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
Data Scientist в команду Посуточно
Data Scientist в команду Посуточно Компания: Циан Формат работы: удаленка, офис Стек: - Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch, LightFM, RecFormer) - Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka) - Airflow Задачи: - Развитие алгоритмов ранжирования и рекомендаций для контента вертикали Посутка - Построение и развитие моделей улучшения качества контента - Исследование возможностей внедрения ML и AI в команде - Вместе с продуктовым руководителем вертикали формировать планы и отвечать за результат работы ML моделей Требования: - Опыт работы от 3х лет - Опыт доведения ML-моделей до продакшена и оценки влияния на бизнес от внедрения - Опыт построения ML-моделей для персонального ранжирования, рекомендаций и предсказания CTR - Опыт использования технологий для работы с большими данными и распределенными системами (Hadoop, Spark, S3) - Знание ML-алгоритмов и применение их на практике - Владение Python и основными ML-фреймворками - Понимание различных моделей монетизации и механизмов управления ликвидности - Прикладной опыт и подтвержденные успехи в решении задач ранжирования и построения рекомендаций
Middle+ / Senior Python Developer (AI Agents)
вакансия ai Middle+ / Senior Python Developer (AI Agents) Про позицию: Сейчас мы в поиске Middle+ Machine Learning Engineer в направление клиентской поддержки. Сотрудник будет работать над продуктивизацией систем искусственного интеллекта, включая как стандартные NLP решения, так и передовые технологии по ИИ-агентам. Клиентская поддержка является значимым бизнес-процессом компании и нацелена на внедрение современных технологических решений, чем и обусловлено расширение команды. Обязательные навыки: - Экспертный Python, FastAPI. - Продвинутое владение тестированием - мы используем Pytest. - Продвинутое знание баз данных - ACID, индексы, транзакции, deadlock, планировщик, No SQL. - Продвинутое владение инфраструктурными инструментами - Git, Docker, Airflow, Docker Compose, Kafka, K8S, Helm Charts, Argo CD, Ci / Cd, Prometheus, Grafana, S3. - Понимание и умение использовать паттерны разработки. - Владение архитектурными принципами в разработке ПО. - Понимание цикла разработки типовой МЛ модели (какие инструменты и для чего используются). - SGLang, LangChain. Желательные навыки: - Spark, Triton Inference Server, LangFuse. Задачи: - Проектирование и опромышливание ИИ-решений в клиентской поддержке: LLM-агенты для клиентов, LLM-копилоты для операторов, классические NLU системы, анализ фото от клиентов (связка текстовых и картиночных моделей). - Формирование и развитие шаблонов продуктивизации ИИ-агентов. - Оборачивать решения от DataScience в полноценные сервисы, которые должны работать стабильно, эффективно и правильно на основе существующих фреймворков и подходов. - Деплоить свои сервисы: собирать образы, вникать в инфраструктуру компании (совместно с бадди), поднимать сервисы в k8s, настраивать мониторинг. Если подобное уже реализовывал в своих проектах, то, пожалуйста, подсвети это нам. - Автоматизировать рутинные задачи обработки данных. - Интеграции и мониторинг данных: участие во внедрении данных в ML-пайплайны. Настройка базового мониторинга качества входящих и обработанных данных, алертинга о проблемах. Помощь в диагностике проблем данных / пайплайнов в продакшене. Компания: Ecom.tech Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Data Scientist в команду репутационной системы
Data Scientist в команду репутационной системы Компания: Авито Формат работы: удаленная, гибридная Примеры задач - проектировать, обучать и внедрять NLP-модели для детекции подозрительных и нежелательных интентов и паттернов в коммуникациях - экспериментировать с передовыми методами машинного обучения, когда их применение оправдано решаемой задачей - настраивать сбор разметки и контролировать её качество — как с помощью асессоров, так и при использовании LLM-решений - встраивать модели в сервисы для скоринга, запускать их в продакшен и следить за стабильностью пайплайнов и моделей Требования - не менее 2 лет опыта работы в Data Science - опыт разработки NLP-моделей - владение Python и DS-стеком, работа с DL-фреймворками, например с PyTorch - написание SQL-запросов для сбора данных и диагностики качества моделей - опыт разработки и внедрения ML-моделей в продакшен - умение писать качественный, поддерживаемый, тестируемый и масштабируемый код на Python - умение переводить бизнес-цели в ML-метрики - документирование своих наработок, описание и критическая оценка результатов экспериментов
Senior Full Stack Engineer with AI
вакансия ai Senior Full Stack Engineer with AI Sigma Software is an international technology partner with over 24 years of experience delivering impactful digital solutions for global businesses. With a team of 2,000+ professionals, the company collaborates with leading brands such as AstraZeneca, Viaplay, Volvo, and Scania, helping them scale, innovate, and stay competitive in rapidly evolving markets. Operating across more than 20 countries, with 40+ offices in Europe and the Americas, Sigma Software combines global reach with strong local expertise. The company has delivered projects for over 500 clients, spanning industries such as fintech, healthcare, automotive, and media. Role OverviewWe are looking for a Senior AI Software Engineer with strong full-stack experience to help design, develop, and operate modern cloud-based software products. The engineer should be comfortable working across frontend, backend, and DevOps domains while integrating AI-native capabilities into business applications. Technology Stack - React, Angular - Java / Spring Boot, Python, C - Kafka, Terraform - Kubernetes, Helm, ArgoCD - Azure OpenAI or similar AI platforms Engagement - Full-time engagement - Strong English communication skills required Customer in the medical domain.Working on applications for doctors, clinics. Job Description Key Responsibilities - Develop and maintain modern web applications. - Design and implement AI-powered features and agentic workflows. - Build and operate cloud-native services with strong focus on reliability, security, and scalability. - Collaborate with product, UX, architecture, and engineering teams. - Drive engineering excellence and AI adoption within development teams. Qualifications Required Skills - Senior-level full-stack development experience. - Strong frontend expertise in React or Angular. - Strong backend expertise in Java / Spring Boot or Python or C. - Experience with cloud-native architectures and DevOps practices. - Demonstrated practical use of AI tools in software engineering. - Degree in Computer Science or equivalent technical background. Preferred Qualifications - Experience building AI agents, workflows, or automation solutions. - Familiarity with modern LLM ecosystems and AI tooling. - Understanding of product development processes. Компания: ИП ООО SIGMA SOFTWARE TASHKENT Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Data Engineer / инженер данных
Data Engineer / инженер данных Lamoda — интернет-магазин одежды и обуви. Гибрид (Москва) Требования: - Опыт работы в data engineering, DWH, ETL-разработке, аналитической разработке или смежной роли от 1,5–2 лет. - Уверенное знание SQL. - Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse или аналогичными СУБД. - Опыт или уверенное понимание Apache Airflow: DAG, расписания, зависимости, retries, логи, обработка ошибок. - Python для задач обработки данных, автоматизации, работы с API и файлами. - Понимание принципов ETL: извлечение, трансформация, загрузка, обновление данных. - Опыт загрузки данных из API, файлов или баз данных. - Понимание принципов построения витрин данных. - Базовые навыки Linux: командная строка, файлы, директории, процессы, логи. - Git на базовом уровне. - Готовность разбираться в существующем коде, чужих DAG и неидеальной документации. - Будет преимуществом: опыт работы с AI-агентами и понимание принципов построения агентных процессов: постановка и декомпозиция задач, управление контекстом, подключение инструментов и источников данных, контроль качества и проверка результатов.
