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
Principal AI/ML-инженер, LLM и генеративный ИИ
О компании Common App — национальная некоммерческая организация, которая занимается доступом, равенством и честностью в процессе поступления в колледжи. Ежегодно организация поддерживает более 1 миллиона студентов, треть из которых — первопоколенческие, при подаче заявлений в более чем 1100 колледжей и университетов через бесплатное онлайн-приложение Common App. Обязанности Principal AI & Machine Learning Engineer — технический лидер, отвечающий за внедрение искусственного интеллекта в корпоративные рабочие процессы и аналитические процессы для достижения измеримых улучшений в производительности, генерации инсайтов и поддержке принятия решений в подразделении Data Analytics & Research (DAR). - Подчиняется старшему директору по аналитической инженерии. - Тесно сотрудничает с командами Data Engineering, Data Governance и кросс-функциональными бизнес-заинтересованными сторонами. - Обеспечивает масштабируемость, безопасность, соответствие требованиям и согласованность AI-решений с корпоративной стратегией данных. - Работает как старший индивидуальный контрибьютор и технический авторитет: устанавливает стандарты практики AI-разработки, наставляет коллег по прикладным AI-техникам, превращает сложные возможности машинного обучения в корпоративные системы. - Признанный эксперт в области AI, к которому обращаются за техническим руководством, наставничеством и экспертизой как внутри организации, так и в более широком сообществе AI и данных в высшем образовании. Требования - Кандидат должен проживать в США. - Готовность к поездкам для участия в двух ежегодных выездных мероприятиях Common App Retreat. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных, статистики, математики или смежной количественной/технической области; или эквивалентная комбинация образования и опыта. - 8–10 лет прогрессивного опыта в машинном обучении, AI-инженерии или науке о данных, из них не менее 3 лет — в прикладном AI и продакшн-системах ML. - Подтверждённый опыт интеграции LLM и генеративного AI в корпоративные аналитические или операционные рабочие процессы. - Подтверждённый опыт работы в рамках корпоративных систем управления данными и соответствия требованиям. - Экспертиза в прикладном машинном обучении и AI, включая обучение с учителем и без учителя, обработку естественного языка и интеграцию больших языковых моделей (например, OpenAI, Anthropic, open-source LLM через Hugging Face). - Подтверждённый опыт проектирования и развёртывания продакшн-систем AI/ML, включая сквозные ML-пайплайны: обучение, оценка, версионирование, развёртывание и мониторинг. - Владение R и Python для машинного обучения и AI-разработки; знакомство с ML-фреймворками: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow или эквивалентами. - Опыт создания и эксплуатации приложений на базе LLM, включая промт-инжиниринг, retrieval-augmented generation (RAG) и фреймворки оркестрации инструментов и агентов. - Сильные навыки SQL и опыт работы с крупномасштабными облачными платформами данных (например, Databricks, Snowflake, BigQuery); умение проектировать AI-ready пайплайны данных в корпоративных хранилищах. - Знание AI-управления, принципов ответственного AI и требований соответствия для систем, работающих с чувствительными или персонально идентифицируемыми данными. - Подтверждённая способность работать как старший технический индивидуальный контрибьютор: устанавливать стандарты, принимать архитектурные решения и наставлять коллег без формальных управленческих полномочий. - Сильные межличностные и коммуникационные навыки, умение объяснять сложные концепции AI/ML доступным языком для нетехнических заинтересованных сторон и руководителей. - Подтверждённая способность управлять несколькими конкурирующими приоритетами и поставлять качественные AI-решения в быстро меняющейся среде. Желательно - Степень магистра или доктора в области компьютерных наук, машинного обучения, науки о данных или смежной области. - Соответствующие сертификаты AI/ML или облачные сертификаты (например, Databricks Certified Machine Learning Professional, AWS Machine Learning Specialty или эквивалент). - Опыт работы с Agile-фреймворками для кросс-функциональной, продуктоориентированной коллаборации. - Опыт работы с агентными AI-фреймворками.
Software Engineer, AI Enablement
Компания FOX Corporation производит и распространяет контент под брендами FOX News Media, FOX Sports, FOX Entertainment, FOX Television Stations и Tubi Media Group. ИИ трансформирует способы работы FOX. В роли Software Engineer в команде AI Enablement предстоит разрабатывать и внедрять AI-решения, которые улучшают рабочие процессы, повышают креативность и решают задачи высокого влияния по всей компании. Работа включает эксперименты с большими языковыми моделями, автоматизацию повторяющихся процессов и помощь командам в интеграции ИИ. Обязанности: - Проектировать, разрабатывать и внедрять AI-приложения для решения реальных бизнес-задач, с фокусом на решения на основе GPT и другие AI-технологии - Сопровождать команды во внедрении ИИ: предоставлять лучшие практики, практическое обучение и техническую поддержку для бесшовной интеграции - Исследовать и оценивать достижения в области AI/ML, выявляя возможности для автоматизации, прогнозирования и интеллектуальных инсайтов, повышающих эффективность - Работать кросс-функционально с инженерами, продакт-менеджерами и стейкхолдерами для встраивания ИИ в ключевые бизнес-процессы - Отслеживать, анализировать и улучшать AI-инициативы, обеспечивая их измеримую ценность и соответствие приоритетам FOX Требования: - Владение современными языками программирования (например, TypeScript, Python) с акцентом на создание масштабируемых и поддерживаемых систем - Практический опыт работы с AI/ML-моделями, API и инструментами автоматизации, включая большие языковые модели, промт-инжиниринг и платформы вроде GitHub Copilot или ChatGPT Enterprise - Умение преобразовывать бизнес-потребности в AI-решения: подбор, тонкая настройка и интеграция моделей в существующую инфраструктуру компании, обеспечение совместимости с инструментами Braze, Jira, Salesforce, Notion, Slack и Box - Уверенная работа с облачными средами (AWS, GCP, Azure) для развертывания и управления AI-решениями в масштабе - Развитые коммуникативные навыки, способность объяснять сложные AI-концепции техническим и нетехническим аудиториям - Нацеленность на решение проблем, практическое и результативное применение ИИ для повышения эффективности, сотрудничества и принятия решений Заработная плата: $114 000–135 000 в год, в зависимости от образования, навыков, опыта и локации. Роль также дает право на ежегодный дискреционный бонус и льготы: медицинская/стоматологическая/оптическая страховка, страховка, план 401(k), оплачиваемый отпуск и другие льготы в соответствии с документами плана. Для сотрудников, представленных профсоюзом, льготы предоставляются в соответствии с коллективным договором.
Senior Full-Stack разработчик, TypeScript
О роли Должность подчиняется техническому директору (CTO). Полная занятость, открыта для кандидатов в Канаде. Зарплата: $98,000–$147,000. Мы ищем Senior Full Stack Software Engineer для присоединения к нашей инженерной команде. Вы будете работать во всём нашем стеке, создавая и поддерживая инструменты, на которые ежедневно полагаются независимые издатели. Наша среда охватывает множество языков и фреймворков, поэтому нам нужен человек, которому комфортно переключаться между ними и осваивать новые по мере необходимости. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и выпускать функции во всём стеке — от базы данных до интерфейса. - Писать чистый, поддерживаемый и хорошо протестированный код. - Сотрудничать с продуктом, дизайном и другими инженерами для оценки и выполнения работы. - Отлаживать и решать проблемы в наших системах. - Принимать технические решения и помогать формировать архитектуру. - Работать напрямую с CTO над технической стратегией. - Масштабировать и унифицировать наши системы и инфраструктуру для сотен независимых издателей. - Проводить ревью кода и наставлять других инженеров команды. Требования - 5+ лет профессионального опыта full stack разработки. - Экспертиза в TypeScript, одном или нескольких фронтенд-фреймворках и как минимум одном другом языке. - Твёрдое понимание HTML и CSS. - Опыт работы с реляционными базами данных и проектированием API. - Способность и готовность изучать новые языки и фреймворки по мере необходимости: наша среда включает Python, PHP, Ruby, JavaScript, HTML и CSS. - Понимание лучших практик безопасности приложений (безопасное кодирование, CSP, аутентификация/авторизация, распространённые уязвимости, такие как XSS, XSRF и SQL-инъекции). - Отличные коммуникативные навыки и комфорт при работе в удалённой распределённой команде. - Уверенность в написании модульных и интеграционных тестов. - Подтверждённый опыт выпуска и владения производственными системами. - Способность владеть полным жизненным циклом разработки рабочего продукта — от прототипа (который может не иметь дизайна или полного объёма) до полноценной производственной функции. - Уверенное использование AI-инструментов для кодирования: умение применять их для повышения продуктивности, при этом понимая, проверяя и неся ответственность за выпускаемый код. Желательно - Опыт в издательской сфере, медиа или платформах подписок/членства. - Опыт работы с Python, PHP или Ruby. - Опыт DevOps с Heroku, Google Cloud, AWS или Cloudflare. Ценности компании В соответствии с ценностями Indiegraf мы ищем новых членов команды, которые: - Любят учиться и делиться знаниями. Мы верим, что постоянное тестирование, сбор данных и обратная связь ведут к инновациям. Вы готовы учиться и делиться со смирением и стремитесь получать обратную связь для улучшения своей работы. - Привержены равенству и инклюзивности. Миссия Indiegraf — изменить то, кто владеет медиа, чтобы они лучше служили всем. Мы хотим работать с людьми, которые осознают динамику власти во всём, что делают, и способствуют справедливой рабочей среде. - Энергичны от роста. Создание новых продуктов и процессов — ваше дело. Вас вдохновляет большая амбициозная цель. Вы не боитесь перемен, любите рисковать и отвечать за достижение целей. - Всегда ищут способы делать вещи эффективнее. Indiegraf масштабирует сеть независимых новостных изданий, которые могут преуспеть на рынках, где традиционные новостные модели терпят неудачу, потому что они более эффективны. Наша команда одержима воспроизводимостью, масштабируемостью и экономической эффективностью. - Ценят здоровую рабочую культуру. Мы миссионерская компания под руководством женщин, меняющая устоявшуюся динамику новостных медиа. Мы усердно работаем и отдыхаем в большинство выходных и во время отпусков. Вы хотите вносить вклад в отличную культуру, которая заставляет нашу команду любить понедельники. Мы сотрудничаем и стремимся побеждать вместе как команда. О компании Indiegraf Indiegraf — миссионерская технологическая компания, созданная независимыми лидерами локальных медиа и для них. Мы обслуживаем крупные и малые цифровые медиа, газеты, радиостанции и общественные медиа по всей Америке на английском и испанском языках, с особым вниманием к недостаточно обслуживаемым сообществам. Мы частная компания, зарегистрированная в Канаде и США, в большинстве принадлежащая сотрудникам и импакт-инвесторам, которые верят, что будущее локальных новостей — за независимостью. Штаб-квартира находится в Ванкувере, Канада. Мы запустились в мае 2020 года и теперь поддерживаем издателей по всему миру на английском и испанском языках. Наша миссия — защищать независимую журналистику, снижая зависимость от любого отдельного донора, источника дохода, аудиторной платформы или правительства, чтобы локальные медиа могли сами определять своё будущее. Наше видение — мир, в котором каждое сообщество обслуживается устойчивым, суверенным новостным изданием, превращающим локальную гражданскую информацию из хрупкого начинания в процветающий столп демократии.
