионах. SRE-команда встроена в продуктовые команды Mimir, Loki и Tempo и отвечает за надёжность продуктов баз данных для клиентов с высокими SLA. Задачи - Тесно работать с продуктовыми командами (встроенная модель). - Отвечать за производственную надёжность сред с высокими SLA и сложных клиентских окружений. - Проектировать и внедрять автоматизацию для масштабирования практик надёжности. - Обеспечивать достижение клиентами целей SLO. - Определять и развивать пер-тенантные SLO и модели надёжности. - Проактивно снижать сжигание SLO для предотвращения повторных инцидентов. - Быть основной точкой эскалации и на связи (on-call) при инцидентах. - Руководить реагированием на инциденты, влияющие на клиентов, и проводить пост-инцидентные разборы. - Участвовать в проектировании (design docs) и ревью кода. - Влиять на дизайн функций для обеспечения масштабируемости и эксплуатационной пригодности. - Строить автоматизацию для устранения рутинной работы (toil). - Улучшать качество алертов и снижать шумные эскалации. Требования - 8+ лет инженерного опыта, из них 4+ в SRE/CRE/production engineering. Предпочтителен формальный опыт в customer reliability engineering. - Сильный опыт работы с Kubernetes в AWS, GCP или Azure, знакомство с инструментами infrastructure-as-code (Helm, Terraform, Jsonnet и т.п.). - Сильный опыт технического лидерства: ведение команды через проекты, наставничество инженеров, роль force-multiplier. - Опыт эксплуатации мультитенантных систем в production. - Сильный опыт проектирования и внедрения SLO. - Опыт с одним или несколькими языками программирования (например, Go, Python, Java). - Опыт с внутренностями операционной системы Linux, базовые знания сетей, облачного хранения и масштабирования. - Отличные навыки решения проблем и траблшутинга. - Опыт спокойного и активного участия в безобвинительном реагировании на инциденты, отслеживании действий и написании качественных PIR (post-incident reviews). - Способность рассуждать о производительности, масштабировании и режимах отказа. - Комфортная работа в инженерной команде с высокой степенью автономии и самонаправленности. - Способность глубоко взаимодействовать с продуктовыми командами. - Ценятся любознательность, прозрачность, склонность к действию и доброжелательность. Условия - Удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Швеции, Испании или Германии. - Компания предоставляет оплачиваемый бюджет на использование современных AI-ассистентов для разработки (инструменты на выбор в рамках политики безопасности), а также доступ к передовым моделям (например, GPT-Codex, Claude Opus, Gemini 3 Pro).
Staff-инженер по надежности баз данных
Компания: Grafana Labs. Формат: удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Швеции, Испании, Германии или Ирландии. Роль: Staff Software Engineer — SRE для облачных баз данных Grafana Cloud (Mimir, Loki, Tempo, Pyroscope). Базы данных предоставляются как SaaS на AWS, GCP и Azure во всех регионах. SRE-команда встроена в продуктовые группы Mimir, Loki и Tempo. Задачи - Тесное партнёрство с продуктовыми инженерными командами (встроенная модель). - Обеспечение надёжности production-среды для клиентов с высокими SLA и сложных окружений. - Проектирование и внедрение автоматизации для масштабирования практик надёжности. - Обеспечение достижения клиентами целевых показателей SLO. - Определение и развитие пер-тенантных SLO и моделей надёжности. - Проактивное снижение выгорания SLO для предотвращения повторных инцидентов. - Выполнение роли основного эскалационного контакта и дежурного (on-call) при инцидентах. - Руководство разбором инцидентов, влияющих на клиентов, и пост-инцидентными ревью. - Участие в проектировании (design docs) и код-ревью. - Влияние на дизайн функций для обеспечения масштабируемости и эксплуатационной пригодности. - Создание автоматизации для устранения рутинной работы (toil). - Улучшение качества алертов и снижение шумных эскалаций. Требования - 8+ лет инженерного опыта, из них 4+ в SRE/CRE/production engineering. Предпочтителен формальный опыт в customer reliability engineering. - Сильный опыт работы с Kubernetes на AWS, GCP или Azure, знакомство с инструментами infrastructure-as-code (Helm, Terraform, Jsonnet и т.п.). - Сильный опыт технического лидерства: ведение команды через проекты, наставничество инженеров, роль force-multiplier. - Опыт эксплуатации мульти-тенантных систем в production. - Сильный опыт проектирования и внедрения SLO. - Опыт с одним или несколькими языками программирования (например, Go, Python, Java). - Опыт с внутренностями ОС Linux, знание сетей, облачного хранения и масштабирования. - Отличные навыки решения проблем и диагностики. - Опыт спокойного и активного участия в blame-free инцидент-менеджменте, выполнения последующих действий и написания качественных PIR (Post Incident Reviews). - Умение рассуждать о производительности, масштабировании и режимах отказов. - Комфортная работа в инженерной команде с высокой степенью автономии и самонаправленности. - Способность к глубокому партнёрству с продуктовыми командами. - Ценятся интеллектуальное любопытство, прозрачность, склонность к действию и доброта. Условия - Удалённая работа (из указанных стран). - Компания предоставляет бюджет на использование современных AI-ассистентов для кодирования (в рамках политики безопасности), а также доступ к передовым моделям (например, GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro).
