Вакансии Python
Все вакансии на Python: можно найти работу, где этот инструмент указан в стеке или в задачах. Смотрите живые роли по инструменту и узкие пересечения с профессиями ниже.
Фильтр вакансий
ML-инженер в рекомендательные системы
ML-инженер в рекомендательные системы Компания: VK Локация: Москва Формат работы: гибрид Тип занятости: стажировка Задачи - Реализация алгоритмов построения рекомендаций в Ленте ВКонтакте. - Исследование различных подходов к решению задач: не все проблемы решаются новой моделью, иногда лучший результат достигается сочетанием ML и алгоритмических решений. - Заведение и анализ A/B-экспериментов: это важнейший способ исследования, а также главный способ измерить эффект от своего решения. Требования - Знание алгоритмов и структур данных. - Знание теории матстата и ML: например, обработка табличных и сложноструктурированных данных, градиентный бустинг, подходы и метрики задачи ранжирования, методы построения и использования эмбеддингов. - Понимание принципов работы рекомендательных систем и задач ранжирования. - Навыки программирования на Python и (или) Java.
Младший Python разработчик, Отдел разработки аналитических инструментов и управления данными
Младший Python разработчик, Отдел разработки аналитических инструментов и управления данными (удаленка, офис) Компания: OZON Обязанности: - 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.
C# Developer
вакансия c C Developer ИТ-компания, специализирующаяся на разработке решений в сфере iGaming и оптимизации бизнес-процессов. Мы разрабатываем продукты, которые привлекают пользователей и способствуют эффективному достижению бизнес-целей.Наши ключевые направления: Development, IT, AI, Marketing, Project Management, Product Management.В связи с динамичным развитием и расширением бизнеса мы ищем C Developer для работы в команде профессионалов над интересными и инновационными проектами. Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость, удаленная работа с 9:00 до 18:00 Обязанности: - Работа в команде над проектами компании и проектами клиентов Развитие продуктов компании и участие в создании продуктов с нуля Требования: - Уверенное владение C и .NET 8 - Опыт работы с ASP.NET Core (3+ года) - Знание принципов асинхронного программирования - Опыт работы с REST API - Понимание протоколов SIP и RTP - Опыт работы с потоковым аудио - Опыт использования JSON для конфигурации приложений - Умение работать с внешними API и webhook'ами Желательно: - Опыт интеграции с Asterisk или другими IP-АТС - Знакомство с библиотекой SIPSorcery - Опыт работы с NAudio или аналогичными аудио-библиотеками - Навыки отладки сетевых протоколов - Базовые знания Python (для интеграции с ML-сервисами) - Опыт разработки систем распознавания голоса или их интеграции - Навыки работы с Telegram API - Знание Docker и контейнеризации Если вас заинтересовала вакансия, присылайте резюме! Компания: ИП Андреева Руслана 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.
Senior Developer C (KasperskyOS, Toolchain Development)
вакансия ai Senior Developer C (KasperskyOS, Toolchain Development) Группа Toolchain Development принимает участие в разработке SDK для микроядерной операционной системы KasperskyOS https://os.kaspersky.ru/. В зону нашей ответственности входят преимущественно два направления – разработка кросс-тулчейна (компилятор, линковщик и пр.) и разработка стандартной библиотеки (crt0, libc и пр.). На данный момент мы планируем усилить направление разработки стандартной библиотеки квалифицированным разработчиком с релевантным опытом и выраженной экспертизой, который поможет обеспечить паритет нашей имплементации относительно мирового уровня. Задачи: - Разработка стандартной библиотеки проекта KasperksyOS (вкл. поддержку совместимости с актуальными стандартами); - Разработка механизма загрузки динамических библиотек (вкл. смежную поддержку со стороны тулчейна); - Профилирование / отладка разрабатываемого кода; - Следование методологии SDL (вкл. покрытие тестами, фаззинг, статический / динамический анализ, анализ производительности); - Участие в исследовании, декомпозиции, оценке и планировании работ; - Ревью коммитов в связанные репозитории в роли одного из мейнтейнеров. Требования: - Опыт 5+ лет разработки / портирования стандартных библиотек (преим. UNIX-like библиотек crt0, libc, libpthread, libdl, libm или аналогичных) или иного системного ПО; - Качественное представление о стандартной библиотеке в целом (функциональное значение, внутреннее устройство, точки соприкосновения с ядром операционной системы, запуск приложений, загрузка динамических библиотек, стандарты C / ANSI / ISO / IEC / POSIX и пр.); - Знание теории операционных систем (архитектура, уровни привилегий, системные вызовы, прерывания, виртуализация, многозадачность, межпроцессное взаимодействие и пр.); - Знание классических алгоритмов и структур данных; - Отличное знание C (преим. C17 и новее) с пониманием гарантий стандарта и навыками разработки безопасного кода; - Знание ASM (преим. X86-64, ARM64, RISC-V или MIPS32) как минимум на базовом уровне; - Знание C++ (преим. C++20 и новее) как минимум на базовом уровне; - Опыт кроссплатформенной разработки (преим. с помощью LLVM / Clang, GCC, Binutils); - Опыт отладки сложных падений (преим. с помощью GDB); - Опыт работы с системами сборки (преим. Make, CMake), инструментами автоматизации (преим. Bash, Python) и системой контроля версий (преим. Git); - Опыт разработки в UNIX окружении (преим. Linux); - Самостоятельность в работе над нетривиальными задачами / проблемами; - Готовность транслировать экспертизу и поддерживать сферу знаний проекта KasperskyOS в актуальном состоянии. Компания: Лаборатория Касперского 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.