Senior-инженер по интеграциям, AI/ML
О компании ClickHouse — компания из списка Forbes Cloud 100 2025 года. Более 4 000 клиентов, годовой рост ARR более 250%. Лидер рынка в области аналитики реального времени, хранилищ данных, наблюдаемости и AI-нагрузок. Привлекла $400 млн в раунде Series D. Среди клиентов — Capital One, Lovable, Decagon, Polymarket, Airwallex, а также Meta, Cursor, Sony, Tesla. Команда Connectors занимается интеграциями: плагины визуализации (Tableau, PowerBI, Superset, Metabase), коннекторы для фреймворков данных (Apache Spark, Flink, Kafka Connect, Fivetran), оркестрации и AI-инструментов. Работа влияет на обработку больших данных: аналитика реального времени, наблюдаемость, AI-приложения. О роли Senior Software Engineer, специализация — AI/ML экосистема. Ключевой участник, отвечающий за развитие AI-экосистемы ClickHouse. Роль находится на стыке высокопроизводительной инженерии баз данных и разработчикового опыта. Нужен опыт работы AI/ML-инженером или дата-сайентистом. Базы данных становятся векторными хранилищами для RAG, бэкендами для LLM-агентов и фиче-сторами для ML-инференса. Ответственность за полный жизненный цикл ключевых AI/ML-интеграций: LangChain, LlamaIndex, n8n, а также более широкие AI-инструменты: пайплайны эмбеддингов, RAG с ClickHouse как векторным хранилищем, ML-фиче-сторы, LLM-приложения. Задачи - Развивать Python-коннектор и SDK-экосистему ClickHouse: производительность, надёжность, дизайн API. - Формировать стратегию AI/LLM-интеграций: коннекторы и паттерны для RAG-архитектур, ML-фиче-пайплайнов и LLM-приложений. - Активно работать с open-source сообществом: разбирать issues, поддерживать контрибьюторов, защищать интересы пользователей, формировать roadmap. - Сотрудничать с командами Product, Cloud и другими инженерными командами. - Привносить практический взгляд в решения по roadmap, опираясь на реальные рабочие процессы дата-инженеров и дата-сайентистов. Требования - 7+ лет опыта разработки ПО, включая практическую работу дата-сайентистом или ML-инженером. - Глубокий опыт проектирования и поддержки продакшн-готовых Python-коннекторов, SDK или интеграций для как минимум одной крупной платформы (оркестрация, BI, MLOps или трансформация данных). - Практический опыт применения AI/ML в продакшн-контексте дата-инженерии: генерация эмбеддингов, векторный поиск, фиче-пайплайны или LLM-инструменты, которые были запущены и работали в продакшене. - Уверенный опыт с Python-экосистемой данных: Pandas, NumPy, Pydantic и смежные библиотеки. - Сильные знания баз данных: SQL, моделирование данных, оптимизация запросов, знакомство с OLAP/аналитическими базами данных. - Уверенный опыт с конкурентным Python: threading, multiprocessing, async-паттерны. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки.
Senior AI-инженер, разработка Notebooks
Datadog Notebooks — совместная среда для ad-hoc анализа данных, технической документации, постмортемов инцидентов и ранбуков. Гибкость Notebooks делает её подходящим местом для интеграции ИИ-инструментов, расширяющих пользовательские рабочие процессы. Видение: пользователи работают в Notebooks с коллегами и ИИ-агентами бесшовно. Ищем продуктоориентированного Senior Software Engineer для создания ИИ-ассистируемых рабочих процессов, становящихся ключевыми для использования Notebooks. Роль предполагает тесную работу с продуктом и дизайном, владение платформами для аналитических процессов и поиска контекста. Возможность превратить Notebooks в инструмент, помогающий клиентам переходить от неопределённости к ответу, делая знания доступными и переиспользуемыми в продуктах Datadog. Datadog ценит офисную культуру — отношения, коллаборацию и креативность. Работаем в гибридном формате для баланса между работой и жизнью. Задачи: - Руководить дизайном и внедрением ИИ-продуктовых решений для Notebooks и смежных поверхностей. - Разрабатывать системы, сочетающие детерминированные продуктовые возможности с LLM-опытом для надёжных и объяснимых результатов. - Работать с продакт-менеджером: переводить проблемы клиентов, сигналы adoption и цели роадмапа в конкретные технические решения. - Создавать решения, позволяющие возможностям Datadog работать в сторонних ИИ-платформах, агентах и диалоговых средах. - Обеспечивать техническое лидерство и менторство, внедрять лучшие практики ИИ-инженерии. - Владеть продакшн-системами: строить и поддерживать надёжные бэкенд-сервисы в критическом пути клиентских деплоев, быть на он-кале. Требования: - Опыт с Go, Python или аналогичными системными языками. - 6+ лет релевантного инженерного опыта. - Практический опыт поставки продакшн-продуктов с ИИ и клиентских интерфейсов на LLM-технологиях. - Сильное продуктовое мышление, умение связывать технические решения с результатами клиентов и бизнес-эффектом. - Опыт создания надёжных систем, управляющих недетерминизмом моделей через фреймворки оценки, стратегии тестирования и операционное совершенство. Условия: - Акции при найме (RSU) и программа покупки акций сотрудниками (ESPP). - Непрерывное профессиональное развитие, продуктовое обучение и карьерные треки. - Менторская программа и программа «buddy» для внутреннего нетворкинга. - Инклюзивная культура, возможность вступить в Community Guilds. - Доступ к Inclusion Talks — внутренним панельным дискуссиям. - Бесплатные глобальные бенефиты Spring Health для сотрудников и иждивенцев старше 6 лет. - Конкурентные глобальные бенефиты. Бенефиты могут варьироваться в зависимости от страны и характера занятости.
ML‑инженер в Толк, middle/middle+
ML-инженер в Толк, middle/middle+ Компания: Контур Задачи - Улучшать автоматическое протоколирование встреч: повышать качество генерации, работать с галлюцинациями, настраивать и оптимизировать воркфлоу-решения, выстраивать мониторинг качества и предотвращать деградацию решения. - Запускать новую ИИ-функциональность, поддерживать и улучшать качество существующей функциональности как в NLP, так и на стыке разных доменных областей. - Развивать агентские системы внутри продукта: оптимизировать, улучшать качество, реализовывать новые сценарии. Ожидания - Опыт разработки и поддержки продакшн-решений на основе современных моделей NLP. - Владение Python на продакшн-уровне, PyTorch. - Опыт решения прикладных задач с LLM, практический опыт с SFT, RAG и дистилляцией. - Опыт работы с фреймворками для построения агентных систем: Pydantic AI, LangChain, LangGraph или аналоги. - Опыт работы с инструментами для наблюдения и отладки LLM-приложений: Langfuse, LangSmith или аналоги. - Опыт деплоя моделей, понимание MLOps: Docker, Kubernetes, CI/CD для ML. - Большой плюс — опыт разработки и внедрения моделей в CV- или Speech-доменах.
Senior разработчик ПО, Backend/Инфраструктура
Компания Webflow ищет Senior Software Engineer в команду Convert (Backend/Infra). Это постоянная полная занятость, удалённый формат (Аргентина). Задачи: - Проектировать, разрабатывать и эксплуатировать распределённые бэкенд-системы для пайплайна рекомендаций и движка выполнения AI-воркфлоу, преимущественно на Python и TypeScript/Node.js. - Владеть и укреплять инфраструктуру продуктов, включая AI-платформу на AWS и Kubernetes: повышать надёжность, наблюдаемость и масштабируемость. - Улучшать обработку сбоев: событийность и стриминг, ретраи, backpressure, восстановление. - Устранять единые точки отказа в инфраструктуре, разделять операционную и on-call ответственность. - Проектировать чистые границы сервисов и API, оптимизировать модели данных и запросы MongoDB. - Использовать современные AI-инструменты для повышения эффективности, строить надёжные системы на основе недетерминированных LLM-компонентов. - Работать с продуктовыми инженерами, PM и дизайнерами, повышать стандарты тестируемости, наблюдаемости и поддерживаемости кода. - Наставлять инженеров в области бэкенда и надёжности. Требования: - BA/BS степень или эквивалентный опыт. - Свободный деловой английский (чтение, письмо, речь). - 5+ лет опыта разработки и эксплуатации бэкенд-систем в production, желательно в масштабируемом multi-tenant SaaS. - Глубокие знания распределённых систем: конкурентность, асинхронная и событийно-согласованная обработка, очереди/стриминг, проектирование с учётом сбоев. - Уверенное владение Python и/или TypeScript/Node.js, опыт моделирования данных в MongoDB или аналогичной БД. - Практический опыт с облачной инфраструктурой и DevOps: AWS, контейнеры, Kubernetes, CI/CD, наблюдаемость (метрики, логи, трейсинг). - Ценность тестирования, документации и надёжности, умение объяснять компромиссы. - Комфорт в условиях неопределённости, готовность наставлять менее опытных инженеров. - Открытость к изучению нового, активное использование AI в работе. Будет плюсом: - Опыт с движками воркфлоу/оркестрации (n8n, Temporal, Airflow или аналоги). - Опыт создания или эксплуатации LLM-поддерживаемых или агентных систем в production. - Опыт превращения нестабильного сервиса в стабильно надёжный.