Главный разработчик Python (Gen AI)
Главный разработчик Python (Gen AI) Компания: Альфа-Банк Формат работы: удалённо Чем предстоит заниматься - Разработка и развитие backend-компонентов и микросервисов на Python (FastAPI, asyncio). - Разработка и развитие интеграционных решений для взаимодействия с внутренними и внешними сервисами посредством REST API. - Разработка и развитие компонентов, связанных с применением технологий Generative AI и AI-агентов. - Разработка и развитие высоконагруженных сервисов с использованием PostgreSQL, Redis и современных подходов к работе с данными. - Разработка и развитие асинхронных процессов обработки данных и механизмов обмена сообщениями. - Разработка и развитие решений по логированию, мониторингу и наблюдаемости сервисов. - Участие в проектировании архитектуры решений, проработке контрактов взаимодействия между сервисами и выборе технических подходов. - Участие в тестировании разрабатываемого функционала и обеспечении качества кода. - Взаимодействие с командой разработки, аналитиками, архитекторами и QA-инженерами при реализации задач проекта. Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 3-4 лет. - Уверенное знание Python 3.9+. - Опыт разработки микросервисной архитектуры и REST API. - Практический опыт работы с FastAPI, asyncio, aiohttp или httpx. - Опыт работы с PostgreSQL, Redis, SQLAlchemy. - Понимание принципов асинхронного программирования. - Опыт контейнеризации приложений с использованием Docker и понимание основ Kubernetes. - Опыт проектирования и реализации интеграционных решений. - Опыт написания тестов (pytest, unittest, pytest-mock). - Знание подходов к логированию и мониторингу приложений. - Понимание принципов построения высоконагруженных систем.
Инженер по созданию агентов ИИ/AI Agent Engineer
Мы строим собственную агентскую платформу корпоративного уровня Avatar— enterprise-аналог открытых агентских систем.Ищем сильного AI Agentic Engineer уровня Senior / Expert. Это инженерная роль на стыке agent engineering, backend и platform/infra-подхода. Вам не нужно быть архитектором всей агентской платформы, но нужно уметь проектировать устройство конкретных агентов и агентских сценариев внутри Avatar. Стек: LLM, MCP, RAG, Python, Rust, TypeScript Чем предстоит заниматься: Проектировать внутреннюю логику агентов и агентских сценариев в Avatar. Определять, где нужен agent, где tool, где sub-agent, а где deterministic-код. Строить agent loop: планирование, вызов инструментов, обработка ошибок, память, эскалации, ограничения действий. Проектировать multi-agent сценарии: роутинг задач, специализация агентов, контроль состояния. Разрабатывать MCP/tool-интеграции и подключать агентов к внутренним системам. Настраивать eval-харнессы, regression-эвалы и контроль качества агентов. Работать с observability: traces, tool calls, latency, retries, failure modes, cost tracking. Проектировать работу с контекстом: что инжектится на каждом turn, как работает память, как не раздувать историю. Участвовать в развитии self-hosted / sovereign agent stack: локальные модели, model-agnostic слой, OpenClaw-подобные рантаймы, SGLang/Ollama/vLLM/LiteLLM. Помогать продуктовым и инженерным командам правильно применять агентский подход. Наши ожидания: Реальный опыт разработки AI-агентов или agentic-систем. Понимание LLM, tool calling, function calling, RAG, memory, context management. Опыт с агентскими фреймворками или SDK: OpenAI Agents SDK, LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel, OpenClaw-подобные рантаймы или аналогичные решения. Умение проектировать логику работы агента, а не только писать промпты. Сильный backend-опыт на Python или TypeScript. Опыт интеграций с API, MCP, внутренними системами, очередями, БД. Понимание Docker, Linux, Kubernetes, сетей, логов и эксплуатации. Опыт построения evals: наборы кейсов, regression-тесты, метрики качества, разбор деградаций. Понимание безопасности агентов: prompt injection, ограничение action space, sandboxing, права, audit trail. Умение считать performance/cost: latency, токены, retries, кэширование, параллелизация, выбор модели. Особенно ценно: Агент или агентский сценарий, который реально работал в production. Опыт self-hosted AI-инфраструктуры. Опыт OpenClaw / Claude Code-подобных / Claw-подобных runtime-подходов. Опыт MCP-серверов и skill-based architecture. Опыт построения reusable-подходов для других команд, а не только одного агента под одну задачу. Наличие постмортемов, дашбордов, eval-отчетов, метрик стоимости и качества. Сильное мнение о том, когда агента использовать не надо. Мы предлагаем: Официальное трудоустройство и полный пакет социальных льгот (ДМС, компенсация фитнеса/обучения/путешествий, скидки и бонусы от партнеров, специальные условия и тарифы на продукты «Финама»). Стабильную заработную плату и социальные гарантии, которые дают уверенность в настоящем и открывают перспективы в будущее. Возможность профессионального роста, обучения и постоянного развития в области digital-innovations вместе с дружной командой. Лучшие конференции и мастер-классы за счет компании. Участие в проектах, которые формируют цифровую трансформацию финансового сектора. Гибридный формат работы (2 дня офис). Комфортный офис в центре Москвы с зоной отдыха на крыше, кофе-поинтами с ароматным кофе, а также собственный тренажерный зал. Богатую корпоративную культуру: классные внутрикорпоративные мероприятия, сообщества по интересам, возможность проявлять свои творческие, спортивные, интеллектуальные, социальные интересы и участвовать в креативных проектах.