SDET (Python) в Геосервисы
SDET (Python) в Геосервисы Компания Wildberries Формат работы Удаленная работа Обязанности - Разрабатывать платформенные библиотеки на Python, создавать SDK и CLI-инструменты - Проектировать и развивать DSL, разрабатывать агентные workflow, создавать генераторы кода - Разрабатывать инструменты анализа проектов, проектировать системы валидации и проверки качества - Создавать инфраструктуру для автоматического тестирования AI-generated кода Требования - Уверенное владение Python, понимание языка глубже уровня написания автотестов - Хорошая инженерная база: алгоритмы, gRPC, JSON Schema, YAML, Git, Linux, Docker - Опыт разработки тестовых платформ, фреймворков автоматизации, внутренних инженерных инструментов, SDK, генераторов, библиотек - Проектирование систем, которыми пользовались другие инженеры - Желание строить инструменты для AI, а не просто пользоваться ими
Agentic AI Engineer (Cheminformatics)
вакансия ai Agentic AI Engineer (Cheminformatics) We have 30 years of expertise in designing and building custom software systems. We provide software development services focusing on complex high-load applications, AI and BI solutions, and mobile apps.Project focused on building AI-powered decision support solutions for early-stage medicinal chemistry and small molecule research. The goal is to improve hit triaging and scientific decision-making using agentic AI systems, LLMs, and scientific data sources. The platform will help scientists analyze compound data, access relevant knowledge, and support compound prioritization workflows. The scope of work includes designing and implementing AI agents, developing prompts and agent skills, integrating agents with internal databases and APIs, building retrieval and memory capabilities, and creating conversational interfaces for scientific workflows. The solution will be integrated with existing molecular design and data-driven decision-making platforms and may involve datasets containing up to 100K compounds. Core Responsibilities - Design and implement agentic AI systems, including agent workflows and orchestration - Model data structures needed to support agentic pipelines (memory, state, retrieval, tool use) - Build and iterate on prompts, skills, and agent definitions - Integrate agents with APIs and databases - Collaborate with the front-end engineer to integrate agent interactions into a chat interface Required Experience - Strong understanding of a variety of LLMs and their capabilities and agentic infrastructure - Experience designing and integrating APIs for AI-powered systems - Comfortable working across the stack — from prompt engineering to data layer to UI handoff Nice to Have - Hands-on experience with Amazon Bedrock - Familiarity with multi-agent frameworks and patterns - Experience with evaluation and observability for agentic systems - Prior work integrating agents into conversational UIs - Experience in chemistry, cheminformatics, or drug discovery domain - Python Our offer as your future employer - Collaboration via a B2B contract with payments in USD or EUR, depending on your preference, or through a labor contract - Flexible work schedule. - Possibility to work remotely - Opportunities for professional growth. - A company laptop to ensure a comfortable and efficient work setup. Компания: Software Country (ТОО Балхаш Системс) 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.
Python-разработчик LLM-агента поддержки
Python-разработчик LLM-агента поддержки Компания: Т-Банк Обязанности - Разрабатывать бэкенд LLM-агента для автоматизации поддержки - Учиться строить LLM-продукты и участвовать в формировании платформы для их развития - Следить за надежностью и качеством решений — агент будет работать под нагрузкой и решать проблемы миллионов пользователей - Решать задачи на стыке с Data Science, собирать легкие прототипы новых фич для проверки на пользователях - Следить за надежностью и качеством решений — внутренние инструменты работают с теми же гарантиями, что и внешние: мониторинг, алертинг, SLA Требования - Опыт разработки на Python — мы используем FastAPI, Pydantic, LangChain, LangGraph, LangFuse, punq - Опыт разработки распределенных систем: Kafka, PostgreSQL, Redis, Elastic - Опыт разработки сложных распределенных систем - Способность быстро выполнять задачи, не совершая критических ошибок - Будет плюсом опыт работы с ML-продуктами и интерес к ML, NLP, LLM
Публикатор: Anatoliy Lavrenov
Системный администратор Linux Компания Федеральное Медико-биологическое агентство Локация Москва Занятость Полная, гибридный формат Оформление ТК РФ О компании 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: умение разворачивать Ceph (крупные инсталляции), настраивать производительность, иметь опыт в эксплуатации и обновлении Важно - 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
Senior/Lead AI Engineer
Старший/Ведущий AI-инженер О нас Ищем Старшего/Ведущего AI-инженера для разработки AI-агента, который станет естественно-языковым интерфейсом к корпоративной платформе. Пользователи смогут управлять сайтами, списками, полями, навигацией и другими сущностями через обычный диалог. Задачи - Разработать production-ready AI-агента для работы внутри периметра заказчика - Поддерживать различные LLM (локальные и облачные) - Обеспечить безопасность, производительность и простоту установки готового решения - Довести MVP до production с возможностью дальнейшей поддержки и развития Требования - Опыт разработки AI-агентов на базе LLM - Понимание MCP - Уверенное владение Python - Опыт проектирования распределённых систем - Будет плюсом опыт интеграции с корпоративными API и разработки on-premise решений Условия - Полностью удалённая работа - Part-time формат - Оплата 2 500–4 000 ₽/час - Итеративная разработка: от проверки гипотез до production - Возможность долгосрочного сотрудничества после запуска MVP
QA-инженер (AI/ML)
О нас Группа Rubytech — лидирующий производитель программно-аппаратных комплексов и разработчик технологий для высоконагруженных ИТ-инфраструктур. Мы выпускаем собственную линейку ПАК Скала^р, а также строим и защищаем от киберугроз инфраструктуру, обеспечивая бесперебойную работу крупного бизнеса и государственных организаций. Требования - Опыт тестирования AI/ML-компонентов и сервисов - Опыт работы с фреймворками: LangChain, LlamaIndex, RAGAS, Langfuse - Опыт тестирования RAG-пайплайнов: качество retrieval (Hit Rate, MRR, NDCG@K), релевантность ответов, groundedness - Знание Python, SQL, REST API - Знание метрик оценки LLM - Понимание принципов работы агентских систем, MCP Будет плюсом - Опыт работы с Postman, Selenium, PyTest - Оценка экономической эффективности: контроль token usage, cost per request, API-лимитов - Понимание интеграционного тестирования: коннекторы к Active Directory, MS SharePoint, Confluence, мессенджерам и пр. - Навыки тестирования ИБ: prompt injection, jailbreak-атаки, проверка утечки PII (паспорта, телефоны), data leakage системных промптов Условия работы - Уютный, комфортный и современный офис в пешей доступности от м. Алексеевская, где есть все необходимое для работы и даже больше: дежурный врач, кафе и столовая, кофе и фрукты, фитнес-центр, коворкинг и многое другое - Стабильный и «белый» конкурентный доход, который мы обсудим при встрече - Удобный график — гибрид или офис (в зависимости от подразделения) - Работа в аккредитованной ИТ-компании из реестра Минцифры (отсрочка от мобилизации) - Профессиональный рост, обучение и развитие, участие в проекте «Лекторий Rubytech» - Развитые спортивные комьюнити: футбол, волейбол, баскетбол и шахматы - ДМС для вас и вашей семьи на особых условиях - Тимбилдинги, митапы и другие корпоративные мероприятия - Скидки у 500+ партнеров (платформы BestBenefits и Lerna) Ждем вас в нашей команде!
