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
ML-разработчик
ML-разработчик Компания: Мегафон Локация: Санкт-Петербург Формат: офис Задачи - Проектировать и разрабатывать масштабируемые ML-сервисы и микросервисы на базе Python (FastAPI/Flask) - Интегрировать обученные модели в существующие бизнес-процессы и продуктовые решения - Проводить рефакторинг и оптимизацию кода моделей для повышения их производительности - Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны для подготовки данных к обучению и эксплуатации - Анализировать технические требования к новым фичам и предлагать архитектурные решения с учетом ограничений по ресурсам и времени - Проводить A/B тестирование новых моделей и анализировать их влияние на бизнес-метрики - Документировать процессы разработки, архитектуры решений и инструкции по развертыванию - Предлагать улучшения в инструментарий команды и процессы MLOps для ускорения разработки Требования - Опыт работы в области Data Science от 2 лет - Глубокое понимание алгоритмов машинного обучения и статистического анализа - Базовый опыт работы с PyTorch или TensorFlow - Навыки построения аналитических моделей на Python - Опыт работы с реляционными (SQL) и распределёнными базами данных - Опыт работы с Linux на базовом уровне - Практические навыки работы с инструментами для разработки, такими как Docker, AirFlow, FastApi, Flask - Преимуществом будет опыт работы в телекоммуникационной отрасли, банковской сфере или цифровых индустриях - Участие и успехи в соревнованиях по data mining (например, Kaggle) будут плюсом - Знание английского языка на техническом уровне
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/LLM-инженер, RAG и fine-tuning
Обязанности - Быстрое прототипирование AI-функций для улучшения поиска, рекомендаций и автоматизации рабочих процессов на платформе. - Применение машинного обучения для оптимизации рабочих процессов, персонализации и выявления ключевых инсайтов. - Дообучение LLM и RAG-пайплайнов для работы с интернет-данными, суммаризации и предоставления контекстных инсайтов. - Разработка и поддержка аналитических и автоматизированных систем на базе ИИ. - Совместная работа с командами frontend, product и data engineering для создания бесшовных и безопасных AI-решений. - Постоянная оценка и улучшение качества моделей с помощью RAGAS, LangSmith и автоматизированных регрессионных тестов. Требования - 5+ лет опыта в разработке ПО, включая 2+ года создания и масштабирования AI-функций для пользователей. - Владение Python для разработки бэкенда и API. - Знакомство с фреймворками оценки RAG (RAGAS, LangSmith) и проектированием регрессионного тестирования LLM-пайплайнов. - Способность быстро прототипировать, проверять и дорабатывать AI-функции в среде, ориентированной на эксперименты. - Опыт повышения точности, рассуждения и согласованности LLM. - Понимание безопасного и ответственного ИИ, внедрение guardrails и проверок безопасности для предотвращения злоупотреблений и утечек данных. - Практический опыт с CI/CD, автоматизацией тестирования и лучшими практиками деплоя AI-приложений. - Навыки кросс-командного взаимодействия. - Использование AI-инструментов для ускорения разработки и улучшения продукта. - Продвинутые знания AI/ML-архитектур, оценки моделей и глубокого обучения. - Опыт с RAG, поиском и fine-tuning LLM. - Понимание эмбеддинг-моделей и AI-аналитики. - Опыт оптимизации AI-моделей для низкой задержки в браузерных или frontend-средах. - Опыт развертывания безопасных AI-систем в кибербезопасности или других областях с чувствительными данными. Условия - Удалённая работа; вакансия открыта для кандидатов в США. - Льготы с первого дня: 401k match, медицинская и стоматологическая страховка. - Компания — маркетплейс, соединяющий рекрутеров и технологов; основана в 1990 году, штаб-квартира в Сентенниал, Колорадо, 201–500 сотрудников. - Компания имеет историю H1B-спонсорства: 2 в 2022, 4 в 2021, 5 в 2020; для данной роли спонсорство не гарантировано.
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.
Senior AI Full Stack Developer, кибербезопасность
Удалённая работа для кандидатов в США. Обязанности - Создавать и тестировать автоматизации и AI-инструменты, оптимизирующие рабочие процессы, ускоряющие маркетинговые операции и автоматизацию выхода на рынок. - Проектировать MCP-серверы для обеспечения интероперабельности внутренних систем. - Сотрудничать с командами маркетинга, продукта и другими для автоматизации создания брендированных документов и маркетинговых материалов, обеспечивая согласованность go-to-market материалов. - Постоянно исследовать, экспериментировать и применять новейшие GenAI-технологии в дорожной карте AI-автоматизации компании. - Быстро создавать прототипы и итерировать интеллектуальные рабочие процессы, достигая результатов за дни или недели вместо месяцев. - Вносить вклад в Deal Desk, встраивая AI-возможности в активацию продаж и их выполнение. - Писать чистый, поддерживаемый и документированный код. - Участвовать в ревью и сессиях обмена знаниями, продвигая AI-first инженерную культуру. Требования - 7+ лет опыта в разработке ПО (например, Python, JavaScript и Java). - Сильный опыт интеграции API и автоматизации рабочих процессов. - Практический опыт с AI-агентными фреймворками (например, Claude Agent SDK). - Знакомство с AI-инструментами для написания кода (например, Claude или аналог). - Проверенная способность работать самостоятельно, быстро решать проблемы и действовать быстро. - Двуязычие (английский/французский). - Предпочтительно нахождение в Квебеке. - Опыт с AWS. - Вклад в open-source или личное портфолио кода. - Осведомлённость в кибербезопасности или знание лучших практик. - Опыт работы в стартап-среде. Условия - Конкурентная зарплата. - До шести недель отпуска в год. - Комплексное медицинское страхование, включая: страхование жизни, краткосрочную и долгосрочную нетрудоспособность, парамедицинские услуги и телемедицину, счёт на медицинские расходы (HSA). О компании Компания помогает предприятиям безопасно внедрять AI, создавая контроль над копией данных. Она находит, отслеживает и защищает самые чувствительные данные в мире. Основана в 2018 году, штаб-квартира в Квебеке, Канада, 51–200 сотрудников.