Дата инженер ИИ/AI Data Engineer
Мы строим собственную агентскую платформу корпоративного уровня — enterprise-аналог открытых агентских систем. Ищем инженера, который возьмёт на себя ядро системы и будет развивать его, опираясь на актуальные исследования и production-практику. Эта роль на стыке глубокой инженерии (производительное ядро) и работы с LLM/ML. Стек: ClickHouse, SQL, LLM, ETL Чем предстоит заниматься: Проектирование и развитие корпоративного DWH на ClickHouse: архитектура, модель данных, выбор движков таблиц (семейство MergeTree), партиционирование, шардирование, материализованные представления. Построение и поддержка ETL/ELT-пайплайнов загрузки данных из внешних систем-источников. Разработка системы стандартов на данные (data contracts): единые требования к структуре, форматам, типам и качеству данных, поступающих из источников. Создание и ведение каталога данных / data dictionary с детальным описанием структуры и бизнес-смысла каждого набора данных (метаданные, документация, семантический слой). Контроль качества данных: валидация, тесты на данные, мониторинг. Оптимизация производительности хранения и аналитических запросов. Проектирование и разработка агентского слоя (LLM-агентов) поверх данных DWH, закрывающего произвольные аналитические запросы пользователей (text-to-SQL / диалоговая аналитика). Интеграция LLM, разработка инструментов и функций для агентов, организация семантического слоя для корректной работы агентов с данными. Настройка процессов оценки и улучшения качества ответов агентов (evals). Настройка разграничения прав доступа к данным средствами СУБД: RBAC, row-level и column-level политики в ClickHouse. Документирование архитектуры и принятых решений Наши ожидания: Опыт в data-инжиниринге от ~4 лет, уровень Senior. Глубокий опыт работы с ClickHouse (или сильный опыт с другими OLAP/колоночными СУБД + готовность быстро войти в ClickHouse): движки таблиц, оптимизация. Опыт проектирования DWH с нуля, владение подходами к моделированию данных (Kimball / Data Vault / wide tables и т.п.). Уверенный SQL и навыки оптимизации запросов. Опыт построения ETL/ELT-пайплайнов (Airflow / dbt / аналоги). Python (или другой язык для дата-инжиниринга и интеграции с LLM). Практический опыт с LLM и построением агентов: агентские фреймворки (LangChain / LlamaIndex / аналоги), function/tool calling, RAG, text-to-SQL. Понимание подходов к управлению качеством данных и data governance / data contracts. Опыт настройки разграничения прав доступа в СУБД. Будет большим преимуществом: Опыт с semantic / metrics layer. Опыт LLMOps и оценки качества агентов (evals, мониторинг). Опыт с инструментами каталогизации данных (DataHub / OpenMetadata / Amundsen). Опыт работы с большими объёмами данных и высоконагруженными системами. Мы предлагаем: Официальное трудоустройство и полный пакет социальных льгот (ДМС, компенсация фитнеса/обучения/путешествий, скидки и бонусы от партнеров, специальные условия и тарифы на продукты «Финама»). Стабильную заработную плату и социальные гарантии, которые дают уверенность в настоящем и открывают перспективы в будущее. Возможность профессионального роста, обучения и постоянного развития в области digital-innovations вместе с дружной командой. Лучшие конференции и мастер-классы за счет компании. Участие в проектах, которые формируют цифровую трансформацию финансового сектора. Гибридный формат работы (2 дня офис). Комфортный офис в центре Москвы с зоной отдыха на крыше, кофе-поинтами с ароматным кофе, а также собственный тренажерный зал. Богатую корпоративную культуру: классные внутрикорпоративные мероприятия, сообщества по интересам, возможность проявлять свои творческие, спортивные, интеллектуальные, социальные интересы и участвовать в креативных проектах.
