Вакансии n8n
Все вакансии с n8n: 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
Эксперт по AI-воркфлоу и бизнес-процессам
Тип занятости: контракт. Локация: удалённо. Ищем опытных экспертов по корпоративным AI-воркфлоу для поддержки инновационного проекта, направленного на внедрение ИИ, обучение и улучшение бизнес-процессов. Вы будете проектировать и оценивать AI-воркфлоу, которые повышают продуктивность и решают реальные бизнес-задачи. Предварительный опыт в обучении ИИ не требуется. Обязанности - Проектировать, создавать и оптимизировать AI-воркфлоу и агентные воркфлоу для бизнес-процессов. - Оценивать производительность AI-агентов и выявлять пробелы в рассуждениях, воркфлоу и использовании инструментов. - Разрабатывать практические сценарии использования, тестовые сценарии и операционные плейбуки. - Документировать воркфлоу, результаты и лучшие практики для внедрения ИИ в предприятиях. - Предоставлять действенную обратную связь для улучшения ИИ-систем и бизнес-процессов. - Сотрудничать с продуктовыми и исследовательскими командами для преобразования бизнес-потребностей в ИИ-решения. Требования - Профессиональный опыт в продажах, росте, управлении продуктами, управлении проектами, финансах или смежной бизнес-функции. - Практический опыт использования AI-агентов в профессиональных воркфлоу. - Опыт создания и эксплуатации AI-воркфлоу с несколькими инструментами. - Знакомство с такими инструментами, как Gmail, Drive, Slack, Jira, API, MCP-коннекторы, Zapier, Make или n8n. - Способность подключать источники данных, настраивать разрешения и интегрировать AI-агентов с бизнес-системами. - Развитые аналитические навыки, навыки решения проблем и улучшения процессов. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Способность сотрудничать с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами.
Senior Архитектор облачных решений
Компания «Базис» ищет специалиста на вакансию «Архитектор облачных решений». Локация: Москва (Россия), Санкт-Петербург (Россия). Формат работы: полный рабочий день. Требуемые навыки: - Senior - AWS - Linux - VMware - PostgreSQL - Kubernetes - Ansible - Terraform - Объектное хранилище S3 - Docker - n8n
Архитектор облачных решений
Компания «Базис» — российский разработчик программных продуктов для оказания облачных услуг и платформы динамической инфраструктуры. Ищем архитектора для развития облачных продуктов Basis Cloud Control и Basis Automation Studio. Продукты предоставляют платформу управления облачной инфраструктурой с моделью предоставления облачных ресурсов как сервис. Основные обязанности: Проработка решений для новых бизнес-задач заказчиков и развитие облачной платформы; Развитие технических компетенций смежных команд: проведение демонстраций, консультирование; Участие в определении архитектурных подходов, интерфейсов и стандартов совместно с командами разработчиков, аналитиков и инженеров; Взаимодействие с разработчиками, тестировщиками, аналитиками, инженерами и смежными продуктовыми командами для решения архитектурных задач и интеграции продуктов, реализации разработанных решений; Экспертная консультация в предпродажных активностях и эксплуатации продуктов; Формирование и поддержка архитектурной документации. Необходимый опыт работы: Опыт не менее 6 лет в инфраструктурных или облачных технологиях; Опыт участия в разработке архитектуры продуктов от 2 лет; Опыт работы с сервисами в публичных облаках (AWS, Azure, GCP, Alibaba и т.д.); Опыт работы с продуктами VMware (vSphere, Cloud Director, NSX-T, vRealize), OpenStack, ManageIQ, OpenShift, Cozystack, n8n и т.д.; Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse, Redis; Опыт работы с S3-решениями; Опыт работы с Ansible, Terraform/OpenTofu, понимание концепции IaC; Опыт работы с Podman, Kubernetes; Опыт работы с Linux-based системами на уверенном уровне. Профессиональные знания и навыки: Навыки разрешения проблем в технических решениях и продуктах; Знание принципов работы сетей передачи данных и сетей хранения данных; Понимание принципов работы современных микросервисных приложений и инструментов; Умение создавать и разрабатывать технические архитектуры (HLD, LLD) и диаграммы в нотации C4; Навыки проектирования интеграционных компонент, разумный подход к выбору способа интеграции с учетом ФТ/НФТ; Понимание принципов и функционирования контейнеризации и виртуализации; Понимание принципов построения комплексной ИТ-инфраструктуры больших компаний (сети, серверы, СХД, СРК, ИБ, ИС); Понимание принципов и функционирования систем высокой доступности и катастрофоустойчивости. Будет плюсом: Практический опыт использования Python и/или Golang для скриптов или разработки; Опыт работы с VMware SRM, NetApp MetroCluster, Huawei HyperMetro, Hitachi GAD, MIND Guard, Hystax Acura; Опыт работы с инструментами Observability; Опыт работы с ADR; Практический опыт использования AI/ML для рабочих задач. Условия: Трудоустройство согласно ТК РФ в IT-компании со всеми соответствующими бонусами; Заработная плата состоит из оклада и квартальной премии; График работы 5/2 пн-пт, гибкое начало дня; Социальный пакет (ДМС, оплата мобильной связи); Обучение внутри компании и на внешних курсах; Корпоративная программа лояльности (профессиональное обучение, фитнес-активности, обучение языкам и т.д.).
Прикладной AI-инженер, LLM и полупроводники
Группа Silicon Co-Design компании NVIDIA ищет прикладного AI-инженера для разработки и интеграции AI-решений в инфраструктуру проектирования и автоматизации чипов. Задачи - Проектирование и развертывание AI-систем для пост-силиконовой валидации: ускорение, повышение интеллектуальности и масштабируемости процессов в полупроводниковых средах. - Интеграция AI в рабочие процессы: взаимодействие с межфункциональными инженерными командами для выявления узких мест и создания решений. - Оценка новых AI-фреймворков и архитектур, определение перспективных для внедрения. - Построение систем данных для измерения влияния AI: установление количественных показателей, устранение пробелов в производительности и организация итераций. Требования - BS, MS, PhD или эквивалентный опыт в CS, EE, CE или смежной области, 5+ лет практического опыта в создании и развертывании ML/AI-систем или бэкенд-сервисов с интенсивной работой с данными. - 2+ года непосредственного опыта в Applied AI: самостоятельное владение AI-агентом, LLM-рабочим процессом или системой интеллектуальной автоматизации от прототипа до продакшена. - Сильные навыки Python и владение как минимум одним статическим языком: C, C++, C, Java или Scala. - Опыт работы в среде разработки кремния: знакомство с методологиями характеризации чипов и систем, вариациями процессов, статистическими уровнями ошибок или продвинутым анализом таймингов и энергопотребления. - Практический опыт с bring-up кремния, характеризацией или лабораторной отладкой с использованием стандартных инструментов (осциллографы, мультиметры, логические анализаторы). - Сильные базовые знания в электротехнике: компьютерная архитектура, высокоскоростные интерфейсы, тайминги, основы энергопотребления, понимание структур прошивок и драйверов и взаимодействия с аппаратурой. - Умение балансировать несколько параллельных проектов, отличные навыки решения проблем, коммуникации и работы в команде. Будет плюсом - Опыт отладки сложных системных проблем, связанных с взаимодействием HW/SW, включая лидерство или владение процессом анализа корневых причин проблем кремния или функций. - Способность превращать инновационные AI-исследования в практические производственные инструменты. - Знакомство с современными AI-технологиями и методологиями создания и запуска LLM. - Опыт создания и развертывания оркестрационных агентов, управляющих сотнями и тысячами инструментов. - Опыт работы с фреймворками глубокого обучения (PyTorch, TensorFlow) и инструментами агентной оркестрации: NeMo Agent Toolkit, LangChain, Semantic Kernel, AutoGen, CrewAI, n8n. Условия - Базовая зарплата определяется на основе локации, опыта и оплаты сотрудников на аналогичных позициях. - Диапазон базовой зарплаты: 152 000–241 500 USD для Level 3, 184 000–287 500 USD для Level 4. - Возможность получения акций и льгот.