Staff AI-инженер, автоматизация и агентные системы
Grafana Labs ищет Staff-инженера (AI и автоматизация) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Кандидат будет создавать мультиагентные архитектуры, интеграции LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных, и запускать производственные системы, от которых команды зависят ежедневно. Роль предполагает высокую автономию и владение техническим направлением: определение наиболее эффективных задач для маркетинга, RevOps и SDR-команд, проектирование решений и их внедрение. Также потребуется задавать техническое направление платформы автоматизации (модели данных, контракты API, общие библиотеки, эталонные архитектуры) и сотрудничать с командами Data Engineering, GTM Systems и Field Operations для создания масштабируемой автоматизации, устраняющей ручную работу. Задачи: Агентные системы и AI-инфраструктура: - Владение полным циклом 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, вызываемых 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. Системная интеграция и бэкенд-сервисы: - Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов, соединяющих AI-модели с бизнес-системами (BigQuery, Slack, CRM, email, календари, аналитические инструменты). - Проектирование потоков данных для RAG, соединяющих LLM с внутренними базами знаний, данными клиентов и бизнес-контекстом в реальном времени. - Разработка serverless или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся с нагрузкой и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana. Автоматизация и поддержка процессов: - Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, Regional Marketing и SDR для определения задач автоматизации, выявления узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами. - Проектирование и развертывание процессов с помощью оркестрационных инструментов (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности. - Создание систем, рассчитанных на самостоятельное использование: документация, плейбуки и обучающие материалы для независимой работы команд. Требования: - 8+ лет опыта в разработке ПО с углублением в бэкенд-разработку, системную интеграцию или инженерию данных/аналитики. - 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах. - Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, включая Git-процессы, практики код-ревью и дисциплину тестирования. - Практический опыт с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции и инструменты.
Support Engineer L2
Support Engineer L2 Компания создает автономную инфраструктуру монетизации трафика в Telegram на базе AI. Цифровые сотрудники заменяют целые отделы ручных операторов для крупных команд. Ищется специалист технической поддержки второй линии, который умеет работать с языковыми моделями (LLM) под капотом, понимает логику промптинга и готов обеспечивать бесперебойную работу систем в ночное время и выходные. Чем предстоит заниматься - Обрабатывать входящие обращения от клиентов в Telegram-боте поддержки. - Настраивать и оптимизировать prompt-инструкции для ИИ-ассистентов под конкретные сценарии и вертикали продаж. - Оперативно диагностировать и устранять логические ошибки в диалогах. - Помогать клиентам настраивать авто-дожимы и сценарии в no-code/low-code конструкторе воронок. - Мониторить работоспособность Telegram-сессий клиентов. - Отсеивать платформенные баги и заводить технические таски на бэкенд/фронтенд разработчиков. Что мы ожидаем - Опыт в support на 1/2 линии поддержки от 1 года — обязательно. - Навык чтения или написания кода — обязательно. - Базовое понимание prompt engineering: умение писать четкие системные инструкции для LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) и понимание, как системный промпт влияет на поведение модели. - Понимание логики no-code/low-code конструкторов воронок и базовых принципов работы CRM. - Умение быстро разбираться в чужих переписках, логах и находить причинно-следственные связи. - Опыт общения с клиентами в техподдержке или b2b-клиентском сервисе. - Базовые знания git. - Высокий уровень самодисциплины: готовность стабильно работать в ночные часы и оперативно реагировать на критические алерты о падении сессий. Что мы предлагаем - Полностью удаленный формат работы из любой точки мира. - Стажировка: график 6/1 (ПН-ПТ: с 10:00 до 19:00; СБ — с 10:00 до 14:00 МСК). - График после прохождения стажировки: 6/1 ночные смены — выходные предусмотрены только в будние дни в середине недели. Смена длится 12 часов (с 22:00 до 10:00 МСК). В течение смены чистое рабочее время 8 часов, но все 12 часов надо быть на связи. - Оклад: 1000-1500$ в месяц по результатам собеседования (выплаты 1 и 16 числа на кошелек BEP20). - Обучение работе на no-code платформе и тонкостям настройки ИИ под конвертящий трафик. - Работа в быстрорастущем AI-стартапе с сильной технической командой. - Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации).