Кого ищут? 3 специалистов
Кого ищут? 3 специалистов Растущий стартап со штаб-квартирой в Дубае, строят платформу с AI-возможностями для государственных и окологосударственных организаций. В команде ребята из G42 и Meta, есть люди с research и PhD-бэкграундом. Офис рядом с Dubai Internet City и Palm Jumeirah. В оффер входят: UAE visa sponsorship, помощь с переездом и медстраховка. Senior Full-Stack Engineer - TypeScript, React, современный фронтенд плюс бэкенд на Node.js или Express и PostgreSQL. - Много data-rich интерфейсов, аутентификация, безопасность. - В плюс пойдут Next.js App Router, Tailwind, TanStack Query, визуализация через Mapbox GL, deck.gl или Cytoscape, real-time на SSE и WebSockets, тесты в Playwright и Vitest. Backend / Data Engineer - Python с FastAPI или TypeScript с Express. - Владение сервисами, которые связывают фронтенд, AI-агента, базы, identity-системы и внешних поставщиков данных. - Сильный PostgreSQL: схемы, миграции, транзакции, производительность. - Плюс OAuth/OIDC, JWT, RBAC. - Бонусом Snowflake или ClickHouse, геоданные, графовые модели, GCP или AWS, Temporal. Senior QA & AI Evals Engineer - Построение системы качества для детерминированного софта и недетерминированных AI-выходов. - Playwright, pytest, Vitest, Gherkin и BDD, а также оценка LLM через Langfuse с датасетами, метриками и regression gates прямо в CI.
Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs]
Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs] Компания: МТС Чем предстоит заниматься - Проектирование микросервисов и API (REST/gRPC) - Создание RAG и AI-агентов: разработка систем генерации ответов на основе документов, цепочек рассуждений и логики Tool Calling (LangChain/LangGraph/LlamaIndex) - Работа с данными и текстом: парсинг, очистка и чанкинг текстов, извлечение сущностей (NER), классификация, реализация гибридного семантического и полнотекстового поиска - Проектирование баз данных: работа с реляционными (PostgreSQL), векторными (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми (Neo4j) базами под задачи GraphRAG - Оптимизация производительности, покрытие кода тестами (Pytest), написание асинхронного кода на Python (FastAPI/Django) - Проведение code review и контейнеризация приложений (Docker) Что мы ожидаем - Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет для выпускников профильных факультетов ведущих вузов (МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ, ИТМО, МГТУ им. Баумана, СПбГУ, МИФИ) или от 3 лет для кандидатов с другим образованием - Уверенное знание Python, асинхронного программирования, веб-фреймворков (FastAPI) и принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST, Swagger, gRPC) - Практический опыт работы с LangChain, LlamaIndex, LangGraph, современными LLM (GPT, open-source модели) и фреймворками для создания AI-агентов - Опыт обработки и классификации документов различных форматов (PDF, сканы), извлечения сущностей (NER, гибридный поиск) с использованием Transformers, BERT, SpaCy, Natasha - Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL), NoSQL/кэшированием (Redis), векторными БД (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми системами (Neo4j) - Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka) - Владение инструментами контейнеризации и CI/CD (Docker, Git, S3) - Понимание полного жизненного цикла разработки ПО (SDLC) - Опыт работы по ТЗ с чтением схем (UML, BPMN)
Стажёр AI разработчик в дирекцию развития казначейства
Стажёр AI разработчик в дирекцию развития казначейства Компания: Альфа-Банк Город: Москва Формат работы: гибрид Обязанности - Участвовать в разработке ИИ-агента - Взаимодействовать в составе команды со специалистами по анализу данных и специалистами по развитию инфраструктуры - Проводить функциональное тестирование - Работать в Jira и Confluence Требования - Понимание общих принципов реляционных баз данных (таблица данных, первичный и внешний ключи, индексы, связи между таблицами) - Продвинутое знание MS Excel, SQL, Python - Наличие представления об основных банковских продуктах - Наличие интереса к искусственному интеллекту и желание использовать его в личных и стратегических задачах - Будет преимуществом базовое знание системы оркестрации процессов обработки данных Apache Airflow и базовое знание инструментов визуализации Apache Superset
Data Scientist
Data Scientist Офис (Москва) Lamoda — интернет-магазин одежды и обуви. Требования: - высшее техническое образование - опыт работы в области анализа данных не менее 1 года - работа с базами данных (Postgre, ClickHouse, Hive) - уверенное владение SQL (оконные функции, CTE и т.д.) - Python (numpy, pandas, seaborn) - инструменты для работы с BigData (Spark, Hadoop) - умение визуализировать данные и создавать информативные отчёты - умение структурировать информацию, формулировать выводы и презентовать результаты; инициативность и внимание к деталям - будет плюсом опыт работы с BI-системами - Jira, Confluence для совместной работы - навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом - опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах; навыки создания и использования AI-агентов - инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
Senior Python Developer
Senior Python Developer Компания: Сбер Локация: Москва Формат: офис Уровень: senior Задачи - проектировать архитектуру микросервисных систем и интеграций - разрабатывать высоконагруженные сервисы на Python - проектировать и разрабатывать API (REST, gRPC) - работать с асинхронными и event-driven подходами (Kafka) - обеспечивать отказоустойчивость, масштабируемость и наблюдаемость сервисов - оптимизировать производительность и работать с узкими местами - участвовать в code review и развитии инженерных практик команды Требования - опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет - опыт проектирования и разработки микросервисной архитектуры - навык разработки высоконагруженных и отказоустойчивых систем - уверенное знание PostgreSQL/Redis (индексы, транзакции, оптимизация) - опыт работы с Kafka или другими брокерами сообщений, а также разработки асинхронных приложений - понимание CI/CD процессов и практик - опыт работы с Kubernetes/OpenShift
Lead Backend Developer / AI Engineer