Backend Engineer (Python + GO / C#/JAVA / Rust)
вакансия c Backend Engineer (Python + GO / C/JAVA / Rust) Nord Clan — компания по разработке ПО на заказ. Мы создаем высоконагруженные интеграционные проекты, системы дистанционного обслуживания для финтеха, производства и медицины — как полностью своей командой, так и в рамках партнерства с крупными интеграторами. Также создаем собственные продукты на основе машинного зрения и нейросетей. Нам доверяют Wildberries, Яндекс, Росатом, HeadHunter, Самолёт плюс, СберТех, Северсталь, Инвитро, ЦИАН, Банки.ру, Dostaевский и другие лидеры рынка. Входим в реестр аккредитованных МинЦифры организаций, осуществляющих деятельность в области информационных технологий. У нас два офиса: в Санкт-Петербурге и Ульяновске, и удаленные сотрудники почти во всех уголках России. Сейчас мы расширяем штат и приглашаем в команду Backend Engineer'а - в приоритете 2+ языка программирования с основной экспертизой в Python. Нам важно: - Опыт в Python от 3-х лет; - Базовые или уверенные навыки разработки на одном (или более) из языков: Go, C, Java или Rust; - Опыт работы с веб-фреймворками (Flask / Django / FastAPI); - Знание и опыт работы с SQLAlchemy; - Опыт работы с PostgreSQL; - Опыт работы с Redis для кэширования, обработки данных в реальном времени; - Понимание работы с REST API, HTTP, умение проектировать гибкие RESTful api; - Знание принципов ООП, паттернов проектирования, умение писать чистый, поддерживаемый код; - Понимание паттернов проектирования распределенных систем (в т.ч. асинхронные архитектуры); - Навыки оценки производительности системы, масштабируемости и узких мест на данных нагрузочного тестирования; - Умение писать unit и интеграционные тесты (Pytest, Mock); - Опыт работы с Docker; - Опыт работы с брокерами сообщений Kafka и / или RabbitMQ; - Опыт работы с Kubernetes и понимание принципов оркестрации контейнеров; - Опыт использования CI / CD инструментов: Gitlab CI / Jenkins Будет плюсом: - Техническое высшее образование. Что мы предлагаем: - Амбициозные задачи и проекты, клиенты — лидеры отрасли; - Полностью «белая» компания, оформление по ТК; - Возможность расти внутри компании, постоянно осваивать новые технологии, расширять стек; - Льготы и преимущества аккредитованной МинЦифры ИТ-организации (льготная IT-ипотека, отсрочка), бонусы работодателя (льготы в рамках зп-проектов, специальные предложения от компании и партнеров); - Работа 5 / 2, “гибкие” начало дня (с 8:00 до 11:00) и время обеда (кинотеатр и безлимитный бар: кофе, чай, фрукты, сладости) уютные уголки для отдыха, теннисн Компания: ООО Норд Клан 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.
KEFIR — студия-разработчик, известная своими хитами «Last Day on Earth», «Frostborn», «Sunday City» и др
Data Scientist (GameDev) Удалёнка KEFIR — студия-разработчик, известная своими хитами «Last Day on Earth», «Frostborn», «Sunday City» и др. Требования: - опыт работы на аналогичной позиции от 3 лет - опыт работы на аналогичной позиции в игровой индустрии - Python: уверенное владение - SQL: умение писать эффективные запросы к большим объемам данных - ML-база: понимание классических алгоритмов машинного обучения и принципов их валидации - опыт работы с указанными инструментами: - SQL: Google BigQuery - оркестратор: Apache Airflow - среды разработки: IDE (PyCharm) и Notebooks (Jupiter/Colab) - Python: Basics (NumPy, Pandas, Scikit-learn, Statsmodels), Ensemble Frameworks – (LightGBM, CatBoost, XGBoost), Viz (plotly, seaborn и т.д) - визуализация: Power BI/Tableau - GitLab
Вакансии в области искусственного интеллекта на Хабр Карьере
Вакансии в области искусственного интеллекта на Хабр Карьере. ML-инженер в Петрович-Тех. Санкт-Петербург. AI Engineer/Cпециалист по генеративному искусственному интеллекту (SecOps) в BI .ZONE. Москва. Разработчик Python в МТС Финтех. Москва. ML-инженер (Направление клиентского сервиса) в RWB (Wildberries & Russ). Можно удаленно. Data scientist в JuicyScore. Москва. Больше вакансий AI
Senior Backend Developer Python в центр Data Gov [Big Data, МТС Веб Сервисы]
Senior Backend Developer Python в центр Data Gov (Big Data, МТС Веб Сервисы) Москва, гибридный формат работы, уровень senior. Чем предстоит заниматься - Участвовать в создании сети агентов для реализации шагов дата-процесса. - Настраивать мониторинг реализации практик DataGov. - Реализовывать интеграции с платформой работы с данными MWS Data и платформой интеграций MWS OctApi. - Разрабатывать backend-сервисы на Python для управления метаданными, контроля качества данных и оркестрации дата-процессов. - Проектировать и поддерживать API для взаимодействия с продуктовыми командами. - Тестировать реализованные сервисы, готовить техническую документацию. - Взаимодействовать с продуктовыми командами в рамках их обучения работе с сервисами DataGov. - Участвовать в код-ревью и совершенствовании архитектуры решений. Что мы ожидаем - Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет. - Опыт работы с LLM и API OpenAI от 1 года. - Практический опыт проектирования и реализации AI-агентов с использованием LangChain/LangGraph. - Уверенное владение Docker и Docker Compose, опыт запуска приложений в production-среде. - Опыт настройки и поддержки CI/CD pipelines. - Знание принципов работы с базами данных (SQL и NoSQL). - Опыт работы с Git (branching-стратегии, code review). - Понимание принципов микросервисной архитектуры и REST API. - Опыт работы с Linux (терминал, базовое администрирование). - Умение писать чистый, поддерживаемый код и покрывать его тестами. - Готовность работать в команде, инициативность и внимательность к деталям.
