Вакансии Python
Все вакансии на Python: можно найти работу, где этот инструмент указан в стеке или в задачах. Смотрите живые роли по инструменту и узкие пересечения с профессиями ниже.
Фильтр вакансий
Senior LLM-инженер, специалист по тонкой настройке и RAG
Обязанности - Тонкая настройка фундаментальных моделей с использованием LoRA/QLoRA, RLHF/DPO и инструктивной настройки для доменных задач и терминологии. - Построение агентных и инструментальных рабочих процессов, связывающих LLM с внутренними инженерными инструментами и источниками данных. - Проектирование оценочных стендов для проверки фактологичности и точности. - Обеспечение защиты от галлюцинаций и внедрение предохранительных механизмов безопасности. - Построение RAG-пайплайнов с Azure AI Search. - Создание структурированных систем вызова инструментов и функций на основе тонко настроенных моделей Azure OpenAI. - Развертывание и оптимизация инференса с использованием квантизации, KV-cache, vLLM и TensorRT-LLM в Azure Kubernetes Service. - Поддержание надежности, безопасности и экономической эффективности тренировочных и инференс-нагрузок Azure AI/ML совместно с ML-инженерами, дата-сайентистами и командами MLOps. Требования - 8+ лет общего опыта в ML/AI-инженерии с глубокой практической работой с LLM и фундаментальными моделями. - Подтвержденный опыт тонкой настройки моделей с использованием LoRA/QLoRA/PEFT, полной тонкой настройки или предобучения в некотором масштабе. - Практический опыт с RLHF, RLAIF, DPO или инструктивной настройкой. - Свободное владение Python. - Глубокое владение PyTorch. - Твердое понимание внутреннего устройства архитектуры трансформеров. - Практический опыт построения RAG-пайплайнов, эмбеддингов и векторного поиска, а также агентных или инструментальных LLM-систем. - Знакомство с Azure OpenAI, Azure AI Foundry или аналогичной облачной LLM-платформой. Желательно - Опыт работы непосредственно с Azure OpenAI Service и Azure AI Foundry. - Опыт оркестрации LLM-управляемой генерации кода или структурированных выходных данных для технических и инженерных доменов. - Опыт распределенного обучения на мульти-GPU и мультинодных кластерах с использованием DeepSpeed или FSDP. - Публикации, посты в блогах или вклад в open-source в области генеративного ИИ. Условия - Переменная оплата в виде денежного бонуса или в другой форме. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Гибкие расходные счета и сберегательные счета на медицинские расходы. - Страхование жизни, от несчастных случаев и инвалидности. - Пенсионные льготы. - Оплачиваемый отпуск и отгулы. - Образовательная поддержка. - Помощь при бесплодии. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Помощь при усыновлении. - Гибкий формат работы.
AI-промт-инженер
AI Prompt Engineer Компания Rootshell Enterprise Technologies, Inc. — поставщик ИТ-консалтинговых услуг в США. Условия: - Удалённая работа - Зарплата: $60–70 тыс. в год Обязанности: - Лингвистическая точность: исключительное владение английской грамматикой и семантикой, умение мгновенно отличать хороший текст от отличного - Работа с LLM: знание GPT-4, Claude или аналогичных моделей, включая их ограничения (галлюцинации, предвзятость) - Внимание к деталям: выполнение повторяющихся задач по ревизии данных без потери фокуса и последовательности Желательно: - Опыт аннотации: работа с RLHF, платформами разметки данных (Scale AI, Labelbox) или QA-ролями - Базовые технические навыки: уверенное владение Excel/Google Sheets (для организации данных) или базовый Python (для работы с JSON) - Экспертиза в области сетевых технологий для проверки сложных выходных данных моделей
Senior backend-инженер, платформа жизненного цикла мерчантов
Senior Software Engineer, Backend (Merchant & Partner Lifecycle) Команда Merchant & Partner Lifecycle (M&PL) находится на переднем крае архитектурной трансформации Affirm. Мы решаем критические архитектурные риски, консолидируя оркестрацию жизненного цикла мерчантов в новый единый домен. Вы будете техническим лидером, отвечающим за создание нового сервиса-оркестратора жизненного цикла, который находится в центре нескольких связанных систем. Ваша работа обеспечит немедленное улучшение доступности за счет упрощения и изоляции систем, а также модернизацию старых частей кодовой базы. Задачи - Проектировать и расширять основу платформы для масштабирования до сотен тысяч мерчантов по всему миру. - Проектировать и согласовывать объем работ с другими командами для реализации кросс-командных проектов. - Наставлять других инженеров для обеспечения их развития и роста. - Совместно с инженерным менеджером и тимлидом реализовывать долгосрочное видение команды. - Выполнять техническую стратегию для широких или сложных требований с проницательными и перспективными подходами, выходящими за рамки непосредственной команды, и решать крупные открытые проблемы. - Использовать агентные инструменты разработки, такие как Claude Code, для автоматизации частей процесса разработки. - Улучшать инженерные стандарты, инструменты и процессы во всей организации. Требования - 5+ лет опыта работы backend-инженером. - Глубокое понимание Domain-Driven Design, распределенных систем и влияния архитектурных решений на производительность и поддерживаемость. - Владение моделями данных, проектированием API (HTTP и RPC), конечными автоматами, событийно-ориентированной архитектурой и проектированием баз данных. - Отличные письменные и устные коммуникационные навыки, включая асинхронную коммуникацию: технические спецификации, ADR, планы проектов. - Опыт проектирования, разработки и запуска backend-систем (стек: AWS, gRPC, Snowflake, Kotlin, Python, MySQL, Kubernetes). Особенно полезен опыт с Java и Kotlin. - Опыт работы с системами мониторинга и алертинга (sentry.io, rollbar, chronosphere, kibana). Условия - Вилка зарплаты в США (CA, WA, NY, NJ, CT): 195 000 – 255 000 долларов в год. - Вилка зарплаты в США (остальные штаты): 173 000 – 233 000 долларов в год. - Компания работает в формате remote-first: большинство ролей удаленные, можно работать почти из любого места в стране найма. Сотрудники на проксимальных ролях могут работать удаленно, но иногда обязаны работать в назначенном офисе Affirm. Ограниченное число ролей остается офисным из-за характера обязанностей. - Медицинское страхование: Affirm покрывает все премии для всех уровней покрытия для вас и ваших иждивенцев. - Гибкие расходные счета: щедрые стипендии на технологии, еду, различные нужды образа жизни и расходы на создание семьи. - Отпуск: конкурентные графики отпусков и праздников. - ESPP: план покупки акций сотрудниками со скидкой.
AI-разработчик, агентное кодирование
Компания JUNE GmbH ищет разработчика для работы с агентным кодированием в ежедневной практике. Вы будете работать с инструментами вроде Claude Code или Codex, осваивая современные подходы к разработке ПО. Задачи: - Ежедневная работа с агентным кодированием и AI-поддержанной разработкой. - Современная бэкенд-разработка для платформы Legal-AI. - Разработка интеллектуальных агентов для реальных клиентских проектов. - Освоение и внедрение новых инструментов в продуктивный процесс. - Ответственность с первого дня. - Быстрый рост навыков через работу с опытными AI-First-разработчиками. Требования: - Начальный практический опыт программирования. - Активный интерес к искусственному интеллекту. - Желательно опыт разработки с Claude Code, Codex или аналогичными инструментами. - Готовность осваивать новые темы и пробовать новое. - Свободный немецкий язык. - Профильное образование не обязательно; приветствуются специалисты из других областей с подтверждёнными навыками программирования. Условия: - Обучение агентному кодированию с нуля на практике. - Прямое менторство от опытных AI-First-разработчиков. - Доступ к современным AI-моделям и инструментам в ежедневной работе. - Максимальная техническая свобода. - Команда, активно использующая AI в разработке. Компания — AI-стартап, основанный её создателями, с короткими решениями, высокой скоростью и культурой взаимного доверия, ответственности и экспериментов.