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.
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.
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.
AI Motion Artist / AI Animator
VVP Group ищет специалиста, который поможет построить новый AI-native процесс производства коротких мультфильмов — от идеи и сценария до готового ролика. Чем предстоит заниматься: — создавать короткие AI-мультфильмы продолжительностью 60–90 секунд; — проходить полный цикл производства: сценарий → раскадровка → keyframes → генерация → звук → монтаж; — работать с генерацией изображений, видео, голосов и музыки; — добиваться стабильности персонажей между сценами и выпусками; — создавать Character Production Packs и визуальные правила для генерации; — тестировать и сравнивать AI-модели и инструменты; — работать с API, JSON, webhooks и автоматизированными workflow; — считать стоимость генераций и оптимизировать процесс производства; — фиксировать ошибки и превращать удачные решения в готовые workflow; — создавать внутренние инструменты и автоматизации с помощью Claude Code, Cursor, Replit и других AI-инструментов; — участвовать в создании нового стандарта AI-производства анимационного контента. Что важно: — опыт в видеопроизводстве, анимации, motion design, CG, VFX или постпродакшене; — портфолио с видео, анимацией или AI-контентом; — опыт работы с генеративными AI-инструментами; — понимание storytelling, композиции, монтажа и визуального ритма; — умение создавать несколько связанных сцен в едином стиле; — понимание API, JSON и автоматизации; — способность самостоятельно разбираться в новых инструментах и строить эффективные workflow. Будет плюсом: — ComfyUI, Flux, Stable Diffusion, Midjourney, Runway, Kling, Veo, Sora, Pika, Luma; — ControlNet, IP-Adapter, LoRA, image-to-video, inpainting; — Claude Code, Cursor, Replit, Windsurf, Lovable; — Python, JavaScript, TypeScript или Node.js; — n8n, Make, Zapier; — ElevenLabs, HeyGen и другие AI-инструменты для работы со звуком и голосом; — Premiere Pro, After Effects, DaVinci Resolve, Blender, Cinema 4D, Unreal Engine; — опыт создания мультфильмов, сериалов, детского или игрового контента. Первые задачи: — определить эффективный пайплайн производства коротких мультфильмов; — подготовить 2–3 персонажей к стабильной генерации; — выбрать визуальный стиль и формат роликов; — протестировать несколько AI-моделей на одинаковых сценах и выбрать оптимальный стек. Условия: — работа в крупной группе компаний; — участие в создании нового AI-направления; — возможность влиять на процессы, инструменты и продукт; — прямое взаимодействие с командой проекта; — уровень дохода обсуждается индивидуально.
Automation & AI Specialist, Low-Code и CRM-автоматизация
Компания WorkflowX разрабатывает CRM-, автоматизационные и ИИ-решения для бизнеса, объединяя CRM, коммуникации, данные, API и современные ИИ-технологии в автоматизированные процессы. Задачи: - Создание и развитие n8n-воркфлоу - Разработка автоматизаций между CRM-платформой и внешними приложениями - Техническая реализация и развитие ИИ- и голосовых агентов - Подключение API, вебхуков и сторонних систем - Настройка CRM-воркфлоу и автоматизированных клиентских процессов - Обработка и синхронизация данных между системами - Интеграция телефонии, электронной почты, WhatsApp, календарей, форм и других инструментов - Создание небольших решений на JavaScript, HTML и CSS, когда стандартных функций недостаточно - Анализ ошибок, тестирование и оптимизация существующих автоматизаций - Документирование ключевых воркфлоу и интеграций - Участие в разработке новых решений для автоматизации и ИИ Требования: - Опыт с n8n, Make или аналогичными low-code/no-code платформами - Знание API, REST API и вебхуков - Опыт с CRM-системами и CRM-автоматизацией - Владение JavaScript - Знание HTML и CSS - Понимание JSON и обработки данных - Опыт с ИИ-инструментами и LLM - Опыт с ИИ- или голосовыми агентами - Опыт с интеграциями телефонии и VoIP - Опыт с OpenAI, ElevenLabs, Twilio или аналогичными платформами Важно: отсутствие опыта с конкретным инструментом, например n8n, при уверенном владении Make, не является исключающим фактором. Ключевое значение имеет понимание логики, данных, API и автоматизации. Условия: - Проекты в сфере автоматизации и искусственного интеллекта - Свобода в принятии решений - Современные инструменты и технологии - Короткие пути согласования - Ответственная самостоятельная работа - Удалённая работа - Разнообразные технические задачи - Возможность активно участвовать в развитии систем автоматизации и ИИ
Marketing Engineer, AI Deployment
Figma ищет Marketing Engineer, AI Deployment. Эта роль находится на стыке операций, данных и маркетинга и сосредоточена на превращении стратегии и ручной работы в масштабируемые автоматизированные системы. Это не традиционная операционная роль, а системно-ориентированная позиция, посвященная созданию инфраструктуры, рабочих процессов и интеллектуальных слоев, которые обеспечивают современный, продуктово-информированный механизм дохода и эффективности в маркетинге. Идеальный кандидат — эксперт в создании взаимосвязанных слоев данных, оптимизированных для ИИ, внедрении ИИ и переводе сложных бизнес-задач в масштабируемые автоматизированные технические процессы, которые напрямую влияют на доход и операционную эффективность. Успех в этой роли измеряется тремя показателями: - Количество запущенных ИИ-агентов — число ИИ-систем, внедренных в реальное регулярное использование маркетологами. - Сэкономленные часы — ручная работа, возвращенная организации и реинвестированная в задачи с более высокой отдачей. - Привлеченный доход — pipeline, рост конверсии или скорость сделок, напрямую связанные с созданными системами. Это полная занятость. Роль может выполняться из одного из хабов компании в США или удаленно на территории США. Обязанности: - Выявлять и определять высокоэффективные случаи использования ИИ в маркетинге, доводя их от прототипа до полного развертывания. - Обучать и партнериться с маркетологами, помогая им перейти от начального уровня к полной трансформации рабочих процессов и самодостаточности. - Создавать индивидуальные инструменты, агентов, автоматизации и интеграции (API, MCP-серверы) под задачи каждого оператора — кампании, жизненный цикл, производство контента, интеллектуальная отчетность и другое. - Владеть и развивать управляемый через GitHub маркетинговый ИИ-кортекс из промптов, навыков, контекстных файлов и агентов, относясь к нему как к продукту: версионирование, документация и постоянное улучшение. - Распознавать паттерны в своей когорте и систематически продуктивизировать работающие решения — инструменты, созданные для одного маркетолога, должны становиться переиспользуемыми для коллег, а затем и для всей организации. - Измерять результаты: определять критерии оценки, инструментировать ИИ-процессы и отслеживать внедрение, чтобы выявить, какие агенты, промпты и навыки приносят пользу, и отключать те, что не работают. - Документировать каждый процесс, инструмент, плейбук и паттерн трансформации, чтобы знания масштабировались за пределами одного человека. - Следить за трендами в генеративном ИИ, LLM и агентных системах и открыто делиться успехами с командой и руководством для создания импульса и стимулирования внедрения. Требования: - Подтвержденный опыт как ИИ-строителя — агенты, LLM-процессы, автоматизации или промпт-системы, запущенные в продакшн и принятые реальными пользователями. Важнее, что именно создано, а не количество лет в какой-либо функции. - Глубокие практические знания Gumloop (предпочтительно) или эквивалентных платформ оркестрации агентов, таких как n8n, Workato или Zapier, включая создание общих шаблонов процессов, которые нетехнические пользователи могут самостоятельно адаптировать и изменять. - Опыт создания и поддержки общих библиотек промптов, каталогов навыков или баз знаний, читаемых ИИ. Бонус — управление ими в системе контроля версий (GitHub и т. п.) с надлежащей документацией и оценками. - Склонность к измерениям — инстинктивное инструментирование создаваемых систем, определение критериев успеха и итерации на основе данных, а не ощущений. - 5+ лет опыта создания систем для go-to-market команд — Marketing Operations, Revenue Operations, Sales Operations, AI Transformation или Technology Transformation. Меньший срок рассматривается при сильном портфолио ИИ-строителя. Плюсом будет: - Опыт работы с инструментами маркетинговой автоматизации и композитными CDP (например, Customer.io, Hightouch, Census) с reverse ETL процессами. - Умение запрашивать данные с помощью SQL в хранилищах вроде Snowflake или BigQuery, а также легкое скриптование на Python или TypeScript для прототипирования интеграций. - Опыт руководства кросс-функциональными программами обучения, тренингов и управления изменениями, которые переводят потребности стейкхолдеров в структурированные ИИ-процессы. - Применение принципов product-led growth для формирования продуктово-информированных маркетинговых активностей и стратегий кампаний. - Взаимодействие с продуктовой экосистемой Figma и более широким ландшафтом инструментов для дизайна и разработки.
