Вакансии OpenAI
Все вакансии с OpenAI: 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
Бэкенд-разработчик, AI/LLM в RegTech
О компании Ранний AI-стартап решает проблему регуляторной сложности. Энергетические проекты, дата-центры, проекты возобновляемой энергетики и крупные инфраструктурные проекты могут задерживаться на месяцы, потому что критическая информация разбросана по тысячам регуляторных документов, градостроительным кодексам, экологическим заявкам и требованиям агентств. Компания создаёт AI-платформу, которая понимает эту информацию, связывает её с конкретными проектами и локациями и превращает в проверяемую и применимую аналитику. Роль Ищем Founding Backend Software Engineer для присоединения к небольшой высокотехничной команде. Это роль, в которой вы не просто присоединяетесь к инженерной команде, а помогаете определить, какой она станет. Требования - 4+ лет опыта в разработке ПО - Сильный бэкенд на Python - Продакшен-опыт с AI-агентами / LLM-пайплайнами - Опыт с LangGraph, LangChain, CrewAI, OpenAI API или аналогичными инструментами - Поисковые системы + GraphQL / REST - PostgreSQL / базы данных - Опыт работы с облаками: AWS, Azure, GCP или аналогичные - Уверенная работа с контейнерами, CI/CD и observability - Комфортно в среде 0→1 / founding engineering Условия - Зарплата: $150k–$180k base + значительная доля в компании (equity) - Локация: Jersey City, NJ, гибрид или в офисе
AI-инженер, промпт-инжиниринг и агентные системы
О роли Один из стартапов-клиентов компании RS Global Services нанимает AI-инженера на полный рабочий день. Инженер будет отвечать за промпты, агентов, оценки (evals) и пайплайны, лежащие в основе пользовательских функций. Вы будете превращать продуктовые требования в работающие промпты, агентов и пайплайны, строго их оценивать, итерировать до готовности к продакшену и продолжать улучшать после релиза. Роль находится на стыке продукта и платформы: вы решаете, что должна делать ИИ-система, доказываете, что она работает, и доводите её до пользователей. Компания находится на ранней стадии и движется быстро, поэтому ищем человека, который умеет быстро работать с неоднозначными ИИ-задачами, измерять качество вывода и выпускать систему только тогда, когда она достаточно надёжна для продакшена. Работа очная, 5 дней в неделю в офисе. Важно уметь отличать «хорошо выглядит в демо» от «работает в продакшене». Задачи - Создавать новые ИИ-функции полностью, от прототипа до продакшена. - Улучшать качество вывода ИИ через промпт-инжиниринг, выбор моделей, retrieval и оценку. - Проектировать и запускать оценки (evals), которые измеряют реальное качество вывода, а не только первое впечатление. - Быстро итерировать промпты, дизайн агентов и паттерны оркестрации. - Работать с продуктовым инженером над превращением требований в реально работающие ИИ-функции. - Работать с платформенной ИИ-командой для размещения функций на надёжной инфраструктуре. - Оценивать новые модели, инструменты и техники, когда они улучшают качество, задержку, стоимость или надёжность. Требования Опыт - Практический опыт создания функций на базе LLM, которые были выпущены для реальных пользователей. - 3–8 лет опыта в практической разработке ПО и создании LLM-функций, выпущенных для реальных пользователей (обязательно). - Опыт выпуска LLM-функций в продакшен в репутабельном быстрорастущем стартапе с высокой инженерной планкой; умение рассказать, что ломалось (обязательно). - Опыт создания агентов и агентных систем — оркестрация LLM, использование инструментов на больших объёмах данных. - Следит за передовыми методами агентного ИИ; опыт только с LangChain — жёлтый флаг (обязательно). - Опыт работы в небольшой команде (менее 15 инженеров), или в роли founding engineer, или бывший основатель. - Опыт в корпоративном вертикальном SaaS. - Опыт в роли FDE или явно клиентоориентированный опыт. Образование - Степень бакалавра в области компьютерных наук (обязательно). Профессиональные навыки - Продакшен-инжиниринг на TypeScript/Node (основной, особенно AWS Lambda) и/или Python (обязательно). - Опыт с системами оценки (evals), структурированным выводом и вызовом функций (обязательно). - Опыт с Anyscale Ray или аналогичными фреймворками распределённых вычислений для батч-инференса, eval-пайплайнов или масштабирования агентных нагрузок. - Опенсорс-вклад в области LLM или агентных инструментов. - Знакомство с pgvector или другими векторными retrieval-системами. - Опыт пост-обучения или файн-тюнинга. Личные качества - Искренний интерес к работе на ранней стадии и к миссии компании (обязательно). Не подходят кандидаты - Короткие периоды работы (менее 2 лет в любой компании, кроме стажировок и контрактной работы). - Только крупные техкомпании (FAANG, Netflix) с очень узкой ролью. - Опыт только с RAG или с упором на LangChain — указывает на отсутствие актуальных знаний агентного ИИ. - Кандидаты без инженерной глубины — например, опыт в анализе данных является негативным сигналом. Условия - Зарплата: $180K–$250K. - Опционы: конкурентные. - Формат: очно, 5 дней в неделю в офисе в SOMA, Сан-Франциско. - Спонсирование визы: E3, H1B Transfer, TN. Новые H1B не рассматриваются.
Бэкенд-разработчик, Codex for Finance
О команде OpenAI for Financial Services входит в организацию Verticals в OpenAI, которая занимается ускорением экономики и интеллектуального труда. Мы создаём ИИ-продукты для финансовых институтов и специалистов, которые в них работают: от инвестиционных банкиров и аналитиков до инвесторов и других финансовых команд. Мы объединяем модели OpenAI, финансовые данные и корпоративные знания, чтобы помогать специалистам исследовать компании, анализировать рынки и создавать качественные результаты в инструментах, которыми они пользуются каждый день. Мы небольшая предпринимательская команда, которая тесно работает с клиентами и партнёрами в области исследований, продукта, дизайна, инженерии и вывода на рынок, чтобы воплощать новые возможности от идеи до продакшена. О роли Мы ищем бэкенд-инженеров, которые будут создавать системы, делающие продвинутый ИИ полезным, надёжным и заслуживающим доверия в финансовых сервисах. Вы будете строить системы данных, агентные рабочие процессы и корпоративные интеграции, лежащие в основе наших продуктов, а также помогать внедрять их в продакшен в некоторых крупнейших финансовых институтах мира. Это инженерная роль, ориентированная на продукт, с большой зоной ответственности и созданием с нуля. Вы будете формировать новые продукты с самого начала, напрямую работать с клиентами, чтобы понимать их рабочие процессы, и сотрудничать с командами OpenAI, превращая новые возможности моделей в продукты, которым профессионалы могут доверять в ответственных задачах. Задачи - Проектировать и создавать бэкенд-системы, обеспечивающие ИИ-нативные финансовые рабочие процессы в ChatGPT Work и Codex. - Создавать инфраструктуру для приёма, индексации, поиска и предоставления финансовых данных, корпоративных отчётностей, рыночной информации и знаний конкретной компании в масштабе. - Разрабатывать интеграции с поставщиками финансовых данных, корпоративными системами знаний и средами клиентов, включая аутентификацию, авторизацию и права доступа, необходимые для безопасного использования. - Создавать системы, которые позволяют моделям и агентам использовать нужные инструменты и данные, сохранять происхождение источников и выдавать точные проверяемые результаты. - Улучшать надёжность, задержку, наблюдаемость и качество продакшен-систем, а также разрабатывать оценки, измеряющие их эффективность на реальных финансовых рабочих процессах. - Напрямую работать с финансовыми институтами, чтобы понимать потребности клиентов, снимать блокеры при внедрении и превращать обратную связь в значимые улучшения продукта. - Сотрудничать с командами продукта, дизайна, исследований, безопасности и другими инженерными командами, чтобы доводить новые возможности от раннего прототипа до масштабного продакшена. Требования - 5+ лет профессионального опыта в разработке ПО с подтверждённым опытом создания и эксплуатации продакшен-бэкенд-систем. - Владение одним или несколькими бэкенд-языками, такими как Python, Go, Rust или TypeScript, и прочная база в API, системах данных и распределённых системах. - Опыт создания приложений с интенсивной работой с данными, поисковых или поисково-ретривальных систем, инфраструктурных платформ или сложных интеграций. - Развитое продуктовое чутьё и способность переходить от неоднозначной проблемы клиента к практичному, хорошо спроектированному решению. - Уверенность в работе на разных уровнях стека и через организационные границы, когда это необходимо для выпуска отличного продукта. - Высокие стандарты надёжности, безопасности, конфиденциальности и производительности, особенно в корпоративных средах или средах с высоким уровнем доверия. - Интерес к ИИ и тому, как возможности моделей могут применяться в сложной профессиональной работе; непосредственный опыт в AI/ML или финансовых сервисах полезен, но не обязателен. - Опыт основателя, раннего инженера в стартапе или инженера, помогавшего создавать новый продукт с нуля, будет плюсом.