Senior AI & Automation Engineer
AI & Automation Engineer в инженерной организации Stellantis. Роль направлена на создание масштабируемых AI-решений для оптимизации жизненного цикла верификации и валидации (V&V). Специалист будет разрабатывать инструменты автоматизации, программные приложения и интеллектуальные рабочие процессы для повышения эффективности, качества и скорости поставки в инженерных командах. Задачи: - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и рабочих процессов автоматизации для поддержки инженерной деятельности V&V. - Создание и внедрение AI-решений, включая генеративный ИИ для анализа требований, создания DVP, автоматической генерации тестов, трассируемости и проверки валидационных данных. - Интеграция решений автоматизации и ИИ с инженерными системами, дашбордами, CI/CD-пайплайнами, базами данных и валидационными платформами. - Разработка прототипов, проведение пилотных программ, сбор обратной связи от пользователей и вывод решений в промышленную эксплуатацию. - Взаимодействие с кросс-функциональными и глобальными командами для определения требований, валидации решений и внедрения инструментов автоматизации. - Выявление возможностей для снижения ручного труда, повышения консистентности процессов и роста инженерной эффективности через автоматизацию и ИИ. - Обеспечение масштабируемости, поддерживаемости и документированности кода в соответствии с лучшими практиками разработки ПО. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, программной инженерии или смежной технической области. - Сильные навыки программирования минимум на одном языке: Python, JavaScript, TypeScript, C или C++. - Опыт работы в данной области от 7 лет. - Опыт разработки программных инструментов, скриптов автоматизации, API, пайплайнов данных или решений для автоматизации рабочих процессов. - Понимание основ разработки ПО: контроль версий, отладка, тестирование, документирование и проектирование поддерживаемого кода. - Способность анализировать инженерные процессы и преобразовывать их в структурированные решения автоматизации. - Развитые навыки решения проблем, коммуникации и работы в команде. - Базовое знакомство с AI-инструментами, концепциями генеративного ИИ или AI-ассистированной разработкой ПО, интерес к применению ИИ в инженерной автоматизации. Предпочтительно: - Опыт работы с ИИ, машинным обучением, генеративным ИИ, большими языковыми моделями, RAG, векторным поиском, промт-инжинирингом или AI-ассистированной разработкой ПО. - Опыт разработки дашбордов, веб-приложений, внутренних инженерных инструментов или пользовательских платформ автоматизации. - Опыт фронтенд- или фулстек-разработки с использованием React, TypeScript или аналогичных фреймворков. - Знакомство с SQL, реляционными базами данных, моделированием данных или разработкой приложений на основе баз данных. - Знакомство с облачными платформами, контейнерами, платформами данных (Databricks или аналогичными) и CI/CD-инструментами (TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналогичными). - Опыт работы с глобальными командами и внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Условия: - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и покрытие рецептурных препаратов с первого дня работы. - Программа помощи сотрудникам (EAP) для личных и профессиональных вопросов. - Поддержка всех путей к родительству: лечение бесплодия, услуги по усыновлению и гестационное суррогатное материнство. - Более 17 оплачиваемых праздничных дней, включая выходные с 24 декабря по Новый год. - Отпуск, плавающие дни, дни благополучия, больничные и полностью оплачиваемый родительский отпуск. - Пенсионные накопительные планы с матчингом взносов работодателя в 401k, Roth и Catch-Up планы. - Взнос работодателя даже при отсутствии личных взносов. - Страхование жизни, групповое страхование от несчастных случаев, критических заболеваний и другие добровольные программы. - Корпоративная программа аренды автомобилей для сотрудников и ближайших родственников: доступ к автомобилям Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега. - Скидки на продукцию Stellantis. - Компенсация обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов. - 18 оплачиваемых волонтёрских часов в год.
AI-инженер по автоматизации V&V
Инженер по AI и автоматизации в инженерной организации, фокус — создание масштабируемых решений на базе ИИ для оптимизации жизненного цикла верификации и валидации (V&V). Роль включает разработку инструментов автоматизации, программных приложений и интеллектуальных рабочих процессов для повышения эффективности, качества и скорости поставки в инженерных командах. Работа предполагает взаимодействие с глобальными стейкхолдерами для проектирования, внедрения и оптимизации современных возможностей автоматизации и ИИ. Задачи: - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и рабочих процессов автоматизации для инженерной деятельности V&V. - Создание и внедрение решений на базе ИИ, включая генеративный ИИ для анализа требований, создания DVP, автоматической генерации тестов, трассируемости и проверки валидационных доказательств. - Интеграция решений автоматизации и ИИ с инженерными системами, дашбордами, CI/CD-конвейерами, базами данных и валидационными платформами. - Разработка прототипов, проведение пилотных программ, сбор обратной связи от пользователей и перевод решений в промышленную эксплуатацию. - Совместная работа с кросс-функциональными и глобальными командами для определения требований, валидации решений и внедрения инструментов автоматизации. - Выявление возможностей для снижения ручного труда, повышения согласованности процессов и эффективности инженерии через автоматизацию и ИИ. - Обеспечение масштабируемости, поддерживаемости и документированности кода в соответствии с лучшими практиками разработки ПО. Обязательные требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, программной инженерии или смежной технической области. - Уверенные навыки программирования минимум на одном языке: Python, JavaScript, TypeScript, C или C++. - Опыт работы в данной области от 7 лет. - Опыт разработки программных инструментов, скриптов автоматизации, API, конвейеров данных или решений для автоматизации рабочих процессов. - Понимание основ разработки ПО: контроль версий, отладка, тестирование, документирование и проектирование поддерживаемого кода. - Способность анализировать инженерные процессы и преобразовывать их в структурированные решения автоматизации. - Развитые навыки решения проблем, коммуникации и совместной работы. - Базовое знакомство с инструментами на базе ИИ, концепциями генеративного ИИ или разработкой ПО с помощью ИИ, интерес к применению ИИ в инженерной автоматизации. Предпочтительные требования: - Опыт работы с ИИ, машинным обучением, генеративным ИИ, большими языковыми моделями, RAG, векторным поиском, промт-инжинирингом или разработкой ПО с помощью ИИ. - Опыт разработки дашбордов, веб-приложений, внутренних инженерных инструментов или пользовательских платформ автоматизации. - Опыт фронтенд- или фулстек-разработки с использованием React, TypeScript или аналогичных фреймворков. - Знакомство с SQL, реляционными базами данных, моделированием данных или разработкой приложений на основе баз данных. - Знакомство с облачными платформами, контейнерами, платформами данных (Databricks или аналогичными) и инструментами CI/CD (TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналогичными). - Опыт работы с глобальными командами и внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Условия: - Медицинское, стоматологическое, офтальмологическое страхование и покрытие рецептурных препаратов с первого дня работы. - Программа помощи сотрудникам (EAP) для личных и профессиональных вопросов. - Поддержка всех путей к родительству: лечение бесплодия, услуги по усыновлению и суррогатное материнство. - 17+ оплачиваемых праздничных дней, включая выходные с 24 декабря по Новый год. - Отпуск, плавающие дни, дни благополучия, больничные и полностью оплачиваемый родительский отпуск. - Пенсионные накопительные планы с матчингом взносов работодателя в 401k, Roth и Catch-Up планы. - Взнос работодателя даже при отсутствии взносов сотрудника. - Страхование жизни, групповое страхование от несчастных случаев, критических заболеваний и другие добровольные программы. - Корпоративная программа аренды автомобилей для сотрудников и ближайших родственников: доступ к автомобилям Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега, а также эксклюзивные скидки на продукцию компании. - Компенсация обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов. - 18 оплачиваемых волонтерских часов в год.
Middle ML-инженер, специализации LLM и RAG
Компания Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt) Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2 лет - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений - Широкая насмотренность в области LLM, RAG - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL Условия - Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России, также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске
AI-инженер, автоматизация бизнес-процессов
О компании «Национальная Служба Списания Долгов» ищет специалиста для разработки и внедрения AI-решений и автоматизации бизнес-процессов. Задачи - разрабатывать production AI-системы; - автоматизировать бизнес-процессы с помощью AI-агентов; - самостоятельно решать задачи от идеи до запуска; - проводить Code Review и контролировать качество; - проектировать архитектуру и документировать решения. Требования - 5+ лет коммерческой разработки; - 3+ года в архитектуре; - опыт запуска production-систем; - опыт с AI-инструментами и агентами; - высшее техническое образование. Будет плюсом Python, Node.js, TypeScript, React, FastAPI, PostgreSQL, Docker, OCR, DevOps/SRE. Условия - формат: офис, Москва, АРМА; - график: 5/2, 09:00–18:00 или 10:00–19:00; - фиксированный оклад, размер обсуждается.
Staff-инженер по ИИ, промпт-инжиниринг
О команде и проекте GE Vernova создаёт команду для применения генеративного ИИ. Цель — автоматизация промптинга и разработка фреймворка для промптинга, чтобы максимизировать переиспользование и обмен между бизнес-подразделениями. Сотрудник будет работать на стыке передовых технологий и традиционной индустрии, влияя на бизнес-процессы. Компания ведёт стратегию и R&D для энергетического перехода, сотрудничает с правительством США и более чем 420 организациями, реализует 150+ энергетических проектов. Задачи - Взаимодействовать с профильными экспертами для понимания бизнес-потребностей и превращения их в чёткие эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и уточнять промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно работать с разработчиками ПО для интеграции решений на основе LLM в существующие или новые приложения. - Участвовать в разработке масштабируемого фреймворка для промпт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Помогать в сборе и анализе обратной связи пользователей для постоянного улучшения эффективности промптов. - Следить за развитием технологий LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промпт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для создания базы знаний. Требования - Степень магистра в области компьютерных наук, ИИ/МО, инженерии, математики или смежной области и не менее 5 лет релевантного опыта. - Право на работу в США (требование работодателя). Предпочтительные качества - PhD в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных или смежной области. - Опыт промпт-инжиниринга и знакомство с инструментами: OpenAI GPT, Hugging Face и др. - Владение Python или другими языками, обычно используемыми в ИИ/МО. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в NLP или проектах по машинному обучению. - Знакомство с системами контроля версий, например Git. - Понимание операционных процессов и задач традиционной индустрии. - Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. Условия - Конкурентная компенсация, профессиональное развитие, сложные задачи, хорошая рабочая среда. - Вилка зарплаты для позиции в США: $98 400 – $164 000. - Компания выплачивает географическую надбавку 110%, 120% или 130% к зарплате в определённых регионах. - Возможен дискреционный ежегодный бонус. - Предоставляется помощь с переездом (relocation assistance). - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и покрытие рецептурных препаратов; доступ к Health Coach от GE Vernova (круглосуточная поддержка медсестёр); программа помощи сотрудникам (EAP) с круглосуточной конфиденциальной оценкой и консультациями. - Предложение о работе зависит от успешного прохождения проверки на наркотики (если применимо).