вакансия ai Lead Backend Developer / AI Engineer О компании Привет, мы CRT — IT-компания с 20-летним опытом разработки, понятными процессами и профессиональным менеджментом. Мы работаем с разными IT-проектами и базируемся в Тюмени. ООО «Креатив» внесено в реестр аккредитованных IT-организаций 10.10.2017. При отклике укажите Telegram в сопроводительном письме. О формате сотрудничества Сейчас мы формируем кадровый резерв Java-разработчиков уровня Middle и выше для проектного сотрудничества с партнерами CRT. Мы знакомимся с кандидатом, обсуждаем опыт, стек, формат работы и ожидания. Если совпадаем по условиям, добавляем специалиста в рабочий чат с актуальными проектными запросами. Можно откликаться только на те проекты, которые подходят по опыту, загрузке и условиям. Под конкретный запрос мы готовим обезличенное резюме и направляем его партнеру. Проекты могут длиться от месяца до полугода и дольше. Возможна проектная или полная загрузка. Чем предстоит заниматься: — Анализировать нечёткие требования, формировать user stories, технические постановки, критерии приёмки и негативные сценарии — Декомпозировать фичи и распределять задачи между собой, командой и AI-агентами — Проектировать микросервисы, API, интеграции и модели данных — Разрабатывать backend-сервисы и проверять созданный агентами код на корректность, безопасность, производительность и соответствие архитектуре — Формировать для AI-агентов контекст, ограничения и стандарты, итеративно управлять результатом — Проводить код-ревью, планировать работу команды, участвовать в менторинге и технических собеседованиях — Погружаться в предметную область и доводить функциональность от идеи до работающего решения в проде Что мы ожидаем от кандидата: — Коммерческий опыт backend-разработки от 5 лет на Python, Go или другом серверном языке — Практический опыт системного анализа, работы с требованиями и подготовки технических постановок — Опыт проектирования и разработки крупных микросервисных систем — Уверенное владение SQL, опыт проектирования баз данных и работы с PostgreSQL и MongoDB — Понимание паттернов Repository, Service, Unit of Work и подходов DDD и CQRS — Опыт работы с Docker, CI / CD и GitLab CI, базовое знание Kubernetes — Понимание мониторинга и логирования с использованием Prometheus, Grafana или ELK — Активный опыт работы с Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini или другими AI-инструментами — Умение делегировать агентам полноценные задачи, формировать контекст и критически проверять результат — Опыт лидирования разработки от 2 лет, включая постановку задач, код-ревью и развитие команды Компания: CRT Заработная плата: до 250 000 ₽ за месяц, на руки Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Junior Python-разработчик (стажировка)
Junior Python-разработчик (стажировка) Локация: Москва Формат работы: офис Компания: Сбер Обязанности - разработка и поддержка Python-скриптов и микросервисов для интеграции AI-инструментов в банковские процессы - исследование и пилотирование AI-платформ (OpenClaw, Claude Code, LangChain и аналоги) для автоматизации задач разработки и бизнес-процессов - участие в проектировании бэкенд-компонентов для взаимодействия с LLM (совместно с командой) - проведение экспериментов: тестирование гипотез, сравнение моделей и инструментов - документирование результатов исследований и подготовка рекомендаций - участие в Code Review - работа в Agile-команде: участие в стендапах, спринтах и ретроспективах Требования - базовое знание Python (ООП, структуры данных, модули) - понимание Git (коммиты, ветки, PR) - основы SOLID и паттернов проектирования - знакомство с FastAPI (учебные проекты) и pytest - понимание SQL (простые запросы) и принципов БД - общее представление о CI/CD (Jenkins) и сетевых протоколах - понимание принципов работы LLM (на уровне концепций), опыт использования AI‑CLI (Claude Code, Codex и др. — достаточно пробовал)
Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs]
Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs] Компания: МТС Чем предстоит заниматься - Проектировать микросервисы и API (REST/gRPC) - Создавать RAG и AI-агенты: разрабатывать системы генерации ответов на основе документов, цепочек рассуждений и логики Tool Calling (LangChain/LangGraph/LlamaIndex) - Работать с данными и текстом: парсинг, очистка и чанкинг текстов, извлечение сущностей (NER), классификация, реализация гибридного семантического и полнотекстового поиска - Проектировать базы данных: работать с реляционными (PostgreSQL), векторными (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми (Neo4j) базами под задачи GraphRAG - Заниматься оптимизацией производительности, покрытием кода тестами (Pytest), написанием асинхронного кода на Python (FastAPI/Django) - Проводить code review и контейнеризацию приложений (Docker) Что мы ожидаем - Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет для выпускников профильных факультетов ведущих вузов (МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ, ИТМО, МГТУ им. Баумана, СПбГУ, МИФИ) или от 3 лет для кандидатов с другим образованием - Уверенное знание Python, асинхронного программирования, веб-фреймворков (FastAPI) и принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST, Swagger, gRPC) - Практический опыт работы с LangChain, LlamaIndex, LangGraph, современными LLM (GPT, open-source модели) и фреймворками для создания AI-агентов - Опыт обработки и классификации документов различных форматов (PDF, сканы), извлечения сущностей (NER, гибридный поиск) с использованием Transformers, BERT, SpaCy, Natasha - Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL), NoSQL/кэшированием (Redis), векторными БД (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми системами (Neo4j) - Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka) - Владение инструментами контейнеризации и CI/CD (Docker, Git, S3) - Понимание полного жизненного цикла разработки ПО (SDLC) - Опыт работы по ТЗ с чтением схем (UML, BPMN)
Бэкенд-разработчик Golang