AI-инженер, ML-инженер
Компания UST ищет AI-инженера для создания и внедрения продакшн-систем агентного ИИ корпоративного уровня. Инженер будет разрабатывать мультиагентные рабочие процессы, интегрировать большие языковые модели в существующие корпоративные системы и обеспечивать развертывание и автоматизацию для их надежной и безопасной работы в продакшене. Задачи: - Создание AI-агентов и мультиагентных систем с использованием фреймворков LangGraph и инструментов LangChain. - Разработка и настройка рабочих процессов промт-инжиниринга для нескольких LLM (GPT, Claude, LLaMA) с балансировкой надежности, стоимости и задержки. - Разработка REST API, WebSocket-сервисов и событийно-ориентированных конвейеров для AI-сервисов реального времени, стабильных под нагрузкой. - Автоматизация тестирования и релизов через Jenkins CI/CD, поддержание стандартов кода и документации с использованием Git, Jira и Confluence. - Развертывание AI-приложений на предприятии в соответствии с лучшими практиками. - Использование AI-дополненных инструментов разработки, таких как Claude Code и Codex, для ускорения поставки. - Координация с командами платформы, безопасности и продукта для обеспечения масштабируемых и безопасных развертываний. Требования: - 3-5 лет опыта в машинном обучении, AI или смежной области с поставленными продакшн-системами. - Не менее 1 года создания кастомных агентных AI-приложений. - Уверенные навыки Python и современные практики разработки. - Практический опыт работы с LLM и промт-инжинирингом на протяжении всего жизненного цикла приложения. - Подтвержденный опыт создания AI-агентов с LangGraph. - Знание как минимум одной корпоративной облачной AI-платформы для создания и развертывания агентных приложений, такой как Azure AI Foundry, AWS Bedrock или Google Gemini Enterprise, включая практики облачного развертывания. - Рабочее знание REST API, WebSockets и событийно-ориентированных систем. - Владение инструментами CI/CD (Jenkins) и контроля версий (Git). - Свободное владение AI-дополненными инструментами разработки для быстрого прототипирования. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки, аналитический подход к решению проблем и способность работать самостоятельно в кросс-функциональной команде. - Курирование слоя данных и интеграция с исходными системами для агентных приложений. Желательно: - Знакомство с Databricks. - Опыт работы с MLOps/LLMOps процессами и мониторингом приложений. - Знание корпоративной безопасности, соответствия требованиям и управления для AI-систем. - Знакомство с практиками управления жизненным циклом кода и моделей. Условия: - Локация: Калифорния. - Компенсация: $94,000-$141,000. - Льготы для штатных сотрудников: минимум 10 дней оплачиваемого отпуска в год, 6 дней оплачиваемого больничного в год (пропорционально для новых сотрудников), 10 оплачиваемых праздничных дней, оплачиваемый отпуск по утрате близкого человека и исполнение обязанностей присяжного. Участие в пенсионном плане 401(k) с взносами работодателя. Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка для сотрудников и их иждивенцев, проживающих в США, а также оплачиваемые компанией льготы для сотрудников: базовое страхование жизни, страхование от несчастных случаев и инвалидности, краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность. Штатные сотрудники могут приобрести дополнительные добровольные льготы по краткосрочной нетрудоспособности и участвовать в сберегательном счете на медицинские расходы (HSA), а также в гибком счете расходов (FSA) на здравоохранение, уход за детьми и/или транспортные расходы в соответствии с нормами IRS. Льготы различаются в Пуэрто-Рико. Сотрудники, работающие неполный рабочий день, получают 6 дней оплачиваемого больничного в год (пропорционально для новых сотрудников) и могут участвовать в пенсионном плане 401(k) с взносами работодателя. Временные сотрудники, работающие полный рабочий день, получают 6 дней оплачиваемого больничного в год (пропорционально для новых сотрудников).
ML / LLM инженер
Компания, специализирующаяся на технологических сервисах и трансформации программного обеспечения и персонала, ищет ML / LLM инженера для участия в инициативе по машинному обучению, которая превращает агента, ориентированного на знания, в коммерчески успешный продукт. Работа предполагает взаимодействие с продуктовыми спецификациями для оценки рыночной жизнеспособности. Обязанности: - Инженерная трансформация существующего агента, ориентированного на знания и конкурентов, в агента, нацеленного на создание успешного продукта: перепроектирование его базового интеллектуального слоя от поиска и выборки к прогностическому скорингу. - Проектирование и создание ML-пайплайнов, которые принимают продуктовые входные данные (цвет, тип рукава, категория, цена и т. д.) и выдают классификации «успешный/неуспешный» с показателями уверенности. - Настройка и оптимизация LLM-интегрированных рабочих процессов, где текстовые описания продуктов, брифы покупателей или спецификации парсятся, обогащаются и подаются в модель. - Создание пользовательских интерфейсов ввода, позволяющих бизнес-пользователям вводить продуктовые спецификации в формализованном или диалоговом виде и получать ранжированные прогнозы с пояснительным обоснованием. - Работа с данными об ассортименте и эффективности продуктов для построения, валидации и непрерывного улучшения моделей с учителем и полуавтоматических прогностических моделей. - Разработка пайплайнов извлечения признаков из данных об атрибутах продуктов: обработка категориальных переменных (цвет, конструкция), сезонных паттернов, исторических показателей продаж и сигналов конкурентов. - Совместная работа с командами данных и продуктов для определения стратегий разметки для эталонной истины «успешный/неуспешный»: выявление правильных бизнес-метрик (продажи, маржа, повторные заказы) в качестве обучающего сигнала. - Оценка и итерация производительности моделей: создание офлайн-фреймворков оценки и интеграция циклов обратной связи от живого использования в процесс улучшения модели. - Документирование архитектуры моделей, данных и логики для поддержки управления, объяснимости и доверия заинтересованных сторон. Требования: - Сильный практический опыт в ML: классификация, регрессия, градиентный бустинг (XGBoost, LightGBM, Random Forest), проектирование признаков, оценка моделей и продакшн-развертывание. - Практический опыт интеграции LLM в производственные рабочие процессы: инженерия промптов, вызов функций/инструментов, RAG-пайплайны, парсинг и оценка LLM. - Опыт построения моделей, прогнозирующих реальные результаты или успех продукта на основе данных об атрибутах: контексты розничной торговли, моды, FMCG или ассортимента являются преимуществом. - Владение Python с pandas, NumPy и scikit-learn; способность обрабатывать, очищать и создавать признаки из неструктурированных данных о продуктах или транзакциях. - Опыт построения и развертывания сквозных ML-пайплайнов: обучение, оценка, версионирование и сервировка инференса. - 4–8 лет общего опыта в машинном обучении и/или AI-инженерии, минимум 2 года работы с LLM в производственном или близком к производственному контексте. - Сильный количественный бэкграунд: уверенное владение математикой моделей классификации, калибровкой вероятностей и метриками оценки (AUC, F1, компромиссы precision/recall). - Одинаково комфортная работа с табличными данными (атрибуты продуктов, история продаж) и текстом (описания продуктов, заметки покупателей, отчеты о трендах). - Прагматичный инженерный подход, балансирующий сложность моделей и скорость доставки: понимание, когда тонко настроенная модель градиентного бустинга превосходит LLM-пайплайн, а когда нет. - Развитые навыки совместной работы с командами мерчандайзинга, данных и продуктов, которые могут не иметь технического бэкграунда. - Интерес к продуктовой области: искреннее понимание того, что делает продукт коммерчески успешным, а не только оптимизация функций потерь в изоляции. - Предыдущий опыт работы с данными о продуктовом ассортименте, системами мерчандайзинга, PLM-данными или прогнозированием спроса в розничном или потребительском контексте. - Практический опыт работы с LangChain, Semantic Kernel или аналогичными оркестрационными фреймворками для создания LLM-рабочих процессов. - Опыт использования текстовых или мультимодальных эмбеддингов для кодирования атрибутов продуктов, поиска по сходству или кластеризации ассортимента. - Знакомство с MLflow или аналогичными инструментами для отслеживания экспериментов, реестра моделей и мониторинга производительности. - Опыт работы с Azure ML, AWS SageMaker или аналогичными платформами.
Software Engineer, AI Applications
Независимый научно-исследовательский институт ищет Software Engineer с опытом создания AI-приложений и применения технологий искусственного интеллекта для проектирования и внедрения AI-решений в различных секторах. Работа удаленная, для кандидатов в США. Обязанности: - Проектирование, разработка и поддержка AI-систем и мультиагентных рабочих процессов, включая retrieval, использование инструментов, оркестрацию и итеративное улучшение, с фокусом на production readiness и поддерживаемость. - Интеграция AI-систем с существующими платформами института, такими как сбор данных опросов, пайплайны систематических обзоров, инструменты обеспечения качества данных и рабочие процессы предложений, с учетом установленных архитектур и ограничений. - Разработка и поддержка сервисов с использованием контейнеров и современных практик CI/CD, создание масштабируемых, безопасных и экономичных AI-решений в облачных средах. - Преобразование исследовательских, бизнес- и пользовательских потребностей в работающие AI-приложения, автоматизирующие рабочие процессы, в тесном сотрудничестве с дата-сайентистами, исследователями и инженерами. - Участие в тестировании и оценке AI-систем, включая мониторинг производительности, проверки надежности и анализ компромиссов стоимости, в контексте федерально регулируемых и исследовательских сред. - Участие в технических обсуждениях, воркшопах и разработке прототипов с внутренними командами и клиентами, уточнение требований, демонстрация решений и итерации на основе обратной связи. - Документирование систем, создание переиспользуемых компонентов и общих абстракций, поддержка обмена знаниями внутри команды. Требования: - Степень магистра и не менее трех лет релевантного опыта разработки AI-приложений, включая микросервисы, контейнеризацию или serverless-функции; ИЛИ степень бакалавра с не менее чем пятью годами релевантного опыта. - Не менее двух лет опыта программирования на Python, JavaScript, TypeScript или аналогичных языках, обычно используемых в AI и backend-разработке. - Подтвержденный опыт участия в разработке и развертывании AI- или LLM-систем, включая retrieval-пайплайны, проектирование, рабочие процессы или автоматизацию. - Опыт интеграции AI-моделей в программные приложения через модельный сервинг. - Опыт разработки систем, работающих с чувствительными, ограниченными или конфиденциальными данными, и понимание влияния требований безопасности и соответствия на проектирование систем. - Владение общими системами контроля версий (например, Git) и рабочими процессами разработки ПО. - Знакомство с современными практиками развертывания и доставки, включая CI/CD-пайплайны, контейнеры и базовые концепции infrastructure-as-code. - Опыт работы в кросс-функциональных командных средах, включая участие в технических обсуждениях, ревью и итеративной поставке. - Отличные письменные и устные коммуникационные навыки, способность объяснять поведение, компромиссы и ограничения AI-систем нетехническим исследователям, клиентам и федеральным стейкхолдерам. - Юридическое разрешение на работу в США без необходимости спонсорства визы (например, H-1B). Предпочтительно: - Опыт работы с фреймворками оркестрации AI, такими как LangChain, LlamaIndex или аналогичными. - Опыт создания приложений, координирующих несколько моделей, инструментов или этапов обработки. - Опыт работы с одной из облачных платформ: AWS, Azure или GCP. - Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных (например, PostgreSQL, SQL-системы). - Опыт работы в регулируемых, исследовательских средах. - Опыт участия в подготовке предложений, техническом написании или развитии бизнеса в исследовательском или федеральном контексте. - Владение Unix/Linux.