Applied AI / LLM Engineer (Python)
Mad Devs — Applied AI / LLM Engineer (Python) О нас В Mad Devs вы присоединитесь к команде, увлечённой решением сложных задач и созданием инновационных продуктов. Наши проекты охватывают Европу, США и Юго-Восточную Азию — это шанс влиять на глобальные процессы. Мы превращаем юридическую индустрию с помощью AI, ценим гибкость, удалённую работу и постоянное профессиональное развитие. Всё для того, чтобы вы росли в заряжающей энергией среде. Задачи - Взять полную ответственность за AI-слой продуктов: от исследований и экспериментов до внедрения в продакшен - Сквозное ведение AI-инициатив: вы будете сопровождать их на всех этапах - Решать реальные вызовы в области генеративного AI (GenAI) - Участвовать в формировании будущего продуктов, основанных на AI - Проводить исследования и эксперименты, превращая результаты в работающие решения Требования В описании вакансии детальные требования не указаны. Пожалуйста, уточняйте информацию у рекрутера или на собеседовании. Будет плюсом Информация не предоставлена. Почему стоит присоединиться - Проекты глобального масштаба — от Европы до Юго-Восточной Азии - Полностью удалённый формат работы - Культура гибкости и доверия - Профессиональный рост и развитие в AI-сфере - Дружная и вдохновляющая команда
Middle+ AI инженер
Middle+ AI инженер До 390 000 ₽ Удалённая работа Точка Банк — онлайн-банк и экосистема сервисов для бизнеса. Требования: - Опыт построения систем с LLM от 3 лет. - Опыт работы с диалоговыми ассистентами, написания промптов и обогащения контекста, включая function calling, RAG и другие подходы. - Понимание современных подходов к RAG (Retrieval-Augmented Generation), включая работу с векторными базами данных и embedding-пайплайнами. - Опыт работы с function calling, tools, agents, memory, multi-agent-системами, а также понимание архитектуры цепочек агентов и промптов. - Опыт участия во внедрении или создании внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием и мониторинга этих систем. - Уверенное написание на Python production-ready кода: создание скриптов, построение пайплайнов, интеграция с API LLM и векторными базами, автоматизация процессов. - Умение защищать гипотезы метриками, прозрачно тестировать элементы системы и версионировать эксперименты. - Умение ясно излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и выступать ментором для коллег.
Senior AI Engineer/Cпециалист по генеративному искусственному интеллекту(SecOps)» (Москва)
Требуется «Senior AI Engineer/Cпециалист по генеративному искусственному интеллекту(SecOps)» (Москва) Компания «BI.ZONE» ищет хорошего специалиста на вакансию «Senior AI Engineer/Cпециалист по генеративному искусственному интеллекту(SecOps)». Москва (Россия). Полный рабочий день. Требуемые навыки: LangChain, Langgraph, LLM, Python.
Senior AI Engineer/Cпециалист по генеративному искусственному интеллекту(SecOps)
Senior AI Engineer / Специалист по генеративному ИИ (SecOps) О компании BI.ZONE разрабатывает IT-решения для кибербезопасности: от мобильных приложений до сложных платформ на базе машинного обучения и генеративного ИИ. Наши продукты делают жизнь миллионов людей безопаснее. В AI Центре мы занимаемся прикладным применением AI/ML в продуктах BI.ZONE и исследуем передовые технологии. Мы развиваем AI-ассистента Cubi, который помогает специалистам по информационной безопасности работать с большими данными и противостоять киберугрозам. Мы ищем старшего AI-инженера, который займется созданием и развитием AI-агентов для автоматизации процессов в Security Operations. Вас ждут интересные и амбициозные задачи, дружная команда и поддержка на старте. Задачи - Разработка мультиагентной системы в BI.ZONE TDR для автоматизации триажа алертов, расследования и реагирования. - Развитие AI-функционала BI.ZONE Cubi в продуктах EDR, SIEM и SOAR. - Решение NLP-задач в контексте SOC: классификация и приоритизация алертов, суммаризация инцидентов, семантический поиск по логам и базам знаний, кластеризация событий. - Выдвижение гипотез и быстрая проверка через PoC. - Написание поддерживаемого и читаемого кода на Python 3.10+. - Участие во всех этапах жизненного цикла AI/ML: от предобработки данных до деплоя и мониторинга в production. - Обмен экспертизой с коллегами и внешней аудиторией. Требования Профессиональные навыки - Высшее техническое образование. - Опыт разработки на Python от 3 лет. - Понимание процессов SOC: мониторинг, триаж алертов, расследование инцидентов, реагирование. - Знакомство с MITRE ATT&CK, kill chain, типовыми TTPs и IOC. - Опыт создания агентов с использованием современных фреймворков (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno/Phidata и др.). - Знание стратегий планирования AI-агентов (ReAct, Plan-and-Execute и т.п.). - Уверенная работа с LLM API (OpenAI, vLLM, Anthropic и др.). - Понимание агентских протоколов (MCP, A2A, AG-UI). - Сильные навыки prompt engineering, включая chain/tool/function calling. - Опыт работы с векторными базами данных (Weaviate, Pinecone, Qdrant, Milvus и др.). - Опыт оценки качества LLM-систем (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge или аналоги). - Владение Linux, Git, Docker; умение упаковывать агента в контейнер. Soft skills - Способность быстро находить рабочий baseline и итеративно его улучшать. - Управление беклогом продукта, умение договариваться о контрактах и ограничениях. - Быстрое освоение новых технологий (разбор фреймворка за дни, а не недели). - Готовность экспериментировать и предлагать нестандартные решения. Будет плюсом - Опыт интеграции с SOC-инструментарием (SIEM, SOAR, EDR) или их API, хотя бы на уровне подключения. - Понимание атак на LLM (Prompt Injection, Jailbreaks) и методов защиты (Guardrails), знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications. - Опыт fine-tuning и дообучения LLM (PEFT: LoRA, DoRA, qLoRA и др.). - Навыки обнаружения и минимизации галлюцинаций и ошибок в ответах LLM. - Опыт работы с self-hosted моделями. Условия работы - Официальное оформление по ТК РФ и все преимущества аккредитованной IT-компании. - Гибкий график: удаленная работа или офис без контроля присутствия. - ДМС со стоматологией с первого месяца работы. - Обучение за счет компании: сертификации, курсы, конференции, митапы, хакатоны, CTF-ы. - Свободная атмосфера: общение на «ты», отсутствие дресс-кода и бюрократии. - Поддержка самореализации и личного бренда. - Скидки на фитнес, покупки, сервисы «Фитмост», «СберПрайм+» и BestBenefits. - Корпоративная жизнь: мероприятия, спортивные старты, мерч и подарки. - Профессиональные сообщества: тематические митапы, клубы по интересам (спорт, игры, книги, аниме).