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.
Senior AI-инженер, машинное обучение
О компании Grafana Labs — компания, разрабатывающая открытую платформу наблюдаемости. Grafana Cloud — управляемая платформа наблюдаемости, построенная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удаленная, более 1600 сотрудников в 40+ странах. О роли Grafana AI-команды помогают пользователям понимать сложные данные наблюдаемости с помощью AI-функций. Эти возможности снижают рутинную работу, понижают порог экспертизы и выявляют значимые сигналы в шумной среде. Команда работает с высокой степенью автономии и ответственности. Инженеры могут принимать решения, быстро двигаться и проверять идеи на ранних этапах, при поддержке коллаборативной культуры. Ищем AI-инженера с сильным бэкграундом в разработке ПО, быстрым итеративным мышлением и страстью к экспериментам, а также с фокусом на выпуск и масштабирование значимых функций. Вы будете работать с кросс-функциональными командами, чтобы разрабатывать, тестировать и выпускать AI-функции, улучшающие инфраструктуру и качество наблюдаемости через автоматизацию, а также расширять возможности AI-агентов в стеке наблюдаемости для помощи пользователям при реагировании на инциденты. Задачи - Разрабатывать и внедрять AI-решения: создавать высокопроизводительные AI-функции для обнаружения, триажа и разрешения инцидентов с использованием данных и инструментов наблюдаемости. - Быстро экспериментировать и итерировать: прототипировать, тестировать и проверять на реальных пользователях, включая выпуск и развитие LLM- или агентских рабочих процессов для управления жизненным циклом инцидентов и автоматизированного анализа. - Работать кросс-функционально: взаимодействовать с аналитиками данных, продакт-менеджерами и дизайнерами для формирования AI-функций, включая интеграцию агентских компонентов с внутренними инструментами, системами оповещения, runbook и рабочими процессами разработчиков. - Эффективно использовать AI-инструменты: применять AI и инструменты автоматизации для улучшения функциональности продукта и собственных рабочих процессов разработки. - Эффективно общаться: работать в динамичной и коллаборативной среде, вносить вклад в работу команд. - Владеть результатом: нести полную ответственность за разработанные AI-решения, обеспечивая их инновационность, масштабируемость, поддерживаемость и соответствие реальным рабочим процессам пользователей. Условия - Удаленная работа, рассматриваются кандидаты только из часовых поясов Канады. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-ассистенты для кодирования в повседневной работе (инструменты на выбор, в рамках политики безопасности), с оплачиваемым компанией бюджетом на использование. - Поощряется прагматичная AI-разработка: быстрое прототипирование, генерация тестов, рефакторинг, документация и разбор инцидентов — при соблюдении стандартов качества и код-ревью. - Доступ к последним frontier-моделям от OpenAI, Anthropic и Google.
ML/AI-инженер, генеративный ИИ
Обязанности - Проектировать и совершенствовать сложные ML-модели и алгоритмы, превращая наборы данных в практические решения. - Участвовать в полном жизненном цикле проектов по моделированию данных: от понимания бизнес-требований до развёртывания и мониторинга. - Проводить комплексный анализ данных, включая предобработку, инженерию признаков и применение алгоритмов генеративного ИИ. - Руководить кросс-функциональными коллаборациями для интеграции моделей генеративного ИИ в продукты, улучшая их возможности и пользовательский опыт. - Применять продвинутые аналитические методы для анализа больших наборов данных, выявляя тренды, аномалии и возможности для улучшения. - Выполнять предобработку данных, инженерию признаков и оптимизацию алгоритмов для повышения точности и эффективности моделей. - Проводить исследовательский анализ данных для извлечения ценных инсайтов и влияния на стратегические решения. - Отслеживать и внедрять последние тренды, инструменты и лучшие практики ML, включая AutoML, MLOps и фреймворки интерпретируемости. - Способствовать соблюдению отраслевых стандартов и нормативных требований, уделяя внимание этичным практикам ИИ. Требования - Опыт проектирования и разработки решений в области ИИ или машинного обучения на платформах AWS, Databricks, Azure, Google Cloud и OpenAI. - Бэкграунд в программной инженерии и/или инженерии данных, особенно в одном из крупных облаков. - Практический опыт работы с глубоким обучением, LLM, Python, TensorFlow, PyTorch и другими ИИ-фреймворками. - Опыт вывода ML/AI в продакшн и умение обсуждать лучшие практики и подводные камни. Условия - Удалённый формат работы. - Конкурентная зарплата в зависимости от опыта и рыночной стоимости. - Оплачиваемый переезд. - Удалённая поддержка. - Регулярный пересмотр зарплаты. - Обучение и развитие, поддержка профильных команд, помощь в размещении на проектах и карьерный рост. - Вакансия открыта только для граждан США, держателей Green Card и GC-EAD. Спонсорство виз не предоставляется. О компании Adidev Technologies — IT-консалтинговая фирма, работающая с клиентами: Delta, Google, Apple, Spotify, US Bank, FedEx.