Software Engineer для обучения ИИ
Компания Alignerr ищет Software Engineer для работы над обучением ИИ. Роль предполагает создание, оценку и улучшение кода, генерируемого ИИ, чтобы помочь системам ИИ мыслить как разработчики. Формат: почасовая контрактная работа, полностью удалённо. Занятость: 10–40 часов в неделю. Задачи: - Писать, отлаживать и оптимизировать код на различных языках, фреймворках и в разных предметных областях - Оценивать код, сгенерированный ИИ, на корректность, эффективность, читаемость и соответствие лучшим практикам - Выявлять ошибки, логические сбои, проблемы безопасности и узкие места производительности в результатах ИИ - Предоставлять структурированную детальную обратную связь с объяснением, почему код работает или не работает - Разрабатывать сложные промпты и сценарии с крайними случаями для проверки возможностей ИИ - Сравнивать и ранжировать несколько решений, сгенерированных ИИ, на основе инженерного качества - Работать самостоятельно и асинхронно по собственному графику Требования: - Владение одним или несколькими языками программирования (Python, JavaScript, Java, C++, Go, TypeScript или аналогичными) - Уверенное понимание структур данных, алгоритмов и принципов проектирования ПО - Умение читать, писать и рассуждать о коде ясно и точно - Развитые навыки решения проблем и системный подход к отладке - Понятная письменная коммуникация — умение объяснять технические решения простым языком - Самомотивация и надёжность при самостоятельной работе без контроля - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области — или эквивалентный практический опыт Приветствуется: - Опыт работы с несколькими языками или технологическими стеками (full-stack, backend, системы, data engineering) - Знакомство с концепциями ИИ/ML, LLM или промпт-инжинирингом - Опыт ревью кода, технического написания или наставничества младших разработчиков - Опыт работы с облачными платформами, DevOps или распределёнными системами - Участие в соревновательном программировании, open-source проектах или пет-проектах - Учёная степень в области компьютерных наук или смежной дисциплины Условия: - Работа над передовыми ИИ-проектами совместно с ведущими исследовательскими лабораториями - Полная удалённость и гибкий график - Свобода фрилансера с интеллектуально стимулирующей работой - Прямое влияние на то, как ИИ пишет, понимает и рассуждает о коде - Возможность постоянной работы и продления контракта по мере запуска новых проектов
Старший платформенный инженер, Metal-инфраструктура
Grafana Labs — компания, стоящая за открытой платформой наблюдаемости Grafana Cloud. Внутренняя инженерная платформа (IEP) группы Foundations предоставляет инженерам приложений инструменты, системы и кластеры Kubernetes для сборки, развёртывания и запуска рабочих нагрузок. Новая команда Metal будет отвечать за создание и предоставление ресурсов (хранилище, сети, кластеры Kubernetes) в новых окружениях, начиная с собственного физического оборудования, и предоставлять контрольную плоскость Kubernetes и базовые ресурсы вне публичного облака для остальной части Engineering. Обязанности - Управление физической средой «Metal» от bare metal до Kubernetes. - Управление сетевыми компонентами кластера: балансировка нагрузки, NAT, DNS, CNI, межкластерная связь, протоколы маршрутизации, архитектура. - Управление планированием (scheduling) и автоматическим масштабированием. - Поддержка композиций Crossplane и модулей Terraform для общих ресурсов облачных провайдеров, а также управление версионированием и совместимостью Crossplane и Terraform core и провайдеров. - Работа с пользователями (командами приложений Grafana Cloud) для понимания их потребностей и обеспечения инвестиций в правильные возможности. Требования - Комфортно работать в remote-first компании; коммуникация — ключевой навык. - Готовность работать по консенсусу: участвовать в обсуждениях и затем принимать командное решение. - Интерес к распределённым системам и желание учиться и развиваться. - Целостный подход к разработке: команда владеет полным жизненным циклом кода — от написания дизайн-документов до анализа отзывов разработчиков и интеграционного тестирования. - Стек команды: Go, Python, Shell. - Опыт эксплуатации своего кода. - Опыт работы в дата-центрах. - Участие в дежурствах (on-call). Бонусы - Опыт с Cluster-API, Tinkerbell, Talos и/или Ceph. - Опыт работы в open source или других проектах на основе сообщества. - Опыт работы с несколькими облачными провайдерами (AWS, GCP, Azure; EKS, GKE, AKS). - Опыт эксплуатации и управления рабочими нагрузками на Kubernetes. Условия - Удалённая работа. - Рассматриваются кандидаты только из Великобритании, Испании и Ирландии.
Senior платформенный инженер, Metal
Grafana Labs — компания, разрабатывающая Grafana Cloud, полностью управляемую платформу наблюдаемости. Grafana Cloud обрабатывает миллионы метрик, логов и трейсов в секунду. Внутренняя инженерная платформа (IEP) группы Foundations предоставляет инженерам приложений инструменты, системы и кластеры Kubernetes. Новая команда «Metal» будет отвечать за создание и предоставление ресурсов, включая хранилища, сети и кластеры Kubernetes, начиная с собственного физического оборудования. Команда будет предоставлять контрольную плоскость Kubernetes и базовые ресурсы вне публичного облака для остальной части инженерного отдела. Удалённая работа. Рассматриваются кандидаты из Великобритании, Испании и Ирландии. Требования - Нравится работать с инженерами и управленческими структурами, которые поддерживают вас и вашу команду. - Комфортно работать в компании с удалённым форматом; коммуникация важна. - Работа в команде означает сотрудничество, дружелюбие, доброту и уважение. - Мы работаем на основе консенсуса: вы можете участвовать в обсуждении, но затем принимаете командное решение. - Интерес к работе с распределёнными системами. - Готовность учиться и развиваться. - Целостный подход к разработке. Команда отвечает за полный жизненный цикл кода: от написания дизайн-документов до анализа обратной связи от разработчиков и интеграционного тестирования. - Команда платформы в основном работает с Go, Python и Shell. - Опыт эксплуатации собственного кода. - Опыт работы с дата-центрами. - Участие в дежурствах (on-call). Обязанности - Управление физической средой «Metal» от bare metal до Kubernetes. - Управление компонентами кластерной сети: балансировка нагрузки, NAT, DNS, CNI, связь между кластерами, протоколы маршрутизации, архитектура. - Управление планированием и автоматическим масштабированием. - Поддержка композиций Crossplane и модулей Terraform для общих ресурсов облачных провайдеров (CSP). Управление версионированием и совместимостью ядра Crossplane и Terraform, а также провайдеров. - Работа с пользователями (командами приложений Grafana Cloud) для понимания их потребностей и выбора правильных направлений развития. Бонусы - Опыт с Cluster-API, Tinkerbell, Talos и/или Ceph. - Опыт работы в open source или других проектах на основе сообщества. - Опыт работы с несколькими облачными провайдерами. Мы запускаем Grafana Cloud на AWS, GCP и Azure, используя управляемые сервисы Kubernetes: EKS, GKE, AKS. - Опыт эксплуатации и управления рабочими нагрузками на Kubernetes.
Senior Backend-инженер, базы данных, Loki
О компании Grafana Labs — компания, стоящая за открытой облачной платформой наблюдаемости. Grafana Cloud — полностью управляемая платформа наблюдаемости, построенная на принципах открытого кода, открытых стандартов, открытых экосистем и открытой культуры. Более 35 миллионов пользователей и 7 000+ клиентов, включая Anthropic, Bloomberg, NVIDIA, Microsoft и Salesforce. Компания полностью удалённая, более 1 600 сотрудников в 40+ странах. Инвесторы: Lightspeed Venture Partners, Sequoia Capital, GIC, Coatue, J.P. Morgan, CapitalG, Lead Edge Capital. Команда и стек Команда Databases владеет телеметрическими базами данных: Mimir (метрики), Loki (логи), Tempo (трейсы), Pyroscope (профили). Это open-source проекты, предлагаемые как облачный сервис Grafana Cloud и как on-premise решение. Это мультитенантные распределённые системы на Go, работающие на Kubernetes в GCP, Azure, AWS. Также инженеры работают над Prometheus, Grafana Agent, Mimir proxies и OpenTelemetry. Технологический стек: сервисы на Go, Kubernetes, облачное объектное хранилище. Компания поддерживает использование AI-ассистентов для разработки с оплачиваемым бюджетом, включая доступ к моделям GPT-Codex 5/3, Claude Opus 4.6, Gemini 3 Pro. Задачи - Влиять на дорожную карту и собственные карьерные цели. - Работать с командой над новыми функциями и улучшать их по результатам. - Вести проекты от идеи до эксплуатации. - Участвовать в open-source культуре и вносить вклад в другие проекты. - Проектировать, разрабатывать, эксплуатировать и поддерживать критически важные системы, отвечая за надёжность, производительность и доступность. - Участвовать в дежурствах (on-call) и нести ответственность за сервисы. - Поддерживать коллег, участвовать в обсуждениях архитектуры. - Изучать новые навыки, понимать облачный продукт и клиентов, знакомиться с кодовой базой крупной распределённой системы. Требования - Мотивированный самостоятельный специалист, ориентированный на действия. - Ориентация на клиента: создание продуктов, соответствующих потребностям пользователей. - Прагматизм: умение разбивать сложные задачи, анализировать, проектировать модульные решения, создавать MVP, собирать данные и итеративно улучшать. - Навыки совместной работы и коммуникации: команда — основная единица. - В связи с удалённой работой необходимы независимость и хорошие коммуникативные навыки, регулярные встречи по видеосвязи. Условия - Удалённая работа. На данный момент рассматриваются кандидаты из Испании, Ирландии, Германии, Великобритании или Швеции. - Полностью удалённая глобальная компания.