AI-дизайнер / Промпт-инженер в компанию Бомбора
AI-дизайнер / Промпт-инженер в компанию Бомбора Компания Бомбора — нон-фикшн редакция Эксмо. Издаем прикладную литературу в 16 тематических направлениях: от научпопа, гейм-направления, бизнес-книг, до кулинарии, психологии, книг о спорте и родительстве. В месяц выпускаем от 100 до 200 новых книг. Что нужно делать - Создавать качественное художественное оформление издания. - Разрабатывать уникальное оформление издания: искать иллюстративные фотоматериалы и типографические решения. - Участвовать в предпроектной разработке концепции художественного оформления издания. - Генерировать иллюстрации и изображения нейросетями: подбирать модели под задачу (Midjourney, Google Gemini / Nano Banana, FLUX, GPT Image и др.), писать промпты, обеспечивать консистентность персонажей и стиля в сериях. - Дорабатывать ИИ-изображения по заданию заказчика до печатного качества: апскейл, исправление артефактов, ретушь, цветокоррекция. - Разрабатывать креативную концепцию издания на основе анализа оформления книг данного сегмента рынка. - Участвовать в разработке всех технических параметров (тип издания, формат, блок, материалы). Помимо оформления книг, креативный дизайнер придумывает оформление сувенирной продукции: блокноты, открытки, календари и разрабатывает макеты блока книг. Пожелания к кандидату - Портфолио. - Опыт работы худ. редактором/дизайнером/арт-директором в рекламных агентствах, издательствах, журналах — желательно не менее двух лет. - Отличное знание ПК: профессиональный Adobe CS (Indesign, PhotoShop, Ilustrator). - Креативность, работа на результат, понимание дедлайнов, аккуратность, исполнительность, желание совершенствоваться и повышать свой профессиональный уровень. - Понимание современных тенденций. - Самостоятельность и ответственность. Что предлагаем - Высокий уровень заработной платы — сделка: больше работаешь — больше получаешь. - Постоянный поток интересных и разнообразных проектов. - Высокая планка качества. - Возможность дальнейшего профессионального продвижения и роста. - Работа в офисе, м. Полежаевская, ст. МЦК Хорошево (5 мин. пешком от метро). - Официальное оформление согласно ТК РФ. - Гибкое начало и окончание рабочего дня, возможность гибридного графика. - Корпоративные скидки на продукцию Издательства. - Бесплатный тренажерный зал в здании Издательства.
Специалиста для развития корпоративной AI-платформы и автоматизации инженерных и бизнес-процессов
Специалист для развития корпоративной AI-платформы и автоматизации инженерных и бизнес-процессов Чем предстоит заниматься AI-платформа: - проектировать и развивать корпоративную AI-платформу; - внедрять LLM и современные AI-сервисы; - создавать масштабируемую архитектуру; - участвовать в разработке AI-стратегии. AI-ассистенты: - создавать интеллектуальных помощников для продаж, проектировщиков, конструкторов, производства, сервисных служб и руководителей проектов. RAG и база знаний: - разрабатывать интеллектуальный поиск по технической документации, ГОСТам, проектам, CAD-моделям, конструкторской документации, внутренним регламентам. Автоматизация: - технические задания; - коммерческие предложения; - BOM/спецификации; - инженерная документация; - отчёты и аналитика. AI Agents: - мультиагентные системы; - интеллектуальные workflow; - AI-сценарии автоматизации бизнес-процессов. Интеграции: - CRM, ERP, PDM/PLM, CAD и внутренние API. Что важно - уверенный Python; - backend — FastAPI, REST API; - опыт создания AI-продуктов с LLM; - понимание архитектуры AI-систем и GenAI; - опыт разработки масштабируемых сервисов; - практический опыт с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral; - опыт построения RAG; - знание Vector DB: Qdrant, Pinecone, Weaviate, ChromaDB или аналогов. Будет плюсом: - LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Docker, PostgreSQL, Git. Большой плюс: - опыт в инженерных или производственных компаниях; - понимание CAD/PDM/PLM и жизненного цикла инженерного продукта; - опыт создания корпоративных AI Copilot или AI-платформ.