Senior AI-инженер инфраструктуры, LLM/AI-платформы
Вакансия удаленная, открыта для кандидатов из США. Компания — глобальный лидер в области кибербезопасности, специализирующийся на предотвращении взломов с помощью продвинутых платформ на базе ИИ. Ищут Senior AI Infrastructure Engineer для проектирования, создания и масштабирования ИИ-инфраструктуры для продуктов, с фокусом на большие языковые модели (LLM) и ИИ-системы. Обязанности - Предоставление и настройка крупных GPU-кластеров и вычислительных ресурсов для задач обучения, дообучения и инференса LLM. - Оптимизация инфраструктуры обслуживания LLM-моделей, включая развертывание и оптимизацию различных фреймворков инференса. - Управление жизненным циклом моделей: версионирование, контрольные точки и воспроизводимость в процессах обучения и инференса. - Проектирование и внедрение надежных фреймворков оценки для проверки производительности, точности и надежности моделей, обеспечивая соответствие ИИ-систем производственным стандартам. - Выявление и устранение узких мест использования GPU и эффективности памяти GPU, применение таких техник, как квантование, пакетная обработка и кэширование. - Проектирование и поддержка платформ и пайплайнов данных, специально предназначенных для поддержки LLM, RAG (Retrieval-Augmented Generation) и ИИ-систем в производственной среде, с акцентом на производительность, сопровождаемость и строгость тестирования, обеспечивая быструю поставку без ущерба качеству. - Применение экспертизы в моделировании данных, нормализации и семантическом каталогизировании для AI/ML-нагрузок. - Определение и внедрение лучших практик MLOps/DataOps для LLM, включая мониторинг, наблюдаемость и механизмы восстановления для ИИ-сервисов. - Тщательное документирование архитектурных решений и донесение технических деталей до заинтересованных сторон. - Взаимодействие с Data Scientists, Product Managers и другими инженерными командами для превращения исследовательских прототипов в надежные сервисы производственного уровня. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии данных или STEM; магистерская степень приветствуется. - 6+ лет опыта в инфраструктурной/дата-инженерии, как минимум 2 года в создании и поддержке платформ/пайплайнов, поддерживающих LLM-системы и приложения. - Подтвержденный практический опыт в LLM-инфраструктуре: предоставление кластеров, оптимизация обучающих нагрузок и поддержка инференс-пайплайнов. - Исключительная способность писать чистый, элегантный, поддерживаемый и хорошо протестированный код, а также сильный фокус на быстрой поставке результатов. - Глубокое понимание инженерных практик, включая эффективные ревью кода и отказоустойчивую архитектуру. - Проявление технического лидерства и наставнических качеств. - Подтвержденный опыт использования ИИ-технологий для улучшения принятия решений, оптимизации рабочих процессов и процессов, повышения эффективности и бизнес-результатов. - Практический опыт с MLOps-инструментами (MLflow, SageMaker, AI). - Сильное понимание основ CUDA, драйверов, GPU и TPU. - Опыт работы с фреймворками инференса, такими как vLLM и Triton Inference Server. - Владение фреймворками обучения: PyTorch, Ray, Megatron, JAX. - Экспертный уровень владения высокоуровневым языком программирования (Python). - Глубокие знания контейнеризации и оркестрации (Slurm, Airflow). - Владение инструментами Infrastructure as Code, такими как Terraform и Ansible. - Опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP или OCI) и сервисами данных. - Опыт работы в сфере кибербезопасности, разведки или отраслях с высокими требованиями к соответствию. - Опыт создания, развертывания и управления LLM в производственной среде. - Опыт работы с распространенными фреймворками рабочих процессов. - Опыт работы с фреймворками обработки данных (например, Dask, Flink). Условия - Право на бонусы. - Гранты на акции. - Комплексный пакет льгот: медицинская страховка, 401k, оплачиваемый отпуск, конкурентоспособная компенсация и акции. - Комплексные программы физического и психического здоровья. - Конкурентоспособный отпуск и праздники, отпуск по уходу за ребенком и усыновлению. - Возможности для развития для всех сотрудников независимо от уровня или роли. - Сети сотрудников, географические сообщества и волонтерские возможности для установления связей. - Офисная культура с удобствами мирового класса. - Сертификация Great to Work Certified™ по всему миру.
Разработчик агентного ИИ, RPA и интеграций
О компании JPI — один из крупнейших девелоперов и строителей многофункциональных жилых комплексов в США, работает более 35 лет. Компания входит в состав Sumitomo Forestry. JPI использует данные и технологии для принятия стратегических решений. О роли JPI ищет разработчика агентного ИИ в команду приложений и интеграций в рамках Digital & IT в Далласе, Техас. Роль включает проектирование, разработку и внедрение агентных систем, AI-приложений, RPA-решений, интеграций и автоматизаций. Основное внимание уделяется безопасности ИИ, защитным механизмам и ответственному управлению ИИ. Обязанности - Проектирование, разработка, тестирование и поддержка агентных AI-приложений, AI-автоматизаций и RPA-решений. - Внедрение средств контроля безопасности, политик, управления доступом и мониторинга для безопасной работы AI-агентов. - Проверка поведения AI-агентов через тестирование, оценку промптов, логирование и мониторинг для повышения надежности, точности и соответствия. - Поиск и устранение неисправностей, оптимизация и улучшение существующих AI-агентов на основе эксплуатационных показателей, отзывов пользователей и меняющихся бизнес-требований. - Сотрудничество со старшими AI-разработчиками для внедрения корпоративных стандартов ИИ и лучших практик безопасности. - Разработка и поддержка интеграций с использованием Workato, Python, Oracle Cloud, REST API и смежных технологий. - Настройка безопасных соединений между корпоративными приложениями и сторонними платформами. - Создание и поддержка технической документации для интеграционных процессов, API и конфигураций агентов. - Мониторинг производительности AI-агентов и системных интеграций, поиск возможностей для улучшения масштабируемости, надежности, безопасности и общей производительности. Условия - Конкурентная заработная плата и бонусная программа. - 4 недели оплачиваемого отпуска для новых сотрудников (пропорционально дате найма). - 11 праздничных дней и 8 дней раннего ухода. - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни. - 401(k) с корпоративным взносом (до 5%). - Медицинский сберегательный счет (HSA). - Гибкие расходные счета (зависимые и медицинские). - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Оплачиваемое волонтерское время. - Помощь в оплате обучения. - Компенсация за телефон. - Бонусы за рекомендации сотрудников.
Senior бэкенд-инженер, инфраструктура
О компании Soda — платформа мониторинга качества данных и ИИ. Клиенты: Disney, Ralph Lauren, CBRE, HelloFresh, 2K Games, Nubank. Open-source движок Soda Core используется компаниями Tesla, Slack, Adyen, Walmart, JPMC. Компания основана в 2019 году. Инвесторы: Point 9 Capital, Hummingbird, Singular, Eurazeo. О роли Присоединение к Platform-команде: полный путь от бэкенд-сервиса до продакшена — Java-сервисы Soda Cloud и AWS/Kubernetes-инфраструктура. Роль — в первую очередь бэкенд-инженер: большинство времени уходит на проектирование и разработку сервисов. Инфраструктура — часть работы, позволяющая доводить сервисы до продакшена. Это не DevOps и не SRE-позиция. Инженеры продукта: общение с пользователями, совместная разработка решений с продакт-менеджером, сквозная поставка. Используются AI-кодинг-агенты. Задачи - Проектировать и разрабатывать бэкенд-сервисы и API на Java для мультитенантной SaaS-платформы. - Поставлять продуктовые функции end-to-end, работать напрямую с продуктом и клиентами. - Повышать надёжность, производительность и масштабируемость сервисов, доводить их до продакшена на AWS/Kubernetes. - Поддерживать скорость разработки: CI/CD-пайплайны, GitOps-процессы, наблюдаемость. - Улучшать системы для агентной разработки: быстрая CI-обратная связь, надёжные dev-среды, защитные механизмы для безопасной работы агентов. - Принимать архитектурные решения — от дизайна сервисов до эволюции платформы. Требования - 5+ лет разработки бэкенда в продуктовой компании: проектирование, разработка и владение продакшен-сервисами. - Сильный Java: API, асинхронная обработка, конкурентность, оптимизация производительности. - Уверенный SQL в бэкенд-контексте: проектирование схем, оптимизация запросов, миграции в продакшене. Используются MySQL и ClickHouse. - Архитектурное мышление: понимание влияния дизайна API и сервисов на потоки данных, паттерны запросов, задержки и сценарии отказов. - Запуск собственных сервисов: опыт работы с Kubernetes и AWS (EKS, IAM, networking, RDS, S3) в продакшене. - CI/CD, GitOps и инфраструктура как код: GitHub Actions, ArgoCD/Flux, Terraform или Pulumi, скриптинг. - Наблюдаемость как привычка: метрики, логирование, трейсинг (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry), написание тестов. - Агентная инженерия: разработка продакшен-кода с AI-кодинг-агентами (Claude Code, Cursor или аналоги) в цикле, умение направлять их при сохранении высокого стандарта качества. - Самостоятельность: работа в распределённой асинхронной команде из 12+ стран без постоянного контроля. - Свободный английский. Будет плюсом - Мультитенантный SaaS в масштабе; опыт работы в быстрорастущем стартапе. - Python: стек data engineering работает на нём. - Опыт в регулируемой среде (ISO27001, SOC2). - Опыт создания агентных рабочих процессов в продукте: функции на LLM, агенты с инструментами, AI-автоматизация для реальных пользователей. - Опыт в области качества данных, управления данными, наблюдаемости данных или мониторинга ML. Условия - Компенсация €85,000–120,000 в год + опционы. - Полная удалённость (в странах ЕС), доступен офис в Бельгии. - Доступ к токенам всех передовых моделей. - Реальная ответственность. Процесс отбора - Скрининг резюме. - 20-минутный телефонный разговор. - Первое техническое интервью (45 минут). - Второе техническое интервью (60 минут). - Интервью на соответствие культуре (45 минут). - Ответ каждому кандидату в течение 3–5 дней после каждого этапа.