Senior AI-инженер, LLM и агентные системы
Компания: Auxmoney GmbH. О команде Работа в AI-команде: разработка ИИ-функций, платформ и сервисов, которые заметно продвигают бизнес, и активное формирование ИИ-возможностей и технической базы. Работа ведется в тесном сотрудничестве с продуктовой командой и профильными подразделениями. Также нужно задавать высокие стандарты в архитектуре и реализации и поддерживать менее опытных инженеров через менторство и обмен знаниями. Задачи - End-to-end ответственность: ведение тем от идеи через дизайн и архитектуру до публикации и эксплуатации, раннее выявление возможностей и рисков, достижение измеримых результатов. - Разработка и эксплуатация надежных, масштабируемых сервисов и приложений; обеспечение их надежности, поддерживаемости и понятности. - Написание чистого, тестируемого и эффективного кода, преимущественно на Python; повышение качества кода через ревью, четкие стандарты и прагматичные инженерные практики. - Тесная работа с продакт-менеджерами и стейкхолдерами, разработка пользователецентричных функций и быстрая адаптация на основе обратной связи и результатов. - Выявление полезных областей применения ИИ, разработка прототипов и контролируемый вывод AI-агентов и рабочих процессов в продакшн, например для автоматизации, поддержки принятия решений или внутренней продуктивности в инженерии. - Участие в технических дизайн-решениях и код-ревью; повышение планки надежности, поддерживаемости и производительности. - Постоянное улучшение систем, инструментов и процессов для повышения эффективности команды. - Рабочая модель: удаленно в пределах Германии или гибридно в офисах в Дюссельдорфе или Берлине, в зависимости от предпочтений и договоренности с командой. Требования - Опыт разработки и продуктивного запуска ИИ/ML-функций, например с LLM или агентными рабочими процессами, паттернами промптов и инструментов, эвалами и мониторингом, лучшими практиками безопасности ИИ или дизайном датасетов. - Несколько лет опыта в разработке ПО, отличное знание Python, уверенное объектно-ориентированное мышление. - Знание современных процессов разработки и работа в облачных средах, желательно с AWS и cloud-native деплойментами. - Уверенное и ответственное использование ИИ-инструментов программирования, таких как Claude Code, Cursor или аналогичных. - Продуктовое мышление: ориентация на пользователя и результат, активное задавание вопроса «зачем мы это строим», а не только «как». - Ответственность за результаты, самостоятельное ведение тем от концепции до эксплуатации и итеративное улучшение. - Четкая коммуникация, готовность к межфункциональной работе и активному обмену знаниями. - Немецкий язык на уровне C1 и английский на уровне C1 или C2. - Плюс: увлеченность ИИ, собственные проекты, готовность делиться примерами работ или демо. Условия - Гибкий график с семейными рабочими часами и щедрая политика удаленной работы. - Эргономичные рабочие места в офисах. - Короткие пути принятия решений, самостоятельная работа и пространство для ответственности и идей. - Возможности для развития и ежегодный бюджет на развитие. - Регулярные командные мероприятия и вечеринки. - Поддержка мобильности: билет на поезд или парковочное место. - Скидка на Fitness First или Urban Sports Club, фитнес-зал в офисе. - Взносы в корпоративную пенсионную программу.
AI-инженер по интеграции и автоматизации
О компании Customs Support Group (CSG) — европейский лидер в области таможенных услуг, работающий в 15 странах. Компания принадлежит частной инвестиционной компании, быстро растёт и развивается за счёт органического роста и стратегических приобретений. Ключевые приоритеты — цифровая трансформация, операционное совершенство и клиентский опыт. О роли Разработка агентных AI-решений, интеграция LLM в существующие системы и автоматизация сложных бизнес-процессов в различных приложениях. Работа предполагает самостоятельный анализ требований, проектирование AI-решений и их внедрение до продакшена. Сочетание программной инженерии и AI-инженерии для обеспечения надёжной, безопасной и масштабируемой работы интеллектуальных систем. Обязанности - Анализ бизнес-требований и реализация технических решений - Разработка и интеграция интеллектуальных решений автоматизации и AI-приложений - Интеграция LLM в существующие корпоративные системы - Разработка надёжных бэкенд-компонентов и интеграционных модулей - Подключение существующих систем через API - Автоматизация бизнес-процессов с использованием современных workflow- и AI-платформ - Реализация новых AI-кейсов от концепции до продакшена - Обеспечение высокой производительности, стабильности и масштабируемости Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация - Опыт разработки ПО, желательно бэкенд-разработки - Опыт работы с Python или сопоставимым языком программирования - Знание проектирования API и системной интеграции - Опыт работы с облачными технологиями, Docker и Git - Аналитическое мышление - Интерес к современным AI-технологиям и автоматизации процессов - Самостоятельный, прагматичный и ориентированный на результат подход - Очень хорошее знание немецкого языка и хорошее знание английского языка - Готовность к командировкам Желательно - Практический опыт работы с большими языковыми моделями (Claude, OpenAI, GPT, Gemini) - Опыт с AI-агентами и агентными фреймворками - Опыт автоматизации workflow (например, n8n, Make, Power Automate) - Опыт работы с Kubernetes или CI/CD - Опыт работы с базами данных, моделированием данных и высокопроизводительными пайплайнами данных Условия - Разработка продуктивных AI-решений с использованием современных LLM, агентных фреймворков и облачных технологий - Высокая степень творческой свободы и автономии — от концепции до продакшена - Прямое взаимодействие с бизнес-подразделениями и командами без длительных согласований - Короткие пути принятия решений и прагматичный подход к работе - Сложные проекты в области AI и цифровой трансформации, приносящие прямую пользу - Современные технологии в AI, облаке и программной инженерии - Гибкий график работы и возможность удалённой работы
AI-инженер по интеграции и автоматизации
О компании Customs Support Group (CSG) — европейский лидер рынка таможенных услуг, работающий в 15 странах. CSG принадлежит частной инвестиционной компании и является быстрорастущим, динамичным и управляемым данными предприятием, расширяющим присутствие за счет органического роста и стратегических приобретений. Ключевые приоритеты: цифровая трансформация, операционное совершенство и оптимизированный клиентский опыт — все с целью стимулирования роста и повышения эффективности. Создавай интеллектуальные бизнес-процессы с помощью ИИ Ты хочешь не просто прорабатывать теоретические сценарии использования ИИ, а разрабатывать продуктивные решения, которые действительно продвигают компании вперед? Мы работаем прагматично, рано проводим валидацию и постоянно совершенствуемся. Ты разрабатываешь агентные ИИ-решения, интегрируешь LLM в существующий системный ландшафт и автоматизируешь сложные бизнес-процессы в различных приложениях. Ты работаешь самостоятельно, анализируешь требования, проектируешь ИИ-решения и доводишь их до продуктивного использования. При этом ты соединяешь программную инженерию с ИИ-инженерией и обеспечиваешь надежную, безопасную и масштабируемую работу интеллектуальных систем. Задачи - Анализ функциональных требований и реализация технических решений - Разработка и интеграция интеллектуальных решений автоматизации и ИИ-приложений - Интеграция LLM в существующие корпоративные системы - Разработка надежных бэкенд- и интеграционных компонентов - Подключение существующих систем через API - Автоматизация бизнес-процессов с помощью современных платформ рабочих процессов и ИИ - Реализация новых ИИ-сценариев от идеи до продуктивной эксплуатации - Обеспечение производительной, стабильной и масштабируемой работы Требования - Законченное образование в области информатики, бизнес-информатики или сопоставимая квалификация - Опыт в разработке ПО, желательно в бэкенде - Опыт работы с Python или сопоставимым языком программирования - Знания в проектировании API и системной интеграции - Опыт работы с облачными технологиями, Docker и Git - Аналитическое мышление - Интерес к современным ИИ-технологиям и автоматизации процессов - Самостоятельный, прагматичный и ориентированный на решение стиль работы - Очень хорошее знание немецкого и хорошее знание английского языка - Готовность к командировкам Желательно - Практический опыт с большими языковыми моделями (LLM), такими как Claude, OpenAI, GPT или Gemini - ИИ-агенты и агентные фреймворки - Автоматизация рабочих процессов (например, n8n, Make или Power Automate) - Kubernetes или CI/CD - Базы данных, моделирование данных и разработка производительных конвейеров данных Условия - Разработка продуктивных ИИ-решений с использованием современных LLM, агентных фреймворков и облачных технологий - Большая свобода действий и высокая степень ответственности — от концепции до продуктивной эксплуатации - Прямое сотрудничество с профильными отделами и командами — без долгих циклов согласования - Короткие пути принятия решений и прагматичный подход - Сложные ИИ- и проекты цифровизации с непосредственной пользой - Современные технологии в области ИИ, облака и разработки ПО - Гибкий график работы и мобильная работа
Forward Deployed Engineer, AI-решения
Forward Deployed Engineer — инженер, который помогает бизнесу внедрять AI-решения. Роль предполагает работу с бизнес-подразделениями: от постановки задачи до запуска и оптимизации решений в production. Задачи: - Совместно с бизнес-заинтересованными сторонами определять и приоритизировать высокоценные сценарии использования, соответствующие стратегическим целям. - Переводить бизнес-задачи в технические проекты, архитектуру решений и планы внедрения. - Проектировать, разрабатывать и разворачивать комплексные решения: пайплайны данных, API, оркестрацию рабочих процессов и AI/ML-функциональность. - Интегрировать решения в существующие корпоративные системы и рабочие процессы. - Ускорять вывод решений из пилота в production итеративным методом (в течение месяца). - Обеспечивать надежность, масштабируемость и производительность решений через мониторинг, тестирование и оптимизацию. - Сотрудничать с командами архитектуры, инженерии, безопасности и данных для соблюдения корпоративных стандартов и требований безопасности. - Поддерживать решения в соответствии с отраслевыми требованиями, управлением данными и внутренним аудитом, обеспечивая контроль и документацию. - Вносить переиспользуемый код, паттерны и компоненты в корпоративные платформы. Требования: - Опыт работы с AI/LLM-технологиями от 5 до 7 лет: большие языковые модели (LLM), retrieval augmented generation (RAG), фреймворки автоматизации. - Опыт работы Forward Deployed Engineer или в аналогичной роли в сфере быстрой разработки AI-решений. - Опыт работы с облачными платформами (предпочтительно Azure), контейнеризацией и инфраструктурой как кодом. - Опыт проектирования и внедрения корпоративных решений на уровнях данных, приложений и интеграции. - Сильные full-stack навыки: бэкенд-разработка, инженерия данных, системная интеграция (React, Next.js, Python, Node.js, AI SDK, Snowflake, Azure, OpenAI API, Anthropic Claude, PyTorch, Pinecone, Qdrant). - Умение проектировать и реализовывать пайплайны данных, API и масштабируемые архитектуры решений. - Опыт в разработке ПО, инженерии данных или смежных технических ролях: фронтенд, фуллстек, бэкенд, пайплайны данных, интеграция агентов, промт-инжиниринг, быстрая разработка приложений, UX-прототипирование. - Знание управления данными, стандартов безопасности и требований соответствия. - Умение работать в кросс-функциональных командах: бизнес, продукт, инженерия. - Отличные коммуникационные навыки, способность объяснять технические концепции нетехнической аудитории. Условия: - Полная занятость, постоянная роль, не контракт. - Полная удалённая работа или гибрид в Род-Айленде. - Для удалённых кандидатов: проживание в одном из штатов — Аризона, Коннектикут, Флорида, Джорджия, Луизиана, Массачусетс, Северная Каролина, Оклахома, Род-Айленд, Южная Каролина, Техас, Вирджиния. - Работодатель не спонсирует визы.