Junior fullstack-разработчик, AI/ML
О роли Компания PolicyMe, удалённая команда из Торонто, развивает продуктовую линейку для страховых брокеров с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения. Инженер будет работать над frontend, backend и AI/ML-направлениями, участвовать в архитектурных обсуждениях, планировании релизов и общеинженерных инициативах. Основной стек: Python, React, Redux, PostgreSQL, n8n, LangChain/LangGraph и AWS. Задачи - Разрабатывать fullstack-функциональность AI-приложения на Python, React, Redux, PostgreSQL и AWS. - Интегрировать AI-модели и API для обработки документов, извлечения данных, рекомендательных систем и других задач. - Работать с старшими инженерами по AI для интеграции моделей в продакшен. - Отслеживать новые AI-технологии и фреймворки, исследовать новые применения. - Создавать масштабируемые и надёжные backend-сервисы для AI-процессов. - Проектировать пользовательские интерфейсы для AI-функций. - Участвовать в архитектурном планировании, код-ревью и брейнштормах. - Отвечать за разработку фич от начала до конца, координируясь с QA и другими командами. - Взаимодействовать с командами для снятия зависимостей и улучшения релизного процесса. - Делиться идеями на квартальном планировании. - Участвовать в хакатонах, инженерных гильдиях и экспериментах с AI-инструментами. Требования - Уверенные fullstack-навыки: Python, React, Redux, PostgreSQL, AWS. - Понимание AI/ML-концепций из курсов, пет-проектов или опыта работы. - Интерес к созданию интеллектуальных приложений. - Готовность учиться, работать в условиях неопределённости и быстро осваивать новое. - Практический опыт или проекты с AI-API и моделями, включая промт-инжиниринг. - Самостоятельность, ответственность и ориентация на результат. - Умение работать в команде, открытость к обратной связи. - Внимательность к деталям при решении сложных задач. Условия - 20 отпускных дней. - Опционы на акции и расширенный соцпакет. - Удалённая работа, оплачиваемые очные встречи команды, возможность работать из офиса в Торонто. - Бюджет на обучение и развитие, оценка эффективности два раза в год, регулярная обратная связь. - Общая компенсация: 85 000–115 000 CAD в зависимости от опыта, плюс бонусная программа и возможность получить долю в компании. О компании PolicyMe — канадский цифровой страховой сервис. Продуктовая линейка включает страхование жизни, страхование критических заболеваний, медицинскую и стоматологическую страховку, а также B2B2C-решения для организаций. Компания основана в 2018 году, продала страховое покрытие на сумму более 10 млрд CAD.
Middle / Senior Python Backend Developer
Middle / Senior Python Backend Developer СберЗдоровье — аккредитованная IT-компания и одна из крупнейших Digital Health платформ в России. Развивается новое направление AI-native продуктов: новое мобильное приложение, ИИ-помощник, персонализированный риск-профиль и сервисы, которые помогают пользователю лучше понимать свое здоровье и следующие шаги. Ищем Middle / Senior Python Backend Developer. Основной фокус роли — backend-сервисы, API, интеграции, работа с данными пользователя и production-контур для AI-сценариев. Это не ML Engineer роль и не research. От Python-разработчика ожидается сильная backend-инженерия: FastAPI, Pydantic, PostgreSQL, Redis, интеграции, надежность, безопасность, observability и умение работать в кросс-функциональной команде рядом с ML, Mobile, Frontend / PWA, QA, SA и Product. Обязанности - Разрабатывать и проектировать backend-сервисы на Python / FastAPI. - Проектировать и поддерживать REST API для мобильного приложения, PWA, риск-профиля и ИИ-помощника. - Описывать и поддерживать контракты API: request / response schemas, validation, error model, versioning. - Работать с Pydantic, PostgreSQL, Redis и, при необходимости, S3-compatible storage. - Интегрироваться с AI / ML-слоем: n8n-прототипы, FastAPI / FastMCP-сервисы, LLM API, RAG / context, Qdrant, traces. - Строить observability: structured logs, trace / request id, metrics, dashboards, error tracking. - Писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами, участвовать в code review и технических обсуждениях. Требования - Опыт backend-разработки на Python от 3 лет. - Хорошая база в технологиях веба: HTTP, контейнеры, хранение, веб-серверы. - Практический опыт разработки production API на FastAPI, Django, Flask или аналогичном backend-фреймворке; FastAPI будет сильным плюсом. - Уверенное владение Python. - Здравый смысл в использовании ИИ-агентов. - Хорошее понимание PostgreSQL: схемы, связи, индексы, транзакции, миграции, профилирование запросов. - Опыт проектирования REST API и умение договариваться о контрактах с mobile / frontend / SA / QA. - Опыт работы с микросервисами. - Умение писать тесты для критичной backend-логики. - Готовность работать в продуктовой команде, где требования меняются быстро, а API влияет на mobile, PWA и AI-сценарии. Будет плюсом - Опыт работы с очередями: Kafka / RabbitMQ, подготовка Celery. - Понимание, где зона ответственности AI / ML, а где классического Python-сервиса. - Понимание AI / ML инструментов и подходов. - Опыт в MedTech, HealthTech, FinTech или другом домене с чувствительными данными. Уровень дохода не указан.