Software Engineer, full-stack разработчик
Компания строит AI-платформу для управления капиталом: инвестиции, налоги, пенсионные накопления и планирование наследства в одном месте. Продукт поддерживают Google Gradient Ventures, Cathay Innovation, Scale Venture Partners. Роль предполагает полный цикл работы: от понимания задачи пользователя до проектирования решения и его запуска в продакшн. Инженеры используют AI-инструменты для ускорения работы, код и архитектура определяют масштабирование компании. Требования к кандидату: - Сильное владение TypeScript, JavaScript, Python или другими языками программирования - Опыт создания и эксплуатации продакшн-сервисов на AWS или аналогичных облачных платформах (EC2, ECS, RDS, DynamoDB, S3, CloudWatch) - Уверенная работа на всех уровнях стека: фронтенд, бэкенд, инфраструктура - Опыт ведения фич от дизайна до деплоя и мониторинга - Умение проектировать, отлаживать и выпускать код с помощью AI-инструментов разработки (Claude Code, Cursor и т.п.) — включая понимание, когда результат неверен и как это исправить - Опыт работы в agile-среде и итеративных релизах Плюсом будет: - Опыт создания масштабируемых сервисов на Node.js - Опыт разработки сложных веб-приложений на React и TypeScript - Развитое продуктовое чутье — приоритет пользователю, а не самому элегантному решению - Умение разбивать неоднозначные задачи на четкие этапы и работать без детальных инструкций - Опыт наставничества младших инженеров через код-ревью и парное программирование - Опыт в безопасности, финтехе или стартапах Условия: - Медицинская страховка: 100% оплата для сотрудника, 75% для иждивенцев, плюс стоматология и зрение - Пенсионная программа 401(k) - Оплачиваемый отпуск и большинство федеральных праздников - Отпуск по уходу за ребенком - Оплата некоторых обедов в течение недели - Ежемесячная выплата на фитнес - Опционы на акции и возможности раннего их исполнения, фокус на профессиональном развитии - Ежегодный пересмотр компенсации: зарплата и опционы
Инженер по автоматизации и искусственному интеллекту
Присоединяйтесь к нашей инженерной организации в роли инженера по автоматизации и искусственному интеллекту, специализирующегося на создании масштабируемых решений с использованием ИИ, которые оптимизируют жизненный цикл верификации и валидации (V&V). Эта роль предполагает разработку инструментов автоматизации, программных приложений и интеллектуальных рабочих процессов, повышающих эффективность, улучшающих качество и ускоряющих поставку результатов в инженерных командах. Вы будете работать с глобальными заинтересованными сторонами над проектированием, внедрением и оптимизацией современных возможностей автоматизации и ИИ. Ключевые обязанности - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и рабочих процессов автоматизации для поддержки инженерной деятельности по верификации и валидации (V&V). - Создание и внедрение решений на основе ИИ, включая генеративный ИИ для анализа требований, создания DVP, автоматической генерации тестов, трассируемости и проверки доказательств валидации. - Интеграция решений автоматизации и ИИ с инженерными системами, дашбордами, CI/CD-конвейерами, базами данных и платформами валидации. - Разработка прототипов, проведение пилотных программ, сбор обратной связи от пользователей и вывод решений в промышленную эксплуатацию. - Совместная работа с кросс-функциональными и глобальными командами для определения требований, валидации решений и внедрения инструментов автоматизации. - Выявление возможностей для снижения ручного труда, повышения согласованности процессов и увеличения эффективности инженерной работы с помощью автоматизации и ИИ. - Обеспечение масштабируемости, поддерживаемости и документированности кода в соответствии с лучшими практиками разработки ПО. Обязательные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, программной инженерии или смежной технической области. - Уверенные навыки программирования как минимум на одном языке: Python, JavaScript, TypeScript, C или C++. - Более 7 лет соответствующего опыта в этой области. - Опыт разработки программных инструментов, скриптов автоматизации, API, конвейеров данных или решений для автоматизации рабочих процессов. - Понимание основ разработки ПО, включая контроль версий, отладку, тестирование, документирование и проектирование поддерживаемого кода. - Способность анализировать инженерные процессы и преобразовывать их в структурированные решения автоматизации. - Развитые навыки решения проблем, коммуникации и совместной работы. - Базовое знакомство с инструментами на основе ИИ, концепциями генеративного ИИ или разработкой ПО с помощью ИИ, а также интерес к применению ИИ в задачах инженерной автоматизации. Желательные требования - Опыт работы с ИИ, машинным обучением, генеративным ИИ, большими языковыми моделями, RAG, векторным поиском, промт-инжинирингом или разработкой ПО с помощью ИИ. - Опыт разработки дашбордов, веб-приложений, внутренних инженерных инструментов или пользовательских платформ автоматизации. - Опыт фронтенд- или фулстек-разработки с использованием таких технологий, как React, TypeScript или аналогичных фреймворков. - Знакомство с SQL, реляционными базами данных, моделированием данных или разработкой приложений на основе баз данных. - Знакомство с облачными платформами, контейнерами, платформами данных, такими как Databricks или аналогичными, и CI/CD-инструментами, такими как TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналогичными. - Опыт работы с глобальными командами и поддержки внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Преимущества - Комплексное медицинское и страховое покрытие: медицинские, стоматологические, офтальмологические услуги и рецептурные препараты с первого дня работы; программа помощи сотрудникам (EAP) для решения личных и профессиональных проблем. - Поддержка создания семьи: помощь в лечении бесплодия, услуги по усыновлению и суррогатному материнству. - Щедрый оплачиваемый отпуск: более 17 оплачиваемых праздничных дней, включая перерыв с 24 декабря по Новый год; отпуск, плавающие и оздоровительные дни, больничные и полностью оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Конкурентоспособные пенсионные накопительные планы: взносы работодателя в планы 401k, Roth и Catch-Up; взнос работодателя даже при отсутствии собственных взносов. - Защита дохода и страховые опции: программы от работодателя и добровольные планы, включая страхование жизни, страхование от несчастных случаев, критических заболеваний и другое. - Программа аренды автомобилей компании: соответствующие требованиям сотрудники и их ближайшие родственники могут участвовать в программе аренды автомобилей Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега; также доступны эксклюзивные скидки на продукцию Stellantis. - Поддержка роста и волонтерства: возмещение стоимости обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов, 18 оплачиваемых волонтерских часов в год.
Senior AI-инженер, разработка агентных систем
Senior AI-инженер в консалтинговую компанию 51D, специализирующуюся на AI и данных. Роль предполагает работу внутри клиентских команд с первого дня, полную ответственность за архитектуру агентных систем, пайплайнов данных и интеграций, а также их запуск в продакшн. Локация: удалённо (Великобритания), с опциональным доступом к коворкингам в Лондоне. Задачи: - Вести проект от начала до конца: архитектура, реализация, развёртывание и передача. - Проектировать продакшн-системы на основе ИИ: агенты, retrieval, оценка и инфраструктура данных. - Работать вместе с инженерными командами клиентов и напрямую с основателями компании. - Наставлять AI- и младших инженеров, делиться знаниями по мере роста команды. Требования: - Около 5+ лет опыта в разработке продакшн-софта с реальной ответственностью за системы. - Уверенный Python и как минимум один типизированный язык, понимание, когда какой использовать. - Практический опыт работы с LLM и агентами, а также с облаком, пайплайнами данных и дисциплиной тестирования. - Комфортная работа с клиентами, чёткая коммуникация и понимание их потребностей. - Готовность работать в инклюзивной команде с людьми разного происхождения и жизненного опыта. Условия: - Роль клиентоориентированного консультанта, который работает как инженер: навыки кодинга обязательны, но часть времени проводится с клиентами. - Участие в AI-трансформации бизнеса: настройка и интеграция инструментов, перестройка рабочих процессов, создание систем. - Небольшие команды, реальная ответственность с первой недели, отсутствие промежуточного менеджмента между вами и клиентом или основателями. - Поддержка при возвращении в профессию после перерыва или нелинейного карьерного пути: структурированный ввод в должность и менторство. Компания — быстрорастущий стартап, основанный в 2023 году, клиенты из финансовых услуг, розницы, недвижимости и PR.
AI-инженер (AI-агенты и интеграции)
О роли Вы создаёте и выпускаете AI-агентов и клиентские системы, отвечая за функции от начала до конца и вместе с командой клиента определяя, что будет построено. Это практическая роль по внедрению решений на реальных задачах, а не исследовательская позиция. Проекты обычно начинаются с предложения, затем следует прототип, потом бета-версия, и наконец — запуск в продакшн. Вы участвуете на всём протяжении, но не в одиночку. Локация: удалённо (Великобритания), с доступом к нескольким коворкингам в Лондоне. Задачи - Доводить функции от идеи до продакшна и итерировать на основе реального использования. - Создавать AI-агентов и интеграции с данными и системами клиентов. - Напрямую работать с проектными менеджерами и инженерами клиента, изучая их процессы и делясь экспертизой. - Поддерживать высокое качество через тестирование, мониторинг и разумные ограничения. Требования - Опыт продакшн-разработки примерно от двух лет. - Отличное знание Python и как минимум одного другого современного языка программирования. - Искренний интерес к прикладному AI и нацеленность на выпуск продукта. - Умение ясно общаться и работать в тесном контакте с клиентами, понимать их потребности. - Готовность работать в инклюзивной команде с людьми, чей жизненный опыт может отличаться от вашего. Роль сочетает консультанта, работающего с клиентами, и инженера-программиста. Нужно свободно читать, интерпретировать, писать и тестировать продакшн-код, а также проводить время в тесной работе с клиентами. Значительная часть работы — внедрение AI и стратегия: помогать командам клиентов осваивать AI-инструменты, перестраивать рабочие процессы вокруг них и создавать системы, которые закрепляют изменения. Это включает настройку и интеграцию, а также написание кода с нуля. Если вы ищете роль, где нужно только писать код, — это не она. Если хотите увидеть, как AI реально внедряется в бизнес и создаёт ценность, — это ваша роль. Условия - Удалённо (Великобритания), доступ к коворкингам в Лондоне. - Небольшие команды, реальная ответственность, без прослойки среднего менеджмента между вами и клиентом или основателями. - Вам доверяют реальную работу с первой недели, с поддержкой. - Работа в парах, обмен знаниями, честное обсуждение того, что работает, а что нет. - Перерыв в карьере или нелинейный путь в инженерии не является препятствием. Нанимают по тому, что вы можете делать сейчас, а не по форме резюме. - Предлагается структурированная адаптация и менторство для тех, кто возвращается после перерыва. Процесс найма обычно состоит из следующих этапов: - Первичный скрининговый звонок - Интервью по компетенциям - Техническая оценка При необходимости могут быть добавлены дополнительные этапы оценки. О компании Fifty One Degrees — британская AI- и data-консалтинговая компания, основанная в 2023 году Ником и Марком, которые ранее создали и продали собственные компании. До 51D Ник Хардинг (CEO) основал и развил финтех-компанию Fluro до четырёх миллионов кредитных заявок в год. Марк Сомерс (CPO) развил 4most до крупнейшей независимой консалтинговой компании по кредитным рискам в Великобритании. Компания внедряет практикующих специалистов в команды клиентов и создаёт решения, которые приносят клиенту максимальную ценность. Стратегия, управление и обучение также важны, но компания остаётся и создаёт, а не передаёт документ и уходит. Это быстрорастущий стартап, список клиентов разнообразен: финансовые услуги, розничная торговля, недвижимость и PR.