Инженер AI/LLM (удаленно по РФ)
Инженер AI/LLM (удаленно по РФ) О нас Bell Integrator — крупная ИТ-компания, реализующая проекты для системообразующих финансовых, телеком и ритейл компаний по всей России. О проекте Создание AI-агента для Python BDD-фреймворка в корпоративной банковской среде. Решение будет автоматически преобразовывать функциональные тестовые сценарии в готовые сценарии на Gherkin, используя существующую кодовую базу и механизмы интеллектуального подбора переиспользуемых шагов. Цели проекта: - Ускорить разработку BDD-автотестов. - Снизить стоимость регрессионного тестирования. - Повысить стандартизацию автоматизации тестирования. - Построить внутренний инструмент нового поколения, объединяющий LLM, RAG, ReAct и корпоративную инфраструктуру. Ключевые направления - Генерация feature-файлов на Gherkin на основе функциональных сценариев с помощью AI-агента. - Построение retrieval-контура на базе RAG и PostgreSQL + pgvector для поиска релевантных шагов, шаблонов и переиспользуемых элементов. - Интеграция с существующим Python BDD-фреймворком и библиотекой шагов для максимального переиспользования кодовой базы. - Разработка пользовательской поверхности (IDE plugin) для удобной работы тест-автоматизаторов. - Контроль качества генерации, стандартизация сценариев, снижение пропусков переиспользуемых шагов. - Создание технологической основы для развития AI в тестировании, AIPDLC и spec-driven development. Технологический стек - Python 3 - FastAPI, Streamlit - PostgreSQL, pgvector - Apache Kafka - Docker - Linux - HTTP, REST, GraphQL - LLM, RAG, ReAct, embeddings, vector search Требования - Опыт работы: от 3 лет. - Высшее образование. - Практический опыт построения RAG-систем и работы с векторными хранилищами (желательно PostgreSQL + pgvector). - Опыт разработки ReAct-агентов. - Понимание принципов ООП, SOLID и паттернов проектирования. - Знание многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio). - Практические навыки работы с LLM. - Опыт контейнеризации (Docker). - Лидерские качества: умение принимать решения и брать ответственность. Дополнительные (желательные) требования - Понимание BDD, Gherkin, тестовой автоматизации и принципов переиспользования step definitions. - Понимание клиентской веб-разработки. - Опыт разработки IDE-плагинов или инструментов для разработчиков. - Опыт оценки качества AI-решений (accuracy, retrieval quality, traceability). - Понимание spec-driven development и применения AI в SDLC/QA-процессах. Обязанности - Проектировать и согласовывать архитектуру AI-агента, приложений и интеграций. - Разрабатывать backend-компоненты AI-агента, общие библиотеки, интеграционные модули. - Реализовывать решения на основе LLM, ReAct и RAG, включая поиск и подбор релевантных шагов. - Интегрировать систему с внутренними сервисами, репозиториями, базами знаний и корпоративной инфраструктурой. - Формировать требования к CI/CD, мониторингу, логированию, трассировке и контролю качества AI-агента. - Проводить ревью кода, поддерживать стандарты разработки, участвовать в командных коммуникациях. - Взаимодействовать со специалистами по автоматизированному тестированию, QA и разработчиками для уточнения требований и сценариев. - Участвовать в создании пользовательской поверхности (IDE plugin). Условия - Работа в команде профессионалов, поддержка инициатив. - Доступ к новым технологиям, включая AI. - Профессиональный и карьерный рост. - Возможность участвовать в разных проектах. - Опыт работы в распределенной команде. - Заработная плата обсуждается индивидуально. - Оформление в соответствии с ТК РФ в Bell Integrator. - Формат работы: удаленно по РФ.
Опытных разработчиков на C++
Разработчик на C++ в команду данных для еком-сценариев Поиска Наша команда занимается сбором и подготовкой данных для еком-среза Поиска. Мы хотим улучшить сценарии Поиска, чтобы пользователям было проще находить информацию о товарах, магазинах и совершать покупки онлайн. Наши задачи: production-код на C++20, работа с данными и создание MVP на Python, ML (подготовка и внедрение как YandexGPT, так и моделей поменьше — BERT, CatBoost, DSSM). Мы ищем опытных разработчиков на C++, чтобы сделать товарный Поиск ещё лучше и удобнее. Какие задачи вас ждут - Использование связей «товары — каталоги» для наполнения товарной базы. Один из способов эффективно индексировать множество товарных страниц в интернете, которые постоянно меняются, — это естественные батчи: каталоги и листинги. А чтобы этот подход работал, нужно не только с высоким качеством получать информацию о товарах со страниц каталогов, но и в правильном порядке обходить страницы на уровне базы. Также вам предстоит поддерживать ключи для связи сущностей в базе (many-to-many), чтобы не нарушать консистентность данных. - Определение доступности товаров для заказа. Чтобы сделать товарную выдачу релевантной, мы должны понимать, какие товары пользователь действительно может заказать. Для этого мы хотим быстро находить недоступные страницы и товары, которых уже нет в наличии, а также учитывать в рантайме региональность. Мы ждём, что вы - Знаете классические алгоритмы и структуры данных - Пишете код на C++ и Python - Имеете опыт продуктовой разработки - Готовы учиться и осваивать новые технологии Почему у нас хорошо Мы предоставляем полный набор, который поможет уберечься от тревожности и выгорания: ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия.