Senior Full Stack разработчик, Gen AI
О вакансии - Роль: Full Stack Developer с Gen AI - Локация: Уиппани, Нью-Джерси (гибрид) - Занятость: полная - Клиент: Persistent Systems Обязанности - Проектировать и разрабатывать масштабируемые фронтенд-приложения на TypeScript и Python. - Создавать и интегрировать REST API. - Взаимодействовать с бэкенд-командами для обеспечения бесшовной интеграции фронтенда и бэкенда. Требования - Опыт работы с Python и TypeScript (6–8 лет). - Понимание фронтенд-архитектуры, паттернов проектирования и компонентного подхода. - Опыт разработки RESTful API (предпочтительно FastAPI). - Опыт интеграции API, включая взаимодействие фронтенда и бэкенда. - Опыт работы с GitHub и CI/CD пайплайнами. - Понимание реализации Agentic AI. - Знание, как реализовывать решения с использованием LLM. - Опыт работы с любым JS-фреймворком (Angular, React, Vue). - Опыт работы с LLM. Желательно - Опыт работы с векторными базами данных (Vector DB). - Опыт работы с облачными платформами, такими как AWS или Azure. - Знание технологий контейнеризации, таких как Docker и Kubernetes.
Senior Data Scientist, Python, машинное обучение
Компания Proxify ищет Senior Data Scientist (Python) для одной из быстрорастущих клиентских команд в роли технического лидера по инновациям в данных. Задача — превращать сложные высокоскоростные наборы данных в прогнозные модели и практические системы, которые напрямую влияют на продуктовую стратегию и бизнес-операции. Специалист будет соединять чистые исследования и продакшн-разработку: не только строить прототипы в ноутбуках, но и проектировать, обучать, оценивать и разворачивать надежные модели машинного обучения в облачных средах. Роль подходит дата-сайентисту с системным мышлением, ценящему чистую модульную Python-архитектуру, статистическую строгость и масштабируемые пайплайны данных. Задачи - Проектировать, создавать и оптимизировать масштабируемые прогнозные модели и алгоритмы машинного обучения для решения сложных бизнес-задач. - Архитектурно выстраивать и поддерживать надежные пайплайны данных и наборы признаков, обеспечивая качество, согласованность и целостность данных на этапах обучения и инференса. - Взаимодействовать с дата-инженерами, продакт-менеджерами и бэкенд-командами для бесшовной интеграции моделей в основные API приложений. - Проводить тщательные код-ревью рабочих процессов data science, продвигая продакшн-стандарты Python и линтинг. - Переводить технические метрики (Precision, Recall, ROC-AUC, RMSE) в понятные бизнес-результаты и рекомендации для руководства. Требования - 5+ лет профессионального опыта в роли Data Scientist, экспертное владение экосистемой Python для данных (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn). - Глубокие теоретические и практические знания supervised и unsupervised обучения, регрессии, классификации, кластеризации и прогнозирования временных рядов. - Подтвержденный опыт вывода моделей из Jupyter Notebook в продакшн с использованием контейнеризации (Docker) и микросервисной архитектуры. - Уверенное написание сложных оптимизированных SQL-запросов, опыт работы с большими данными с использованием распределенных вычислений (PySpark или Ray). - Опыт работы с инструментами жизненного цикла ML (MLflow, DVC или Weights & Biases) для отслеживания моделей, версионирования и управления feature store. - Практический опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS, GCP или Azure) и управляемыми ML-сервисами (например, SageMaker или Vertex AI). - Часовой пояс: CET (±3 часа). Кандидаты из других часовых поясов не рассматриваются. Желательно: - Опыт глубокого обучения с использованием PyTorch или TensorFlow/Keras. - Опыт работы с NLP-фреймворками (Hugging Face, spaCy) или развертывание пайплайнов на основе LLM (LangChain, векторные базы данных). - Знакомство с инструментами оркестрации, такими как Apache Airflow или Prefect. - Сильный бэкграунд в дизайне экспериментов, методологии A/B-тестирования и проверке статистической значимости. Условия - Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. - Предсказуемые часы проекта: стабильные 8-часовые рабочие дни с клиентами. - До 24 гибких выходных дней в год без потери оплаты для полной занятости на позициях, найденных через Proxify. - Долгосрочные удаленные позиции в технологических компаниях. - Персональный подбор проектов без типичных барьеров и предвзятости в рекрутинге. - Единый процесс найма для множества возможностей без дополнительных оценок. - Одинаковая ежемесячная оплата на позициях, найденных через Proxify.
Senior Python-разработчик (FastAPI)
Компания Proxify — платформа для связи разработчиков с удалёнными full-time проектами. С момента запуска разработчики Proxify работали с более чем 1200 клиентами; более 5000 разработчиков доверяют сети Proxify. Рейтинги: Glassdoor 4.5/5, Trustpilot 4.8/5. Вакансия: Senior Python-разработчик (FastAPI) для одного из быстрорастущих клиентов Proxify. Роль включает проектирование, создание и масштабирование основных cloud-native backend-сервисов, разработку высоконагруженных асинхронных API с низкой задержкой для функций платформы, работающих с большими данными. Требования - 3+ лет практического опыта в production-разработке высокопроизводительных асинхронных веб-сервисов на FastAPI и современном Python (3.10+); глубокое владение asyncio, dependency injection и валидацией данных Pydantic v2. - 5+ лет общего опыта в разработке, проектировании и поддержке production-grade распределённых систем и RESTful API. - Уверенное владение реляционными базами данных (PostgreSQL), написание оптимизированных SQL-запросов или использование ORM (SQLAlchemy, Alembic) для миграций и оптимизации запросов; обязателен опыт работы с кэшированием на Redis. - Практический опыт создания слабосвязанных сервисов с использованием очередей сообщений и стриминговых платформ (например, RabbitMQ, Celery, Apache Kafka). - Уверенное ежедневное владение Docker, Kubernetes или AWS-контейнерными сервисами (ECS/EKS), настройка CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI). - Строгое соблюдение паттернов проектирования, принципов чистого кода и комплексное автоматизированное тестирование с помощью pytest. - Нахождение в часовом поясе CET (+/- 3 часа); кандидаты из других часовых поясов не рассматриваются. Желательно - Опыт работы с GraphQL или WebSocket наряду со стандартными REST-протоколами. - Знакомство с векторными базами данных (Pinecone, Milvus, Qdrant) или фреймворками оркестрации AI/LLM (LangChain, LlamaIndex) для backend-систем с ИИ. - Опыт миграции легаси-монолитов на Django или Flask к слабосвязанным микросервисам на FastAPI. Задачи - Проектирование, разработка и документирование безопасных высококонкурентных микросервисов и REST-эндпоинтов на FastAPI с использованием стандартов OpenAPI/Swagger. - Профилирование асинхронных узких мест, управление event loop, оптимизация запросов к БД и масштабирование кэширующих слоёв для поддержания времени ответа менее миллисекунды при пиковой нагрузке. - Создание надёжных каналов связи между внутренними сервисами и внешними партнёрскими API с помощью вебхуков, брокеров сообщений и фоновых воркеров (например, Celery). - Ведение технических обсуждений, установление стандартов тестирования и проведение тщательных код-ревью для обеспечения надёжности и безопасности системы. - Тесное взаимодействие с DevOps-командами для контейнеризации приложений, мониторинга облачных метрик и оптимизации автоматизированных релизных циклов. Условия - Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. - Предсказуемые часы работы: 8-часовой рабочий день с клиентами. - До 24 оплачиваемых flex-дней в год для full-time позиций, найденных через Proxify. - Эксклюзивные долгосрочные удалённые позиции в передовых компаниях. - Персональный подбор вакансий без типичных препятствий и предвзятости в рекрутинге. - Одноразовый процесс заключения контракта для множества возможностей без дополнительных оценок. - Стабильная ежемесячная оплата для позиций, полученных через Proxify.
Senior Principal инженер-разработчик ИИ
Федеральная технологическая консалтинговая компания ищет Senior Principal инженера-разработчика ИИ для присоединения к своей команде. Идеальный кандидат имеет 12–15+ лет опыта в разработке ПО и 8+ лет практического опыта в ИИ/МО, опыт проектирования и внедрения крупномасштабных ИИ-систем, знакомство с такими областями, как большие языковые модели (LLM), генерация с дополненной выборкой (RAG), агентный ИИ, оркестрационные фреймворки, MLOps, распределённое обучение и модернизация корпоративного ИИ. Требуется опыт работы с Python, PyTorch, TensorFlow, облачными платформами (AWS, Azure, GCP) и разработкой полнофункциональных приложений. Предпочтителен предыдущий опыт работы в федеральных средах, управление ИИ, облачные нативные архитектуры, DevSecOps, микросервисы и управляемые ИИ-платформы, такие как AWS Bedrock, Azure OpenAI и Google Vertex AI. Требуется гражданство США. Активный допуск Public Trust, Secret или выше будет преимуществом. Требуемые навыки и опыт: - 10+ лет опыта в науке о данных, МО или ИИ - Владение Python на экспертном уровне - Опыт в машинном обучении, глубоком обучении и LLM - RAG, векторные базы данных и инструменты генеративного ИИ - MLOps и развёртывание моделей в продакшене - Облачные платформы (AWS, Azure, GCP) - Внедрение ИИ и аналитики в масштабе предприятия - Статистика, эксперименты и оценка моделей - Степень бакалавра или магистра в смежной области - Степень в области компьютерных наук, инженерии или смежной области Предложение: - Конкурентоспособная почасовая ставка - Полный пакет медицинских льгот - Медицинская страховка - Стоматологические льготы - Офтальмологические льготы - Оплачиваемый отпуск - Пенсионный план 401(k) Соискатели должны иметь разрешение на работу в США на полную ставку сейчас и в будущем.