вакансия golang Бэкенд-разработчик Golang Pronto - поставщик комплексных решений в области телематических услуг связи и мобильного маркетинга (SMS, Viber, E-mail, VOICE, social network) для банков и финансовых организаций, международных сервисов такси, розничных сетей, разработчиков и других отраслей со всего мира. Наш продукт - платформа SMS уведомлений, которой пользуются банки, ритейл, сервисы такси, розничные сети, государственные организации, ИТ-компании. На данный момент, мы в поисках коллеги на должность "Бэкенд-разработчик Golang" Обязанности: - Разработка и поддержка серверной части микросервисной архитектуры на Golang: проектирование API, реализация бизнес‑логики, оптимизация производительности. - Работа с базами данных: проектирование схем, написание эффективных запросов, оптимизация индексов, настройка репликации и бэкапов (PostgreSQL / MySQL / MongoDB и т. п.). - Интеграции с внешними сервисами и внутренними микросервисами: REST, gRPC, очереди сообщений (Kafka / RabbitMQ). - Обеспечение надёжности и отказоустойчивости: обработка ошибок, таймаутов, повторных попыток, распределённых транзакций. - Реализация механизмов аутентификации и авторизации, соблюдение требований безопасности (OWASP, защита от инъекций, валидация входных данных). - Написание модульных и интеграционных тестов, участие в code review, поддержание качества кода и документации. - Участие в проектировании архитектуры, декомпозиции задач, оценке сроков и рисков. - Взаимодействие с командой фронтенда, аналитики, QA и DevOps: согласование контрактов API, разбор инцидентов, планирование релизов. - Настройка CI / CD, контейнеризация сервисов (Docker), работа с оркестрацией (Kubernetes) при необходимости. Требования: - Опыт коммерческой разработки на Golang от 3-х лет. - Уверенное знание стандартной библиотеки Go, принципов конкурентности (горутины, каналы, sync, context) - Опыт работы с HTTP / gRPC, понимание RESTful‑архитектуры. - Опыт работы хотя бы с одной из СУБД: PostgreSQL, MySQL, MongoDB (или другой, релевантной проекту) - Базовые навыки написания тестов на Go (testing, testify и т. п.). - Понимание Git, опыт работы с репозиториями, PR / code review. - Английский язык на уровне чтения технической документации (B1 / B2+) Будет плюсом: - Опыт с Kafka / RabbitMQ, Redis. - Опыт контейнеризации (Docker) и работы с Kubernetes. - Знание CI / CD (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins и т. п.) - Опыт проектирования микросервисной архитектуры, DDD, Event‑Driven. - Опыт работы с OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, ELK. - Знание других языков (Java, Python, Node.js) или фреймворков (Gin, Echo, Fiber) Компания: ООО Пронто Телеком Заработная плата: Уровень дохода не указан Полезные ссылки: 🍏 Мобильный трудоголик - Канал про мобильную разработку. 🔹 Flutter & Dart | Мобильный трудоголик - Канал про разработку на Flutter. 🐈 Кот Денисова - Канал про разработку и жизнь в ИТ.
Data Scientist
Data Scientist Офис (Москва) JuicyScore — проприетарный антифрод-продукт, работающий без использования персональных данных. Требования: - Образование: высшее в математике / статистике / информатике. - Опыт: от 3 лет коммерческого опыта в Data Science или аналитике данных, включая опыт самостоятельного анализа данных, проверки гипотез и построения моделей. - ML-алгоритмы: уверенное знание классических ML-алгоритмов: логистическая регрессия, градиентный бустинг (XGB/LightGBM/CatBoost), Random Forest; понимание, как интерпретировать модели (SHAP, Feature Importance), и где это применимо. - Работа с отчётами: умение делать клиентоориентированные отчёты: не просто таблицы, а выводы и визуализации, которые понятны не только дата-сайентисту. - Глубокий анализ данных и расследования: умение строить логику проверки гипотез, находить аномалии, выявлять скрытые закономерности, желание копать в суть. - Инструменты: уверенное владение Python для анализа данных (pandas, numpy, scikit-learn), SQL. - Английский язык: уровень B2 (Upper-Intermediate) и выше — для общения с зарубежными клиентами и чтения документации. - Soft skills: развитое аналитическое мышление, ответственность, умение самостоятельно разбираться в новых задачах и работать автономно, понятно объяснять результаты анализа (в т.ч. на английском).
Вакансии для бэкендеров на Хабр Карьере
Вакансии для бэкендеров на Хабр Карьере. Java developer (LLM) в Bell Integrator. Можно удаленно. Москва. Санкт-Петербург. Нижний Новгород. Java-разработчик в Далее. Можно удаленно. Москва. От 180 000 ₽. Разработчик рантайма в Яндекс. Москва. Go-разработчик в RWB. Можно удаленно. Москва. Python AI engineer в Top Selection. Можно удаленно. 280 000 — 308 000 ₽. Больше вакансий backenddevelopment
Младший Python разработчик, Отдел разработки аналитических инструментов и управления данными
Младший Python разработчик в OZON, Отдел разработки аналитических инструментов и управления данными Формат работы: удалённая работа или офис. Уровень: Junior. Задачи - Внедрять AI-инструменты, агентов и сценарных ботов в продукты и сервисы. - Разрабатывать микросервисы для обработки данных. - Проектировать и оптимизировать ETL-процессы. - Поддерживать и развивать потоковые и пакетные системы обработки данных. - Повышать производительность, отказоустойчивость и масштабируемость существующих решений. - Интегрировать различные системы и источники данных. - Автоматизировать мониторинг и систему алертинга. Требования - Опыт работы с данными и их трансформацией с использованием SQL (ClickHouse, PostgreSQL, Vertica, Trino и другие). - Уверенное знание Python. - Опыт работы с инструментами оркестрации процессов (Airflow). - Понимание архитектуры и принципов построения ETL-пайплайнов.
Лида ML-аналитики
Лид ML-аналитики в Нейросервисы Мы строим AI-сервисы для бизнеса на базе технологий Яндекса. Среди наших продуктов — Нейроюрист, Алиса Про и Нейросаппорт. Параллельно мы активно развиваем новые направления Нейросейлз и Нейробухгалтер. Ищем лида ML-аналитики, который поможет выстроить сильную функцию аналитики качества AI-сервисов. Задачи - Развитие аналитики качества LLM: поиск способов измерения качества моделей и AI-сценариев, построение системы метрик, улучшение процессов оценки, помощь командам в быстром и безопасном запуске изменений. - Построение процессов ML-аналитики: от ручной разметки и продуктовых исследований до LLM-as-a-judge и автоматических проверок. - Работа с несколькими сервисами одновременно: помощь AI-продуктам (Нейроюристу, Алисе Про, Нейросаппорту, Нейросейлзу и др.), быстрое переключение между задачами, поиск общих паттернов и перенос лучших практик между командами. - Управление командой и её развитие: найм и развитие ML-аналитиков, формирование сильной инженерно-продуктовой культуры вокруг аналитики качества AI. Требования - Опыт руководства аналитиками, ML-аналитиками или quality-направлениями. - Умение строить метрики качества для AI-систем. - Уверенное владение SQL и Python. Будет плюсом - Работа с LLM-as-a-judge, synthetic data или автоматическими evals. - Опыт построения ML-метрик или платформ оценки качества. - Умение работать с AI-ассистентами, RAG-системами или агентами. - Понимание специфики B2B- и enterprise-AI-продуктов. Условия ДМС Яндекса действует с первого месяца работы. Причём получить плановую или неотложную помощь можно и за рубежом — так что можно не бояться путешествовать.