AI-инженер по направлению GenAI/LLM и Python
Компания: Nexorant LLC Обязанности - Проектировать, разрабатывать, тестировать и разворачивать AI-приложения. - Создавать приложения на Python с использованием современных AI/ML-фреймворков. - Интегрировать большие языковые модели (LLM) в production-приложения. - Разрабатывать решения на основе Retrieval-Augmented Generation (RAG). - Работать с LLM API, включая OpenAI и другие коммерческие или открытые модели. - Разрабатывать и интегрировать REST API и backend-сервисы. - Создавать AI-автоматизацию, интеллектуальный поиск, рекомендательные и диалоговые приложения. - Работать с векторными базами данных и эмбеддингами. - Разрабатывать промпты и оценивать ответы LLM на точность, релевантность и надёжность. - Внедрять AI-агентов и автоматизацию рабочих процессов. - Очищать, обрабатывать и подготавливать данные для AI/ML-приложений. - Взаимодействовать с инженерами, дата-сайентистами, продакт-менеджерами и бизнес-стейкхолдерами. - Писать чистый, поддерживаемый и документированный код. - Выполнять тестирование, отладку и оптимизацию производительности. - Разворачивать и мониторить AI-приложения в облачных средах. - Отслеживать новые разработки в области генеративного ИИ, LLM, AI-агентов и машинного обучения. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, информационных технологий, науки о данных или смежной области. - Опыт от 2 лет в разработке ПО, AI-инженерии, машинном обучении или смежной области. - Уверенное программирование на Python. - Понимание принципов разработки ПО и объектно-ориентированного программирования. - Опыт работы с REST API и backend-сервисами. - Практический опыт с генеративным ИИ или большими языковыми моделями (LLM). - Опыт работы с LLM API и разработкой AI-приложений. - Понимание концепций RAG. - Опыт работы с SQL и базами данных. - Знакомство с Git и современными практиками разработки. - Развитые аналитические навыки и навыки решения проблем. - Отличные коммуникативные навыки и умение работать в команде.
Ведущий ML-инженер, LLM и генеративный ИИ
Инженеры-программисты и ИИ-агенты сталкиваются с общей проблемой: найти того человека или место, которые ответят на их сложный специфический вопрос. Многие решения обещают решить это с помощью поиска по векторным базам данных. Однако найти ответ часто бывает непросто: его части разбросаны по множеству противоречивых источников, и без точного поиска и тщательного анализа не обойтись. Spectrum собирает данные из кода, документации и задач организации и организует знания в единую онтологию, которую ИИ-агенты могут эффективно искать и анализировать. Мы стремимся произвести революцию в семантическом слое для организаций, создающих программное обеспечение, и выйти за рамки спецификаций, которые рассинхронизируются с кодом, представив «живую спецификацию» — извлекаемую из всей системы и используемую для поддержания её согласованности. Spectrum должен стать единым источником истины для всех знаний о продукте и архитектуре. Spectrum — резидент стартап-инкубатора JetBrains, с темпом и автономией стартапа, опирающийся на 25-летний опыт создания инструментов для разработчиков. Мы ищем первоклассного ML-инженера, который поможет нам формировать будущее разработки программного обеспечения. Вы будете владеть нашим стеком AI и ML и помогать определять исследовательскую повестку команды. Ваше техническое видение и дизайнерские решения напрямую повлияют на продукт и определят его успех. Задачи - Проектирование и создание ML/LLM-решения для приёма данных, извлечения знаний, поиска и последующего рассуждения. - Создание наборов данных, метрик и пайплайнов, обеспечивающих измеримые улучшения в системе. - Проектирование и улучшение агентов для поиска контекста, извлечения знаний и согласования данных, включая промпт-инжиниринг, выбор моделей и оптимизацию инференса. - Внедрение практик MLOps, включая оркестрацию, наблюдаемость и отслеживание экспериментов. - Совместная работа с инженерной командой над системным дизайном и с JetBrains Research над исследовательской повесткой. - Определение критериев найма, развитие ML-команды и формирование её культуры. Требования - Подтверждённый опыт работы в роли ML/AI-лида. - Не менее пяти лет опыта в системах ML/AI, из них не менее двух лет — с LLM и генеративным ИИ. - Глубокое понимание экосистемы LLM, включая архитектуры моделей и подходы к тонкой настройке. - Практический опыт с: - Промпт-инжинирингом и проектированием LLM-пайплайнов, включая оценку. - Агентными фреймворками, такими как LangChain, LlamaIndex, LangSmith, smolagents или аналогичными. - Векторными базами данных и паттернами RAG (retrieval-augmented generation). - Развёртыванием и масштабированием приложений на LLM с использованием API (например, OpenAI или Anthropic) или open-source моделей. - Уверенное владение Python; знание Kotlin будет плюсом. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции разной аудитории. - Владение английским языком в письменной и устной форме. Идеальный кандидат - Опыт работы с онтологиями, графами знаний или рассуждениями на основе графов. - Опыт работы в стартапах на ранней стадии — вам нравится этап «с нуля до единицы». - Способность мыслить стратегически о продукте на основе ИИ, а не только обучать модели изолированно. - Опыт в анализе кода, инструментах для разработчиков или исследованиях в области разработки ПО. - Опыт работы с мультиагентными системами или сложными агентными процессами. - Активное участие в соответствующих open-source проектах или публикациях. Условия - Конкурентная зарплата и льготы JetBrains. - Достаточный запас ресурсов и корпоративные возможности при автономии стартапа.
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.
LLM-инженер, интеграция ИИ и RAG-пайплайны
Компания Monterail формирует сеть LLM-инженеров, которые проектируют, создают и интегрируют практичные ИИ-функции в существующие продукты. Ищем людей для сотрудничества на фрилансе — частичная или полная занятость, в зависимости от потребностей проекта. Роль ориентирована на реализацию, а не на исследования в области ML. Важнее всего инженерная база и умение интегрировать ИИ в реальные производственные системы на Python, Node.js или Ruby. Требования - Сильная инженерная база: Python, Node.js или Ruby - Практический опыт интеграции LLM API в производственные системы (OpenAI, Anthropic или аналоги) - Умение проектировать прагматичные ИИ-решения в существующих архитектурах - Опыт создания RAG-пайплайнов, эмбеддингов и векторного поиска - Понимание ограничений по стоимости, задержке и надёжности ИИ-систем - Способность работать с клиентами самостоятельно и устанавливать реалистичные ожидания - Опыт в области больших данных или пайплайнов данных — большое преимущество - Английский B2/C1 - Доступность: частичная или полная занятость (контракт B2B) Задачи - Добавлять ИИ-функциональность в существующие кодовые базы на Python, Node.js и Ruby - Создавать функции на основе LLM: чаты, саммари, классификация, умный поиск, Q&A по документам - Проектировать лёгкие RAG-пайплайны с использованием эмбеддингов и векторного поиска - Работать с векторными БД (pgvector, Pinecone, Qdrant) - Внедрять безопасные и надёжные LLM-эндпоинты (OpenAI, Anthropic, Azure) - Работать напрямую с клиентами, чтобы формировать ИИ-функции и сокращать ручной труд - Консультировать клиентов, когда ИИ не следует использовать, и учитывать компромиссы по задержке, точности и стоимости
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.