Senior Staff Information Security Engineer
Компания Nmi ищет Senior Staff Information Security Engineer для развития и улучшения безопасности в гибридной технологической инфраструктуре. Среда включает AWS и локальную инфраструктуру, размещенную в дата-центрах колокации. Роль предполагает старшее техническое лидерство в обеих средах: определение безопасных архитектурных паттернов, создание масштабируемых средств контроля и партнерство с командами Engineering, Product, SRE и Infrastructure для снижения рисков без создания лишних барьеров для разработки. Это индивидуальная роль senior-уровня. Специалист остается вовлеченным в практическую работу, выступая авторитетом по сложным архитектурным и инженерным решениям в области безопасности. В задачи входит руководство инициативами, охватывающими несколько команд и технологий, решение системных проблем безопасности и улучшение процессов проектирования и внедрения безопасности в организации. Формат работы преимущественно удаленный, с периодическим присутствием в офисе в Бристоле (Великобритания) и, при необходимости, в объектах колокации. Обязанности: Лидерство в архитектуре безопасности инфраструктуры - Определение и развитие архитектуры безопасности в AWS и среде колокации. - Создание эталонных архитектур, инженерных стандартов и переиспользуемых паттернов контроля. - Техническое руководство крупными инициативами в области инфраструктуры, платформ и продуктов. - Выявление системных рисков и реализация практичных программ по их устранению. Укрепление безопасности облака и гибридной среды - Проектирование и улучшение безопасности облачных аккаунтов, сетей, идентификационных данных, рабочих нагрузок и общих сервисов. - Внедрение эффективных средств контроля для управления доступом, сегментации, шифрования, секретов, логирования, мониторинга и защиты рабочих нагрузок. - Разработка превентивных механизмов через infrastructure-as-code, policy-as-code, автоматизацию и облачные сервисы безопасности. - Повышение согласованности между облаком, локальной инфраструктурой и связующими их сетями. Партнерство с Engineering и Product - Участие на ранних этапах проектирования новых продуктов, платформ, сервисов и интеграций. - Проведение моделирования угроз, архитектурных ревью безопасности и технических оценок рисков. - Перевод рисков безопасности в четкие практические инженерные рекомендации. - Помощь командам во внедрении принципов secure-by-design через переиспользуемые паттерны, инструменты и документацию. Создание, автоматизация и применение ИИ - Проектирование и внедрение инструментов безопасности, интеграций и автоматизированных средств контроля. - Встраивание возможностей безопасности в подготовку инфраструктуры, инженерные процессы и CI/CD пайплайны. - Использование ИИ-инструментов для улучшения скриптов, разработки детектов, анализа алертов, триажа уязвимостей, моделирования угроз и технической документации. - Проверка результатов, сгенерированных ИИ, и обеспечение использования ИИ-инструментов с надлежащими мерами контроля конфиденциальности, точности, доступа и человеческого надзора. Снижение рисков и повышение устойчивости - Техническое руководство управлением уязвимостями и экспозициями в AWS и локальной инфраструктуре. - Выявление повторяющихся паттернов по инцидентам, пентестам, уязвимостям и оценкам контроля. - Выполнение роли старшей технической точки эскалации при значительных инцидентах безопасности. - Обеспечение того, чтобы расследования и извлеченные уроки приводили к долгосрочным архитектурным и инженерным улучшениям. Старшее техническое лидерство - Руководство сложными инициативами безопасности, охватывающими несколько команд и циклов планирования. - Наставничество инженеров по безопасности и консультирование инженеров смежных команд. - Повышение стандартов архитектуры безопасности, автоматизации, документации и технических решений. - Четкая коммуникация рисков и рекомендаций техническим командам, продуктовым лидерам и старшим стейкхолдерам. Требования: - Значительный опыт в инженерии безопасности, безопасности инфраструктуры, облачной безопасности, архитектуре безопасности или платформенной инженерии. - Глубокий практический опыт защиты сред AWS. - Сильные знания AWS IAM, сетевой архитектуры, управления аккаунтами, шифрования, логирования, мониторинга, управления секретами и защиты рабочих нагрузок. - Опыт проектирования или защиты локальной инфраструктуры, дата-центров или сред колокации. - Сильные знания корпоративных сетей, сегментации, межсетевых экранов, безопасного удаленного доступа, привилегированного администрирования и гибридной связности. - Опыт работы с infrastructure-as-code, безопасностью CI/CD, контейнерными средами и облачными платформами. - Подтвержденный опыт проектирования и внедрения автоматизированных средств контроля безопасности и инженерных решений. - Владение скриптовыми языками или языками разработки: Python, Go или аналогичными. - Практический опыт использования ИИ-инструментов для улучшения инженерных и операционных процессов безопасности. - Опыт руководства сложными инициативами в нескольких инженерных, инфраструктурных или продуктовых командах. - Сильные знания архитектуры безопасности.
Senior Backend-инженер, AI-агенты и LLM-системы
Обзор роли В роли Senior Backend-инженера в команде Nonlinear Productivity вы будете находить и устранять препятствия в жизненном цикле разработки ПО с помощью надежной автоматизации на основе ИИ — диагностировать такие проблемы, как длительные циклы ревью, ручные шаги релиза и хрупкая автоматизация, а затем создавать автоматизацию и изменения процессов, которые решают их окончательно. Примеры задач команды: - Сокращение вдвое времени на качественное ревью кода — с сохранением участия человека — с помощью агентных решений. - Превращение ручного, подверженного ошибкам шага релиза в агентный процесс, который замечает собственные ошибки до того, как их увидит человек. Чем предстоит заниматься - Выявлять источники препятствий в жизненном цикле разработки GitLab и определять масштаб агентных решений для их устранения, превращая нечеткие болевые точки в конкретные реализуемые предложения. - Проектировать и создавать надежные системы на основе ИИ, которые следуют пошаговым процессам, используют инструменты и проверки безопасности и исправляют ошибки до выполнения инженерных действий — результат, которому можно доверять в реальных инженерных решениях. - Создавать и поддерживать инструменты оценки, которые судят о результате агента по корректности, соблюдению ограничений и стоимости, а не по тому, «кажется ли он работающим». - Работать с кодовой базой GitLab по мере необходимости, направляясь туда, где реально есть препятствия, а не оставаясь в рамках одного сервиса или продуктовой области. - Применять экспертизу в распределенных системах для выявления сгенерированного кода, который может дать сбой при конкурентном доступе, масштабировании или в развертываниях self-managed, dedicated и multi-tenant, предотвращая сбои до того, как они достигнут клиентов. - Сотрудничать с группой в Индии, обмениваясь дорожными картами, результатами и переиспользуемыми агентными инструментами. - Взять на себя ответственность за новую область с первого дня, помогая превратить проверенное внутреннее решение в возможность, которую GitLab сможет предлагать клиентам; зона ответственности и влияние могут расти по мере масштабирования команды. Требования - Практический опыт создания агентных систем или систем на основе больших языковых моделей — многошаговая оркестрация, использование инструментов, защитные механизмы и паттерны восстановления — и доведения их до надежной работы в продакшене, а не как разовых промптов или демонстраций. - Подтвержденный опыт автономной работы в незнакомых кодовых базах, быстрого вхождения в контекст и доведения решений до завершения. - Глубокие знания распределенных систем, включая координацию, согласованность, идемпотентность, ограничение скорости, режимы отказов и деградацию под нагрузкой. - Владение Go, Rust или Python (в порядке приоритета команды) и способность читать и модифицировать код на остальных языках. - Полезный опыт включает: выпуск автономных агентов, выполняющих реальные задачи от начала до конца; улучшение систем сборки, процессов релиза, процессов ревью или других частей жизненного цикла разработки ПО; работу с глобально распределенными командами, стоимостью нагрузки больших языковых моделей или производственными ограничениями в развертываниях on-premises, air-gapped, single-tenant и software-as-a-service. О команде Команда Nonlinear Productivity (внутреннее сокращение «NLP», не связанное с обработкой естественного языка) — одна из новейших команд GitLab: стратегическая инкубационная группа, подчиняющаяся руководству AI Platform при непосредственном спонсорстве CTO. Она разделена на группу в США (эта роль) и группу в Индии, работающую по тому же уставу; они синхронизируются по дорожной карте и инструментам несколько раз в неделю, но в остальном работают независимо. Команда действует как стартап — без выделенного продакт-менеджера и предзаданного бэклога.