Senior Full-Stack-разработчик, Backend и Frontend
О компании Soda Data Nv разрабатывает платформу мониторинга качества данных и производительности ИИ. Компания основана в 2019 году. Среди клиентов — Disney, Ralph Lauren, CBRE, HelloFresh, 2K Games, Nubank. Открытый движок Soda Core используют Tesla, Slack, Adyen, Walmart, JPMC. Инвесторы — Point 9 Capital, Hummingbird, Singular, Eurazeo. О роли Инженер работает над всем стеком: Java-бэкенд и TypeScript/Angular-фронтенд, обеспечивающие работу Soda Cloud. Продуктовые инженеры владеют функциональностью от начала до конца: общаются с пользователями, участвуют в проектировании, реализуют от базы данных до интерфейса. В компании активно используются ИИ-агенты для написания кода. Задачи - Реализация функций от начала до конца: бэкенд-API, изменения в БД, фронтенд, выкладка в продакшн. - Проектирование и разработка бэкенд-сервисов для мультитенантной SaaS-платформы. - Работа с реляционными БД (MySQL): проектирование схем, оптимизация запросов, моделирование данных. - Разработка фронтенд-функций: чистый, быстрый интерфейс. - Оптимизация производительности по всему стеку, написание тестов (unit, integration, e2e). - Встраивание агентных функций в продукт: рабочие процессы на основе LLM для поиска, понимания и исправления проблем с данными. - Улучшение систем для агентной разработки: инструкции для агентов, навыки, циклы обратной связи через тесты. - Совместная работа с продуктом, дизайном и клиентами для определения направлений разработки. Требования - 5+ лет разработки в продуктовой компании, владение значимыми частями продакшн-системы. - Сильный Java: REST API, взаимодействие с БД, асинхронная обработка. - TypeScript и современный фронтенд-фреймворк, предпочтительно Angular. - Фундаментальные знания фронтенда: сложные UI, компонентная архитектура, управление состоянием, производительность, адаптивный дизайн. - Уверенный SQL в бэкенд-контексте: проектирование схем, оптимизация запросов, миграции в продакшене. Используются MySQL и ClickHouse. - Привычка писать тесты, включая e2e (Cypress/Playwright). - Архитектурное мышление: проектирование API с точки зрения потребителя, понимание влияния на поток данных и задержки. - Владение DevOps: контейнеры, CI/CD, инфраструктура как код, уверенная работа с Linux. - Агентная разработка: опыт написания продакшн-кода с ИИ-агентами (Claude Code, Cursor или аналоги) в цикле, умение направлять их при сохранении высокого качества. - Самостоятельность в распределённой асинхронной команде из 12+ стран. - Свободный английский. Желательно - Опыт мультитенантного SaaS в масштабе, опыт работы в быстрорастущем стартапе. - Чувство дизайна. - Python: стек data engineering. - Опыт встраивания агентных функций в продукт: LLM-функции, агенты с инструментами, автоматизация на ИИ. - Опыт в области качества данных, управления данными, наблюдаемости данных или мониторинга ML. Условия - Компенсация €85,000–120,000 в год + опционы. - Полная удалённость (в пределах ЕС), доступен офис в Бельгии. - Доступ к токенам всех frontier-моделей. - Реальная ответственность и влияние, без микроменеджмента. - Команда senior-инженеров из 12+ стран. Ценности Свобода с ответственностью, прозрачность, мышление роста. Нетерпимость к нечестности, открытая и прямая коммуникация. Автономия в принятии решений.
Senior Frontend-инженер, Full-stack
О компании Soda — платформа мониторинга качества данных и AI. Миссия компании — мониторинг решений, принимаемых в мире. Платформа охватывает сбор данных и автоматизированное принятие решений, помогает клиентам находить, понимать и исправлять проблемы качества данных. Компания основана в 2019 году. Клиенты: Disney, Ralph Lauren, CBRE, HelloFresh, 2K Games, Nubank. Open-source движок Soda Core используется компаниями Tesla, Slack, Adyen, Walmart, JPMC. Инвесторы: Point 9 Capital, Hummingbird, Singular, Eurazeo. Роль Senior Full-Stack Engineer. Вы будете ведущим фронтенд-разработчиком в одной из продуктовых команд. Стек: TypeScript/Angular приложение, компоненты на Storybook, e2e-тесты Cypress, Java-бэкенд. Вы отвечаете за пользовательский опыт от начала до конца: от архитектуры компонентов и управления состоянием до формы API, так как бэкенд тоже доступен для изменений. Вы продуктовый инженер, а не исполнитель тикетов: общаетесь с пользователями, формируете дизайн с продакт-менеджером и поставляете результат без ожидания передачи. Большую часть времени вы работаете во фронтенде, но можете реализовать бэкенд-эндпоинт, когда это нужно для фичи. В компании принята агентная разработка: AI-кодинг-агенты — часть ежедневного рабочего процесса. Задачи - Владение сложными интерфейсами с большим объёмом данных: дашборды, мониторинговые представления, большие таблицы, диффы и детализации, которые остаются быстрыми и читаемыми. - Развитие архитектуры компонентов, управления состоянием и производительности фронтенда. - Работа с библиотекой компонентов и Storybook; поддержание согласованности дизайн-системы по мере роста продукта. - Написание тестов на всех уровнях, включая поддержание осмысленного набора e2e-тестов Cypress. - Создание фронтенда агентных функций: интерфейсы, где пользователи направляют, проверяют и выполняют действия в LLM-управляемых процессах. - Улучшение систем для агентной разработки во фронтенде: конвенции, покрытие Storybook и тесты, на которые агенты могут надёжно опираться. - Формирование API, которые вы потребляете, и реализация изменений на бэкенде (Java), когда это требуется для фичи. - Наставничество инженеров, ориентированных на бэкенд, во фронтенд-практиках, помощь команде в росте до полного стека и поставке функций от начала до конца. - Непосредственная работа с продуктом, дизайном и клиентами для определения того, что создавать. Требования - 5+ лет опыта создания фронтенда для реальных продуктов: сложные одностраничные приложения с реальными пользователями, не только маркетинговые сайты. - Экспертный TypeScript и глубокий опыт работы с современным фреймворком: предпочтителен Angular (на нём работает Soda Cloud); приветствуются сильные React/Vue-инженеры, готовые работать на Angular. - Фронтенд-мастерство: архитектура компонентов, управление состоянием, производительность рендеринга, адаптивный дизайн, внимание к деталям. - Привычка писать тесты, включая e2e (Cypress/Playwright). - Рабочие навыки бэкенда: умение читать и модифицировать Java-сервис, проектировать API с точки зрения потребителя, писать грамотный SQL. - Понимание систем: как форма API влияет на количество запросов, поток данных и воспринимаемую задержку в интерфейсе. - Агентная инженерия: вы поставляете продакшн-код с AI-кодинг-агентами (Claude Code, Cursor или аналоги) в цикле, умеете ими управлять, сохраняя высокое качество. - Самостоятельность: не нуждаетесь в постоянном контроле в распределённой асинхронной команде из 12+ стран. - Свободный английский. Желательно - Опыт работы с продуктами, насыщенными данными, или инструментами для разработчиков: визуализация данных, мониторинг, аналитические интерфейсы. - Владение дизайн-системой или библиотекой компонентов. - Мультитенантный SaaS в масштабе; опыт работы в быстрорастущем стартапе. - Python: стек инженерии данных компании работает на нём. - Опыт внедрения агентных процессов в продукт: LLM-функции, агенты, использующие инструменты, или AI-автоматизация, переданная реальным пользователям. - Опыт в области качества данных, управления данными, наблюдаемости данных или мониторинга ML. Условия - Зарплата: €85,000–120,000 в год + опционы (equity). - Полная удалённая работа (в странах ЕС), доступен офис в Бельгии. Процесс найма - Скрининг резюме. - 20-минутный телефонный разговор. - Первое техническое интервью (45 минут). - Второе техническое интервью (60 минут). - Интервью на соответствие культуре (45 минут). Компания отвечает на каждую заявку, и каждый кандидат получает обратную связь в течение 3–5 дней после каждого этапа.