Senior AI-инженер, AI-агенты и RAG-пайплайны
Компания: TMS LLC О позиции Ищем Senior AI Software Engineer с опытом проектирования, создания и развертывания production-grade Agentic AI-систем. Нужен опыт разработки AI-агентов с многошаговыми рассуждениями, оркестрацией инструментов, RAG и безопасных корпоративных AI-решений. Это не традиционная Java/.NET Full Stack или интеграция чат-ботов. Нужны инженеры с реальным production-опытом создания AI-агентов на Python и современных Agentic AI-фреймворках. Задачи - Проектировать и разрабатывать корпоративные Agentic AI-решения. - Создавать AI-агентов с планированием, рассуждением, использованием инструментов и многошаговым выполнением задач. - Разрабатывать переиспользуемые AI-агентные фреймворки, SDK и RAG-пайплайны. - Создавать безопасные AI-сервисы с guardrails, approval workflows, retries и отказоустойчивостью. - Внедрять production LLMOps, мониторинг, оценку, наблюдаемость и оптимизацию производительности. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, дата-сайентистами и инженерными командами для создания масштабируемых AI-платформ. Требования - 5–10+ лет опыта в разработке ПО. - Сильный практический опыт с Python и бэкенд-разработкой (предпочтительно FastAPI). - Опыт создания и развертывания production AI-агентов / Agentic AI-приложений. - Сильный опыт с LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen или аналогичными AI-агентными фреймворками. - Практический опыт с RAG, архитектурой AI-агентов, мультиагентными системами, tool calling / function calling, памятью агентов, промт-инжинирингом, эмбеддингами. - Опыт с векторными базами данных: Pinecone, FAISS, Weaviate, ChromaDB или Azure AI Search. - Опыт развертывания LLM-приложений с использованием OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Anthropic Claude, Google Vertex AI или Llama-моделей. - Сильный опыт с Docker, Kubernetes, CI/CD, LLMOps, мониторингом и наблюдаемостью. - Опыт работы с AWS, Azure или GCP. - Понимание AI-безопасности, guardrails, защиты от prompt injection, обработки PII, RBAC и Responsible AI. Желательно - LangGraph. - MCP (Model Context Protocol). - Фреймворки оценки AI-агентов. - Опыт в регулируемых отраслях: healthcare, banking, insurance. Условия - Очное собеседование в Нью-Джерси.
Python-разработчика уровня middle для разработки backend-сервисов, API и внутренних инструментов
Обязанности - Разработка backend-сервисов, API, интеграций и внутренних инструментов на Python. - Проектирование архитектуры решений совместно с командой. - Написание чистого, поддерживаемого и тестируемого кода. - Работа с базами данных, очередями, внешними API и инфраструктурными сервисами. - Участие в code review и обсуждении технических решений. - Автоматизация рутинных задач разработки. Требования - Уверенное знание Python и опыт коммерческой разработки от 2-3 лет. - Опыт работы с backend-фреймворками: FastAPI, Django, Flask или аналогами. - Понимание принципов ООП, SOLID, REST API, асинхронного программирования. - Опыт работы с PostgreSQL, Redis, Docker, Git. - Умение писать и поддерживать тесты. - Опыт настройки CI/CD. - Опыт работы с микросервисной архитектурой. - Готовность быстро разбираться в новом коде и технических доменах. Будет плюсом - Опыт использования AI-инструментов для разработки: ChatGPT, Claude, Cursor, GitHub Copilot, Aider, Devin, OpenAI API или аналогов — для генерации кода, написания тестов, анализа логов, рефакторинга. - Умение проверять и дорабатывать код, сгенерированный AI, оценивать его безопасность и производительность. - Опыт построения собственных AI-агентов или инструментов автоматизации разработки. - Опыт работы с LLM API, LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK или аналогичными фреймворками. - Понимание DevOps-практик и облачных платформ. Мы предлагаем - Интересные задачи в области разработки современных backend-систем. - Возможность использовать современные инструменты в рабочем процессе. - Пространство для экспериментов с новыми подходами к разработке ПО. Формат работы - Формат: офис. - Занятость: полная. - Уровень: middle. - Оплата: обсуждается по результатам собеседования.
Senior AI Full Stack Developer
AllOne Health — компания в сфере поведенческого здоровья на рабочем месте, подчеркивающая важность благополучия сотрудников для успеха организации. Ищут AI Full Stack Developer для проектирования, разработки и поддержки AI-приложений, интегрируя современные AI-инструменты во фронтенд и бэкенд. Задачи - Проектировать и разрабатывать адаптивные, удобные веб-интерфейсы с использованием HTML, CSS, JavaScript и современных фреймворков, таких как React или Angular. - Создавать и поддерживать серверную логику, API и сервисы с использованием Node.js, Express и вспомогательных фреймворков, обеспечивая масштабируемость и надежность. - Интегрировать AI-сервисы в приложения, включая LLM API, AI-агентов, интеллектуальный поиск, суммаризацию, рекомендации и автоматизацию рабочих процессов. - Быстро создавать прототипы, затем доводить решения до продакшена с мониторингом, логированием, оценкой и оптимизацией производительности. - Использовать AI-инструменты для кодирования (copilots, генерация кода, рефакторинг, генерация тестов) для повышения скорости разработки, качества кода и поддерживаемости. - Внедрять защитные механизмы для AI-систем: безопасность промптов, защита данных, снижение галлюцинаций, контроль доступа и валидация вывода. - Интегрировать фронтенд, бэкенд, AI-сервисы и сторонние системы для целостного пользовательского опыта. - Писать и поддерживать автоматизированные тесты, включая unit, интеграционные и AI-ассистированные, для стабильности приложений. - Поддерживать и улучшать существующие приложения, оптимизируя производительность, безопасность и масштабируемость с AI-улучшениями. - Применять практики безопасного кодирования, понимать принципы SecDevOps и обеспечивать соответствие стандартам конфиденциальности и безопасности данных, особенно при работе с AI. - Сотрудничать с командами безопасности и комплаенса для ответственного использования AI, конфиденциальности данных и управления. - Работать с владельцами продуктов, дизайнерами, архитекторами и разработчиками для решений, соответствующих бизнес-требованиям. - Создавать документацию для кодовых баз, API, AI-интеграций и процессов разработки. - Следить за новыми AI-технологиями и рекомендовать практичные способы их внедрения. - Наставлять разработчиков по AI-концепциям, паттернам и лучшим практикам. Требования - Пять или более лет профессионального опыта в разработке ПО после получения степени бакалавра. Стажировки не учитываются. - Опыт продакшена с React/TypeScript фронтендами. - Опыт продакшена с Node.js/Express бэкендами, включая middleware, обработку ошибок и graceful degradation. - Опыт интеграции LLM API (Anthropic Claude, Azure OpenAI, OpenAI direct или аналог) в реальную систему с реальными пользователями, включая описание rate limit, режимов сбоя и стратегии фолбэка. - Опыт написания и поддержки автоматизированных тестов, включая unit, интеграционные и AI-ассистированные. - Уверенная работа с Microsoft Azure (Azure App Service, Azure Functions или Azure Kubernetes Service) или аналогичным облачным провайдером с готовностью освоить Azure в первые 90 дней. - Уверенная работа с реляционными базами данных (MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL или аналог), включая понимание execution plan. - Применение практик безопасного кодирования и принципов DevSecOps. - Сотрудничество с безопасностью и комплаенсом по ответственному использованию AI, управлению PHI, требованиям HIPAA и практическим аспектам обработки медицинских данных. - Создание документации для кодовых баз, API и AI-интеграций. - Работа с владельцами продуктов, дизайнерами и архитекторами для перевода бизнес-требований в технические решения. - Слежение за новыми AI-технологиями и рекомендации по их внедрению. - Нахождение в США и наличие разрешения на работу без спонсорства работодателя (сейчас или в будущем). Роль не предлагает визы H-1B, OPT или другие спонсируемые визы. Желательно - Прямой опыт с Anthropic Claude API (Messages API, tool use, prompt caching) или Azure OpenAI Service. - Опыт создания AI-агентских рабочих процессов, мультиагентской оркестрации или систем вызова инструментов. - Опыт с Model Context Protocol (MCP).