AI Designer / AI Content Engineer
Обязанности - Продакшн AI-видео, рекламных креативов и контента с виртуальными аватарами - Ведение нескольких аватаров одновременно — консистентность лица, голоса, характера и визуального стиля - Сборка пайплайнов: бриф → сценарий и референсы → генерация → постпродакшн → готовый ассет - Автоматизация через шаблоны, API, n8n, MCP и кастомные агенты/Skills в Claude, Codex и аналогах - Ведение библиотеки промтов и контент-календаря по аватарам, форматам и площадкам - Постпродакшн в Premiere Pro: монтаж, цвет, звук, липсинк, субтитры, адаптация под TikTok / Reels / Shorts - Анализ конкурентов и трендов, тестирование хуков, форматов и новых инструментов Требования - Опыт коммерческой работы с AI-генерацией видео от 2 лет и портфолио с кейсами - Видеомодели: Seedance, Kling, Veo, Runway и другие актуальные - Аватары: HeyGen, Synthesia, Hedra, D-ID или аналоги - Higgsfield и Magnific, включая работу с Elements и консистентными персонажами - Понимание diffusion, image-to-video, text-to-video, TTS, voice cloning, lipsync - Промт-инжиниринг для изображений, видео, звука и агентных систем - Опыт с MCP, Skills и кастомными агентами — готовность собирать решения под свои задачи - Уверенный Premiere Pro и базовое понимание SMM - Системность: готовность лезть в автоматизацию, документацию и техническую часть, а не только в визуал Условия - Международная команда, полностью удалённый формат, комфортный график - Оплата с привязкой к доллару - Инструменты и генерации за счёт компании - Открытая культура: прозрачность, уважение и результат
AI Designer / AI Content Engineer
Обязанности - Продакшн AI-видео, рекламных креативов и контента с виртуальными аватарами; - Ведение нескольких аватаров одновременно — консистентность лица, голоса, характера и визуального стиля; - Сборка пайплайнов: бриф → сценарий и референсы → генерация → постпродакшн → готовый ассет; - Автоматизация через шаблоны, API, n8n, MCP и кастомные агенты/Skills в Claude, Codex и аналогах; - Ведение библиотеки промтов и контент-календаря по аватарам, форматам и площадкам; - Постпродакшн в Premiere Pro: монтаж, цвет, звук, липсинк, субтитры, адаптация под TikTok / Reels / Shorts; - Анализ конкурентов и трендов, тестирование хуков, форматов и новых инструментов. Требования - Опыт коммерческой работы с AI-генерацией видео от 2 лет и портфолио с кейсами; - Видеомодели: Seedance, Kling, Veo, Runway и другие актуальные; - Аватары: HeyGen, Synthesia, Hedra, D-ID или аналоги; - Higgsfield и Magnific, включая работу с Elements и консистентными персонажами; - Понимание diffusion, image-to-video, text-to-video, TTS, voice cloning, lipsync; - Промт-инжиниринг для изображений, видео, звука и агентных систем; - Опыт с MCP, Skills и кастомными агентами — готовность собирать решения под свои задачи; - Уверенный Premiere Pro и базовое понимание SMM; - Системность: готовность лезть в автоматизацию, документацию и техническую часть, а не только в визуал. Условия - Международная команда, полностью удалённый формат, комфортный график; - Оплата с привязкой к доллару; - Инструменты и генерации за счёт компании; - Открытая культура: прозрачность, уважение и результат.
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.
AI Engineer / Инженер по внедрению AI
AI Engineer / Инженер по внедрению AI Мы развиваем внутренние AI-инструменты компании и ищем инженера, который умеет превращать бизнес-задачи в рабочие AI-сценарии — от прототипа до регулярного использования сотрудниками. Нам нужен прикладной инженер, который умеет работать на стыке AI, веб-разработки, интеграций, данных и автоматизации процессов. Основная задача — собирать AI-ассистентов, workflow и внутренние инструменты на базе Dify, n8n, LLM API и других low-code / pro-code решений, подключать их к корпоративным системам и доводить до стабильной эксплуатации. Кого мы ищем Нам нужен инженер-практик, который не ограничивается настройкой промптов, а умеет собрать полноценный рабочий инструмент вокруг AI: данные, интеграции, интерфейс, логику процесса, тестирование, документацию и поддержку. Важно не просто знать LLM, а уметь быстро разобраться в бизнес-задаче, собрать MVP, проверить его пользу, доработать и внедрить так, чтобы сотрудники регулярно и безопасно использовали инструмент. Наши задачи - Собирать AI-ассистентов, workflow и полуавтоматические инструменты под задачи подразделений. - Развивать внутреннюю AI-платформу на базе Dify, n8n и других прикладных инструментов. - Подключать AI-сценарии к внутренним системам через API, webhooks, SQL, файлы и выгрузки. - Создавать простые внутренние web-интерфейсы и сервисы для работы с AI-сценариями. - Настраивать RAG-контуры, базы знаний и поиск по документам и корпоративным данным. - Подготавливать данные для AI-сценариев: очищать, структурировать, нормализовать и описывать источники. - Тестировать качество ответов, разбирать ошибки, настраивать evaluation и критерии приёмки. - Проектировать сценарии с учётом контроля человека: проверка, подтверждение, логирование и обработка ошибок. - Документировать архитектуру, инструкции, ограничения и правила эксплуатации. - Обучать сотрудников работе с AI-инструментами. - Переводить успешные прототипы в промышленное или регулярное использование. Наши ожидания - Опыт создания прикладных решений с LLM / AI-инструментами. - Опыт работы с Dify, n8n, Flowise, LangChain, LlamaIndex или аналогичными инструментами. - Знание Python для интеграций, скриптов, обработки данных и работы с API. - Опыт web-разработки или готовность быстро собирать внутренние интерфейсы: React, Vue, Svelte, Next.js, FastAPI, Flask или аналогичные технологии. - Понимание RAG, embeddings, vector search, chunking, reranking и качества retrieval. - Умение интегрироваться с внешними API и внутренними корпоративными системами. - Понимание баз данных и SQL на уровне уверенной работы с данными. - Базовое понимание эксплуатации: Docker, переменные окружения, логи, обработка ошибок и мониторинг. - Системность, аккуратность и привычка доводить решение до состояния, в котором им реально пользуются. - Умение общаться с бизнес-пользователями, разбирать процессы и переводить задачи в технические решения. Будет плюсом - Опыт автоматизации бизнес-процессов. - Опыт разработки внутренних инструментов для юристов, финансов, закупок, продаж, поддержки или операционных подразделений. - Опыт работы с документами: PDF, DOCX, XLSX, сканы, OCR, классификация и извлечение данных. - Опыт настройки прав доступа, ролей и безопасной работы с корпоративными данными. - Опыт построения evaluation-наборов и регрессионного тестирования AI-сценариев. Условия - Удалённый формат работы. - График 5/2, 09:00–18:00. - Официальное трудоустройство по ТК РФ. - Полностью белая заработная плата. - Участие в развитии AI-продуктов компании и работе с данными. - Гибкость в выборе подходов и используемых технологий. - Команда, в которой ценятся инженерное мышление, инициативность и ответственность за результат. - ДМС со стоматологией, софинансирование от компании 50/50. - Корпоративные скидки от BestBenefits.