AI-разработчик / MLOps
О нас Проект управляющей компании «Джетлин». Мы создаём и сопровождаем AI-решения, которые работают в микросервисной среде. Задачи - Разработка AI-агентов на Python с использованием внешних API. - Упаковка кода в минимальные и безопасные Docker-образы. - Написание Helm-чартов для развёртывания образов в Kubernetes. - Реагирование на блокировки образов SCA-сканером: поиск обновлений или патчей для уязвимых библиотек, пересборка и передеплой. - Мониторинг продакшен-подов через ArgoCD, анализ логов при падениях, исправление ошибок в коде, промптах или API. - Полная ответственность за доставку и поддержку AI-агентов: от идеи до эксплуатации. - Примерный баланс: 30% разработка, 70% внедрение и эксплуатация (Deployment & Ops). Требования - Уверенный промышленный опыт разработки на Python. - Глубокое понимание менеджеров зависимостей и виртуальных окружений (virtualenv, poetry, pip) — 70% проблем деплоя связаны именно с ними. - Навыки контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes), позволяющие самостоятельно собирать образы, проходить security-проверки и запускать сервисы в кластере без помощи сисадминов. - Опыт написания Helm-чартов и понимание CI/CD (ArgoCD будет плюсом). - Желателен опыт в AI/ML-разработке: интеграция моделей, работа с промптами, понимание жизненного цикла AI-агента. - Автономность, проактивность и умение быстро расследовать инциденты. Условия - Полная удалёнка на территории РФ. - Оформление по ТК или ИП. - Занятость на проекте управляющей компании.
AI engineer (ML/DS)
AI-инженер (ML/DS) О нас Мы — команда Raft Digital Solutions. Мы разрабатываем решения на базе AI, внесли вклад в развитие фреймворка LangChain, создали собственный продукт для анализа голосовой связи с помощью GPT и провели исследования в области безопасности LLM. Работаем на рынках РФ и за рубежом. Сейчас мы ищем Senior AI-инженера с опытом в ML/DS в команду разработки AI-агентов для пользователей. Стек технологий - OpenAI, GigaChat, MCP - Python, PostgreSQL - LangChain, Langfuse - CI/CD, Docker, Kubernetes Задачи - Разрабатывать ассистентов с текстовыми и голосовыми интерфейсами - Анализировать качество генеративных моделей и искать способы его улучшения - Следить за лучшими практиками и open-source решениями в области AI - Деплоить сервисы в Kubernetes, настраивать мониторинг - Проводить Code Review существующих решений, предлагать идеи по оптимизации и развитию Требования - Коммерческий опыт разработки на Python / data science от 5 лет - Понимание архитектуры AI-агентов: оркестрация, memory, tools - Коммерческий опыт разработки AI/LLM-приложений (RAG, AI agents, векторные БД, tool calling, function calling, workflows) - Опыт работы с фреймворками для LLM-пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack или аналогичными - Опыт деплоя сервисов в продакшен Условия - Удалённый формат работы - Гибкий график, полная занятость (40 часов в неделю) - Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий - Дружная команда экспертов, обмен знаниями, технический рост - Оформление по договору B2B (с ИП)
Senior_NLP Engineer
SeniorNLP Engineer удаленка senior Компания: Джетлин ☑️ Задачи: -Разрабатывать и дообучать модели NLP/LLM: эмбеддинги, генерация, RAG-подходы. -Исследовать новые архитектуры, ставить эксперименты, проводить A/B-тесты. -Проектировать и развивать сервисы на базе языковых моделей: ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация документов и кода. -Оптимизировать инференс и внедрять модели в продакшн совместно с ML и backend-командами. -Работать с данными: предобработка, векторизация, организационное хранение knowledge-баз. ☑️ Что важно: -3+ лет коммерческого опыта в NLP/LLM. -Глубокая математика: ML, статистика, теория вероятностей. -Python + DS-стек: pandas/polars, numpy, scipy, scikit-learn. -Практика с PyTorch, Transformers, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex. -Опыт работы с моделями Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral; SFT, LoRA, QLoRA, prompt-tuning. -Навыки работы с Docker, Kubernetes, CI/CD. -Умение настраивать и оптимизировать RAG-пайплайны. ☑️ Будет плюсом: -Опыт в финтехе или корпоративных экосистемах. -Работа с Hadoop (Hive, PySpark), Greenplum, PostgreSQL. -Понимание интеграции LLM в бизнес-процессы. -Опыт работы в кросс-функциональных командах. Python Job в Telegram | в VK | в Max
Активных и заинтересованных аналитиков
Аналитик-разработчик претрейна Alice AI LLM Наша команда занимается аналитикой претрейн-модели Alice AI LLM, которая лежит в основе Алисы, Поиска и многих других продуктов Яндекса. Наша цель — улучшать модель, решая множество прикладных задач, постоянно мониторить качество со всех сторон и не терять ничего важного. Для этого нам нужна система надёжных и разносторонних метрик (бенчмарков) — такими метриками и занимается наша команда. Ищем активных и заинтересованных аналитиков. Какие задачи вас ждут: - Создание метрик качества претрейна Наша главная задача — всесторонне оценивать качество претрейн-модели. Перед нами часто возникают новые интересные задачи: как оценить агентские способности модели на этапе претрейна; как замерить, хорошо ли модель будет работать на задачах от разных сервисов Яндекса; хорошо ли наша модель с высоким сodeforces-рейтингом будет писать код для пользователей; как правильно принимать эксперименты на моделях разных размеров. - Интерпретация результатов экспериментов Команда разработки проводит много экспериментов и делает выводы на основе наших метрик. Иногда результаты бывают неожиданными или противоречивыми, в этом случае задача аналитиков — помочь разобраться, что произошло. - Анализ точек роста Всё ещё остаются сложные задачи, с которыми наша модель пока не справляется на должном уровне, но мы стараемся выбрать из них самые перспективные, разобрать проблемы и вместе с командой разработки придумать план решения. Мы ждём, что вы: - Работали над метриками в NLP - Уверенно владеете SQL и Python - Умеете анализировать данные, строили эффективные процессы их обработки Будет плюсом, если вы: - Работали над LLM - Строили агентские системы - Делали крауд-разметки с системой контроля качества ДМС Яндекса действует с первого месяца работы. Причём получить плановую или неотложную помощь можно и за рубежом.