Senior Backend Engineer, ML-инфраструктура
О компании Constructor — AI-first платформа для поиска и обнаружения товаров в электронной коммерции, запущена в 2019 году. Помогает покупателям находить нужные товары и позволяет мировым брендам электронной коммерции увеличивать выручку и конверсию. О роли Команда ML Infrastructure создаёт и поддерживает общие бэкенд-сервисы и платформенные возможности, которые команды ML и продуктов используют для разработки, развёртывания и запуска машинного обучения в масштабе — от сервинга моделей (включая LLM) до специализированных хранилищ и пайплайнов данных. Это сервисная команда: дорожная карта формируется потребностями продуктовых команд. Ищем Senior Backend Engineer, готового брать полную ответственность за ключевые сервисы. Ближайшие и среднесрочные направления: - Упрощение запуска, масштабирования и эксплуатации ML-нагрузок для всех команд. - Предоставление self-service и настраиваемых компонентов инфраструктуры для ML и продуктовых команд. - Развитие ключевых ML-сервисов и связанных пайплайнов с высокими требованиями к надёжности и производительности. Задачи - Проектировать, создавать и эксплуатировать высоконагруженные распределённые бэкенд-сервисы, обеспечивающие ML-инфраструктуру компании. - Владеть ключевыми ML-сервисами и связанными пайплайнами данных: от дизайна и реализации до развёртывания, наблюдаемости и постоянного улучшения. - Взаимодействовать с ML и продуктовыми командами, превращая их потребности в надёжные и переиспользуемые платформенные возможности. - Принимать и защищать технические решения: оценивать компромиссы, сначала проектировать, отвечать за результат. - Отвечать за свою работу и работу команды. Требования - 5+ лет профессионального опыта в бэкенд- или платформенной инженерии. - Глубокие знания Python (основной язык). - Практический опыт разработки в публичном облаке (AWS, GCP или Azure) или с self-managed Kubernetes. AWS — основная платформа, но не ограничиваясь ей. - Опыт проектирования и создания распределённых высоконагруженных сервисов и API. - Сильные знания структур данных, алгоритмов и их компромиссов. - Инженерный подход, ориентированный на проектирование: среда поддерживает использование AI-инструментов, но вы ведёте за счёт системного дизайна и понимания их применимости. - Ответственность и проактивность: не закрывать глаза на проблемы, решать их и отвечать за результаты. - Дружелюбие и готовность помогать коллегам. Будет плюсом - Опыт с Rust (или C/C++/Go) — существенный плюс. - Опыт разработки или участия в ML-платформах или ML-инфраструктуре — существенный плюс. - Опыт настройки и эксплуатации векторных баз данных (Qdrant, Milvus, Weaviate, OpenSearch, pgvector и т.п.) — существенный плюс. - Опыт с сервингом моделей / инференс-инфраструктурой, включая LLM. - Опыт с Infrastructure as Code (Terraform или аналоги). Условия - Безлимитный отпуск (рекомендуется минимум 3 недели в год). - Полностью удалённая команда — можно жить где угодно. - Стипендия на работу из дома для обустройства домашнего офиса. - Ноутбуки Apple для новых сотрудников. - Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, обновляется каждый год. - Оплачиваемый отпуск по беременности и уходу за ребёнком для соответствующих сотрудников. - Работа с умными людьми, которые помогают расти и влиять на результат. - Базовая зарплата: $80,000–$120,000 USD в зависимости от знаний, навыков, опыта и результатов интервью. - Опционы на акции в дополнение к базовой зарплате. - Регулярные командные оффсайты для общения и совместной работы.
Senior Full Stack-инженер, Retail Media
О компании Constructor — платформа нового поколения для поиска и обнаружения товаров в электронной коммерции, оптимизирующая метрики: выручку, конверсию и прибыль. Поисковый движок разработан внутри компании с использованием трансформеров и генеративных LLM. Платформа обрабатывает более 1 миллиарда запросов в день на 150 языках в примерно 100 странах. Среди клиентов — Sephora, Under Armour, Petco. Компания основана в 2019 году, базируется в США. О команде Retail Media team строит платформу для связи ритейлеров и брендов. Retail media позволяет бренду покупать размещение в результатах поиска, просмотра, рекомендаций, подборок или викторин. Платформа интегрируется с онлайн-ритейлерами, предлагает таргетинг, ставки и аналитику. Команда новая, ищет Senior Full Stack инженеров для создания Customer Dashboard интерфейса для ритейлеров и брендов. О задаче Основная задача — проектировать, разрабатывать и поддерживать веб-приложение в тесном сотрудничестве с другими инженерами. Обязанности - Работать совместно с командами Product и Design над функциональностью Retail Media. - Взаимодействовать с техническими и нетехническими бизнес-партнёрами для разработки и обновления функциональности. - Общаться со стейкхолдерами внутри и вне команды. - Разрабатывать функции Customer Dashboard с использованием Typescript и React, взаимодействуя с бэкенд-сервисами (Python и FastAPI). Требования - Уверенное знание клиентского JavaScript, база компьютерных наук и знакомство с принципами работы сетей. - Опыт работы с Typescript и фронтенд-фреймворками, такими как React. - Опыт создания, поддержки и отладки full-stack веб-приложений. - Опыт работы с Python и одним из бэкенд-фреймворков (FastAPI, Flask или Django) или готовность изучить этот стек. - Понимание принципов проектирования API. - Знакомство с сервис-ориентированной архитектурой. - Опыт работы с реляционными базами данных, распределёнными системами и решениями для кэширования (MySQL/PostgreSQL). - Аналитические навыки и опыт работы с SQL для анализа данных в дашбордах и решениях (ClickHouse, Athena). - Опыт работы с одним из крупных облачных провайдеров: AWS, Azure, GCP. - Опыт работы в кросс-функциональных командах. - Отличные коммуникативные навыки на английском языке. - Идеальный кандидат имеет опыт создания рекламных технологий (ad tech). Условия - Безлимитный отпуск (рекомендуется минимум 3 недели в год). - Полностью удалённая команда. - Стипендия на обустройство рабочего места из дома. - Ноутбуки Apple для новых сотрудников. - Бюджет на обучение и развитие для каждого сотрудника, обновляется ежегодно. - Отпуск по беременности и уходу за ребёнком для соответствующих сотрудников. - Базовая зарплата: $80 000–$120 000 USD в зависимости от знаний, навыков, опыта и результатов собеседования. - Опционы на акции в дополнение к базовой зарплате. - Регулярные командные офлайн-встречи. Разнообразие и инклюзивность Constructor стремится создавать разнообразную, справедливую и инклюзивную рабочую среду. Компания является равноправным работодателем и приветствует кандидатов любого происхождения, предоставляя равные возможности независимо от образования, мнений, расы, цвета кожи, религии и других характеристик.