Senior AI-инженер платформы и инструментов
О роли Crunchyroll — сервис, доставляющий аниме и мангу более чем 100 миллионам фанатов в 200+ странах и территориях. В команде AI Enablement (AIEN) открыта позиция Senior AI Platform & Tools Engineer. Роль входит в команду Tools & Governance платформы внутри AIEN, подчиняется AI Platform, Strategy & Governance Lead. Это ранняя небольшая команда, поэтому предполагается универсальность и ведение функций от дизайна до продакшена. Чем предстоит заниматься - Создание платформы оценки AI: автоматизированные инструменты для структурированных оценок (возможности, стоимость, задержка, поведение, надёжность) в масштабе, а не разовых ручных проверок. - Внедрение телеметрии использования и затрат по одобренному стеку AI: расход токенов, загрузка лицензий, расходы по вендорам и обнаружение отклонений в одобренных инструментах. - Автоматизация AI-управления: триаж заявок, конвейеры оценки, маршрутизация согласований и enforcement политик как код, интегрированные с агентами Glean и процессами JSM. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов — паттернов RAG, каркасов агентов, библиотек промптов, eval-инструментов — на которых строит команда Build & Partner. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов Crunchyroll, включая ChatGPT, Glean, Claude и Gemini; управление настройками, паттернами доступа, включением функций и операционными изменениями совместно с IT и Security. - Отслеживание новых версий и изменений продуктов в одобренных AI-инструментах, оценка целесообразности внедрения и организация раскатки для максимальной пользы сотрудников. - Сделать платформу путём наименьшего сопротивления, чтобы решения AIEN по умолчанию следовали golden-путям и стандартам, и улучшать ключевые метрики (время оценки, принятие golden-путей). - Создание агентов и рабочих процессов средней сложности для нетехнических команд на одобренных AI-платформах с соблюдением стандартов AIEN по безопасности, управлению, поддерживаемости и измеримости. - Совместная работа с AI Security Engineer для встраивания необходимых контролей, обнаружения и предотвращения угроз в платформу, чтобы безопасность обеспечивалась на уровне платформы, а не добавлялась к каждому проекту отдельно. - Работа универсалом в небольшой команде: ведение функций от дизайна до продакшена и помощь в установлении инженерных паттернов, на которых команда будет масштабироваться. Требования - 6+ лет опыта в разработке ПО или платформенной инженерии, включая создание инструментов или сервисов, используемых другими инженерами. - Практический опыт администрирования, настройки или поддержки корпоративных SaaS-инструментов, AI-платформ или внутренних продуктовых платформ в производственной бизнес-среде. - Сильные навыки разработки ПО (например, Python, плюс Go/TypeScript или аналогичные) — создание продакшен-инструментов, а не прототипов. - Рабочее понимание устройства современных AI-систем: LLM API, RAG, агентные фреймворки, методологии оценки и основы инференса. - Опыт создания автоматизации, конвейеров данных или внутренних инструментов для разработчиков. - Опыт создания практических AI-агентов, ассистентов или автоматизации рабочих процессов для бизнес-пользователей, включая сбор требований, дизайн промптов и процессов, тестирование, внедрение и итерации. - Опыт ведения функций от начала до конца в небольшой команде: дизайн, разработка, выпуск, итерации. - Чёткая письменная коммуникация — ваши инструменты и документация должны использоваться другими инженерами.
AI-инженер по MCP-серверам и LLM-интеграции
О компании Integrated Medical Systems, Inc. (IMS) — дистрибьютор на рынке альтернативной медицинской помощи, основан в 1994 году. Компания предлагает гибкие условия аренды и покупки одноразовых и арендных продуктов для инфузионной терапии, респираторной поддержки, энтерального питания, онкологии и чистых помещений. О роли IMS ищет AI-инженера для проектирования, создания и развертывания интеллектуальных агентных ИИ-приложений, которые подключаются к корпоративным данным, бизнес-системам и внешним сервисам. Это роль инженера приложений ИИ, а не традиционного ML-инженера или специалиста по обучению моделей. Основной фокус — создание систем, позволяющих ИИ-моделям работать с реальными данными и бизнес-инструментами: безопасные, надежные и масштабируемые ИИ-агенты, которые понимают контекст, получают доступ к информации, используют инструменты и выполняют действия. В работе активно используются Model Context Protocol (MCP), оркестрация LLM, API, вызовы инструментов, корпоративные данные и асинхронные архитектуры приложений. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и развертывать MCP-серверы, которые безопасно подключают ИИ-приложения к внутренним базам данных, векторным хранилищам, бизнес-приложениям и другим корпоративным ресурсам. - Создавать стандартизированные интерфейсы, позволяющие ИИ-агентам обнаруживать и взаимодействовать с доступными инструментами, ресурсами и рабочими процессами. - Разрабатывать MCP-инструменты, ресурсы и промпты для поддержки повторяемых бизнес-процессов. - Оценивать и выбирать подходящую LLM для конкретных сценариев на основе возможностей рассуждения, стоимости, размера контекстного окна, задержки и производительности. - Проектировать ИИ-процессы, которые маршрутизируют задачи между несколькими моделями и сервисами. - Реализовывать вызовы инструментов и функций, чтобы ИИ-агенты могли взаимодействовать с внешними системами. - Создавать надежные интеграции REST API и сторонних систем. - Настраивать схемы вызова функций и инструментов для вызова внешних сервисов ИИ-агентами. - Преобразовывать ответы внешних систем в структурированные форматы, которые могут эффективно интерпретировать и использовать LLM. Обязательные требования - Уверенное владение Python или TypeScript. - Понимание асинхронного программирования и паттернов async/await. - Опыт создания и использования RESTful API. - Понимание JSON-RPC 2.0 и обмена сообщениями. - Практический опыт создания MCP-серверов с использованием стандартных SDK или фреймворков, таких как FastMCP. - Опыт работы с MCP-инструментами, ресурсами и промптами. - Понимание LLM API и вызова инструментов/функций. - Опыт интеграции ведущих LLM-платформ: OpenAI, Anthropic Claude или аналогичных. - Опыт работы с векторными базами данных/векторными хранилищами и ИИ-поиском. - Умение создавать инструменты поиска и извлечения, предоставляющие релевантный структурированный контекст для LLM. - Понимание идентификаторов документов, метаданных и обработки цитирований/источников. - Понимание безопасной аутентификации и авторизации для подключения ИИ-приложений к проприетарным данным и корпоративным системам. - Умение проектировать правильно ограниченный доступ между ИИ-агентами, внутренними системами и внешними сервисами. Предпочтительные требования - Опыт разработки агентных ИИ-приложений или многошаговых ИИ-процессов. - Опыт работы с FastMCP или другими MCP-фреймворками. - Опыт с LangChain, LangGraph, Semantic Kernel или аналогичными фреймворками оркестрации ИИ. - Опыт с Docker, Git, CI/CD и облачными платформами. - Опыт интеграции ИИ с корпоративными базами данных, ERP-системами, CRM-платформами или другими бизнес-приложениями. - Опыт наблюдаемости, логирования, тестирования и мониторинга ИИ-приложений. - Знакомство с требованиями к медицинским данным, конфиденциальности, безопасности или компетентности. Критерии успеха В этой роли вы поможете IMS перевести ИИ из экспериментов в практические, безопасные и готовые к бизнесу приложения. Успех означает создание ИИ-систем, которые могут: - Понимать правильный контекст. - Находить и извлекать нужную информацию. - Использовать подходящие бизнес-инструменты. - Безопасно взаимодействовать с корпоративными системами. - Выбирать правильную модель для задачи. - Надежно выполнять рабочие процессы. - Предоставлять точные и отслеживаемые ответы. Вы будете помогать создавать инфраструктуру и прикладной уровень, которые делают ИИ полезным внутри бизнеса.