Продуктовый аналитик AI
Продуктовый аналитик AI Компания: Джетлин Требования - Опыт работы продуктовым аналитиком от 3 лет. - Уверенное владение SQL. - Продвинутый уровень Excel. - Опыт построения отчетности и дашбордов (Power BI, Grafana, Tableau или аналогичные инструменты). - Опыт подготовки аналитических материалов для руководителей. - Практический опыт использования AI-ассистентов (ChatGPT, Claude, Gemini, Codex или аналогичных) в ежедневной работе. - Умение быстро создавать прототипы, автоматизации, SQL-запросы, Python-скрипты и аналитические исследования с использованием AI (vibe coding). Будет плюсом - Владение Python (pandas). - Опыт работы с ClickHouse, Prometheus, Grafana. - Понимание принципов работы AI, LLM и генеративного искусственного интеллекта. - Опыт использования AI Coding и AI-агентов в рабочих процессах. - Опыт работы в финтехе Задачи - Развивать систему аналитики и метрик AI-платформы. - Собирать, обрабатывать и консолидировать данные из различных источников. - Подготавливать регулярную аналитическую и управленческую отчетность для руководства. - Разрабатывать и сопровождать систему KPI и ключевых метрик AI-платформы. - Создавать дашборды и визуализации для мониторинга ключевых показателей. - Анализировать использование AI-платформы, LLM-моделей и AI-сервисов. - Анализировать производительность инфраструктуры (TTFT, latency, очереди, загрузку GPU, SLA и другие показатели). - Анализировать использование токенов, API, вычислительных ресурсов и пользовательскую активность. - Оценивать эффективность внедрения AI-инструментов и AI Coding в подразделениях компании. - Формировать аналитические выводы и рекомендации по развитию платформы. - Автоматизировать подготовку отчетности и аналитических процессов совместно с инженерами команды. - Использовать современные AI-инструменты для повышения эффективности анализа данных, подготовки отчетности и ав
Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys
Senior Data Scientist/ML Engineer в направление RecSys Компания: X5 Tech Обязанности: - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Требования: - Знание Python - Опыт работы в рекомендательных системах/поиске - Опыт работы в роли mle/ds от 5 лет - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с hadoop-стэком - Опыт работы с docker, kubernetes, pyspark, kafka, postgres, airflow - Наличие опыта вывода разработанных решений в прод
Ищем MLOps Engineer (AI / LLM) — удалённо
Ищем MLOps Engineer (AI / LLM) — удалённо Компания Selecty развивает экосистему цифровых сотрудников на базе передовых LLM/VLM-моделей. Создаём AI-агентов, которые автоматизируют бизнес-процессы и повышают эффективность компаний. Формат работы - Формат: Remote (РФ) - Заработная плата: 250–340 тыс. ₽ gross - Занятость: Full-time Задачи - проектировать и развивать CI/CD для деплоя AI-агентов и мультиагентных систем - разворачивать и оптимизировать LLM/VLM (vLLM, Triton Inference Server, SGLang) - обеспечивать масштабирование и стабильность AI-сервисов - внедрять мониторинг инфраструктуры и ML-метрик (качество генерации, дрейф данных, тональность ответов) Требования - опыт вывода LLM-решений в production - Python + asyncio - Kubernetes (Helm, управление кластерами) - GitLab CI / Jenkins - понимание RAG-архитектур, embeddings, reranking - оптимизация инференса: квантизация, continuous batching, PagedAttention Будет плюсом - опыт с графовыми БД - мультиагентные системы Стек Python, FastAPI, LangChain / LlamaIndex / Haystack, Kubernetes, Docker, S3, PostgreSQL, Vector DB Условия - оформление по ТК РФ - ДМС + стоматология - компенсация фитнеса - скидки на английский (Skyeng) - индексация зарплаты - современная техника
Разработчик Python
Разработчик Python Компания: МТС Финтех Локация: Москва, офис Обязанности: - разработка и поддержка DAG в Apache Airflow - работа со скорингом (расчет стратегий взыскания клиентов) - программирование на Python (основной язык) - оптимизация запросов и работа с Oracle (SQL, хранимые процедуры) - поддержка и сопровождение выгруженных DAG - участие в разработке и применении моделей (машинное обучение, сегментация клиентов) - проведение код-ревью - самостоятельное проведение аналитики (в команде нет системных аналитиков) Требования: - Python – уверенное коммерческое программирование - Airflow – создание DAG, опыт работы - Oracle – SQL на уровне оптимизации запросов, хранимые процедуры - Linux – базовые навыки (собрать образ, решить задачу без DevOps) - Kubernetes – опыт работы - Middle: ~2–3 года коммерческой разработки на Python - релевантный опыт с Airflow желательно 2–3 года - опыт именно оптимизации запросов в Oracle, а не просто написания простых запросов
Data Scientist (LLM / AI Agents)» (Москва)
Data Scientist (LLM / AI Agents) Компания: BGStaff Локации: Москва, Санкт-Петербург, Казань Формат работы: полный рабочий день, возможно удалённо Требуемые навыки: - Senior уровень - LLM - NLP - Python - Apache Airflow - Apache Spark - GitHub
Data Scientist (LLM / AI Agents)