Инженер по внедрению, ИИ и интеграции
О роли Компания Clera — европейский стартап на ранней стадии, разрабатывающий AI-платформу телефонного ассистента для малого и среднего бизнеса. Продукт автоматизирует входящие и исходящие звонки, запись на приём, взаимодействие с клиентами и другие процессы. Ищем инженера по внедрению (Forward Deployment Engineer), который будет отвечать за технический успех внедрений у клиентов от начала до конца. Роль находится на стыке продукта и результатов для клиентов. Вы будете превращать реальные бизнес-требования в надёжные production-конфигурации, создавать интеграции и связующий код, а также передавать полученный опыт в продукт, чтобы каждое следующее внедрение было быстрее и эффективнее. Работа в небольшой команде с высокой скоростью, в тесном взаимодействии с продуктом, инженерией и go-to-market. Задачи - Выступать техническим мостом между продуктом и клиентскими конфигурациями: собирать требования и превращать их в надёжные production-реализации. - Вести сквозное развёртывание конфигураций AI-ассистента в production, включая сценарии, логику, потоки данных, промпты и ограничения. - Реализовывать интеграции со сторонними системами через API и webhooks: CRM, календари, тикет-системы, платежи, распространённые схемы аутентификации (OAuth, API-ключи). - Разрабатывать небольшие и средние функции и связующий код для переноса клиентских сценариев в production-системы, с соответствующими тестами, мониторингом и логированием. - Отлаживать проблемы в звонках, сценариях и конвейерах данных, быстро выпускать исправления в production-условиях. - Создавать переиспользуемые шаблоны, плейбуки по внедрению и лучшие практики для масштабируемости и повторяемости. - Поддерживать быструю обратную связь с продуктовой командой: сообщать о болевых точках, пробелах в функциях и повторяющихся паттернах с конкретными рекомендациями. - Отвечать за успех внедрения и обеспечивать надёжную работу клиентских конфигураций в реальной среде. Требования Обязательные: - 3+ года практического опыта в инженерии внедрений, production-интеграциях AI и автоматизации рабочих процессов. - Глубокий опыт с системами на основе AI/LLM: дизайн промптов, использование инструментов, RAG/поиск знаний, оценка и обработка сбоев. - Подтверждённая способность превращать сложные бизнес-процессы в надёжные, тестируемые AI-рабочие процессы. - Опыт создания интеграций со сторонними системами (API, webhooks, CRM, календари, тикет-системы, платежи), включая схемы аутентификации и форматы данных. - Уверенные навыки программирования для реализации связующего кода и функций, с тестами, мониторингом и логированием. - Базовые знания облачных технологий: развёртывание, наблюдаемость, отладка в production. - Прагматичный подход, ориентированный на результат: быстрая поставка и итерации. Желательно: - Опыт программирования на TypeScript или Python. - Опыт работы с n8n или другими инструментами автоматизации рабочих процессов. - Опыт интеграции голосовых/телефонных систем. - Владение SQL и инструментами мониторинга/трассировки. - Понимание GDPR / Privacy-by-Design. Условия - Зарплата: €60 000 – €90 000 в год, в зависимости от опыта. - Полностью удалённая работа в Германии. - Работа в небольшой команде с высокой степенью ответственности на ранней, быстрорастущей стадии компании. - Спонсорство визы не предоставляется. Локация Полностью удалённая позиция. Кандидаты должны находиться в Германии. Спонсорство визы не предусмотрено.
Инженер-программист (C++ / Python)
Инженер-программист (C++ / Python) Автономные технологии — компания, которая разрабатывает инновационные решения, направленные на улучшение и совершенствование робототехники и технологий машинного обучения с применением передовых технологий искусственного интеллекта (ИИ) и уникальных инженерных решений. Чем предстоит заниматься: - Разработка и поддержка ПО для встраиваемых систем (OrangePi, микроконтроллеры STM, ESP и др.) - Оптимизация и рефакторинг легаси-кода на C++ и Python - Разработка новых модулей на C++ для интеграции в существующую систему с соблюдением обратной совместимости - Оптимизация производительности критических участков кода (в том числе алгоритмов, работы с памятью, многопоточности) - Написание кода для взаимодействия с периферией (UART, SPI, I2C, GPIO и др.) - Самостоятельная реализация небольших проектов от концепции до рабочего прототипа, включая разработку ПО, тестирование и отладку на конечном устройстве - Документирование кода и создание технических спецификаций Мы ожидаем: - Опыт работы от 3 лет - Профессиональное владение C++ и Python 3 - Базовые знания алгоритмов и структур данных, понимание сложности алгоритмов - Опыт работы с легаси-кодом (анализ, доработка, рефакторинг) - Понимание принципов low-level оптимизации (память, прерывания, энергоэффективность) - Глубокое понимание Linux - Практический опыт с микроконтроллерами (STM32, ESP32 и др.) - Практический опыт работы с микрокомпьютерами - Практический опыт работы с периферией микрокомпьютеров (камеры, датчики, кнопки и т.д.) - Английский язык на уровне чтения технической литературы - Высшее техническое образование Будет плюсом: - Опыт с ROS (Robot Operating System) - Знание Rust или Go - Участие в open-source проектах или наличие своего проекта с проектированием плат Мы предлагаем: - Работу в аккредитованной IT-компании и трудоустройство в соответствии с ТК РФ - Систему наставничества и комфортную адаптацию в компании - Возможности для профессионального и карьерного роста Заработная плата: от 250 000 ₽ за месяц, на руки
Ведущий Data Scientist, Возвраты ML
Ведущий Data Scientist, Возвраты ML Компания: OZON Вы будете - Разработка и обучение ML/DL-моделей для задач NLP и Computer Vision. Возможен также classic ML. - Анализ и обработка данных. - Работа с PyTorch. - Тестирование и оптимизация моделей. - Подготовка модели к запуску в продакшене, участие в A/B тестах, поэтапных раскатках и мониторинге качества. - Поддержка существующих моделей. Нам важно - Широкий прикладной ML-бэкграунд: опыт работы минимум с двумя направлениями из Computer Vision, NLP / LLM, classic ML (обучение моделей, интеграция их в реальные проекты). - Коммерческий опыт в Data Science / ML от 4 лет. - Уверенное знание Python и PyTorch. - Хорошее знание классического ML и современного DL (включая математику за ними). - Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта. - Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и предлагать практичные решения.
Python Developer (CAD Automation)
Python Developer (CAD Automation) Полная удалённая работа. Компания StoryGold создаёт ИИ, способный автоматически генерировать сложные CAD-модели на основе простых входных данных. Миссия — изменить подход к проектированию и производству продуктов. Компания — стартап с венчурным финансированием, расположенный в Сан-Франциско, Калифорния. О роли Это не типичная работа разработчика ПО. Сотрудник будет находиться в центре процесса обучения ИИ и отвечать за создание высококачественных данных для моделей. Задача — с помощью Python переводить 2D-изображения и схемы в программные 3D-модели с использованием CadQuery. Роль подходит Python-программисту, который хочет стать специалистом на стыке инженерии и CAD-дизайна. Обязанности - Писать код на Python с использованием библиотеки CadQuery для создания точных параметрических 3D-моделей - Создавать и поддерживать набор данных для обучения ИИ - Напрямую взаимодействовать с командой исследователей машинного обучения и CAD-дизайнерами для уточнения требований к данным и улучшения качества моделей - Разрабатывать скрипты и инструменты для автоматизации процесса создания данных - Владение английским языком Желательно - Опыт работы с CAD-программным обеспечением - Знакомство с концепциями 3D-моделирования или геометрическими библиотеками - Интерес к генеративному ИИ Процесс собеседования - Домашнее задание (около 3 часов) - Беседа с двумя членами команды - Оффер
OKAMI GROUP ищет AI-интегратора
OKAMI GROUP ищет AI-интегратора OKAMI GROUP — торгово-производственная компания премиум-сегмента — ищет специалиста по AI-автоматизации бизнес-процессов. Что предстоит делать - Проводить аудит процессов и находить точки для автоматизации. - Создавать AI-ассистентов, чат-ботов и AI-агентов. - Автоматизировать работу с документами, отчётами и обращениями. - Интегрировать решения с 1С, Bitrix24, почтой и API маркетплейсов. - Рассчитывать ROI и экономический эффект. - Тестировать решения на реальных данных и доводить их до рабочего состояния. - Обучать сотрудников и создавать инструкции. Что важно - Опыт в AI-автоматизации от 1–3 лет. - Python на базовом/среднем уровне. - Опыт работы с LLM (ChatGPT, Claude и др.). - Понимание LangChain и API. - Опыт интеграции CRM, 1С, Bitrix24, Ozon, Wildberries, Яндекс.Маркета. - Понимание бизнес-процессов и расчёта ROI. Условия - Оформление по ТК РФ. - Оклад + KPI. - График 5/2, 09:00–18:00. - Работа полностью в офисе, м. Калужская. - ДМС после испытательного срока. - Обучение и профессиональный рост. При отклике желательно приложить 1–2 успешных кейса.