DevOps-инженер LLM-инференса
LLM DevOps/Inference Engineer Локация: удаленно Контекст: работа над платформой оценки и бенчмаркинга ИИ-моделей для здравоохранения. Начальная цель — клинические задачи прогнозирования: сепсис, дни до смерти, прогнозирование трендов лабораторных показателей. Оценка проводится на нескольких frontier-моделях и отраслевых моделях. Обязанности: - Построение и поддержка AWS-инфраструктуры платформы оценки как кода: сеть, вычисления, оркестрация, секреты, наблюдаемость, CI/CD. - Запуск self-hosted трека инференса для нишевых медицинских моделей: GPU-инфраструктура с батчингом, квантизацией, автоскейлингом и стандартным онбордингом новых моделей. - Создание слоя абстракции провайдеров совместно с ИИ-инженерами: единый интерфейс для API-моделей (OpenAI, Anthropic, Gemini и др.) и self-hosted моделей. Ответственность за rate limiting, ретраи, управление квотами, логирование запросов и ответов, атрибуцию затрат на запуск. - Обеспечение воспроизводимости и оптимизации затрат на бенчмарк-запуски: закрепление версий моделей и контейнеров, стратегия spot и reserved capacity, устранение простоя GPU. - Построение наблюдаемости: пропускная способность, задержка, стоимость токенов и GPU-часов, таксономия сбоев, дашборды по моделям. - Поддержка волновой нагрузки: возможность для группы ИИ-инженеров запускать эксперименты и уходить без поломок и осиротевших ресурсов. - Участие в архитектуре Trusted Execution Environment (TEE): оценка AWS Nitro Enclaves и аналогичных подходов для сценария bring-your-own-data / bring-your-own-model, включая аттестационный выпуск ключей и практические ограничения инференса внутри enclave. Требования: - AWS-инфраструктура на продакшн-масштабе: EKS или ECS, GPU-инстансы EC2 (G5/G6, P4d/P5) и их ограничения, проектирование VPC, IAM, KMS, Secrets Manager, ECR, CloudWatch, Service Quotas. - Инфраструктура как код: Terraform. Без ручного создания ресурсов через консоль. - Опыт работы с LLM: практическое владение стратегией батчинга, поведением KV cache, компромиссами квантизации, мульти-GPU шардированием. - Оркестрация контейнеров и планирование GPU: ECS/EKS с GPU-нагрузками, автоскейлинг нод, пайплайны сборки образов для CUDA-зависимых стеков. - Надежность и оптимизация затрат: SLO, алертинг, подтвержденный опыт снижения облачных расходов без потери функциональности. - Опыт запуска инференс-контейнеров. - Опыт в ИИ и LLM. - Опыт работы в здравоохранении (HIPAA, HL7 и др.). - Сильные коммуникативные навыки. Желательно: - Опыт с AWS SageMaker endpoints и Bedrock. - Практический опыт Python для работы с harness и слоем адаптеров провайдеров. - Основы конфиденциальных вычислений: enclaves, remote attestation, sealed key release, границы безопасности TEE. - Комплаенс в здравоохранении: выбор HIPAA-совместимых сервисов, BAA scope, аудит-логирование, контроль доступа к PHI. - Усиление безопасности: сканирование образов, контроль исходящего сетевого трафика для замкнутого контура. Будет плюсом: - Опыт хостинга медицинских изображений или мультимодальных моделей. - Nitro Enclaves в продакшене или аналогичный опыт TEE. - Опыт поддержки self-service сред, чистых границ тенантов и быстрого предоставления учетных данных.