Head of Content / Контент-менеджер (AI-first, remote)
Head of Content / Контент-менеджер (AI-first, remote) Legends — закрытая международная AI-платформа для фаундеров, инвесторов и топ-менеджеров (Европа / MENA / США). Ищем специалиста, который возглавит content factory с нуля и выстроит направление под ключ. Формат: удалённо, 5/2 Оплата: 120 000–180 000 ₽ net Выплаты: 2 раза в месяц Что предстоит делать - вести контент в LinkedIn, X, YouTube и других каналах; - создавать видео, AI-аватары, изображения и тексты; - упаковывать стартапы и спикеров для мероприятий; - создавать презентации, баннеры, промо и aftermovie; - внедрять AI-автоматизации и контентные пайплайны; - работать с n8n, Zapier, Cursor и API; - документировать процессы и промпты; - развивать контент-стратегию и tone of voice; - отслеживать метрики охватов и вовлечения; - заниматься SEO и репутационным менеджментом; - через 3–6 месяцев собрать и управлять небольшой командой. Что важно - реальный опыт AI-контент продакшна; - умение автоматизировать процессы; - хороший дизайн-вкус, Figma / Adobe / Canva; - понимание контент-стратегии и метрик; - инициативность и ownership; - английский от B1. Будет плюсом - опыт B2B / премиальных мероприятий; - сильный монтаж / Motion / After Effects; - понимание VC, стартапов и private capital; - опыт SEO; - опыт управления командой. Условия - удалённая работа; - доступ к фаундерам и возможность влиять на стратегию; - оплата AI-сервисов и необходимых подрядчиков; - перспектива собрать собственную команду; - пересмотр оплаты после 3 месяцев при выполнении KPI.
Инженер по внедрению, ИИ и интеграции
О роли Компания Clera — европейский стартап на ранней стадии, разрабатывающий AI-платформу телефонного ассистента для малого и среднего бизнеса. Продукт автоматизирует входящие и исходящие звонки, запись на приём, взаимодействие с клиентами и другие процессы. Ищем инженера по внедрению (Forward Deployment Engineer), который будет отвечать за технический успех внедрений у клиентов от начала до конца. Роль находится на стыке продукта и результатов для клиентов. Вы будете превращать реальные бизнес-требования в надёжные production-конфигурации, создавать интеграции и связующий код, а также передавать полученный опыт в продукт, чтобы каждое следующее внедрение было быстрее и эффективнее. Работа в небольшой команде с высокой скоростью, в тесном взаимодействии с продуктом, инженерией и go-to-market. Задачи - Выступать техническим мостом между продуктом и клиентскими конфигурациями: собирать требования и превращать их в надёжные production-реализации. - Вести сквозное развёртывание конфигураций AI-ассистента в production, включая сценарии, логику, потоки данных, промпты и ограничения. - Реализовывать интеграции со сторонними системами через API и webhooks: CRM, календари, тикет-системы, платежи, распространённые схемы аутентификации (OAuth, API-ключи). - Разрабатывать небольшие и средние функции и связующий код для переноса клиентских сценариев в production-системы, с соответствующими тестами, мониторингом и логированием. - Отлаживать проблемы в звонках, сценариях и конвейерах данных, быстро выпускать исправления в production-условиях. - Создавать переиспользуемые шаблоны, плейбуки по внедрению и лучшие практики для масштабируемости и повторяемости. - Поддерживать быструю обратную связь с продуктовой командой: сообщать о болевых точках, пробелах в функциях и повторяющихся паттернах с конкретными рекомендациями. - Отвечать за успех внедрения и обеспечивать надёжную работу клиентских конфигураций в реальной среде. Требования Обязательные: - 3+ года практического опыта в инженерии внедрений, production-интеграциях AI и автоматизации рабочих процессов. - Глубокий опыт с системами на основе AI/LLM: дизайн промптов, использование инструментов, RAG/поиск знаний, оценка и обработка сбоев. - Подтверждённая способность превращать сложные бизнес-процессы в надёжные, тестируемые AI-рабочие процессы. - Опыт создания интеграций со сторонними системами (API, webhooks, CRM, календари, тикет-системы, платежи), включая схемы аутентификации и форматы данных. - Уверенные навыки программирования для реализации связующего кода и функций, с тестами, мониторингом и логированием. - Базовые знания облачных технологий: развёртывание, наблюдаемость, отладка в production. - Прагматичный подход, ориентированный на результат: быстрая поставка и итерации. Желательно: - Опыт программирования на TypeScript или Python. - Опыт работы с n8n или другими инструментами автоматизации рабочих процессов. - Опыт интеграции голосовых/телефонных систем. - Владение SQL и инструментами мониторинга/трассировки. - Понимание GDPR / Privacy-by-Design. Условия - Зарплата: €60 000 – €90 000 в год, в зависимости от опыта. - Полностью удалённая работа в Германии. - Работа в небольшой команде с высокой степенью ответственности на ранней, быстрорастущей стадии компании. - Спонсорство визы не предоставляется. Локация Полностью удалённая позиция. Кандидаты должны находиться в Германии. Спонсорство визы не предусмотрено.
AI Creative Automation Engineer (моушн-дизайн + n8n/fal.ai)
ищу AI автоматизация n8n моушндизайн видеокрео Ищем AI Creative Automation Engineer (моушн-дизайн + n8n/fal.ai) Оплата: почасовая, от $15/час (конечная ставка обсуждается с успешным кандидатом) 🙋♀️ Мы - международная performance-команда. Ищем инженера, который построит систему автоматической генерации видеокреативов - не делать видео руками, а собрать машину, которая выдаёт крео пачками. Что нужно делать: ✅ разбирать референсы видеокреативов на составные шаги; ✅ собирать пайплайны генерации в n8n + fal.ai (архитектура частично уже развёрнута на нашем сервере); ✅ проектировать разные сценарии производства типовых видео; ✅ оптимизировать расход кредитов и время генерации; ✅ писать документацию, чтобы системой пользовалась команда без вас. Нам важно, чтобы вы: ✔️ ‼️ работали с fal.ai и n8n на уровне уверенного профи (API, вебхуки, связки нод); ✔️ имели базу в моушн-дизайне: понимаете композицию, ритм, структуру видеокреатива; ✔️ мыслили системно: умеете декомпозировать чужой ролик и воспроизвести его технически; ✔️ были готовы работать с вертикалью iGaming/казино (креативы для этой ниши) Отбор: 🧪 Оплачиваемое тестовое: пересобрать один видеокреатив по референсу (кредиты fal.ai — за наш счёт). Условия: 🏠 Удалённая работа; 📅 Проектная занятость с почасовой оплатой, старт с теста → далее постоянный поток задач; 🤝 Долгосрочное сотрудничество при успешном старте; 💰 Почасовка по верху рынка, растёт с объёмом.