Ведущий Data Scientist, Возвраты ML
Ведущий Data Scientist, Возвраты ML Компания: OZON Вы будете - Разработка и обучение ML/DL-моделей для задач NLP и Computer Vision. Возможен также classic ML. - Анализ и обработка данных. - Работа с PyTorch. - Тестирование и оптимизация моделей. - Подготовка модели к запуску в продакшене, участие в A/B тестах, поэтапных раскатках и мониторинге качества. - Поддержка существующих моделей. Нам важно - Широкий прикладной ML-бэкграунд: опыт работы минимум с двумя направлениями из Computer Vision, NLP / LLM, classic ML (обучение моделей, интеграция их в реальные проекты). - Коммерческий опыт в Data Science / ML от 4 лет. - Уверенное знание Python и PyTorch. - Хорошее знание классического ML и современного DL (включая математику за ними). - Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта. - Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и предлагать практичные решения.
Ведущий Data Scientist, Возвраты ML
Ведущий Data Scientist, Возвраты ML Компания: OZON Вы будете - Разработка и обучение ML/DL-моделей для задач NLP и Computer Vision. Возможен также classic ML. - Анализ и обработка данных. - Работа с PyTorch. - Тестирование и оптимизация моделей. - Подготовка модели к запуску в продакшене, участие в A/B тестах, поэтапных раскатках и мониторинге качества. - Поддержка существующих моделей. Нам важно - Широкий прикладной ML-бэкграунд: опыт работы минимум с двумя направлениями из Computer Vision, NLP / LLM, classic ML (обучение моделей, интеграция их в реальные проекты). - Коммерческий опыт в Data Science / ML от 4 лет. - Уверенное знание Python и PyTorch. - Хорошее знание классического ML и современного DL (включая математику за ними). - Опыт самостоятельного ведения задач на разных этапах проекта. - Умение переводить бизнес-задачу в ML-постановку и предлагать практичные решения.
Senior Analytics Engineer и AI-разработчик
Удалённая работа, кандидаты из США. Компания — AI-фирма, основанная в 2000 году, штаб-квартира в Мумбаи (Махараштра). Стремится обеспечивать данными каждое решение в бизнесе. Роль: Senior Analytics Engineer и AI-разработчик. Ключевая задача — трансформация традиционной бизнес-аналитики в экосистему с AI-расширением, руководство инициативами по инженерии данных и аналитике. Обязанности - Проектирование и внедрение управляемых семантических слоёв, надёжных витрин данных и агрегированных кубов данных для обеспечения высокой производительности и достоверности данных. - Руководство масштабными миграциями данных из устаревших баз в оптимизированную инфраструктуру с обеспечением бесшовного перехода, высокой доступности и минимального простоя производства. - Активная оптимизация схем с высокими накладными расходами, сокращение времени выполнения запросов и минимизация сканирований таблиц для контроля затрат на вычисления. - Взаимодействие с командами Data Engineering для перехода от реактивного устранения неполадок к проактивному управлению SLA и автоматизированному мониторингу пайплайнов. - Создание и автоматизация многомерных фреймворков Root Cause Analysis (RCA) для быстрой диагностики количественных драйверов изменений метрик (например, траты, покупатели, платящие пользователи, органический трафик). - Рационализация и консолидация разрозненных дашбордов и избыточных таблиц в высокоэффективные управляемые хранилища данных. - Внедрение практик работы с данными, ограничивающих запросы соответствующими уровнями агрегации и предотвращающих избыточные узкие места ресурсов. - Проектирование, тестирование и развёртывание специализированных AI-навыков и разговорных агентов, позволяющих заинтересованным сторонам задавать вопросы о бизнесе на естественном языке. - Создание и запуск офлайн-тестовых наборов для оценки с использованием оценочных фреймворков и LLM-ассистируемых судей для предотвращения регрессий до коммита обновлений. - Внедрение SQL-предохранителей для AI-агентов с динамическим применением фильтров партиций, минимизации данных и ограничений стоимости запросов. - Продвижение современных AI-инструментов разработки (например, кодинг-агентов) для максимальной скорости инженерии и поддержания высокого качества кода. Требования - 5+ лет опыта в Data Engineering, Analytics Engineering или продвинутой бизнес-аналитике. - Экспертный уровень SQL (GoogleSQL, BigQuery или аналогичные крупномасштабные query-движки) с глубоким пониманием партиционирования, кластеризации, индексации и оптимизации затрат. - Подтверждённый опыт проектирования star-schema или витрин данных, семантических слоёв и автоматизированных ETL-пайплайнов. - Уверенное владение Python (Pandas, PySpark, интеграция API) или R. - Обширный опыт проведения Root Cause Analysis (RCA) и глубокого анализа бизнес-метрик в веб-, e-commerce или мобильных платформах. - Подтверждённый опыт самостоятельного выполнения сложных сквозных инженерных миграций. - Практический опыт разработки приложений на основе больших языковых моделей (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG) или агентных фреймворков. - Знакомство с фреймворками оценки агентов, конфигурацией (например, форматы .txtpb) и LLM-ассистируемыми пошаговыми оценками. - Опыт установки валидационных фильтров, предохранителей или ограничений для AI-генерируемых запросов к базам данных. - Опыт работы с облачной инфраструктурой, BigQuery или крупномасштабными платформами данных. - Опыт в аналитике веб-, мобильных приложений, e-commerce или цифровых маркетплейсов. Условия - Участие в программах медицинской, стоматологической, офтальмологической страховки, страхования жизни и инвалидности в соответствии с документами плана. - Право на льготы с первого дня работы. - Участие в плане 401(k) после 30 дней работы. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - 12 недель родительского отпуска. - Гибкая политика PTO («free time»).
Техлид / старший принципал-инженер, прикладные исследования
О роли Twilio, Emerging Technologies / Twilio Forward — инкубационная лаборатория, где разрабатываются Horizon-3-инициативы, включая Ola (агент-нативный канал связи) и протокол Agent-to-Human (A2H). Роль — техлид / старший принципал-инженер (L6) в Applied Research. Нужен hands-on технический вклад, участие в быстром прототипировании и разработке новых продуктов. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и отвечать за сквозную реализацию прототипов и production-ready решений. - Определять техническое направление и совместно с кросс-функциональными командами экспериментировать, проверять и внедрять AI, машинное обучение и передовые технологии. - Устанавливать стандарты код-ревью, развивать инженерные стандарты и наставлять коллег. - Доносить сложные технические концепции, архитектурные решения и динамику проектов до руководителей и инженеров. - Работать в условиях неопределённости и быстро менять технические стратегии в ответ на изменения требований, обратной связи и рынка. Требования - Степень бакалавра в Computer Science, инженерии или смежной области либо эквивалентный опыт. - 10+ лет профессиональной разработки ПО. - Владение современными языками программирования: JavaScript, Python, Java или Go; умение выбирать подходящий инструмент. - Опыт создания приложений с использованием front-end (React, Angular) и/или back-end (Node.js, Springboot) фреймворков. - Понимание баз данных SQL и NoSQL и умение выбирать подходящую парадигму. - Владение agentic-моделью разработки: эффективное использование продвинутых dev-инструментов, Model Context Protocol (MCP) и LLM для ускорения AI-assisted разработки. - Сильные навыки решения проблем, коллаборация и коммуникация для технических обсуждений. - Способность работать в условиях сильной неопределённости, самостоятельно разблокировать выполнение задач. - Лидерские качества, наставничество и коммуникативные навыки. Желательно: - Практический опыт с LLM, AI или ML. - Глубокие знания облачных платформ. Условия - Удалённый-first формат работы; возможны эпизодические очные встречи для командных мероприятий, офсайтов или встреч с клиентами.