Staff AI-инженер, агентные ИИ-системы
О роли Acquia ищет Staff AI-инженера в команду AI Core Engineering. Это прежде всего практическая инженерная роль: большую часть времени вы будете проектировать, создавать и выпускать продакшн-агентные ИИ-процессы в Acquia DXP. Основные инструменты — LangGraph, Temporal, Pydantic и LangFuse. Также предусмотрена лёгкая, но значимая менторская роль: помощь в повышении ИИ-инженерных навыков коллег по мере роста команды. Обязанности - Ежедневно писать и выпускать продакшн-код для ИИ. - Проектировать агентные ИИ-процессы с использованием LangGraph, Temporal, Pydantic — многоагентные процессы с сохранением состояния, рассчитанные на корпоративный масштаб и надёжность. - Отвечать за наблюдаемость ИИ через LangFuse: трассировка, версионирование промптов, оценка и бенчмаркинг производительности всех взаимодействий с моделями. - Задавать стандарты ИИ-инженерии для паттернов агентов, RAG, управления промптами, оптимизации контекста и стратегий вызова инструментов. - Взаимодействовать с командами продукта и платформы для создания ИИ-архитектур, отвечающих корпоративным требованиям SLA, безопасности и соответствия. - Оценивать и внедрять новые инструменты: бенчмаркинг LLM-провайдеров, оркестрационных фреймворков и улучшений агентного стека. - Наставлять инженеров через код-ревью, парное программирование и дизайн-обсуждения. - Представлять ИИ-возможности Acquia в архитектурных обзорах клиентов, техническом исследовании и обсуждениях дорожной карты. Требования - 8+ лет в разработке ПО, из них 3+ года в продакшн-разработке ИИ-агентов. - Практический опыт с LangGraph, Temporal, Pydantic — процессы с сохранением состояния, циклические, многоагентные, в корпоративном масштабе. - Практический опыт с LangFuse — трассировка, оценка, управление промптами и тестирование на основе датасетов. - Владение фреймворками для агентов, такими как LangChain или аналоги (LlamaIndex, CrewAI) — компоновка цепочек, инструментов, памяти и пайплайнов поиска. - Глубокое знание Python и сильные инженерные основы (тестирование, CI/CD, архитектура). - Опыт облачного развёртывания ИИ (AWS, Azure или GCP), включая контейнеризацию и управление стоимостью инференса. - Знание архитектуры RAG — векторные базы данных, модели эмбеддингов и стратегии поиска. - Степень бакалавра в Computer Science или эквивалентный практический опыт. Желательные навыки - Опыт в корпоративном SaaS или CMS, включая знакомство с DXP Acquia на базе Drupal. - Свободное владение агентным процессом разработки — ИИ-ассистирующие инструменты (Copilot, Cursor, Claude) как повседневные ускорители. - Знакомство с персистентными рантаймами агентов — такими как OpenClaw и Hermes Agent, понимание кросс-сессионной памяти, автономного создания навыков и постоянно работающей инфраструктуры агентов. - Опыт тонкой настройки LLM или оценки моделей, понимание компромиссов фундаментальных моделей.
Full Stack-разработчик, JavaScript, Node.js
О компании Наша миссия — сделать мир программируемым. Зрение — один из ключевых способов понимания мира, и скоро это будет верно и для используемого нами программного обеспечения. Мы создаём инструменты, сообщество и ресурсы, необходимые для того, чтобы сделать мир программируемым с помощью искусственного интеллекта. Roboflow упрощает создание и использование моделей компьютерного зрения. Сегодня более 1 млн разработчиков, включая представителей половины Fortune 100, используют инструменты Roboflow с открытым исходным кодом и размещённые инструменты машинного обучения. Это включает подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на строительных площадках, оцифровку поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов и многое другое. Roboflow поддерживается отличными клиентами и инвесторами: привлечено более 63 миллионов долларов от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Лэчи Грума и других ведущих софтверных инвесторов. Roboflowers — увлечённые строители, которые ценят ответственность, подотчётность и склонность к действию. Мы любопытны, активно работаем с новыми технологиями и предпочитаем показывать результаты, а не рассказывать о них. Многие из нас обладают мышлением основателя и процветают в среде с высокой автономией. Чем предстоит заниматься Вам будут поручены самые разные проекты. У каждого инженера есть своя область, на которой он сосредоточен, но мы всё ещё достаточно малы, чтобы не иметь возможности глубокой специализации. Мы ищем технических универсалов, которые не боятся погружаться в новый стек или инструментарий при необходимости (но JavaScript и Node.js составляют основную часть существующей кодовой базы). Большинство задач, над которыми мы работаем, — это части основного продукта (сквозной конвейер для создания проектов компьютерного зрения, от загрузки изображений до аннотации, обучения и развёртывания), но время от времени мы также занимаемся интеграцией маркетинговых и продажных инструментов, тушением пожаров, автоматизацией внутренних процессов и проектами с открытым исходным кодом. У вас будет большая свобода отстаивать проекты, которые вы считаете наиболее приоритетными, и вы будете вносить вклад в наши стратегические решения. Если вам нужен жёсткий список задач, расписанный на многомесячный план, эта роль, вероятно, вам не подойдёт. Большая часть нашей кодовой базы написана на JavaScript, конвейер машинного обучения и обработки изображений — на Python. Мы работаем в основном на Firebase и GCS, часть инфраструктуры машинного обучения — на AWS. Мы всё чаще используем Docker (как внутри компании, так и для клиентских продуктов, например, нашего периферийного сервера инференса). Много кода работает в браузере (включая TensorFlow JS), но мы также создаём API и клиентские библиотеки на нескольких языках. Вам не обязательно иметь опыт во всех этих областях, но вы должны быть готовы осваивать новые навыки по мере необходимости. Мы также надеемся, что вы принесёте новые знания и опыт, которыми сможете поделиться, чтобы помочь остальной команде расти. Мы особенно заинтересованы в добавлении строгости в наши процессы и создании основы для быстрого масштабирования инженерной организации (например, сейчас у нас ограниченное количество тестов и мы не используем фронтенд-фреймворк, навязывающий определённый подход, — это нужно будет изменить в ближайшие месяцы, чтобы беспрепятственно расширять команду). Примеры проектов - Создание интерфейса фильтрации, чтобы пользователи могли комбинировать изображения на основе метаданных, таких как время съёмки, GPS-координаты или пользовательские теги. - Расширение инструмента аннотации для поддержки новых функций (например, полигональная аннотация для сегментации изображений). - Интеграция основного приложения с внешними API для таких задач, как передача задач аннотации на аутсорсинг и анализ производительности развёрнутых моделей. - Оптимизация процесса онбординга. - Более глубокая интеграция с другими нашими продуктами, такими как Roboflow Universe и REST API. - Аннотация следующего поколения с помощью моделей. - Оптимизация скорости и масштабируемости. С кем предстоит работать Наша команда из примерно 120 человек привлекает таких специалистов, как руководители, желающие вернуться к разработке, основатели с выходом на 100+ миллионов, пользователи Roboflow, ставшие членами команды, контрибьюторы открытого кода, велосипедист, проехавший через США, плодовитые хакеры из старших классов, CTO из организации со 100+ инженерами, и многих других исключительных людей. Вы будете напрямую работать с нашим инженерным лидом и командой Full Stack-инженеров. Где работать Roboflow полностью распределён. В настоящее время у нас есть хабы в Нью-Йорке и Сан-Франциско (и мы планируем открыть больше по мере роста плотности в новых городах). Мы предоставляем возможности (например, командные офлайн-встречи в разных городах) и ресурсы (например, стипендию на путешествия в размере 4000 долларов в год) для работы лично с другими членами команды настолько, насколько вы хотите, а также поддерживаем удалённых членов команды. Вы можете работать из одного из наших хабов (мы предлагаем бонус за переезд), из дома, в коворкингах и т.д. Мы хотим, чтобы вы работали там, где вам лучше всего! Когда работать Roboflow в основном работает в дневные часы в США, и есть некоторые синхронные встречи.
Инженер-программист начального уровня, AI-First
Удалённая работа для кандидатов из США. FlexBoard — лидер в финтехе, стремится переосмыслить банковское дело с помощью инновационных технологий. Компания ищет AI-First инженера-программиста — роль для выпускников вузов или недавних выпускников, которые будут сотрудничать со старшими инженерами для создания функций и улучшения систем с использованием AI-ориентированных рабочих процессов. Обязанности - Создавать и запускать production-функции в бэкенде, фронтенде и AI-ориентированных рабочих процессах. - Использовать AI-инструменты (Claude, AWS Kiro, Copilot и др.) как множители силы, а не как костыли. - Писать чистый, читаемый, тестируемый код, который можно интегрировать с бизнесом. - Сотрудничать с командами управления продуктом и дизайна, чтобы превращать неоднозначные задачи в решения. - Быстро создавать прототипы, проверять гипотезы и итерировать на основе обратной связи. - Повышать продуктивность разработчиков через автоматизацию, инструменты и эксперименты. - Глубоко изучать системы и постоянно поднимать планку. Требования - Высокая самостоятельность: не ждёте указаний, а сами определяете, что нужно сделать. - Любовь к решению неясных задач больше, чем к формализованным. - Экспериментатор: пробуете, измеряете результаты и опираетесь на данные. - Ориентация на производительность: производительность и стабильность закладываются с самого начала. - Личная ответственность: гордитесь своей работой и обеспечиваете качество от начала до конца. - Сильные основы computer science (структуры данных, алгоритмы, системное мышление). - Опыт создания приложений как минимум на одном современном языке (например, Python, TypeScript, Java, Go). - Знакомство с API, базами данных и базовыми концепциями. - Уверенное использование Git и работа в общей кодовой базе. - Предпочтительны кандидаты из восточного или центрального часовых поясов. - Практический опыт с Claude, AWS Kiro или аналогичными AI-инструментами для разработчиков. - Интерес к LLM, дизайну, агентным рабочим процессам или AI-ассистируемым архитектурам. - Опыт использования AI для генерации кода и рефакторинга. - Опыт использования AI для создания тестов. - Опыт использования AI для отладки и логических рассуждений. Условия - Ежегодный денежный бонус и акции, соответствующие уровню роли и опыту. - План 401(k). - Медицинская и стоматологическая страховка, гибкий график отпусков. О компании FlexBoard — поставщик банковских технологических решений для финансовых институтов. Основана в 2015 году, штаб-квартира в Джексонвилле, Флорида, США, штат 201–500 сотрудников. Компания имеет историю спонсирования H1B: 4 в 2025, 2 в 2024, 2 в 2023, 1 в 2022. Это не гарантирует спонсорство для данной конкретной роли.