Principal AI/ML-инженер, LLM и генеративный ИИ
О компании Common App — национальная некоммерческая организация, которая занимается доступом, равенством и честностью в процессе поступления в колледжи. Ежегодно организация поддерживает более 1 миллиона студентов, треть из которых — первопоколенческие, при подаче заявлений в более чем 1100 колледжей и университетов через бесплатное онлайн-приложение Common App. Обязанности Principal AI & Machine Learning Engineer — технический лидер, отвечающий за внедрение искусственного интеллекта в корпоративные рабочие процессы и аналитические процессы для достижения измеримых улучшений в производительности, генерации инсайтов и поддержке принятия решений в подразделении Data Analytics & Research (DAR). - Подчиняется старшему директору по аналитической инженерии. - Тесно сотрудничает с командами Data Engineering, Data Governance и кросс-функциональными бизнес-заинтересованными сторонами. - Обеспечивает масштабируемость, безопасность, соответствие требованиям и согласованность AI-решений с корпоративной стратегией данных. - Работает как старший индивидуальный контрибьютор и технический авторитет: устанавливает стандарты практики AI-разработки, наставляет коллег по прикладным AI-техникам, превращает сложные возможности машинного обучения в корпоративные системы. - Признанный эксперт в области AI, к которому обращаются за техническим руководством, наставничеством и экспертизой как внутри организации, так и в более широком сообществе AI и данных в высшем образовании. Требования - Кандидат должен проживать в США. - Готовность к поездкам для участия в двух ежегодных выездных мероприятиях Common App Retreat. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных, статистики, математики или смежной количественной/технической области; или эквивалентная комбинация образования и опыта. - 8–10 лет прогрессивного опыта в машинном обучении, AI-инженерии или науке о данных, из них не менее 3 лет — в прикладном AI и продакшн-системах ML. - Подтверждённый опыт интеграции LLM и генеративного AI в корпоративные аналитические или операционные рабочие процессы. - Подтверждённый опыт работы в рамках корпоративных систем управления данными и соответствия требованиям. - Экспертиза в прикладном машинном обучении и AI, включая обучение с учителем и без учителя, обработку естественного языка и интеграцию больших языковых моделей (например, OpenAI, Anthropic, open-source LLM через Hugging Face). - Подтверждённый опыт проектирования и развёртывания продакшн-систем AI/ML, включая сквозные ML-пайплайны: обучение, оценка, версионирование, развёртывание и мониторинг. - Владение R и Python для машинного обучения и AI-разработки; знакомство с ML-фреймворками: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow или эквивалентами. - Опыт создания и эксплуатации приложений на базе LLM, включая промт-инжиниринг, retrieval-augmented generation (RAG) и фреймворки оркестрации инструментов и агентов. - Сильные навыки SQL и опыт работы с крупномасштабными облачными платформами данных (например, Databricks, Snowflake, BigQuery); умение проектировать AI-ready пайплайны данных в корпоративных хранилищах. - Знание AI-управления, принципов ответственного AI и требований соответствия для систем, работающих с чувствительными или персонально идентифицируемыми данными. - Подтверждённая способность работать как старший технический индивидуальный контрибьютор: устанавливать стандарты, принимать архитектурные решения и наставлять коллег без формальных управленческих полномочий. - Сильные межличностные и коммуникационные навыки, умение объяснять сложные концепции AI/ML доступным языком для нетехнических заинтересованных сторон и руководителей. - Подтверждённая способность управлять несколькими конкурирующими приоритетами и поставлять качественные AI-решения в быстро меняющейся среде. Желательно - Степень магистра или доктора в области компьютерных наук, машинного обучения, науки о данных или смежной области. - Соответствующие сертификаты AI/ML или облачные сертификаты (например, Databricks Certified Machine Learning Professional, AWS Machine Learning Specialty или эквивалент). - Опыт работы с Agile-фреймворками для кросс-функциональной, продуктоориентированной коллаборации. - Опыт работы с агентными AI-фреймворками.
owlette
owlette owlette позволяет удалённо мониторить, управлять и обновлять ваши компьютеры под управлением Windows (бесплатно на период бета-тестирования, исходный код под лицензией FSL-1.1 доступен на GitHub). Основные возможности: - Мониторинг в реальном времени загрузки CPU, памяти, GPU и дисков для каждой машины. Встроенные мини-графики показывают тренды во времени. - Полный удалённый контроль процессов: настройка порядка запуска, управление зависимостями и автоматический перезапуск упавших процессов. - Развёртывание ПО, конфигураций и контента на любые машины — как массово, так и на отдельные устройства. - Cortex позволяет задавать диагностические запросы на естественном языке (требуется собственный ключ OpenAI или Anthropic). - Автоматическое восстановление раскладки нескольких дисплеев: owlette фиксирует желаемую топологию, отслеживает изменения и возвращает сохранённую конфигурацию после перезагрузки, обновления драйверов или случайного сдвига. - Задание расписания перезагрузок, последовательности запуска процессов и зависимостей между ними.
Research Engineer / Research Scientist, RSI
Команда Recursive Self-Improvement (RSI) работает на стыке исследований, инженерии, продукта и инфраструктуры, создавая ИИ-системы, которые ускоряют и в перспективе самостоятельно проводят высококачественные исследования в OpenAI. Мы автоматизируем реальные исследовательские рабочие процессы и повышаем продуктивность исследований, создавая системы и циклы обратной связи, разрабатывая оценки и обучая модели недостающим навыкам. Работа охватывает полный цикл обучения, оценки и развертывания моделей, помогая исследователям двигаться быстрее и решать более амбициозные задачи. Роль предполагает работу в Сан-Франциско, Калифорния. Задачи: - Разработка оценок исследовательского суждения, генерации и проверки гипотез, а также выполнения долгосрочных экспериментов. - Превращение реальных исследовательских рабочих процессов и сбоев моделей в циклы данных и оценок. - Улучшение исследовательских возможностей моделей через агентские обвязки, синтетические данные, среды RL и обучение моделей. - Создание и поддержание безопасных и надежных интеграций между моделями и исследовательской инфраструктурой OpenAI. - Разработка исследовательских агентов, систем оркестрации экспериментов и песочниц для поддержки реальных исследовательских рабочих процессов. - Создание метрик и экономических моделей для оценки текущего и будущего влияния RSI на продуктивность исследований, возможности моделей и безопасность внутренних развертываний. Требования: - Опыт в исследованиях или инженерии в области обучения LLM, оценки моделей, агентских систем, синтетических данных, исследовательской инфраструктуры или крупномасштабных распределенных систем. - Сильные навыки генералиста, способность переключаться между открытыми исследованиями и практической реализацией. - Эффективное взаимодействие с командами по системам, данным, обучению моделей, оценкам и другим исследовательским направлениям. - Готовность создавать и поддерживать пайплайны данных, инструменты и инфраструктуру для новых возможностей ИИ. - Комфортная работа с задачами без четких определений и устоявшихся подходов. - Строгое отношение к научному качеству, исследовательскому вкусу, безопасности, приватности, надежности, производительности и масштабу. - Заинтересованность в использовании все более capable ИИ-систем для ускорения значимых исследований.