Data Scientist (LLM / AI Agents) Требования - Опыт: от 4-х лет в коммерческой разработке на позиции DS/ML Engineer (из них минимум 1 год плотной работы с NLP/LLM). - LLM & NLP: Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с RAG, контекстным окном, методами оптимизации инференса. - Разработка: Уверенное знание Python (asyncio, aiohttp/FastAPI), опыт написания чистого, поддерживаемого кода. - Big Data: Опыт работы с распределенными вычислениями (Spark/PySpark, Hive) и оркестрацией (Airflow). - Инфраструктура: Понимание процессов MLOps, опыт deployment сервисов на GPU (on-premise или Cloud). - Безопасность: Понимание принципов работы с персональными данными и безопасности при использовании LLM в энтерпрайзе. Будет преимуществом - Опыт разработки собственных MCP (Model Context Protocol) сервисов для расширения функционала агентов. - Участие в Kaggle, хакатонах или наличие pet-проектов в области Generative AI (ссылка на GitHub). - Опыт работы с отечественными LLM-платформами (например, GigaChat API) или локальными моделями (Llama, Qwen, Mistral). - Опыт построения сложных графов агентов (LangGraph, AutoGen). Обязанности - Разработка AI-агентов: Проектирование и внедрение мультиагентных систем (Prompt Engineering, RAG, Tools, Function Calling) в реальные банковские процессы. - Работа с LLM: Оптимизация и Fine-tuning моделей под домен бизнеса (SFT, RLHF), работа с открытыми и проприетарными моделями. - MLOps & Production: Вывод моделей в пром, построение пайплайнов обработки данных на GPU-кластере, организация мониторинга качества и дрейфа моделей. - Оценка качества: Разработка метрик качества генерации (LLM Eval), проведение A/B тестов. - Интеграция: Разработка сервисов на Python (API), взаимодействие с командой разработки и продуктовыми аналитиками для контроля и экспертизы требований к данным и функционалу. Условия - Обсуждаемая ЗП по вашим навыкам и грейду - Удаленная работа, а также варианты с гибридным форматом - Оформление по ИП с нашей поддержкой - Несколько проектов на выбор - Карьерный рост без постоянных поисков работы Как начать - Откликнитесь на вакансию - Пройдите собеседование с рекрутером - Попадите на бенч и получайте предложения по проектам
Публикатор: Anatoliy Lavrenov
Системный администратор Linux Компания: Федеральное Медико-биологическое агентство Локация: Москва Занятость: Полная, Гибридный формат Оформление: ТК РФ ЦСП ФМБА занимается научными исследованиями, связанными с геномом человека и анализом полученных данных. Группа разработки создает внутренние сервисы для автоматизации движения, обработки и распределенного хранения больших объемов данных. Требования: - Опыт работы от 3-х лет в должности системного администратора в крупных компаниях с территориально-распределенной структурой - Высокий уровень системного администрирования и траблшутинга серверных операционных систем Linux (Ubuntu, Centos) - Виртуализация VMWare, Proxmox, KVM - Знания и практический опыт в области развертывания и обслуживания СУБД (Postgresql, mysql) - Опыт проектирования и развертывания Active Directory, понимание архитектуры и схемы - Опыт проектирования и развертывания кластерных сетевых служб DNS, DHCP, как Windows, так и Linux - Знания технологий RAID - Опыт работы с сетевым оборудованием: DELL, MikroTik, Mellanox, HP; знание и понимание принципов работы сетей TCP/IP, маршрутизации, VLAN - Опыт работы с серверными платформами: Dell, Supermicro, IBM - Опыт внедрения и администрирования терминальных ферм, знание правил и принципов - Умение создавать клиентские и инфраструктурные сервисы с нуля - Знание основных протоколов передачи данных - Практические навыки написания скриптов (Bash, Python) - Практический опыт работы с Zabbix, написания триггеров - Наличие сертификатов приветствуется - Знание английского языка на уровне, достаточном для чтения профессиональной литературы - Умение самостоятельно осваивать различные технические концепции - Будет плюсом — уметь разворачивать Ceph (крупные инсталляции), настраивать производительность, иметь опыт в эксплуатации и обновлении - Законченное высшее образование - Гражданство РФ Задачи: - Развертывание, настройка и поддержка инфраструктуры - Настройка и работа с виртуализацией - Взаимодействие с командой разработки по ключевым вопросам Условия: - Оформление по ТК РФ - Работа в команде профессионалов на стыке передовых ИТ и науки. Мы работаем с Big Data и ML, у нас собственный корпоративный ЦОД - Возможность профессионального роста, обучение - График работы 5/2, гибрид, плавающее начало рабочего дня
Python Developer (LLM, Москва)
Python Developer (LLM, Москва) Компания Bell Integrator Мы ожидаем - Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет - Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+) - Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP) - Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow - Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду - Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре - Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL) - Опыт написания unit-тестов - Опыт разработки асинхронных приложений на Python - Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile - Важно: Опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться Чем предстоит заниматься - Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM - Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI - Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов - Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов - Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний - Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода - Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки - Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями - Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков Условия - Возможность участия в интересном проекте - Возможность профессионального и карьерного роста в компании - Опыт работы в команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Удаленный формат работы - офисный формат в Москве
GenAI Engineer / AI Builder/ AI Agent Associate / AI Application Specialist
GenAI Engineer / AI Builder / AI Agent Associate / AI Application Specialist Компания: Magic Compass Holdings Limited Формат работы: полный рабочий день, удалённо Требуемые навыки: - Уровень senior - Git - Python - Agentic systems - NLP - NLU - vLLM - Blockchain