Senior-инженер по интеграциям, AI/ML
О компании ClickHouse — компания из списка Forbes Cloud 100 2025 года. Более 4 000 клиентов, годовой рост ARR более 250%. Лидер рынка в области аналитики реального времени, хранилищ данных, наблюдаемости и AI-нагрузок. Привлекла $400 млн в раунде Series D. Среди клиентов — Capital One, Lovable, Decagon, Polymarket, Airwallex, а также Meta, Cursor, Sony, Tesla. Команда Connectors занимается интеграциями: плагины визуализации (Tableau, PowerBI, Superset, Metabase), коннекторы для фреймворков данных (Apache Spark, Flink, Kafka Connect, Fivetran), оркестрации и AI-инструментов. Работа влияет на обработку больших данных: аналитика реального времени, наблюдаемость, AI-приложения. О роли Senior Software Engineer, специализация — AI/ML экосистема. Ключевой участник, отвечающий за развитие AI-экосистемы ClickHouse. Роль находится на стыке высокопроизводительной инженерии баз данных и разработчикового опыта. Нужен опыт работы AI/ML-инженером или дата-сайентистом. Базы данных становятся векторными хранилищами для RAG, бэкендами для LLM-агентов и фиче-сторами для ML-инференса. Ответственность за полный жизненный цикл ключевых AI/ML-интеграций: LangChain, LlamaIndex, n8n, а также более широкие AI-инструменты: пайплайны эмбеддингов, RAG с ClickHouse как векторным хранилищем, ML-фиче-сторы, LLM-приложения. Задачи - Развивать Python-коннектор и SDK-экосистему ClickHouse: производительность, надёжность, дизайн API. - Формировать стратегию AI/LLM-интеграций: коннекторы и паттерны для RAG-архитектур, ML-фиче-пайплайнов и LLM-приложений. - Активно работать с open-source сообществом: разбирать issues, поддерживать контрибьюторов, защищать интересы пользователей, формировать roadmap. - Сотрудничать с командами Product, Cloud и другими инженерными командами. - Привносить практический взгляд в решения по roadmap, опираясь на реальные рабочие процессы дата-инженеров и дата-сайентистов. Требования - 7+ лет опыта разработки ПО, включая практическую работу дата-сайентистом или ML-инженером. - Глубокий опыт проектирования и поддержки продакшн-готовых Python-коннекторов, SDK или интеграций для как минимум одной крупной платформы (оркестрация, BI, MLOps или трансформация данных). - Практический опыт применения AI/ML в продакшн-контексте дата-инженерии: генерация эмбеддингов, векторный поиск, фиче-пайплайны или LLM-инструменты, которые были запущены и работали в продакшене. - Уверенный опыт с Python-экосистемой данных: Pandas, NumPy, Pydantic и смежные библиотеки. - Сильные знания баз данных: SQL, моделирование данных, оптимизация запросов, знакомство с OLAP/аналитическими базами данных. - Уверенный опыт с конкурентным Python: threading, multiprocessing, async-паттерны. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки.
Senior разработчик ПО, Backend/Инфраструктура
Компания Webflow ищет Senior Software Engineer в команду Convert (Backend/Infra). Это постоянная полная занятость, удалённый формат (Аргентина). Задачи: - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать распределённые бэкенд-системы для пайплайна рекомендаций и движка выполнения AI-воркфлоу, преимущественно на Python и TypeScript/Node.js. - Владеть и укреплять инфраструктуру продуктов, включая AI-платформу на AWS и Kubernetes: повышать надёжность, наблюдаемость и масштабируемость. - Улучшать обработку сбоев: событийность и стриминг, ретраи, backpressure, восстановление. - Устранять единые точки отказа в инфраструктуре, разделять операционную и on-call ответственность. - Проектировать чистые границы сервисов и API, оптимизировать модели данных и запросы MongoDB. - Использовать современные AI-инструменты для повышения эффективности, строить надёжные системы на основе недетерминированных LLM-компонентов. - Работать с продуктовыми инженерами, PM и дизайнерами, повышать стандарты тестируемости, наблюдаемости и поддерживаемости кода. - Наставлять инженеров в области бэкенда и надёжности. Требования: - BA/BS степень или эквивалентный опыт. - Свободный деловой английский (чтение, письмо, речь). - 5+ лет опыта разработки и эксплуатации бэкенд-систем в production, желательно в масштабируемом multi-tenant SaaS. - Глубокие знания распределённых систем: конкурентность, асинхронная и событийно-согласованная обработка, очереди/стриминг, проектирование с учётом сбоев. - Уверенное владение Python и/или TypeScript/Node.js, опыт моделирования данных в MongoDB или аналогичной БД. - Практический опыт с облачной инфраструктурой и DevOps: AWS, контейнеры, Kubernetes, CI/CD, наблюдаемость (метрики, логи, трейсинг). - Ценность тестирования, документации и надёжности, умение объяснять компромиссы. - Комфорт в условиях неопределённости, готовность наставлять менее опытных инженеров. - Открытость к изучению нового, активное использование AI в работе. Будет плюсом: - Опыт с движками воркфлоу/оркестрации (n8n, Temporal, Airflow или аналоги). - Опыт создания или эксплуатации LLM-поддерживаемых или агентных систем в production. - Опыт превращения нестабильного сервиса в стабильно надёжный.
AI-инженер по интеграции и автоматизации
О компании Customs Support Group (CSG) — европейский лидер в области таможенных услуг, работающий в 15 странах. Компания принадлежит частной инвестиционной компании, быстро растёт и развивается за счёт органического роста и стратегических приобретений. Ключевые приоритеты — цифровая трансформация, операционное совершенство и клиентский опыт. О роли Разработка агентных AI-решений, интеграция LLM в существующие системы и автоматизация сложных бизнес-процессов в различных приложениях. Работа предполагает самостоятельный анализ требований, проектирование AI-решений и их внедрение до продакшена. Сочетание программной инженерии и AI-инженерии для обеспечения надёжной, безопасной и масштабируемой работы интеллектуальных систем. Обязанности - Анализ бизнес-требований и реализация технических решений - Разработка и интеграция интеллектуальных решений автоматизации и AI-приложений - Интеграция LLM в существующие корпоративные системы - Разработка надёжных бэкенд-компонентов и интеграционных модулей - Подключение существующих систем через API - Автоматизация бизнес-процессов с использованием современных workflow- и AI-платформ - Реализация новых AI-кейсов от концепции до продакшена - Обеспечение высокой производительности, стабильности и масштабируемости Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация - Опыт разработки ПО, желательно бэкенд-разработки - Опыт работы с Python или сопоставимым языком программирования - Знание проектирования API и системной интеграции - Опыт работы с облачными технологиями, Docker и Git - Аналитическое мышление - Интерес к современным AI-технологиям и автоматизации процессов - Самостоятельный, прагматичный и ориентированный на результат подход - Очень хорошее знание немецкого языка и хорошее знание английского языка - Готовность к командировкам Желательно - Практический опыт работы с большими языковыми моделями (Claude, OpenAI, GPT, Gemini) - Опыт с AI-агентами и агентными фреймворками - Опыт автоматизации workflow (например, n8n, Make, Power Automate) - Опыт работы с Kubernetes или CI/CD - Опыт работы с базами данных, моделированием данных и высокопроизводительными пайплайнами данных Условия - Разработка продуктивных AI-решений с использованием современных LLM, агентных фреймворков и облачных технологий - Высокая степень творческой свободы и автономии — от концепции до продакшена - Прямое взаимодействие с бизнес-подразделениями и командами без длительных согласований - Короткие пути принятия решений и прагматичный подход к работе - Сложные проекты в области AI и цифровой трансформации, приносящие прямую пользу - Современные технологии в AI, облаке и программной инженерии - Гибкий график работы и возможность удалённой работы