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
Forward Deployed Engineer, AI-решения
Forward Deployed Engineer — инженер, который помогает бизнесу внедрять AI-решения. Роль предполагает работу с бизнес-подразделениями: от постановки задачи до запуска и оптимизации решений в production. Задачи: - Совместно с бизнес-заинтересованными сторонами определять и приоритизировать высокоценные сценарии использования, соответствующие стратегическим целям. - Переводить бизнес-задачи в технические проекты, архитектуру решений и планы внедрения. - Проектировать, разрабатывать и разворачивать комплексные решения: пайплайны данных, API, оркестрацию рабочих процессов и AI/ML-функциональность. - Интегрировать решения в существующие корпоративные системы и рабочие процессы. - Ускорять вывод решений из пилота в production итеративным методом (в течение месяца). - Обеспечивать надежность, масштабируемость и производительность решений через мониторинг, тестирование и оптимизацию. - Сотрудничать с командами архитектуры, инженерии, безопасности и данных для соблюдения корпоративных стандартов и требований безопасности. - Поддерживать решения в соответствии с отраслевыми требованиями, управлением данными и внутренним аудитом, обеспечивая контроль и документацию. - Вносить переиспользуемый код, паттерны и компоненты в корпоративные платформы. Требования: - Опыт работы с AI/LLM-технологиями от 5 до 7 лет: большие языковые модели (LLM), retrieval augmented generation (RAG), фреймворки автоматизации. - Опыт работы Forward Deployed Engineer или в аналогичной роли в сфере быстрой разработки AI-решений. - Опыт работы с облачными платформами (предпочтительно Azure), контейнеризацией и инфраструктурой как кодом. - Опыт проектирования и внедрения корпоративных решений на уровнях данных, приложений и интеграции. - Сильные full-stack навыки: бэкенд-разработка, инженерия данных, системная интеграция (React, Next.js, Python, Node.js, AI SDK, Snowflake, Azure, OpenAI API, Anthropic Claude, PyTorch, Pinecone, Qdrant). - Умение проектировать и реализовывать пайплайны данных, API и масштабируемые архитектуры решений. - Опыт в разработке ПО, инженерии данных или смежных технических ролях: фронтенд, фуллстек, бэкенд, пайплайны данных, интеграция агентов, промт-инжиниринг, быстрая разработка приложений, UX-прототипирование. - Знание управления данными, стандартов безопасности и требований соответствия. - Умение работать в кросс-функциональных командах: бизнес, продукт, инженерия. - Отличные коммуникационные навыки, способность объяснять технические концепции нетехнической аудитории. Условия: - Полная занятость, постоянная роль, не контракт. - Полная удалённая работа или гибрид в Род-Айленде. - Для удалённых кандидатов: проживание в одном из штатов — Аризона, Коннектикут, Флорида, Джорджия, Луизиана, Массачусетс, Северная Каролина, Оклахома, Род-Айленд, Южная Каролина, Техас, Вирджиния. - Работодатель не спонсирует визы.
Senior Principal инженер-разработчик ИИ
Федеральная технологическая консалтинговая компания ищет Senior Principal инженера-разработчика ИИ для присоединения к своей команде. Идеальный кандидат имеет 12–15+ лет опыта в разработке ПО и 8+ лет практического опыта в ИИ/МО, опыт проектирования и внедрения крупномасштабных ИИ-систем, знакомство с такими областями, как большие языковые модели (LLM), генерация с дополненной выборкой (RAG), агентный ИИ, оркестрационные фреймворки, MLOps, распределённое обучение и модернизация корпоративного ИИ. Требуется опыт работы с Python, PyTorch, TensorFlow, облачными платформами (AWS, Azure, GCP) и разработкой полнофункциональных приложений. Предпочтителен предыдущий опыт работы в федеральных средах, управление ИИ, облачные нативные архитектуры, DevSecOps, микросервисы и управляемые ИИ-платформы, такие как AWS Bedrock, Azure OpenAI и Google Vertex AI. Требуется гражданство США. Активный допуск Public Trust, Secret или выше будет преимуществом. Требуемые навыки и опыт: - 10+ лет опыта в науке о данных, МО или ИИ - Владение Python на экспертном уровне - Опыт в машинном обучении, глубоком обучении и LLM - RAG, векторные базы данных и инструменты генеративного ИИ - MLOps и развёртывание моделей в продакшене - Облачные платформы (AWS, Azure, GCP) - Внедрение ИИ и аналитики в масштабе предприятия - Статистика, эксперименты и оценка моделей - Степень бакалавра или магистра в смежной области - Степень в области компьютерных наук, инженерии или смежной области Предложение: - Конкурентоспособная почасовая ставка - Полный пакет медицинских льгот - Медицинская страховка - Стоматологические льготы - Офтальмологические льготы - Оплачиваемый отпуск - Пенсионный план 401(k) Соискатели должны иметь разрешение на работу в США на полную ставку сейчас и в будущем.
Старший инженер-программист k6 Core
О проекте k6 — инструмент нагрузочного тестирования с открытым исходным кодом, часть экосистемы Grafana. Используется инженерами для тестирования систем под реальной нагрузкой. Обязанности - Поддержка и развитие k6 — инструмента нагрузочного тестирования, написанного на Go. - Поддержка открытого исходного кода: работа с продуктом, кодовой базой и сообществом. - Разработка функций и улучшений по всей кодовой базе k6 — от идеи до внедрения и поставки. - Решение задач, которые изначально не полностью специфицированы: анализ контекста, оценка компромиссов, выбор технического подхода. - Высокая степень самостоятельности при тесном сотрудничестве с другими инженерами по дизайну, реализации и код-ревью. - Написание production-кода, поддержание существующей функциональности, обеспечение надёжности и сопровождаемости системы. - Возможна работа с облачным предложением k6, которое запускает распределённые тесты в дата-центрах по всему миру; включает Go-сервисы для распределённого выполнения с вниманием к производительности, корректности и сценариям отказов. - Прямое и заметное влияние на продукт и пользователей из-за небольшого размера команды. Требования - Уверенный опыт разработки production-программного обеспечения на Go или другом языке с хорошей поддержкой конкурентности. - Опыт работы над нетривиальными системами. - Сильные навыки программирования. Условия и особенности работы - Полная удалённая работа, на данный момент рассматриваются кандидаты из восточных часовых поясов Канады. - Работа асинхронная по умолчанию; решения фиксируются в pull request и коротких дизайн-заметках. Встречи — для согласования, а не для статусов. - Релизы примерно каждые шесть недель; между релизами — небольшие безопасные инкрементальные изменения. - Код-ревью фокусируются на корректности, долгосрочной сопровождаемости и влиянии на пользователей. - Команда владеет продуктом целиком: архитектура, релизы, пользовательское поведение, здоровье открытого проекта. - Доступны современные AI-ассистенты для программирования (выбор инструментов в рамках политики безопасности), оплачиваемые компанией; доступ к последним моделям OpenAI, Anthropic и Google.