Инженер по искусственному интеллекту II, агентные системы
ICON ищет прагматичного разработчика, который перешёл от традиционной разработки ПО к миру агентного ИИ. В роли инженера по ИИ в ICON вы будете отвечать за проектирование и внедрение инструментов, рабочих процессов и автономных агентов на базе ИИ, которые ускоряют работу платформы строительных технологий ICON. Должность подчиняется старшему директору программ оборонных технологий и доступна для удалённой работы с периодическими поездками в штаб-квартиру ICON в Остине, штат Техас, по мере необходимости. Обязанности - Проектировать и создавать агентные системы ИИ, автоматизирующие сложные многоэтапные рабочие процессы в программной платформе ICON. - Разрабатывать функции и продукты на основе LLM, используя современные фундаментальные модели и API (например, Anthropic, OpenAI). - Архитектура и реализация многогаентных конвейеров, систем использования инструментов и интеграций Model Context Protocol (MCP). - Создание надёжных RAG-систем, включая приём документов, стратегии разбиения, конвейеры эмбеддингов и векторный поиск. - Сотрудничать с командами разработчиков и профильными специалистами для выявления возможностей автоматизации с помощью ИИ и превращать их в готовые продукты. - Отвечать за полный жизненный цикл функций ИИ: прототипирование, оценка, развёртывание и итерации. - Выступать техническим ресурсом и неформальным наставником по лучшим практикам агентного ИИ в инженерной организации. - Быть на переднем крае агентного ИИ и внедрять новые методы в производство. Минимальные требования - 6+ лет профессионального опыта в разработке ПО с сильной базой в бэкенд или full-stack разработке. - Подтверждённый опыт создания и внедрения продуктов производственного уровня с использованием LLM и агентных фреймворков. - Владение TypeScript и/или Python. - Глубокое понимание промт-инжиниринга, управления контекстом и паттернов рассуждения LLM. - Опыт работы с инструментами, вызовом функций и оркестрацией агентов (например, LangChain, LlamaIndex, Claude Code или собственные реализации). - Умение проектировать и проводить структурированные оценки для измерения и улучшения производительности систем ИИ. - Отличные коммуникативные навыки и комфорт при работе с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. - Возможность получить и поддерживать допуск к секретной информации. Предпочтительные навыки и опыт - Опыт разработки и интеграции серверов MCP (Model Context Protocol). - Знакомство с векторными базами данных (например, pgvector, Pinecone, Weaviate). - Опыт с тонкой настройкой, RLHF или конвейерами оценки моделей. - Знание основ машинного обучения: эмбеддинги, трансформеры, механизмы внимания. - Опыт генерации структурированных выходных данных и извлечения данных на основе LLM. - Опыт работы с агентами генерации кода (например, Claude Code, Cursor, системы типа Devin). - Знакомство с AWS и серверной инфраструктурой для ИИ-нагрузок. - Опыт работы в государственных, оборонных или регулируемых средах. - Интерес или опыт в отрасли AEC (архитектура, инженерия, строительство). Диапазон оплаты: $126,400 - $180,000.
Middle Data Scientist, ML и аналитика
SM Lab — ИТ-компания, которая создаёт и развивает ИТ-продукты, поддерживает цифровые сервисы, обеспечивает качество и надёжность решений для крупных ритейлеров одежды, обуви и спорттоваров. Проект по оптимизации ассортиментного портфеля, команда Дата-офиса отвечает за роботизацию ключевых процессов компании через монетизацию данных и встраивание новых технологий принятия решений (в т.ч. ИИ). Формат работы: гибрид или удалённо (Москва). Чем предстоит заниматься - Разрабатывать эвристические алгоритмы и ML-модели для решения бизнес-задач - Разрабатывать ETL-пайплайны сбора и обработки данных, необходимых для расчёта алгоритмов и обучения ML-моделей - Разрабатывать автоматизированные пайплайны расчёта алгоритмов, обучения и скоринга ML-моделей - Исследовать данные с целью поиска точек роста продукта, проводить ad-hoc аналитику Наши пожелания к кандидатам - Высшее образование (математическое / физическое / программная инженерия / вычислительная техника / наука о данных) - Опыт работы в аналогичной должности от 2 лет - Уверенное владение Python (есть опыт разработки, автоматизации, использования библиотек для работы с данными, работы с большими данными) - Уверенное владение SQL (сложные запросы, аналитические функции)
Вайбкодер начального уровня, генеративный ИИ
Обязанности - Создавать быстрые прототипы, proof-of-concepts, внутренние инструменты и приложения на базе ИИ с использованием современных практик разработки ПО и технологий генеративного ИИ. - Использовать AI-ассистированные инструменты разработки, такие как Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные платформы, для ускорения разработки и экспериментов. - Разрабатывать full-stack приложения и сервисы с использованием React, Next.js, Node.js, Python, JavaScript/TypeScript или Golang. - Работать с большими языковыми моделями (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), промт-инжинирингом, AI-агентами и Model Context Protocol (MCP). - Проектировать и интегрировать REST API, микросервисы и компоненты приложений с поддержкой ИИ. - Экспериментировать с паттернами оркестрации ИИ и новыми инструментами разработчика, быстро превращая идеи в работающие решения. - Взаимодействовать с командами продукта, UX и инженерии для понимания требований и разработки инновационных прототипов. - Использовать Git и GitHub для контроля версий, совместной работы и управления кодом. - Тестировать, отлаживать, дорабатывать и документировать прототипы и приложения. - Отслеживать новые технологии генеративного ИИ, фреймворки, coding-ассистенты и методологии разработки. Требования - Сильные навыки программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Golang или Node.js. - Опыт работы с React и/или Next.js. - Знание REST API, микросервисов и Git/GitHub. - Практический опыт работы с Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT или аналогичными AI-ассистированными инструментами кодирования. - Понимание LLM, RAG-архитектур, промт-инжиниринга, AI-агентов и MCP. - Развитые навыки решения проблем, аналитического и креативного мышления. - Способность быстро осваивать новые технологии и экспериментировать с новыми инструментами. - Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде. - Интерес к генеративному ИИ, быстрому прототипированию и AI-ассистированной разработке ПО. Опыт и образование - 0–2 года профессионального опыта разработки ПО. - Подтверждённый опыт создания программных проектов, прототипов, приложений или proof-of-concepts с использованием современных технологий разработки. - Опыт использования AI-ассистентов кодирования или инструментов генеративного ИИ для улучшения разработки строго предпочтителен. - Академический, личный, стажёрский, open-source или проектный опыт может рассматриваться вместо большого профессионального опыта. - Обязательно гражданство США. - Предпочтительно степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering, Information Technology или смежной технической области; эквивалентное образование, обучение, курсы или подтверждённый технический опыт могут быть рассмотрены. - Требуются отличные устные и письменные коммуникативные навыки на английском и способность профессионально взаимодействовать с разными людьми. Условия - Удалённая работа на территории США. - Длительность: 12 месяцев. - Ожидаемая базовая зарплата: $114,000–$135,000. Предложения по зарплате основываются на навыках, обучении, опыте, образовании, рыночных факторах и, где применимо, лицензиях или сертификатах. - Также предлагается конкурентный пакет льгот. О компании - CTG, компания Cegeka, предоставляет ИТ- и бизнес-решения, повышающие цифровую гибкость клиентов. - Более 60 лет опыта. - Более 9 000 сотрудников в более чем 15 странах. - Работает в Америке, Европе и Индии, с более чем 3 000 клиентов в отраслях с высоким ростом.