Вакансия
Вакансия DL ML Engineer Senior Python PostgreSQL ClickHouse Airflow Spark PySpark Kafka Hive HDFS Компания: Ozon Tech Локация: РФ, РБ Формат работы: гибрид, удаленка Занятость: полная Заработная плата будет обсуждать индивидуально Должность: Senior DS/ML Engineer в команду операционных прогнозов Привет! 👋 Это команда операционных прогнозов. Мы занимаемся операционным прогнозированием в ритейле: в команде много разных направлений — прогноз спроса, прогноз курьеров, золотые полки, прогноз смен и другие проекты, которые напрямую влияют на управление запасами и логистику. Наш стек Python, PostgreSQL, ClickHouse, Airflow, Spark/PySpark, Kafka, Hive, HDFS. Вы будете -Развивать и улучшать модели прогнозирования. -Заниматься полным циклом: сбор и обработка данных, feature engineering, выдвижение и проверка гипотез, оценка качества моделей на статистических и бизнес-метриках. -Проектировать архитектуру ML-систем — от пайплайнов данных до продакшн-сервисов. -Доводить решения до продакшна самостоятельно: писать промышленный код, создавать простые API-сервисы для интеграции моделей с внутренними системами. -Общаться с заказчиками, формализовывать требования, предлагать и обосновывать новые подходы. Нам важно -Уверенное знание Python и стандартных DS-библиотек. -Опыт работы с временными рядами и прогнозированием спроса (или смежных задач) — понимание специфики: сезонность, интермиттентный спрос, иерархическая структура данных. -Опыт построения архитектуры ML-систем и вывода моделей в продакшн, а не только в исследовательском режиме. -Инженерные навыки: сбор и обработка данных, построение пайплайнов, работа с базами данных (SQL). -Опыт разработки простых API-сервисов для интеграции моделей с другими системами. -Высшее образование в одной из сфер: математика, компьютерные науки или смежные. Будет плюсом -Опыт агентской разработки и использования ИИ-инструментов в повседневной работе. -Опыт работы с gRPC — в команде сервисы принято делать на gRPC, HTTP почти не используется.
Data Science (LLM/NLP)
⌨️ Data Science (LLM/NLP) Удаленно (Екатеринбург) Т1 — это стабильный и надёжный работодатель. Мы помогаем профессионально расти и решать действительно интересные задачи, создаём атмосферу открытости и комфортные условия для работы в гибридном формате. Требования: — Высшее образование (IT, техническое, математическое); — Уверенное владение Python, SQL; — Хорошие знания в области теории вероятностей, математической статистики, алгоритмов машинного обучения ML; — Знания в области NLP алгоритмов; — Понимание деталей работы LLM и того, как происходит их дообучение и инференс; — Опыт деплоя ML/LLM решений (Docker, Kubernetes, cloud); — Опыт работы с prompt engineering, fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters), RAG-подходами. ➡️ Подробнее о вакансии на hirehi.ru 📍 Навигация: База знаний • Задачи • Собеседования
Lead Product Analyst / Analytics Engineer - AI & Experimentation
Build AI-native analytics processes, experimentation automation, and reliable internal analytics tooling for unit-economics growth. ArtWorkout is a mobile drawing app used by millions of people worldwide. We combine creativity, education, and gamification to help users learn to draw, relax, and develop new skills. You will work with a product serving 1M+ iOS MAU and 1.5M+ Android MAU, about 80 million ClickHouse events per day, and a history of 600+ A/B experiments. We are looking for a Lead Product Analyst / Analytics Engineer who will help us build AI-native analytics processes, automate experimentation, and systematically find opportunities to improve unit economics. You will work closely with the founder, product managers, and engineers. The role combines hands-on product analytics with building reliable tools and AI agents that turn recurring analytical work into scalable processes. Responsibilities: Requirements: Nice to Have: Technologies We Use ClickHouse, Redash, GrowthBook, Apphud, Firebase Analytics, GitHub, Python, SQL, AI agents, and internal integrations. What We Offer:
Middle AI Software Engineer — инженера, у которого AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу на уровне с…
вакансия engineer middle TL;DR: Middle AI Software Engineer (C++/Python) для развития AI-инфраструктуры в HFT-фонде, 144–216k USD/год на руки + profit sharing, неограниченный бюджет на токены Мы в Spectral::Technologies занимаемся hft — разрабатываем инфраструктуру и стратегии для торговли на рынках по всему миру. Нам 7+ лет, мы успешно соревнуемся с крупнейшими компаниями в индустрии и постоянно растём в PnL. Ищем Middle AI Software Engineer — инженера, у которого AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу на уровне с нашей командой, а не заменяют ее. Вы будете не только решать инженерные HFT-задачи, но и развивать агентную инфраструктуру и процессы, повышающие КПД всей команды. Вы подойдете на эту роль, если: — Работаете с агентными инструментами (Claude Code, Codex, Cursor и т.п.) каждый день на реальных задачах с коммерческим результатом — Уверенно пишете на C++ (от 17 стандарта) и Python наравне с нашей командой — Понимаете LLM на инженерном уровне — контекст, токены, причины галлюцинаций — и готовы отвечать за сгенерированный код наравне с написанным руками Чем предстоит заниматься: — Решать полноценные HFT-задачи с агентами как множителем — подключение новых бирж, инженерный ресерч биржевой инфраструктуры, оптимизация задержек — Строить агентную инфраструктуру команды — это ваш продукт внутри фонда, и им будет пользоваться много инженеров — Интегрировать LLM в сервисы там, где это оправдано — tool use, structured output, MCP Даем 144 – 216k USD в год на руки для Дубая + profit sharing + всевозможные бенефиты: от дефолтных вроде ДМС со стоматологией, мероприятий и вкусной еды до более интересных – учебных отпусков, перфоманс-коучинга и корпоративов в разных странах мира.
Full Stack Team Lead (AI PDLC)» (Москва)
Требуется «Full Stack Team Lead (AI PDLC)» (Москва) Компания «СберЗдоровье» ищет хорошего специалиста на вакансию «Full Stack Team Lead (AI PDLC)». Москва (Россия). Полный рабочий день. Можно удалённо. Требуемые навыки: lead, Kubernetes, CI/CD, ApacheKafka, SOA, Микросервиснаяархитектура, RabbitMQ, Python.