Senior Software Engineer, k6 Core
Grafana Labs, компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости, ищет Senior Software Engineer в команду k6 Core. k6 — это проект с открытым исходным кодом, входящий в экосистему Grafana, который делает нагрузочное тестирование практичным и полезным в реальных инженерных процессах. Инструмент написан на Go и используется инженерами для проверки систем под реальной нагрузкой. Задачи: - Разработка и поддержка k6, инструмента нагрузочного тестирования, написанного на Go - Работа над функциями и улучшениями кодовой базы k6 — от идеи до реализации и выпуска - Решение задач, которые не полностью определены заранее: анализ контекста, оценка компромиссов, выбор технического подхода - Высокая степень самостоятельности при тесном сотрудничестве с другими инженерами по дизайну, реализации и код-ревью - Поддержание существующего функционала и обеспечение надежности и поддерживаемости системы - Возможная работа с облачным предложением k6, включая Go-сервисы для распределенного выполнения тестов в дата-центрах по всему миру - Участие в сопровождении открытого проекта и взаимодействие с сообществом Требования: - Сильный опыт разработки production-кода на Go или другом языке с хорошей поддержкой конкурентности и параллелизма - Опыт работы с крупными или долгоживущими кодовыми базами - Способность самостоятельно работать над задачами в рамках проекта Условия: - Полностью удаленная компания, более 1600 сотрудников в 40+ странах - Регулярный цикл релизов примерно каждые шесть недель - Асинхронная работа по умолчанию, решения фиксируются в пул-реквестах и коротких дизайн-документах - Современные AI-ассистенты для разработки в ежедневном рабочем процессе (выбор инструментов в рамках политики безопасности), включая доступ к моделям OpenAI, Anthropic и Google - Команда владеет продуктом целиком: архитектура, релизы, пользовательское поведение и здоровье открытого проекта
Senior Software Engineer, k6 Core
Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости, основана на принципах открытого исходного кода, открытых стандартов, открытых экосистем и открытой культуры. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, гибкая и созданная для масштабирования. Более 35 миллионов пользователей и 7 000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce, доверяют Grafana Labs обеспечение надежности своих приложений и систем, быстрое устранение инцидентов и оптимизацию телеметрии для снижения шума и затрат. Компания полностью удаленная, насчитывает 1 600+ сотрудников в 40+ странах и поддерживается ведущими инвесторами, включая Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG и Lead Edge Capital. В k6 создаются инструменты тестирования надежности и производительности для разработчиков и инженеров по обеспечению качества. Grafana k6 — проект с открытым исходным кодом, направленный на то, чтобы сделать тестирование производительности практичным, доступным и полезным в реальных инженерных рабочих процессах. k6 является частью экосистемы Grafana и используется инженерами для тестирования и понимания систем под реальной нагрузкой. Обязанности: - Присоединиться к команде инженеров, отвечающих за создание и поддержку k6 — инструмента тестирования производительности, написанного на Go. Команда также поддерживает проект с открытым исходным кодом, что означает непосредственную работу над продуктом, кодовой базой и с сообществом, которое его использует. - Работать над функциями и улучшениями во всей кодовой базе k6, от первоначальной идеи до реализации и выпуска. Многие задачи не полностью определены заранее и требуют понимания контекста, оценки компромиссов и выбора разумного технического подхода. - Работать с высокой степенью независимости, тесно сотрудничая с другими инженерами по дизайну, реализации и проверке кода. - Поставлять production-grade код, поддерживать существующую функциональность и помогать обеспечивать надежность и поддерживаемость системы с течением времени. - Некоторые работы могут включать облачное предложение k6, которое расширяет k6 для запуска распределенных тестов в центрах обработки данных по всему миру. Это включает Go-сервисы, поддерживающие распределенное выполнение и требующие внимания к производительности, корректности и режимам отказа. - Использовать современные ИИ-ассистенты для написания кода в повседневном рабочем процессе (по выбору инструментов в рамках политики безопасности), с оплачиваемым компанией бюджетом на использование, а также доступ к последним моделям от OpenAI, Anthropic и Google. Требования: - Опыт создания production-программного обеспечения на Go или другом языке с хорошей поддержкой конкурентности и параллелизма. - Опыт работы с большими или долгоживущими кодовыми базами. - Способность самостоятельно работать над поставленными задачами. Условия работы: - Полностью удаленная компания. - Работа асинхронная по умолчанию, решения фиксируются в pull request и коротких дизайн-заметках. Встречи используются для согласования, а не для статус-отчетов. - Релизы выходят регулярно, примерно каждые шесть недель. Между релизами команда фокусируется на небольших, безопасных, инкрементальных изменениях. - Команда владеет продуктом от начала до конца, включая архитектуру, релизы, пользовательское поведение и здоровье open-source проекта.
AI-first Fullstack Engineer
About Zendrop Zendrop is a rapidly expanding US-based dropshipping platform that helps entrepreneurs build and grow online retail businesses. The organization prioritizes speed, accountability, and results-driven outcomes. Headquarters are in West Palm Beach, FL, with additional offices in New York. Position Overview Zendrop seeks an AI-native Full-Stack Developer capable of delivering complete solutions across the technology stack — using Laravel for backend development and Vue 3 for frontend interfaces. The ideal candidate integrates artificial intelligence into their standard development workflow. The team currently employs AI agents, vibe coding techniques, and machine learning-driven quality assurance processes daily. Hybrid arrangement with required in-office presence at least three days weekly. Key Responsibilities - Develop and ship complete full-stack features utilizing AI-integrated workflows - Create merchant-focused applications that employ AI for asset generation, process automation, and e-commerce problem-solving - Move quickly through prototyping phases, gather user feedback, and refine implementations - Research and implement emerging AI development tools to maintain competitive advantage - Establish and enforce quality benchmarks for code generated through AI systems, including review procedures and safety mechanisms - Partner with product and design teams to expedite feature development and deployment Technical Requirements Core Stack: Laravel, PHP 8+, PostgreSQL, Redis, Vue 3, Pinia, Tailwind CSS, AWS, Docker AI Development Tools: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex Essential Qualifications - Three or more years developing full-stack applications with Laravel and Vue (or React); alternatively, substantial TypeScript expertise combined with AI-first development practices and prior PHP background - Demonstrated daily usage of AI coding tools with shipped production results - Background with AI agent systems, machine learning-d
ML-инженер
Мы — Далее, и мы занимаемся разработкой и поддержкой сложных digital-решений для крупных клиентов: от веб-сайтов до приложений, от Сбербанка до Nestle. Мы — один из крупнейших независимых продакшнов в России, работаем с 2005 года, сейчас в штате более 550 человек. Мы занимаем 1-е место в рейтинге Adindex Digital Index в сегменте web-production, входим в топ-20 Tagline. Сейчас мы ищем ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для различных проектов компании. Предстоит разрабатывать и внедрять ML-модели, участвуя во всем жизненном цикле продукта. Обязанности: Поддерживать текущие алгоритмические решения. Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы. Разрабатывать методологию и проектировать NLP/LLM решения. Адаптировать и дообучать LLM (например, LLaMA, Mistral, YaLM 2) под специфику продукта. Интегрировать LLM API (OpenAI, Claude) с fallback-механизмами. Проводить исследования, тестировать новые идеи, оценивать жизнеспособность и качество моделей, реализовывать R&D-подходы на реальных бизнес-данных. Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных (POI, отзывы, описания). Настраивать векторные БД (Pinecone/Weaviate/Qdrant) и оптимизировать кэширование. Заниматься prompt engineering — создавать и тестировать промты для различных сценариев. Вести рабочую документацию и создавать отчеты о результатах работы. Мониторить ключевые показатели эффективности процессов, анализировать отклонения и их воздействие на общие показатели. Участвовать в проектировании архитектуры, CI/CD, мониторинге и оптимизации сервисов. Требования: Высшее образование в области математики, информатики или смежных дисциплин. Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других). Навыки создания ML-пайплайнов и backend-сервисов. Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow, понимание принципов работы алгоритмов (GBDT, CNN, Transformers). Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных. Понимание процессов Fine-tuning LLM и оценки качества моделей. Опыт внедрения RAG. Умение писать unit-тесты. Будет плюсом: Позитивный опыт внедрения RAG агентов в существующие бизнес-процессы. Реализованные проекты с существенной пользовательской нагрузкой. Понимание инфраструктуры для ML-сервисов (GPU, CPU). Мы предлагаем: Полностью белую заработную плату. Ориентируемся на ваши пожелания, опыт и навыки. Оформление по ТК РФ, оплачиваемый отпуск и больничный с первого рабочего дня. Работу в компании с аккредитацией в Минцифры. Расширенный пакет ДМС со стоматологией. 8-часовой рабочий день, удаленный формат работы. Спорт – корпоративный волейбол, беговой клуб и киберспортивные турниры). Яркую корпоративную жизнь – более 400 мероприятий в год (2 корпоратива с оплатой трансфера, разговорный клуб английского, совместные походы в музей, квизы, книжный и киноклуб, мем-чат и многое другое). Обучение и участие в профессиональных конференциях.