Senior Data и LLM-инженер, агентные системы
О компании Blue Orange Digital — бутиковая data и AI консалтинговая компания, которая проектирует и создает современные платформы данных, аналитику и ML/AI-решения для клиентов среднего и крупного бизнеса в сферах Private Equity, финансовых услуг, здравоохранения и ритейла. Команды работают с технологиями Databricks, Snowflake, dbt и экосистемой Microsoft, превращая сложные реальные данные в надежные и применимые инсайты. Культура компании — builder-led, client-first: ценятся ответственность, четкая коммуникация и доведение работы до результата. О позиции Полная занятость, 6-месячный встроенный проект в среде данных private capital. Роль объединяет две части: примерно половина — старшая инженерия данных (Snowflake, dbt, Airflow, AWS, Python-загрузка данных), половина — старшая LLM/агентная инженерия (продакшн-агенты, MCP-серверы, практика оценки, наблюдаемость). Два ключевых направления работы: AI-Ready каталог данных и контекстный слой, создаваемый вместе с командой Data Analytics, и извлечение неструктурированных данных в масштабе. Сквозная тема обеих инициатив — агентная реализация, оценка и оркестрация. Это не роль по поддержке пайплайнов: нужен человек, который уже выводил агентов в продакшн и может честно рассказать, что ломалось. Задачи Агентная разработка (основной фокус): - Создание продакшн-агентов и многошаговых агентных процессов. - Проектирование и реализация MCP-серверов и интерфейсов инструментов как основного слоя интеграции между агентами и платформой данных, включая кастомные внутренние MCP-серверы над проприетарными наборами данных. - Архитектурные решения: агент против детерминированного пайплайна, один агент против нескольких, места для human-in-the-loop проверок. Оценка и наблюдаемость агентов: - Создание практики оценки с нуля: eval-датасеты, LLM-as-judge, регрессионное тестирование. - Определение и отслеживание метрик: success rate, faithfulness, точность извлечения, корректность вызовов инструментов, задержка, стоимость запуска. - Инструментирование трассировки и наблюдаемости агентных запусков. Агентская оркестрация: - Управление агентными нагрузками в Airflow 3.x на Astronomer: LLM и агентные вызовы как именованные, независимо повторяемые задачи; dynamic task mapping для fan-out/fan-in; assets и data-aware scheduling для событийных триггеров; deferrable operators для длительных вызовов; human-in-the-loop операторы для согласований. - Проектирование нагрузок, которые не должны жить в DAG: длительные или интерактивные агенты на AWS ECS/Fargate, очередь и событийно-управляемое выполнение, API-триггерные сервисы. Четкое объяснение границы оркестрации и причин такого разделения. AI-Ready каталог и семантический контекст: - Моделирование семантических определений поверх Snowflake и dbt: метрики, связи сущностей, бизнес-глоссарий, владельцы данных — чтобы агенты получали управляемый смысл, а не сырые имена таблиц. - Создание и поддержка Snowflake Semantic Views и семантических моделей Cortex Analyst, синхронизация с dbt как источником истины. - Настройка версионирования, тестирования и продвижения контекста. Метаданные и управление: - Сбор lineage, freshness, описаний на уровне колонок, классификации, тегов чувствительности и сигналов использования. - Автоматизация генерации описаний и тегов с помощью LLM там, где это безопасно, с обязательным человеческим контролем. - Оценка инструментов каталога и метаданных, подготовка рекомендации build-vs-buy. Извлечение неструктурированных данных: - Проектирование пайплайнов извлечения из PDF, презентаций, таблиц, email и веб-контента, включая документы со сложной структурой и вложенными таблицами. - Схемно-ограниченное извлечение через structured outputs и tool calling с frontier LLM API и Cortex LLM functions, с confidence scoring, ссылками на исходную страницу и явной обработкой полей с низкой уверенностью. - Реализация стратегий chunking, embedding и retrieval для RAG и агентного поиска. - Проектирование цикла человеческой проверки: что принимается автоматически, что эскалируется, как исправления возвращаются в eval-датасеты. Старшая инженерия данных и архитектура: - Определение и реализация архитектурных решений для скорости и масштабируемости пайплайнов, включая tiered/medallion-структуры. - Внедрение лучших практик продвинутого ELT, управления данными и качества данных. - Определение и контроль политик безопасности данных и контроля доступа на пайплайнах и платформах. - Создание и поддержка Python-пайплайнов загрузки (dlt и аналоги) для REST API, SaaS-коннекторов, файловых загрузок и инкрементальной загрузки в Snowflake. - Участие в моделях dbt, тестах и документации. Требования - Глубинная экспертиза в агентных системах. - Опыт вывода агентов в продакшн и способность честно рассказать о возникших проблемах. - Опыт старшей инженерии данных: Snowflake, dbt, Airflow, AWS, Python-загрузка данных. Условия - Полная занятость. - 6-месячный встроенный проект в среде данных private capital.
AI-First Software Engineer, Entry Level
Компания — лидер в сфере финтеха, переосмысляющий банковские услуги через инновационные технологии. Ищут AI-First Software Engineer — роль для недавних выпускников колледжей, которые будут работать со старшими инженерами над созданием функций и улучшением систем с помощью AI-ориентированных рабочих процессов. Обязанности: - Создавать и запускать production-функции в бэкенде, фронтенде и AI-ориентированных рабочих процессах - Использовать AI-инструменты (Claude, AWS Kiro, Copilot и др.) как усилители, а не как костыли - Писать чистый, читаемый, тестируемый код, который может развиваться вместе с бизнесом - Сотрудничать с командами продакт-менеджмента и дизайна, превращая неоднозначные задачи в решения - Быстро создавать прототипы, проверять гипотезы и итерировать на основе обратной связи - Повышать продуктивность разработчиков через автоматизацию, инструменты и эксперименты - Глубоко изучать системы и постоянно поднимать планку качества Требования: - Высокая самостоятельность: не ждать указаний, а самому определять, что нужно сделать - Любовь к решению неоднозначных задач больше, чем к четко определенным - Экспериментаторский подход: пробовать, измерять результаты и делать выводы - Ориентация на качество: важны корректность, читаемость и долгосрочная поддерживаемость кода - Системное мышление: производительность и стабильность закладываются с самого начала - Личная ответственность: гордость за свою работу и контроль полного цикла - Сильные основы computer science (структуры данных, алгоритмы, системное мышление) - Опыт создания приложений минимум на одном современном языке (например, Python, TypeScript, Java, Go) - Знакомство с API, базами данных и базовыми концепциями - Уверенное использование Git и работа в общем кодовой базе Предпочтительно: - Кандидаты в часовых поясах Eastern или Central - Практический опыт с Claude, AWS Kiro или аналогичными AI-инструментами для разработчиков - Интерес к LLM, дизайну, агентным рабочим процессам или AI-ассистируемым архитектурам - Опыт использования AI для рефакторинга кода - Опыт использования AI для создания тестов - Опыт использования AI для отладки и логических рассуждений Условия: - Ежегодный денежный бонус и опционы, соответствующие уровню роли и опыту - Полная удаленная работа - План 401(k) - Страхование: медицинское, стоматологическое - Гибкий график отпусков Компания — провайдер банковских технологических решений для финансовых институтов. Основана в 2015 году, штаб-квартира в Джексонвилле, Флорида, США, штат 201–500 сотрудников. Компания имеет историю спонсорства H1B: 4 в 2025, 2 в 2024, 2 в 2023, 1 в 2022. Это не гарантирует спонсорство для данной конкретной роли.
AI-инженер, LLM и генеративный ИИ
Anika Systems — технологическая компания, которая помогает федеральным агентствам решать сложные бизнес-задачи. Услуги охватывают AI-стратегию, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, интеллектуальную автоматизацию и инженерию, с фокусом на программы национальной безопасности и федерального финансирования. Позиция удаленная, но в соответствии с федеральными контрактными требованиями возможен частичный или полный возврат в офис в будущем. Требуется гражданство США и возможность получить допуск к государственной тайне. AI-инженеры проектируют и внедряют продакшн-системы ИИ в коммерческих и федеральных проектах. Это hands-on роль в небольшой команде senior-специалистов. Инженеры отвечают за работу от начала до конца: данные, интеграция моделей, сервисы, UI, инфраструктура, безопасность и деплой. Ожидается принятие технических решений в условиях федеральных требований по соответствию, безопасности и закупкам. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, науки о данных, вычислительной лингвистики или смежной области; магистерская степень приветствуется. - 1–3 года профессионального опыта в создании и запуске ML или NLP-систем, включая решения на основе LLM или генеративного ИИ. - Сильный продакшн-опыт в Python и TypeScript, включая современные веб-фреймворки (FastAPI, React). - Опыт интеграции LLM в реальные приложения: стриминг, вызов функций, учет токенов, обработка ошибок, на одной из платформ: OpenAI, Anthropic, Bedrock, Vertex или Azure OpenAI. - Опыт проектирования агентных систем: многошаговые рабочие процессы, RAG, оценка, контроль с участием человека. - Уверенное моделирование реляционных данных на PostgreSQL с асинхронным ORM и инструментами миграций. - Владение AWS (compute, storage, IAM, secrets, networking, observability) и infrastructure-as-code, желательно Terraform. - Понимание OAuth/OIDC, JWT, RBAC, изоляции мультитенантности и принципа наименьших привилегий. - Дисциплинированные привычки тестирования, линтинга и проверки типов; понятные диффы и четкая письменная коммуникация. Желательные навыки: - Опыт работы с федеральными программами: NIST 800-53, FedRAMP, FISMA, процесс ATO или требования к обработке данных агентств. - Опыт с Keycloak или другим OIDC-провайдером, мультитенантность на основе RLS или zero-trust дизайн приложений. - Знание платформ data/lakehouse (Databricks, Snowflake) и SQL за пределами CRUD. - Document AI/OCR-пайплайны и модернизация легаси-процессов. - Продакшн-наблюдаемость (CloudWatch, OpenTelemetry, Grafana) и опыт реагирования на инциденты. - Укрепление цепочки поставок: SBOM, сканирование зависимостей, подписанные сборки, моделирование угроз.
GenAI-разработчик, промт-инжиниринг и data-процессы
О проекте Mindrift ищет фриланс-контрибьюторов для проекта Tendem, чтобы развивать гибридных агентов, где человеческий опыт и вайбкодинг работают вместе. Возможность доступна только кандидатам, проживающим в указанной стране; местоположение может влиять на доступность и ставки. В роли эксперта по вайбкодингу вы будете работать вместе с системами, которые берут на себя повторяющиеся задачи, а вы обеспечиваете нюанс, суждение и творческий подход для высоких результатов. Ежедневная работа может включать решение сложных задач в разных областях с поддержкой автоматизации и подготовку обоснованных, точных и чётко написанных ответов с опорой на надёжные источники. Это гибкая частичная удалённая работа для специалистов с техническими знаниями и практическим опытом в скриптинге, автоматизации или AI-инструментах. Обязанности - Готовить обоснованные, точные и чётко написанные результаты с опорой на надёжные источники. - Решать сложные задачи в разных областях с помощью автоматизации. - Разрабатывать и отправлять точные ответы на сложные промты, включая задачи по программированию, автоматизации и обработке данных. - Писать и оптимизировать Python-скрипты для анализа данных, автоматизации и проверки. - Работать с большими наборами данных, обеспечивая их чистоту и структурированность. - Использовать различные LLM для генерации продвинутых промтов и улучшения качества вывода AI. - Форматировать результаты в требуемых структурах: Markdown, JSON, таблицы и другие. - Выявлять и устранять нетривиальные технические проблемы, связанные с AI-процессами и интеграциями. Требования - Степень бакалавра или магистра в инженерии, прикладной математике, компьютерных науках или смежных технических областях. - Минимум 1 год профессионального опыта в AI-автоматизации, data-инженерии или разработке ПО. - Английский от upper-intermediate (B2) и выше. - Навыки анализа данных и автоматизации, опыт скриптинга (например, Python) для повышения эффективности задач. - Уверенная работа с большими наборами данных и интеграция данных из нескольких источников. - Умение разрабатывать, тестировать и оптимизировать AI-процессы и инструменты. - Внимательность к деталям для обеспечения точности и качества обработки данных и результатов. - Практический опыт с LLM и AI-фреймворками для улучшения автоматизации и решения проблем. - Готовность осваивать новые методы, быстро переключаться между задачами и темами, иногда работать со сложными и объёмными инструкциями. Условия - Полностью удалённая фриланс-роль: требуются ноутбук, интернет-соединение, время и энтузиазм. - Оплата за экспертизу: ставки могут достигать $20/час в зависимости от навыков, опыта и потребностей проекта. - Частичная занятость, удалённый фриланс-проект, который можно совмещать с основной профессиональной или учебной деятельностью. - Работа над продвинутыми AI-проектами и получение опыта для портфолио. - Влияние на то, как будущие AI-модели понимают и общаются в вашей области экспертизы.