Full-Stack AI-разработчик, интеграции и автоматизация
О роли H.W. Kaufman Group (Burns & Wilcox) формирует внутри ИТ-подразделения команду AI Value Engineering для создания измеримой бизнес-ценности на уровне предприятия. Команда работает на стыке разработки приложений, RPA, данных, бизнес-процессов и доставки решений с использованием ИИ. Задача команды — создавать высокоэффективные решения в рамках быстрых и глубоких проектов, тесно взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами, передавать проверенные решения поддерживающим командам и быстро останавливать инициативы, которые не приносят ценности. Эффективность команды оценивается по влиянию на портфель, успешности передачи решений, количественно выраженной бизнес-ценности, дисциплине и способности не превращаться в функцию поддержки. Роль предназначена для практикующего разработчика, использующего ИИ, который может работать в приложениях, автоматизации, данных и бизнес-процессах: находить возможности с высоким влиянием, создавать работающие решения, подтверждать их ценность и ответственно передавать поддерживающим командам. Кандидаты должны быть находчивыми, любознательными, дисциплинированными и мотивированными решением задач. Они понимают, что ИИ меняет скорость разработки, но не отменяет необходимости в суждении, качестве, понимании бизнеса и ответственности. Лучше всего роль подходит T-shaped или comb-shaped специалисту: достаточно широкому, чтобы связывать платформы, данные, API, автоматизации и пользовательские сценарии, и достаточно глубокому, чтобы принимать технически обоснованные решения и избегать хрупких решений. Критерии успеха - Быстро превращать нечётко сформулированную бизнес-задачу в ценностную гипотезу и рабочую демонстрацию. - Понимать, когда рекомендация ИИ-агента правдоподобна, рискованна, избыточна или не соответствует корпоративной поддерживаемости. - Уверенно работать во front-end, back-end, интеграциях, данных, автоматизации процессов и настройке платформ. - Искать более простые, быстрые и поддерживаемые пути, а не просто реализовывать первое техническое решение. - Создавать решения, которые можно чисто передать, не создавая скрытой зависимости от себя. - Понятно объяснять компромиссы технической и нетехнической аудитории. Обязанности - Реализовывать быстрые решения за дни или недели там, где бизнес-ценность очевидна и путь известен. - Участвовать в более глубоких исследовательских проектах продолжительностью от одного до трёх месяцев, где решение неопределённо, но потенциальная ценность высока. - Создавать прототипы, автоматизации, интеграции, управляемые данными сценарии и функции приложений на базе Salesforce, MuleSoft, .NET, RPA, AI/ML-инструментов и смежных корпоративных платформ. - Использовать ИИ-инструменты разработки, такие как Claude, Codex, Gemini, Copilot или аналогичные агенты, для ускорения работы с проверкой архитектурного соответствия, поддерживаемости, безопасности и операционных рисков. - Работать напрямую с заинтересованными сторонами из андеррайтинга, урегулирования убытков, операций и ИТ, чтобы понимать процессы, болевые точки, драйверы ценности и практические ограничения внедрения. - Преобразовывать бизнес-задачи в работающее ПО, измеримые эксперименты и понятные пакеты передачи. - Документировать архитектуру, конфигурацию, зависимости, известные ограничения, промпты, runbook и операционные аспекты для принимающей команды. - Рекомендовать изменение направления или остановку инициативы, если она не доказывает ценность, не считая это неудачей. - Изучать бизнес-процессы, чтобы решения опирались на реальную организацию работы. Требования - Профессиональный опыт разработки ПО в корпоративной среде от 5 лет. - Full-stack компетенции: разработка приложений, интеграции, API, доступ к данным, автоматизация процессов и пользовательские интерфейсы. - Опыт как минимум с несколькими из следующих технологий: Salesforce, MuleSoft, .NET/C, JavaScript/TypeScript, SQL, REST API, RPA/инструменты автоматизации, облачные сервисы, CI/CD, корпоративные платформы данных. - Практический опыт использования ИИ-инструментов разработки или подтверждённая способность быстро и ответственно их осваивать. - Навыки отладки, декомпозиции задач и самостоятельного обучения. - Умение оценивать качество кода, поддерживаемость, паттерны, вопросы безопасности и операционную пригодность. - Умение писать понятную техническую документацию и проводить передачу знаний принимающим командам. - Комфортная работа в проектах с ограниченным сроком, чёткими результатами, контрольными точками и ожиданиями по передаче. - Плюсом будет опыт в страховании, андеррайтинге, брокерской деятельности, урегулировании убытков или других процессах с высокой нагрузкой на workflow. - Плюсом будет знакомство с корпоративными архитектурными паттернами, проектными паттернами, моделированием предметной области, проектированием реляционных баз данных, интеграционными паттернами или аналогичными инженерными дисциплинами. - Опыт создания автоматизаций или решений с ИИ, объединяющих приложения, данные, документы и процессы с участием человека. - Опыт работы с prompt engineering.