Senior Full Stack Engineer with AI
вакансия ai Senior Full Stack Engineer with AI Sigma Software is an international technology partner with over 24 years of experience delivering impactful digital solutions for global businesses. With a team of 2,000+ professionals, the company collaborates with leading brands such as AstraZeneca, Viaplay, Volvo, and Scania, helping them scale, innovate, and stay competitive in rapidly evolving markets. Operating across more than 20 countries, with 40+ offices in Europe and the Americas, Sigma Software combines global reach with strong local expertise. The company has delivered projects for over 500 clients, spanning industries such as fintech, healthcare, automotive, and media. Role OverviewWe are looking for a Senior AI Software Engineer with strong full-stack experience to help design, develop, and operate modern cloud-based software products. The engineer should be comfortable working across frontend, backend, and DevOps domains while integrating AI-native capabilities into business applications. Technology Stack - React, Angular - Java / Spring Boot, Python, C - Kafka, Terraform - Kubernetes, Helm, ArgoCD - Azure OpenAI or similar AI platforms Engagement - Full-time engagement - Strong English communication skills required Customer in the medical domain.Working on applications for doctors, clinics. Job Description Key Responsibilities - Develop and maintain modern web applications. - Design and implement AI-powered features and agentic workflows. - Build and operate cloud-native services with strong focus on reliability, security, and scalability. - Collaborate with product, UX, architecture, and engineering teams. - Drive engineering excellence and AI adoption within development teams. Qualifications Required Skills - Senior-level full-stack development experience. - Strong frontend expertise in React or Angular. - Strong backend expertise in Java / Spring Boot or Python or C. - Experience with cloud-native architectures and DevOps practices. - Demonstrated practical use of AI tools in software engineering. - Degree in Computer Science or equivalent technical background. Preferred Qualifications - Experience building AI agents, workflows, or automation solutions. - Familiarity with modern LLM ecosystems and AI tooling. - Understanding of product development processes. Компания: ИП ООО SIGMA SOFTWARE TASHKENT Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Инженер по созданию агентов ИИ/AI Agent Engineer
Мы строим собственную агентскую платформу корпоративного уровня Avatar— enterprise-аналог открытых агентских систем.Ищем сильного AI Agentic Engineer уровня Senior / Expert. Это инженерная роль на стыке agent engineering, backend и platform/infra-подхода. Вам не нужно быть архитектором всей агентской платформы, но нужно уметь проектировать устройство конкретных агентов и агентских сценариев внутри Avatar. Стек: LLM, MCP, RAG, Python, Rust, TypeScript Чем предстоит заниматься: Проектировать внутреннюю логику агентов и агентских сценариев в Avatar. Определять, где нужен agent, где tool, где sub-agent, а где deterministic-код. Строить agent loop: планирование, вызов инструментов, обработка ошибок, память, эскалации, ограничения действий. Проектировать multi-agent сценарии: роутинг задач, специализация агентов, контроль состояния. Разрабатывать MCP/tool-интеграции и подключать агентов к внутренним системам. Настраивать eval-харнессы, regression-эвалы и контроль качества агентов. Работать с observability: traces, tool calls, latency, retries, failure modes, cost tracking. Проектировать работу с контекстом: что инжектится на каждом turn, как работает память, как не раздувать историю. Участвовать в развитии self-hosted / sovereign agent stack: локальные модели, model-agnostic слой, OpenClaw-подобные рантаймы, SGLang/Ollama/vLLM/LiteLLM. Помогать продуктовым и инженерным командам правильно применять агентский подход. Наши ожидания: Реальный опыт разработки AI-агентов или agentic-систем. Понимание LLM, tool calling, function calling, RAG, memory, context management. Опыт с агентскими фреймворками или SDK: OpenAI Agents SDK, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, OpenClaw-подобные рантаймы или аналогичные решения. Умение проектировать логику работы агента, а не только писать промпты. Сильный backend-опыт на Python или TypeScript. Опыт интеграций с API, MCP, внутренними системами, очередями, БД. Понимание Docker, Linux, Kubernetes, сетей, логов и эксплуатации. Опыт построения evals: наборы кейсов, regression-тесты, метрики качества, разбор деградаций. Понимание безопасности агентов: prompt injection, ограничение action space, sandboxing, права, audit trail. Умение считать performance/cost: latency, токены, retries, кэширование, параллелизация, выбор модели. Особенно ценно: Агент или агентский сценарий, который реально работал в production. Опыт self-hosted AI-инфраструктуры. Опыт OpenClaw / Claude Code-подобных / Claw-подобных runtime-подходов. Опыт MCP-серверов и skill-based architecture. Опыт построения reusable-подходов для других команд, а не только одного агента под одну задачу. Наличие постмортемов, дашбордов, eval-отчетов, метрик стоимости и качества. Сильное мнение о том, когда агента использовать не надо. Мы предлагаем: Официальное трудоустройство и полный пакет социальных льгот (ДМС, компенсация фитнеса/обучения/путешествий, скидки и бонусы от партнеров, специальные условия и тарифы на продукты «Финама»). Стабильную заработную плату и социальные гарантии, которые дают уверенность в настоящем и открывают перспективы в будущее. Возможность профессионального роста, обучения и постоянного развития в области digital-innovations вместе с дружной командой. Лучшие конференции и мастер-классы за счет компании. Участие в проектах, которые формируют цифровую трансформацию финансового сектора. Гибридный формат работы (2 дня офис). Комфортный офис в центре Москвы с зоной отдыха на крыше, кофе-поинтами с ароматным кофе, а также собственный тренажерный зал. Богатую корпоративную культуру: классные внутрикорпоративные мероприятия, сообщества по интересам, возможность проявлять свои творческие, спортивные, интеллектуальные, социальные интересы и участвовать в креативных проектах.
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.
Title: Staff Backend Engineer, AI Systems
Company name: Mural Title: Staff Backend Engineer, AI Systems Salary: $181,000 - $226,000 / year (£110,416 - £138,020 / year) Grades: staff, senior+ Job description: Design and build the core AI systems behind Mural's agent platform - agent orchestration, durable execution, contextual memory, tool integration, observability and evaluation infrastructure - rather than isolated AI features. You design scalable services and APIs that let agents retrieve context, act on behalf of users, and operate reliably and safely at scale, on a stack of Azure OpenAI, React, Node and MongoDB. Location: United Kingdom, United States Anywhere: No Remote: Yes Forbidden locations: Outside the UK and the US 👉 👉 ( Job Description & Apply ) 👈️ 👈️ Tags: ai llm agents backend nodejs azureopenai mongodb remote uk usa staff fulltime saas