Backend-разработчик (Python)
Backend-разработчик (Python) О проекте team4you.org ищет backend-разработчика с сильной экспертизой в Python для участия в создании AI/LLM-сервисов крупного российского банка (ТОП-5). Проект включает разработку чат-ботов, поисковых решений, агентных сервисов и прикладных AI-инструментов. Задачи - Разрабатывать backend-сервисы для AI-платформы банка: чат-боты, поисковые решения, агентные сервисы и прикладные AI-инструменты. - Проектировать и развивать микросервисную архитектуру на FastAPI. - Интегрировать сервисы с LLM-платформой, базами данных, брокерами сообщений и внутренними системами банка. - Создавать высоконагруженные API и сервисы реального времени. - Участвовать в проектировании архитектуры платформы и развитии общих платформенных компонентов. Требования - Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет. - Уверенное знание Python, asyncio, многопоточности и принципов разработки production-сервисов. - Опыт коммерческой разработки на FastAPI. - Опыт проектирования микросервисной архитектуры и интеграционных решений. - Практический опыт работы с PostgreSQL, Redis и брокерами сообщений (Kafka, NATS или аналогами). - Опыт работы с REST API, gRPC и асинхронными протоколами взаимодействия. - Понимание принципов тестирования, мониторинга и сопровождения backend-сервисов. Будет плюсом - Опыт разработки AI/LLM-приложений, чат-сервисов или поисковых систем. - Опыт работы с LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогичными фреймворками. - Понимание принципов построения RAG-систем. - Опыт работы с Docker, Kubernetes и CI/CD. - Опыт проектирования высоконагруженных систем.
Senior ML Engineer - LLM Training & Serving
Старший ML-инженер — обучение и обслуживание LLM О компании Unimatch Lab — ИИ-венчурная студия из Кремниевой долины. Мы создаём портфель ИИ-продуктов и развиваем собственный ML-стек: локальные кластеры для LLM, обучение и обслуживание моделей на своей инфраструктуре. Мы ищем старшего ML-инженера, который возьмёт на себя полный внутренний цикл: от данных до продакшена. Никакой работы только с промптами или сторонними API — все персональные и чувствительные данные остаются на наших серверах. Задачи - Файн-тюнинг LLM и VLM моделей (LoRA, QLoRA, дистилляция) с получением готовых к промышленной эксплуатации весов. - Оценка качества как обязательный этап релиза: метрики на уровне отдельных полей, отложенные выборки, проверки на утечку данных между обучением и тестом. - Управление полным циклом работы с данными: разметка с помощью учителя, версионирование датасетов, контроль качества синтетических данных. - Запуск и поддержка собственного инференса под нагрузкой: vLLM, пакетная обработка запросов, квантизация, генерация структурированных JSON-ответов. - Документирование ML-процессов от начала до конца, чтобы цикл не зависел от одного конкретного инженера. Требования - Опыт от 5 лет в запуске ML-систем в продакшен, включая работу с высоконагруженным ИИ. - Вы сами обучаете модели (веса), а не ограничиваетесь промпт-инжинирингом или интеграцией RAG. - Опыт развёртывания собственных LLM в продакшен (vLLM или аналоги). - Реализованные проекты полного цикла: данные → файн-тюнинг → оценка → реальный продакшен-трафик. - Уверенное владение Python, Docker/Kubernetes, CI/CD. Понимание принципов работы с конфиденциальными данными на собственной инфраструктуре. Условия работы - Формат: удалённо. - Локация: Европа (EU, Великобритания, Исландия, Норвегия, Швейцария и др.), Латам. - Уровень: старший (Senior). - Компенсация: от $5,000 в месяц (базовая ставка).
Quant Researcher (Middle/Senior) в QST (Quantstellation), TradFi (Derivatives), $7–15k net + Bonus/Profit Share, Limassol/Moscow (Hybrid/Relocation)
О компании QST (Quantstellation, ранее известная как «Созвездие») — бутиковый prop HFT-фонд с 18-летней историей. Торгуем на собственные средства деривативами (фьючерсы и опционы) на ведущих биржах: CME, Eurex, NSE, KRX. Криптовалюты присутствуют как дополнительное направление. Ключевые факты: - Ежемесячный объем торгов превышает 80 млрд долларов. - Средний стаж сотрудников в команде — более 6 лет. - Плоская структура, минимум бюрократии, быстрый путь от гипотезы до продакшена. - Собственная технологическая платформа, включая FPGA и GPU-кластер для тяжелых моделей. О позиции Ищем Middle/Senior Quant Researcher, который сосредоточится на исследовательской работе. Основной язык — Python, задачи на C++ не ставятся (для этого есть сильная команда Quant Dev). Вы будете строить альфу с нуля, опираясь на готовый research-to-production pipeline. Задачи - Разработка и тестирование количественных стратегий для торговли деривативами. - Создание новых источников альфы, а не поддержка существующих пайплайнов. - Взаимодействие с разработчиками для внедрения моделей. Требования - Сильная математическая база и опыт в машинном обучении. - Способность самостоятельно генерировать гипотезы и доводить их до реализации. - Опыт в TradFi приветствуется, но кандидаты из crypto-индустрии также будут рассмотрены. Условия - Оклад: 7 000 – 15 000 USD net ежемесячно. - Бонус: участие в profit-пуле по прозрачной формуле, привязанной к PnL. Успешные стратегии генерируют апсайд, кратно превышающий фиксированную часть, без искусственных ограничений. - Команда: основатели — выпускники мехмата МГУ, коллеги — Kaggle Masters, PhD, выпускники ШАД. Взаимодействие строится на совместном поиске альфы, а не на внутренней конкуренции. - Формат работы: гибридный график, офисы в Лимассоле и Москве, возможна релокация. - График: гибкий, 40 часов в неделю, без переработок по выходным. - Лояльный подход к обязательствам по NCA: готовы обсуждать индивидуальные условия перехода.