AI-инженер по интеграции и автоматизации
О компании Customs Support Group (CSG) — европейский лидер рынка таможенных услуг, работающий в 15 странах. CSG принадлежит частной инвестиционной компании и является быстрорастущим, динамичным и управляемым данными предприятием, расширяющим присутствие за счет органического роста и стратегических приобретений. Ключевые приоритеты: цифровая трансформация, операционное совершенство и оптимизированный клиентский опыт — все с целью стимулирования роста и повышения эффективности. Создавай интеллектуальные бизнес-процессы с помощью ИИ Ты хочешь не просто прорабатывать теоретические сценарии использования ИИ, а разрабатывать продуктивные решения, которые действительно продвигают компании вперед? Мы работаем прагматично, рано проводим валидацию и постоянно совершенствуемся. Ты разрабатываешь агентные ИИ-решения, интегрируешь LLM в существующий системный ландшафт и автоматизируешь сложные бизнес-процессы в различных приложениях. Ты работаешь самостоятельно, анализируешь требования, проектируешь ИИ-решения и доводишь их до продуктивного использования. При этом ты соединяешь программную инженерию с ИИ-инженерией и обеспечиваешь надежную, безопасную и масштабируемую работу интеллектуальных систем. Задачи - Анализ функциональных требований и реализация технических решений - Разработка и интеграция интеллектуальных решений автоматизации и ИИ-приложений - Интеграция LLM в существующие корпоративные системы - Разработка надежных бэкенд- и интеграционных компонентов - Подключение существующих систем через API - Автоматизация бизнес-процессов с помощью современных платформ рабочих процессов и ИИ - Реализация новых ИИ-сценариев от идеи до продуктивной эксплуатации - Обеспечение производительной, стабильной и масштабируемой работы Требования - Законченное образование в области информатики, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация - Опыт в разработке ПО, желательно в бэкенде - Опыт работы с Python или сопоставимым языком программирования - Знания в проектировании API и системной интеграции - Опыт работы с облачными технологиями, Docker и Git - Аналитическое мышление - Интерес к современным ИИ-технологиям и автоматизации процессов - Самостоятельный, прагматичный и ориентированный на решение стиль работы - Очень хорошее знание немецкого и хорошее знание английского языка - Готовность к командировкам Желательно - Практический опыт с большими языковыми моделями (LLM), такими как Claude, OpenAI, GPT или Gemini - ИИ-агенты и агентные фреймворки - Автоматизация рабочих процессов (например, n8n, Make или Power Automate) - Kubernetes или CI/CD - Базы данных, моделирование данных и разработка производительных конвейеров данных Условия - Разработка продуктивных ИИ-решений с использованием современных LLM, агентных фреймворков и облачных технологий - Большая свобода действий и высокая степень ответственности — от концепции до продуктивной эксплуатации - Прямое сотрудничество с профильными отделами и командами — без долгих циклов согласования - Короткие пути принятия решений и прагматичный подход - Сложные ИИ- и проекты цифровизации с непосредственной пользой - Современные технологии в области ИИ, облака и разработки ПО - Гибкий график работы и мобильная работа
Вайбкодер, автоматизация и оптимизация процессов
Компания Remote Leverage помогает американским компаниям нанимать специалистов из разных стран на удалённые позиции. Открыто несколько вакансий Vibe Coder. Вы будете работать напрямую с бизнесом. Обязанности - Вести проекты полного цикла по автоматизации и оптимизации технологических процессов — от концепции до внедрения. - Использовать инструменты Replit, Cursor и Claude для создания и оптимизации процессов автоматизации, повышающих эффективность и масштабируемость. - Взаимодействовать с кросс-функциональными командами (операции, маркетинг, HR) для выявления проблемных точек и предоставления автоматизированных решений. - Изучать и внедрять новые технологии и решения для постоянного улучшения и оптимизации рабочих процессов. - Выявлять повторяющиеся задачи и ручные процессы, которые можно автоматизировать, и внедрять решения для повышения производительности. - Интегрировать инструменты автоматизации и скрипты в различные платформы и системы для обеспечения бесперебойной коммуникации и обмена данными. Желательные навыки и инструменты - Владение Replit, Cursor и Claude для написания кода. - Опыт интеграции автоматизации между платформами с помощью таких инструментов, как Zapier и n8n. - Опыт применения техник оптимизации процессов. - Знание инструментов совместной работы для взаимодействия с кросс-функциональными командами. - Понимание современных тенденций в технологиях автоматизации. Требования - Опыт работы от 2 лет в роли Vibe Coder или аналогичной. - Свободный английский, устный и письменный. - Стабильное интернет-соединение, ноутбук и гарнитура. - Энергичность и позитивный настрой. - Умение работать в команде. - Готовность прислушиваться к обратной связи и совершенствоваться. Условия - Зарплата: $1800–$2400 USD в месяц. - Удалённая работа.
Onform Finance – Technology Lead (Low-Code, Data & Automation)
Onform Finance – Технический руководитель (Low-Code, данные и автоматизация) О компании OnForm Finance предоставляет услуги аутсорсингового бухгалтерского учета и частичного финансового директора для бизнесов, управляемых основателями. Мы ищем технического руководителя, который будет отвечать за внедрение современных технологий ИИ и автоматизации в наши финансовые операции — того, кто может находить возможности, создавать прототипы и запускать инструменты, которые реально изменят способ работы нашей команды. О роли Это практическая руководящая роль на стыке технологий и финансовых операций. Вы будете владельцем технологической дорожной карты, создавать внутренние инструменты с помощью ИИ и low-code платформ и выступать в качестве агента изменений в бизнесе. Обязанности - Создание внутренних инструментов с помощью ИИ и low-code платформ для улучшения предоставления услуг и операций - Создание основы данных: центральное хранилище данных, получающее данные из Xero, Shopify, Stripe и других источников - Установление процедур безопасности и управления данными для конфиденциальных финансовых данных - Содействие внедрению новых технологий командой через обучение и управление изменениями - Владение технологической дорожной картой и взаимоотношениями с поставщиками - Выявление повторяющихся задач и их сквозная автоматизация - Интеграция инструментов автоматизации на нескольких платформах Требования - Подтверждённый практический опыт создания программного обеспечения с использованием инструментов ИИ (Claude, ChatGPT, Cursor, Lovable) - Уверенное владение low-code платформами, такими как Airtable, Zapier, n8n - Опыт работы с API/интеграциями на SaaS платформах - Знание хранилищ данных и SQL - Опыт внедрения безопасности и управления данными - Предпочтителен опыт в бухгалтерском учёте или финансовых операциях - Сильные навыки управления изменениями Условия - Компенсация: £5,000–£7,000/месяц брутто (независимый подрядчик) - Местоположение: Полностью удалённо, предпочтительно часовой пояс Великобритании/ЕС - Льготы: 25 дней отпуска плюс выходной в день рождения, удалённая настройка ИТ-оборудования, корпоративные выезды
Lead IT Engineer – Productivity Systems