Бэкенд-разработчик на Go и Python (API)
О компании Oddball — небольшая компания, разрабатывающая программное обеспечение для государственного сектора США. Ищет бэкенд-инженера в команду CMS для разработки и поддержки API и бэкенд-сервисов, обеспечивающих работу инструментов Healthcare.gov, используемых миллионами американцев при выборе и оформлении медицинской страховки, включая сторонние платформы записи. Задачи - Разрабатывать, улучшать и поддерживать бэкенд-сервисы и API на Go для функций маркетплейса здравоохранения. - Создавать и поддерживать ETL-пайплайны на Python для очистки, преобразования и перемещения данных в экосистеме данных здравоохранения. - Проектировать и создавать REST API на базе PostgreSQL с фокусом на надёжность и обратную совместимость. - Работать с AWS-сервисами, включая S3, Lambda, Step Functions и Glue, для поддержки обработки данных и пайплайнов. - Писать чистый, хорошо протестированный код с акцентом на производительность, поддерживаемость и безопасность. - Поддерживать текущую эксплуатацию и обслуживание существующих цифровых продуктов наряду с разработкой новых функций. - Участвовать в ревью кода и поддерживать инженерные стандарты команды. - Выполнять другие связанные обязанности по поручению. Требования - Практический опыт написания бэкенд-сервисов на Go (Golang). - Опыт работы с Python для очистки данных, манипуляций и ETL-процессов. - Знание Pandas и/или PySpark — весомый плюс. - Знание FHIR или стандартов совместимости в здравоохранении — плюс. - Владение PostgreSQL или аналогичными реляционными базами данных и SQL. - Опыт работы с AWS-сервисами, включая S3, Lambda, Step Functions или Glue. - Опыт проектирования и создания REST API в производственной среде. - Знание федеральных требований безопасности и соответствия — плюс. - Успешная работа в удалённой, совместной Agile-среде и удовольствие от тесного взаимодействия с кросс-функциональной командой. - Чёткая и открытая коммуникация, будь то ревью кода или планирование между командами. Дополнительные требования - Разрешение на работу в США. В соответствии с требованиями федеральных контрактов некоторые роли могут также требовать гражданства США и способности получить и поддерживать федеральную проверку биографии и/или допуск к секретной информации. Образование - Степень бакалавра. Условия - Полная удалённая работа. - Стипендия на технологии и образование. - Комплексный пакет льгот. - План 401(k) с матчингом от компании. - Гибкий график отпусков, оплачиваемые праздники. Компенсация - Диапазон зарплаты в США: $100,000 – $135,000.
Backend-разработчик Python (REST/gRPC)
Mozen создаёт решения для моментальных выплат для разных сфер бизнеса. Например, мы создали сервис моментальных выплат в нишах автосалонов, металлолома, а также курьерам и водителям такси — он интегрирован с Яндекс.Go и другими крупнейшими агрегаторами. В 2023 году мы стали частью группы компаний Альфа Групп и дочерней компанией Альфа-Банка — крупнейшего бизнес-консорциума в России. Сейчас мы ищем Backend-разработчика, который будет развивать серверную логику, API и интеграции наших продуктов — от платёжных сервисов до мобильных и веб-приложений. Чем предстоит заниматься Разработка функционала и инфраструктуры проекта: - проектирование и реализация серверной логики; - разработка и документирование API для мобильных и веб-клиентов; - проектирование и оптимизация взаимодействия с базами данных; - интеграция со сторонними сервисами и платёжными шлюзами; - обеспечение безопасности и отказоустойчивости системы. Участие в развитии продукта: - участие в планировании и формировании бэклога; - предложение технических решений и улучшений архитектуры; - участие в код-ревью и обмене экспертизой внутри команды. Соблюдение стандартов и требований: - документирование API-контрактов (Swagger / OpenAPI); - работа с финансовыми транзакциями с учётом требований безопасности; - учёт регуляторных требований (152-ФЗ, PCI DSS, стандарты ЦБ РФ). Что мы ожидаем от тебя - опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет; - опыт проектирования и реализации REST / gRPC-сервисов; - понимание принципов построения распределённых систем и микросервисной архитектуры; - владение SQL (PostgreSQL) и понимание принципов работы NoSQL-хранилищ; - опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ); - уверенное владение системами контроля версий (Git / GitLab); - опыт написания тестов (unit, integration, e2e); - опыт использования Docker и базовых средств оркестрации (Kubernetes будет плюсом); - опыт работы с CI / CD (GitLab CI); - умение поддерживать документацию и код в актуальном состоянии. Также пригодятся - опыт проектирования API и описания спецификаций в Swagger / OpenAPI; - навыки оптимизации SQL-запросов и проектирования схем БД; - опыт работы с форматами данных JSON / XML / Protobuf; - навыки профилирования и оптимизации производительности приложений; - опыт работы с системами логирования и мониторинга (ELK, Prometheus, Grafana). Ценим в людях: командную работу, ответственность, чёткую коммуникацию, внимание к деталям и инициативность.
AI-инженер, GenAI и мультиагентные системы
Местоположение: Дубай, работа на месте (onsite). Требования: - Опыт работы 6–9 лет. - Кандидаты должны находиться в Дубае и быть готовы к немедленному выходу. - Обязательные навыки: Python, GenAI/LLMs, мультиагентные ИИ-системы, RAG, мультимодальный ИИ, LangChain/LangGraph/CrewAI/AutoGen. - Требуется опыт в разработке ИИ-продуктов, Data Science и выводе ИИ-решений в продакшн.
Senior Data Scientist/ML Engineer, рекомендательные системы
X5 Tech — ИТ-подразделение X5 Group, управляющей сетями «Пятёрочка», «Перекрёсток» и «Чижик». Формат работы: удалённо или гибрид. Чем предстоит заниматься - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Наши пожелания к кандидатам - Знание Python - Опыт работы в рекомендательных системах/поиске - Опыт работы в роли MLE/DS от 5 лет - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с Hadoop-стеком, опыт с Docker, Kubernetes, PySpark, Kafka, Postgres, Airflow
Backend-разработчик Python, микросервисы
Mozen (ООО Мозен) создаёт решения для моментальных выплат для разных сфер бизнеса. Например, сервис моментальных выплат в нишах автосалонов, металлолома, а также курьерам и водителям такси — он интегрирован с Яндекс.Go и другими крупнейшими агрегаторами. В 2023 году компания стала частью группы компаний Альфа Групп и дочерней компанией Альфа-Банка. Ищем Backend-разработчика, который будет развивать серверную логику, API и интеграции продуктов — от платёжных сервисов до мобильных и веб-приложений. Чем предстоит заниматься Разработка функционала и инфраструктуры проекта: - проектирование и реализация серверной логики; - разработка и документирование API для мобильных и веб-клиентов; - проектирование и оптимизация взаимодействия с базами данных; - интеграция со сторонними сервисами и платёжными шлюзами; - обеспечение безопасности и отказоустойчивости системы. Участие в развитии продукта: - участие в планировании и формировании бэклога; - предложение технических решений и улучшений архитектуры; - участие в код-ревью и обмене экспертизой внутри команды. Соблюдение стандартов и требований: - документирование API-контрактов (Swagger / OpenAPI); - работа с финансовыми транзакциями с учётом требований безопасности; - учёт регуляторных требований (152-ФЗ, PCI DSS, стандарты ЦБ РФ). Что мы ожидаем от тебя - опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет; - опыт проектирования и реализации REST / gRPC-сервисов; - понимание принципов построения распределённых систем и микросервисной архитектуры; - владение SQL (PostgreSQL) и понимание принципов работы NoSQL-хранилищ; - опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ); - уверенное владение системами контроля версий (Git / GitLab); - опыт написания тестов (unit, integration, e2e); - опыт использования Docker и базовых средств оркестрации (Kubernetes будет плюсом); - опыт работы с CI / CD (GitLab CI); - умение поддерживать документацию и код в актуальном состоянии. Также пригодятся - опыт проектирования API и описания спецификаций в Swagger / OpenAPI; - навыки оптимизации SQL-запросов и проектирования схем БД; - опыт работы с форматами данных JSON / XML / Protobuf; - навыки профилирования и оптимизации производительности приложений; - опыт работы с системами логирования и мониторинга (ELK, Prometheus, Grafana). Ценим в людях - командную работу, ответственность, чёткую коммуникацию, внимание к деталям и инициативность.