Senior / ML Lead | Крипто-трейдинг | Офис - Сербия / удаленно
О проекте Мы разрабатываем ML-модели и торговые стратегии для криптовалютных рынков. Наша команда — выпускники ВШЭ, Физтеха, Сколтеха и ШАД. В продакшене уже работает собственная ML-система, которую предстоит развивать. Задачи - Взять на себя ответственность за существующую ML-систему и её развитие - Разрабатывать новые прибыльные модели и торговые стратегии - Самостоятельно находить перспективные идеи и доводить их до результата Требования - Уровень Senior, ML Lead или очень сильный мидл с опытом в трейдинге - Опыт разработки прибыльных ML-моделей или торговых стратегий - Уверенное владение Python и стеком: NumPy, numba, PyTorch / JAX - Сильный математический бэкграунд - Способность самостоятельно генерировать гипотезы и реализовывать их Будет плюсом: - Опыт в крипто- или алготрейдинге - Умение читать и оптимизировать код на C++ - Участие в олимпиадах (ICPC и др.), Kaggle, обучение в ШАД, научные публикации - Интерес к менторству и развитию команды Условия - Формат работы: офис в Сербии или удалённо - Зарплата: - Senior: до $12 000 net + квартальный бонус - ML Lead: до $12 000 net + процент от PnL (от 4% до 10%, обсуждается индивидуально) - Бонус за успешную рекомендацию кандидата: $15 000
Senior VLA Pre-training Engineer
Старший инженер по предобучению VLA О проекте Мы создаём интеллектуальное ядро для нового поколения промышленных гуманоидных роботов. Наш продукт — не исследовательский прототип, а реальные машины, которые уже работают на производствах, складах и в логистических центрах. Сегодня у нас 30 000 предзаказов по всему миру, подписанные контракты с крупным европейским производителем и успешные пилотные внедрения с лидерами в автомобильной и индустриальной автоматизации. VLA-команда отвечает за ключевой интеллект робота: восприятие окружающей среды, понимание инструкций, обучение новым навыкам и автономное выполнение манипуляций. Задачи Вы возьмёте на себя полный цикл разработки фундаментальных моделей для поведения роботов: - Предобучение и файнтюнинг VLA-моделей на масштабных мультимодальных наборах данных; - Создание и поддержка пайплайнов данных: сбор, фильтрация и генерация синтетических данных; - Проектирование инфраструктуры распределённого обучения; - Перенос из симуляции в реальный мир: валидация политик в симуляторе перед развёртыванием на физическом роботе; - Плотное взаимодействие с инженерами по симуляции, дата-сайентистами и командами встроенных систем; - Поставка моделей, которые напрямую управляют реальными роботами в промышленной эксплуатации. Требования - 5+ лет разработки систем глубокого обучения (индустрия или исследования) с доведёнными до продакшена моделями или опубликованными научными работами; - Практический опыт с LLM, VLM или VLA-моделями: архитектура, обучение, файнтюнинг; - Уверенное владение масштабным распределённым обучением: PyTorch DDP, конвейеры данных, чекпоинтинг; - Опыт работы с робототехническими симуляторами (MuJoCo, Isaac Sim, Gazebo) или реальными роботизированными системами; - Отличное знание Python и PyTorch/JAX, способность отлаживать численные расчёты и писать промышленный код; - Инициативность, самостоятельность и навыки чёткой коммуникации. Будет плюсом: - Опыт в робототехнике, практика переноса из симуляции в реальный мир, знание OpenVLA или аналогичных VLA-фреймворков. Условия - Компенсация: £150 000 – £230 000 брутто в год, в зависимости от опыта; - Лондон, 100% работа в офисе (ежедневный доступ к роботам, лабораториям и прототипам); - Релокационная поддержка: до £8 000 плюс спонсорство визы Skilled Worker; - Бенефиты: частное медицинское страхование, пенсионные отчисления (8%), 23 дня оплачиваемого отпуска, опционы компании.
Principal Applied AI Researcher 💫
Principal Applied AI Researcher О проекте Есть задачи, которые невозможно решить улучшением существующего — их приходится придумывать с нуля. Наш клиент создаёт новый тип поиска: не для людей, а для AI-агентов. Агент не кликает по ссылкам и не выбирает из списка результатов. Он должен понимать информацию, проверять её, использовать для reasoning и принимать решения. Это требует переосмыслить саму архитектуру поиска: что считать хорошим ответом, как измерять качество системы и как построить retrieval для мира AI-агентов. Именно этим и займётся Principal Applied AI Researcher. Задачи - Проектирование AI-native retrieval, reasoning и систем оценки качества - Создание систем, где агенты ищут, верифицируют и используют информацию из веба в реальном времени - Разработка eval-методологий и новых метрик качества - Принятие ключевых технических и продуктовых решений в направлении agent-native search - Превращение исследовательских идей в production-системы - Работа бок о бок с командами search, ML и infrastructure Требования - 8+ лет опыта в Applied AI, ML или Software Engineering - Опыт вывода ML/AI-систем в production - Обязательный опыт проектирования и развития систем в одной из областей: recommendation, personalization, ranking, search, ads, marketplaces или feed systems - Python обязателен; знание Go, C++, Rust или Java будет преимуществом - Свободный английский Условия - Формат: полная занятость, работа за пределами РФ и РБ - Локация: офисы в Амстердаме или Лондоне, рассматривается удалённая работа в ЕС - Помощь с релокацией - Вилка: €120 000 – €200 000 в год (готова к обсуждению)