Ведущий IT-инженер по системам продуктивности О компании Nu — одна из крупнейших цифровых финансовых платформ в мире, насчитывающая более 122 миллионов клиентов в Бразилии, Мексике и Колумбии. Компания зарегистрирована на NYSE и меняет подход к финансовым услугам для сотен миллионов людей в Латинской Америке. О роли В качестве ведущего IT-инженера в команде Productivity Systems вы будете отвечать за платформы и принципы управления, определяющие то, как каждый сотрудник Nubank использует внутренние инструменты и AI-ассистентов для написания кода. Вы возглавите корпоративную автоматизацию, коммуникационную инфраструктуру и управление AI — находя баланс между свободой разработчиков и требованиями безопасности и соблюдения нормативов, предъявляемыми к регулируемому банку. Обязанности - Управление платформами корпоративной автоматизации (n8n) для межфункциональных рабочих процессов - Проектирование коммуникационной инфраструктуры с использованием AWS SES для обеспечения высокой доступности - Разработка принципов управления AI, балансирующих свободу разработчиков с безопасностью, включая стандарты и ограничения для AI-ассистентов и агентов (Cursor, Copilot, рабочие процессы vibe coding) - Определение стандартов для инструментов разработчика, таких как Postman - Наставничество старших инженеров и согласование технических решений с политиками компании Требования - Уверенное владение современными языками программирования (предпочтительно Clojure, Java или Python) - Опыт разработки ПО от 7 лет - Практический опыт работы с AWS (SES, Lambda, IAM) и Infrastructure-as-Code - Опыт работы с платформами автоматизации рабочих процессов (n8n, Zapier или аналогичные) - Опыт определения политик, стандартов или управления инструментами разработчика в масштабе - Продвинутый уровень английского языка Навыки и области знаний - Vibe Coding - Управление AI - AWS - n8n - Автоматизация рабочих процессов - Продуктивность разработчиков Льготы - Долевое участие (опционы) - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка - Пенсионный план 401(k) - Поддержка психического здоровья - Возможна помощь с переездом Местоположение Дарем, Майами, Пало-Альто, Вашингтон (гибридный формат, 2–3 дня в неделю в офисе)
AI application security engineer, middle+/senior
Контур — экосистема для бизнеса. Наши сервисы помогают каждой третьей компании России делать рабочие процессы проще и эффективнее: вести бухгалтерию, сдавать отчетность в госорганы, обмениваться документами без бумаги, общаться друг с другом на удаленке и многое другое. С нами жизнь 3,1 миллионов предпринимателей и их сотрудников становится легче. О команде Мы — команда безопасности ИИ в Центре киберзащиты Контура. Ищем специалиста по кибербезопасности, который поможет внедрять и сопровождать решения на базе AI — от продуктовых сервисов и RAG-систем до внутренних AI-инструментов разработки. В Контуре активно развивается использование AI-ассистентов и агентов. Наша задача — сделать так, чтобы эти инструменты были безопасными, а разработчик получал защищенный результат, соответствующий ИБ-политикам, без необходимости погружаться во все тонкости ИБ. Задачи Проводить анализ защищенности (преимущественно Whitebox) LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, Low-Code/No-Code-систем (Dify, n8n) и интеграций с внешними API / облачными моделями. Выявлять специфичные для AI векторы атак: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, data poisoning, excessive agency, unsafe tool calls и over-privileged agents. Настраивать и валидировать защитные механизмы: фильтры PII / конфиденциальных данных, ограничения контекста, rate limiting, контроль вызова tools и ручные подтверждения для критичных операций. Укреплять внутренний AI/ML-тулинг совместно с платформенными командами. Строить систему правил, скиллов и хуков, чтобы встраивать политики ИБ непосредственно в среду разработки: skills, rules, hooks, MCP-серверы. Проверять безопасность локального запуска LLM и агентов в Kubernetes и Linux-песочницах: изоляция сессий, памяти, контейнеров, RBAC, NetworkPolicy, Secrets Management. Формировать требования к аудиту и трассировке AI-систем: trace ID, логирование prompt/response, фиксация вызовов моделей и действий агентов. Консультировать команды, помогать внедрять безопасный код и выстраивать понятные процессы. Мы ожидаем Опыт в сфере ИБ от двух лет в одном или нескольких направлениях: AppSec, DevSecOps, Cloud/K8s Security, Product Security или ML Security. Уверенное владение одним из языков программирования: Python, Go, C, TS, Rust. Умение читать чужой код, искать уязвимости и писать PoC. Знание AI/LLM-стека: понимание устройства языковых моделей, RAG, векторных БД (Milvus, Qdrant, pgvector и др.), AI-агентов, agent memory, tool calling, а также стандарта взаимодействия MCP. Знание AI-угроз: понимание рисков OWASP for LLM, MITRE ATLAS (prompt injection, раскрытие system prompt, утечки данных, необдуманное выполнение кода агентами). Знание основ Linux и базовое понимание безопасности Kubernetes: RBAC, ServiceAccount, NetworkPolicy, Secrets, изоляция контейнеров. Знание классических веб-уязвимостей, механизмов аутентификации и авторизации OAuth2, OIDC, JWT, RBAC и безопасной разработки — Secure SDLC, Threat Modeling. Умение аргументированно объяснять риски, находить компромиссы с разработкой. Мы предлагаем Гибридный формат работы в Екатеринбурге. Офис на ул. Малопрудной, 5. Предоставим все необходимое: технику, рабочее место, библиотеку с профессиональной литературой, место для отдыха и кухонную зону с фруктами и снеками. Уровень дохода, который зависит от ваших технических знаний и навыков. Регулярно пересматриваем зарплаты с учетом профессионального роста. Финансовые бонусы тоже есть. Сильное инженерное комьюнити. Регулярно проводим внутренние технические конференции, обмениваемся опытом между командами. Вы всегда найдете с кем посоветоваться. Возможность сменить продукт, команду или предметную область внутри компании. Поддерживаем развитие в любом направлении. Общение на «ты» и максимум горизонтальных связей в коллективе, чтобы быстрее договариваться и решать рабочие задачи. Возможность делиться экспертизой. Помогаем выступать на конференциях, участвовать в подкастах или видео, писать статьи. Поддержку профессионального развития. Организуем внутреннее и внешнее обучение.
Junior/Middle Full-Stack Developer (AI-First)
We are looking for a pragmatic AI-first developer who can rapidly build and deliver lightweight solutions for business teams. The main focus will be on developing AI assistants and agents, automating business processes with n8n, building solutions with OpenClaw or similar agent frameworks, integrating internal and external APIs, and quickly turning business ideas into working prototypes and production-ready tools. You should be comfortable using AI coding tools, working independently, making practical technical decisions, and prioritising delivery speed and business value over unnecessary complexity. Key skills: Experience with RAG, vector databases, PostgreSQL, or building custom n8n nodes would be an advantage.
Сильного No-Code / Low-Code разработчика для создания внутренней системы управления задачами в Telegram с…
🚀 Ищем разработчика Telegram ERP / AI Project Management (n8n + Airtable + AI) Ищем сильного No-Code / Low-Code разработчика для создания внутренней системы управления задачами в Telegram с использованием AI. Что нужно реализовать: ✅ Telegram-бот для всей команды ✅ Постановка задач текстом и голосом ✅ AI-распознавание и структурирование задач ✅ Назначение исполнителей ✅ Статусы задач (принято, в работе, ожидание, на проверке, выполнено и др.) ✅ Автоматические напоминания о дедлайнах ✅ Ежедневные, недельные и месячные отчёты ✅ Аналитика по сотрудникам и их загрузке ✅ Учёт вопросов, согласований и зависимостей между задачами ✅ Панель руководителя с полной аналитикой Предпочтительный стек: • Telegram Bot API • n8n • Airtable (или аналог) • OpenAI API 💡 Важно: нужен специалист, который умеет не только разрабатывать, но и грамотно проектировать удобные бизнес-процессы и автоматизации. При отклике обязательно пришлите: — кейсы похожих проектов; — используемый стек; — пример архитектуры решения; — ориентировочную стоимость; — сроки реализации.