Staff-бэкенд-инженер, архитектура и нелинейная производительность
Обзор роли Staff-инженер — технический якорь команды Nonlinear Productivity в США: человек, который определяет, что значит «проверено» перед выпуском, и помогает формировать, что команда будет строить дальше, а не только как это строить. Это команда общего профиля, созданная с нуля, без выделенного продакт-менеджера — ответственность начинается с первого дня. Примеры задач команды: - Сократить вдвое время на качественное ревью кода, которое сохраняет участие человека, используя агентные решения. - Превратить ручной, подверженный ошибкам шаг релиза в агентный процесс, который сам ловит свои ошибки до того, как их увидит человек. Что вы будете делать - Задавать техническое направление для агентных систем команды: от оркестрации агентов до того, где шаг должен оставаться под контролем человека, и отстаивать эти решения после проверки на реальном коде. - Выявлять и приоритизировать источники трения в SDLC GitLab, доводя исправление — агентное, процессное или оба — от гипотезы до выпущенного измеренного результата. - Работать в любой части кодовой базы GitLab, так как команда действует как небольшая группа общего профиля, а не ограничена одним сервисом. - Применять суждения о распределенных системах, чтобы выявлять случаи, когда сгенерированный код выглядит корректным, но ломается при конкурентности, масштабировании или разных топологиях развертывания (включая self-managed, dedicated и multi-tenant среды), и обучать других этому. - Наставлять senior и middle инженеров в практиках агентной инженерии и суждениях о распределенных системах через ревью дизайна и парное программирование, повышая общий уровень команды. - Несколько раз в неделю взаимодействовать с группой в Индии для согласования дорожной карты и представлять технический прогресс команды заинтересованным сторонам в организации CTO. - Выступать в роли «bar raiser» для найма в команде, проводя раунд технического лидерства для кандидатов уровня Staff по мере роста команды. - Владеть greenfield технической основой с первого дня, с возможностью роста влияния по мере масштабирования команды. Что вы привнесете - Опыт создания надежных агентных систем или систем на основе больших языковых моделей (LLM), включая многошаговую оркестрацию, использование инструментов, guardrails и восстановление. - Способность автономно работать в незнакомых кодовых базах и доводить решения от обнаружения до завершения. - Сильные основы распределенных систем и информатики: координация, консистентность, идемпотентность, ограничение скорости, режимы отказов и деградация под нагрузкой. - Владение Go, Rust или Python, с умением читать и модифицировать код на остальных. - Подтвержденный опыт достижения результатов из неясных или неполных требований — умение разбивать сложную слабо специфицированную проблему на конкретное предложение из маленьких выполнимых шагов. - Опыт разработки фреймворков оценки для систем, где «выглядит правдоподобно» и «на самом деле корректно» — разные вопросы, и подтвержденный опыт повышения планки качества для вывода команды, а не только своего. - История разблокировки и поддержки коллег — через ревью дизайна, технические статьи или наставничество — и регулярное взаимодействие с другими командами для поиска мест, где сотрудничество действительно окупается. О команде Nonlinear Productivity (внутри сокращенно «NLP», не связано с обработкой естественного языка) — одна из новейших команд GitLab: стратегическая инкубационная группа, подчиняющаяся руководству AI Platform под прямым спонсорством CTO.
Вайбкодер, full-stack AI/SEO
О компании Компания Adaptify SEO работает над AI-управляемым SEO в масштабе. Задачи - Создание AI-инструментов, которые помогают бизнесу расти в органической выдаче. - Работа по всему стеку: интеграции LLM, контентные пайплайны, фронтенд-дашборды и аналитика. Требования - Умение быстро выпускать продукт и мыслить креативно. Условия - Полная удалённая работа, асинхронный формат. - Без ежедневных стендапов и микроменеджмента. - Быстрый темп, ежедневные релизы. - Доверие к команде и самостоятельность в работе.
Praktikant/Werkstudent Vibe Coding for AI Security (d/m/w/x)
Роль Стажёр/рабочий студент (d/m/w/x) в области Vibe Coding for AI Security в Mercedes-Benz Tech Innovation. Вы будете работать в agile-команде над быстрыми программными прототипами, внутренними инструментами и решениями по автоматизации с использованием современных технологий AI-кодирования. Задачи - Разработка прототипов, MVP и решений для автоматизации с помощью AI-ассистентов кодирования (например, GitHub Copilot, Claude Code). - Исследование, тестирование и оценка новых инструментов, фреймворков и open-source проектов для разработки ПО с использованием AI. - Создание и поддержка конфигураций проектов (например, SKILL.md, ARCHITECTURE.md) для предоставления контекста AI-агентам. - Проектирование собственных подходов к решению задач, интеграция данных из различных источников и тестирование результатов. - Поддержка команды в таких темах, как AI Red Teaming, AI Governance и обеспечение безопасности AI-систем путём предоставления подходящего инструментария. Требования - Студент, обучающийся по направлению Computer Science, Software Engineering, Data Science или аналогичной программе. - Уверенные навыки программирования как минимум на одном языке (например, Python, TypeScript, JavaScript). - Уверенное использование Git и GitHub. - Активное использование AI-ассистентов кодирования, таких как GitHub Copilot или Claude Code; опыт работы с промптами для LLM. - Некоторое знакомство с файлами SKILL.md, MCP-серверами, агентными фреймворками или оркестровкой AI-рабочих процессов будет плюсом. - Базовый интерес к AI Security; глубокие предварительные знания не требуются. - Аналитическое мышление, способность быстро схватывать информацию и сильные коммуникативные навыки. - Уверенное владение офисными инструментами (MS Word, MS Excel, Outlook, Teams). - Очень хорошие письменные и устные навыки немецкого и английского языков. Льготы - Гибкие условия работы и гибкий рабочий график. - Пропорциональные 30 дней отпуска и возможность работать удалённо по согласованию с командой. - Почти все позиции также доступны на условиях частичной занятости. - Индивидуальный онбординг и выделенное контактное лицо.
AI Engineer (Chicago)
AI Engineer (Chicago) Insight Global ищет AI-инженера для компании Camping World Holdings в Линкольншире, штат Иллинойс. Роль заключается в преобразовании созданных с помощью ИИ фронтенд-приложений в готовые к промышленной эксплуатации, полностью интегрированные приложения, соединяющие пользовательские интерфейсы с бэкенд-сервисами, API, базами данных и корпоративными системами. Ключевые обязанности - Полнофункциональная интеграция: соединение фронтенд-кода, созданного ИИ, с надёжной бэкенд-инфраструктурой - Работа в процессе разработки с использованием ИИ-инструментов - Управление CI/CD-пайплайнами и процессами развёртывания - Проектирование баз данных и управление API Требования - 4+ года профессиональной разработки ПО, из них минимум 2 года в full-stack - JavaScript/TypeScript, React, Next.js - Node.js, Python или Go - PostgreSQL и навыки проектирования баз данных - Облачные платформы (GCP, Azure или AWS) - OAuth 2.0/SSO, RESTful API, рабочие процессы с Git Будет преимуществом - Инструменты разработки с ИИ-ассистентами: Claude Code, Lovable, GitHub Copilot - Supabase, Vercel, векторные базы данных - API-шлюз Kong, Kubernetes/Docker - Архитектуры ИИ-агентов и платформы для мониторинга Оплата и формат работы - Почасовая ставка: $62–$77 в час - Гибридный график (обязательное присутствие в офисе 3 дня в неделю)
AI Engineer – United States
AI Engineer О роли Мы ищем AI-инженера для проектирования, разработки и внедрения приложений промышленного уровня с использованием различных больших языковых моделей. Вам предстоит создавать сложные многоэтапные агентные рабочие процессы, создавать и оптимизировать пайплайны поисковой дополненной генерации, а также работать с полным стеком технологий для предоставления корпоративным клиентам решений на базе искусственного интеллекта в области устойчивого развития. Ключевые обязанности - Проектирование, разработка и внедрение приложений промышленного уровня с использованием различных LLM - Создание сложных многоэтапных агентных рабочих процессов с использованием LangChain и LangGraph - Создание и оптимизация RAG-пайплайнов с использованием эмбеддингов и векторных баз данных - Полностековая разработка, охватывающая фронтенд и бэкенд - Руководство инициативами по файнтюнингу LLM для предметно-специфичных приложений - Разработка продвинутых стратегий промпт-инжиниринга - Использование инструментов разработки на базе ИИ для генерации и оптимизации кода - Интеграция AI-функциональности на Python с сервисами на Java Требования - Степень в области компьютерных наук или эквивалентный опыт - Более 5 лет профессионального опыта в разработке ПО - Минимум 2 года опыта работы в сфере AI/ML с LLM - Уверенное владение Python и библиотеками для data science - Практический опыт работы с LangChain и LangGraph от 1 года - Опыт реализации архитектуры RAG - Приветствуются навыки работы с React и интеграции REST API - Продемонстрированный опыт использования AI Copilot или аналогичных инструментов генеративного кодирования Почему Pulsora - Высокая степень ответственности и автономия в роли с высоким влиянием - Передовые разработки в области ИИ для решений, ориентированных на устойчивое развитие - Опционы на акции и конкурентоспособные преимущества включены - Гибридная гибкость: 2–3 дня в неделю в офисе для тех, кто находится в Нью-Йорке, районе залива Сан-Франциско или Мюнхене; в противном случае — полностью удаленная работа
Lead IT Engineer – Productivity Systems
Ведущий IT-инженер по системам продуктивности О компании Nu — одна из крупнейших цифровых финансовых платформ в мире, насчитывающая более 122 миллионов клиентов в Бразилии, Мексике и Колумбии. Компания зарегистрирована на NYSE и меняет подход к финансовым услугам для сотен миллионов людей в Латинской Америке. О роли В качестве ведущего IT-инженера в команде Productivity Systems вы будете отвечать за платформы и принципы управления, определяющие то, как каждый сотрудник Nubank использует внутренние инструменты и AI-ассистентов для написания кода. Вы возглавите корпоративную автоматизацию, коммуникационную инфраструктуру и управление AI — находя баланс между свободой разработчиков и требованиями безопасности и соблюдения нормативов, предъявляемыми к регулируемому банку. Обязанности - Управление платформами корпоративной автоматизации (n8n) для межфункциональных рабочих процессов - Проектирование коммуникационной инфраструктуры с использованием AWS SES для обеспечения высокой доступности - Разработка принципов управления AI, балансирующих свободу разработчиков с безопасностью, включая стандарты и ограничения для AI-ассистентов и агентов (Cursor, Copilot, рабочие процессы vibe coding) - Определение стандартов для инструментов разработчика, таких как Postman - Наставничество старших инженеров и согласование технических решений с политиками компании Требования - Уверенное владение современными языками программирования (предпочтительно Clojure, Java или Python) - Опыт разработки ПО от 7 лет - Практический опыт работы с AWS (SES, Lambda, IAM) и Infrastructure-as-Code - Опыт работы с платформами автоматизации рабочих процессов (n8n, Zapier или аналогичные) - Опыт определения политик, стандартов или управления инструментами разработчика в масштабе - Продвинутый уровень английского языка Навыки и области знаний - Vibe Coding - Управление AI - AWS - n8n - Автоматизация рабочих процессов - Продуктивность разработчиков Льготы - Долевое участие (опционы) - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка - Пенсионный план 401(k) - Поддержка психического здоровья - Возможна помощь с переездом Местоположение Дарем, Майами, Пало-Альто, Вашингтон (гибридный формат, 2–3 дня в неделю в офисе)