Senior AI Software Engineer — инженера, у которого AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу на уровне с…
TLDR: Senior AI Software Engineer (C++, Python) для развития AI-инфраструктуры в HFT-фонде. 240–360k USD на руки + profit sharing, неограниченный бюджет на токены, Дубай Мы в Spectral::Technologies занимаемся hft — разрабатываем инфраструктуру и стратегии для торговли на рынках по всему миру. Нам 7+ лет, мы успешно соревнуемся с крупнейшими компаниями в индустрии и постоянно растём в PnL. Ищем Senior AI Software Engineer — инженера, у которого AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу на уровне с нашей командой, а не заменяют ее. Вы будете не только решать инженерные HFT-задачи, но и развивать агентную инфраструктуру и процессы, повышающие КПД всей команды. Вы подойдете на эту роль, если: • Работаете с агентными инструментами (Claude Code, Codex, Cursor и т.п.) каждый день на реальных задачах с коммерческим результатом • Уверенно пишете на C++ (от 17 стандарта) наравне с нашей командой и Python • Понимаете LLM на инженерном уровне — контекст, токены, причины галлюцинаций — и готовы отвечать за сгенерированный код наравне с написанным руками Чем предстоит заниматься: • Решать полноценные HFT-задачи с агентами как множителем — подключение новых бирж, инженерный ресерч биржевой инфраструктуры, оптимизация задержек • Строить агентную инфраструктуру команды — это ваш продукт внутри фонда, и им будет пользоваться много инженеров • Интегрировать LLM в сервисы там, где это оправдано — tool use, structured output, MCP Даем 240 – 360k USD в год на руки для Дубая + profit sharing + всевозможные бенефиты: от дефолтных вроде ДМС со стоматологией, мероприятий и вкусной еды до более интересных – учебных отпусков, перфоманс-коучинга и корпоративов в разных странах мира.
Middle Python / MLOps Engineer
Middle Python / MLOps Engineer удаленка гибрид middle Компания: Wildberries ☑️ Что нужно делать -Разрабатывать REST API с использованием FastAPI; -Проектировать и реализовать backend-сервисы с нуля; -Проводить интеграции с базами данных и системами обмена данными; -Обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость сервисов; -Писать и поддерживать автоматизированные тесты; -Настраивать и поддерживать CI/CD процессы для непрерывной интеграции; -Участвовать в планировании задач и работе по методологии Scrum; -Тесно взаимодействовать с командой для оперативного решения технических вопросов. ☑️ Какой опыт и знания нужны -Сильные инженерные навыки: мы ждем самостоятельного специалиста, который не только пишет код, но и понимает полный цикл доставки приложения - уверенный опыт настройки и использования CI/CD, работы с Docker и Kubernetes; -Понимание DevOps-культуры: умение написать и поддержать Helm-чарт/Dockerfile для своего сервиса, разобраться с деплоем, настроить базовый мониторинг и алертинг; -Глубокие знания Python и опыт работы с FastAPI; -Опыт работы с технологическим стеком и базами данных: PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, Redis, Spark; -Умение писать чистый, поддерживаемый код с соблюдением best practices и знание архитектурных паттернов; -Опыт работы в высоконагруженных системах и решения реальных задач на production; -Аналитический склад ума, системное мышление и готовность самостоятельно доводить задачи до конца; -Продвинутое знание инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Opensearch/ELK) и глубокий опыт в DevOps, опыт работы с Triton Inference Server и другими инструментами деплоя ML-моделей будет плюсом Python Job в Telegram | в VK | в Max
Team Lead команды автоматизации маркетинга
SMALL — крупнейший ритейлер повседневных товаров и готовой еды в Казахстане. Мы ищем того, кто будет развивать автоматизацию маркетинговых процессов. Вам предстоит возглавить инженерную команду, которая будет создавать и развивать решения для клиентской аналитики, CRM и программы лояльности, промо, маркетинговых коммуникаций, контента, retail media и оценки эффективности кампаний. Ваша миссия: Формировать техническое видение: совместно с владельцами маркетинговых направлений переводить бизнес-цели и клиентские сценарии в продуктовую и техническую дорожную карту, определять границы сервисов, целевую архитектуру и приоритеты автоматизации. Управлять командой: сформировать и развивать команду инженеров и аналитиков — backend, frontend, системный и data-анализ, QA, DevOps. Ставить задачи, проводить ревью архитектуры и кода, развивать инженерные практики и компетенции. Интегрировать маркетинговый контур в экосистему: обеспечивать согласованную работу CRM, CDP, системы лояльности, платформы маркетинговых коммуникаций, рекламной платформы, DWH/BI и каналов взаимодействия с клиентом. Развивать интеграции с e-commerce, мобильным приложением, сайтом, кассами, цифровыми экранами, MDM/PIM и учётными системами через API и событийный обмен. Обеспечивать надёжность, безопасность и соответствие требованиям: внедрять практики CI/CD, мониторинга, алертинга, управления инцидентами и техническим долгом; обеспечивать защиту персональных данных, управление согласиями и аудит действий с клиентскими данными. Снижать ручной труд и time-to-market: стандартизировать процессы подготовки, согласования, запуска и анализа кампаний, создавать переиспользуемые механики и self-service инструменты для маркетинга без переноса доменной ответственности на ИТ. Вы идеально подходите, если: Есть опыт руководства инженерной командой в роли Tech Lead / Engineering Lead: умеете принимать архитектурные решения, декомпозировать инициативы, проводить ревью, развивать людей и отвечать за результат команды. Имеете 5+ лет опыта разработки сложных интеграционных или высоконагруженных систем. Опыт в MarTech, AdTech или e-commerce будет большим преимуществом. Понимаете маркетинговый технологический контур: CRM, CDP, система лояльности, платформы массовых и триггерных коммуникаций, промо, CMS/DAM, web/app аналитика, рекламные и BI платформы. Обладаете сильной инженерной экспертизой: один из стеков Go, JS или Python; микросервисная и событийная архитектура; Имеете опыт сложных интеграций: синхронные API, Kafka или другие брокеры сообщений, интеграции с корпоративными системами и внешними платформами, управление версиями контрактов и устойчивостью распределённых сценариев. Понимаете клиентские и маркетинговые данные: идентификация и сегментация клиентов, событийная модель, атрибуция, согласия на коммуникации, качество данных и построение витрин. Знакомы с современными практиками DevOps/SRE: GitLab CI или аналоги, Docker, Kubernetes, наблюдаемость, управление SLI/SLO, безопасная эксплуатация и управление инцидентами. Умеете работать на стыке бизнеса, продукта, данных и разработки: задавать уточняющие вопросы, отделять бизнес-правила от технической реализации, договариваться о границах ответственности и объяснять сложные решения понятным языком. Ориентированы на измеримый эффект: связываете технические инициативы с сокращением сроков запуска кампаний, ростом конверсии и удержания, снижением ручных операций и повышением качества клиентского опыта. Мы предлагаем: Возможность удалённой работы или комфортный офис в Алматы. Ключевую роль в цифровой трансформации маркетинга: возможность построить технологический фундамент для персонализированных коммуникаций, программы лояльности, промо и retail media. Высокую степень автономии: влияние на архитектуру, технологический стек, состав команды и инженерные процессы. Масштаб и влияние: решения будут работать во всех клиентских каналах и непосредственно влиять на опыт покупателей и эффективность маркетинговых инвестиций. Сильное кросс-функциональное окружение: взаимодействие с командами маркетинга, e-commerce, магазинов, MDM, данных, информационной безопасности и инфраструктуры. Конкурентный пакет: достойная заработная плата, бонусы за достижение целей и возможности для профессионального развития.
ML-разработчик в команду улучшения качества голоса в Алису
ML-разработчик в команду улучшения качества голоса в Алису гибрид Компания: Яндекс 🔹 Какие задачи вас ждут -Улучшение качества моделей Вы будете экспериментировать с архитектурами, данными и схемами обучения, чтобы наши модели для подавления шума и эха становились ещё лучше. -Имплементация и оптимизация моделей Наши модели работают на устройствах Яндекса с Алисой, а также на пользовательских смартфонах и ноутбуках. Эффективность работы — ключевой аспект. Вам предстоит ускорять модели на уровне выбора архитектуры и параметров, а также на уровне конечной имплементации. -Создание и улучшение метрик качества Мы разрабатываем метрики, которые будут рассчитываться на устройствах пользователей с сохранением их приватности и станут служить индикатором общего качества звука. 🔹 Мы ждём, что вы -Работали в области DL (например, с CV или NLP) -Хорошо знакомы с Python и имеете базовые навыки в C++ -Знаете PyTorch Python Job в Telegram | в VK | в Max