Вакансии RAG
Все вакансии с RAG: 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
AI Workflow Engineer
Ultimate Knowledge Institute ищет AI Workflow Engineer для проектирования агентного SDLC с нуля: формализованные пайплайны, где AI-агенты планируют, создают, тестируют, ревьюят и выпускают код вместе с командой старших инженеров, с управлением, обоснованием и метриками эффективности. Это не исследовательская роль и не работа с промптами — вы будете проектировать систему доставки: рабочие процессы, защитные механизмы и циклы обратной связи, позволяющие команде работать значительно быстрее без потери инженерного качества. Работа напрямую ускоряет миссию: обеспечение готовности кадров для кибервойск страны. О компании: с 1999 года Ultimate Knowledge Institute задает стандарты обучения кибербезопасности для Министерства обороны, федеральных агентств и компаний из списка Fortune 500. Платформа выявляет индивидуальные пробелы в экспертизе и строит адаптивные индивидуальные планы обучения для федеральных клиентов США, оборонного сектора, разведывательного сообщества, местных и коммерческих заказчиков. Вы присоединитесь к новой формирующейся AI-команде внутри зрелой продуктовой инженерной команды — реальные пользователи, реальные stakes и зеленое поле для трансформации процессов разработки. Задачи: - Построить агентный SDLC-пайплайн: проектировать, внедрять и эксплуатировать агентные рабочие процессы на всех этапах жизненного цикла разработки — планирование, генерация кода, ревью, тестирование, документация и релиз, интегрированные с GitOps и CI/CD-инфраструктурой. - Улучшить опыт разработчиков: внедрять современные AI-интеграции в ежедневный процесс команды — кодинг-агенты, автоматическое ревью, интеллектуальная генерация тестов и self-service инструменты. - Строить обоснованные и надежные системы: разрабатывать retrieval-grounded и контекстно-зависимые AI-системы с надежными и проверяемыми результатами, проектировать оценочные стенды для их подтверждения. - Установить управление и защитные механизмы: определять и внедрять политики, контрольные точки с участием человека, аудит-трейлы и меры безопасности для ответственного применения агентного AI в средах, где доверие критично. - Формализовать и масштабировать: превращать успешные практики в повторяемые фреймворки, плейбуки и внутренние платформы, расширяя агентное ускорение за пределы инженерии на всю организацию. - Продвигать практику: обучать и поддерживать внедрение AI в команде, выступая мультипликатором, а не изолированным специалистом. Требования: - 2-3+ года практического опыта создания систем на AI/LLM в продакшене. - 2+ года проектирования и эксплуатации агентных рабочих процессов и пайплайнов, включая многошаговую оркестрацию агентов, использование инструментов, оценку и управление. - Опыт работы в современных командах разработки с практиками GitOps и CI/CD. - Рабочее знание паттернов grounded AI: RAG, контекстная инженерия, структурированные выходы, оценка и наблюдаемость LLM-систем. - Солидные основы программной инженерии на JavaScript/TypeScript и/или Python; уверенная работа со стеком (Angular/React фронтенды на Express веб-приложениях). - Соответствие культуре continuous delivery — подход Аллспоу/Хаммонда, Phoenix Project (Ким): малые партии, быстрая обратная связь, обучение без обвинений, операционное совершенство. - Проактивность: видите возможность ускорить команду — строите, измеряете и делитесь результатом. - Сильные коммуникационные навыки: умение объяснить агентную архитектуру инженеру и ее ROI — руководителю. - Требуется разрешение на работу в США; роль — удаленная в США. Будет плюсом: - Опыт с агентными фреймворками и протоколами (LangGraph/LangMem, Claude Agent SDK, MCP, OpenAI Agents) и AI-инструментами для кодинга (Claude Code, Copilot, Cursor).
Ведущий AI-инженер, мультиагентные системы и LLM
О компании Flip — ведущая AI-платформа для сотрудников на передовой (frontline workers) в рознице, производстве и логистике. Миссия: Connect every employee to everything they need in one touch. KI-оркестрация — в центре будущего Flip. Flip Fusion, мультиагентная система для генерации кода, — ядро новейшего продукта. Ask AI Agent Gateway и автоматизация через Flip Flows также работают на возможностях, которые разрабатывают и поддерживают наши AI-инженеры. В роли Lead AI Engineer вы отвечаете за AI-дисциплину: архитектуру, стандарты и техническое направление во всех трёх областях, развиваете команду из трёх AI-инженеров и остаётесь hands-on на самых сложных задачах. Задачи - Отвечать за AI-архитектуру: определить единую архитектуру и стандарты для Flip Fusion, Ask AI Agent Gateway и Flip Flows. - Принять главный вызов: мультиагентные системы, созданные для конкретных сценариев, но достаточно универсальные для разных клиентов, в балансе между высокими требованиями, реализуемостью, надёжностью и экономической эффективностью. - Развивать дисциплину: осуществлять дисциплинарное руководство тремя AI-инженерами и помогать им становиться инженерами, задающими технический стандарт. - Оставаться hands-on: около 70% времени — в коде, на задачах, где важнее всего ваше суждение. Остальное — техническое и дисциплинарное руководство. - Влиять на продукты за пределами своей зоны: реализовывать архитектурные решения с продакт-менеджерами и engineering-лидами, убеждая аргументами, а не указаниями. - Работать со стеком: Python, pydantic-ai для оркестрации, Qdrant для векторного поиска, Azure AI для моделей, деплой на Kubernetes в преимущественно JVM-бэкенде (Kotlin, Micronaut) и Go. - Формировать молодую дисциплину: KI-инжиниринг в Flip настолько новый, что есть огромный простор для решений и нет готового playbook. Требования Мы ищем инженера с фундаментальным software engineering и реальным опытом работы с агентными системами в продакшене, который хочет вести дисциплину, а не только работать над кодовой базой. Если роль вас привлекает, но вы не соответствуете каждому пункту, мы всё равно ждём вашу заявку. Обязательные требования - 7+ лет опыта в разработке ПО с подтверждённым уровнем Senior или Staff, на базе фундаментального software engineering (бэкенд, платформа или full-stack). - Практический опыт проектирования, создания и эксплуатации продакшн-систем на LLM: RAG, tool calling и MCP, оркестрация и эвалы. Не прототипы, а системы, с которыми вы жили после запуска. - Опыт мультиагентной оркестрации — особенно важен. Это ядро архитектурной ответственности. - Подтверждённый опыт технического лидерства: ответственность за архитектуру, tech-lead, RFC, design reviews или установление стандартов для команды. - Подтверждённая способность продвигать техническую работу вне своей зоны ответственности: выигрывать архитектурные дискуссии убедительностью и доверием, иметь привычку быть правым без формальной власти. - Подтверждённый опыт развития людей: коучинг или менторинг инженеров, а не выполнение работы за них. - Ясное и явное намерение заниматься дисциплинарным руководством. Роль включает управление тремя инженерами, и это не просто дополнение к техническому скоупу. - Развитые коммуникативные навыки и свободный английский (C1). Желательно - Формальный опыт управления персоналом: дисциплинарное руководство, feedback- и development-встречи, рекрутинг. Сильный менторинг также считается. - Опыт кросс-командного руководства дисциплиной или направлением в матричной организации. - Опыт работы с масштабными продуктами: frontline / deskless workers, high-volume B2B SaaS или аналогично. - Опыт инженерии стоимости, задержек и надёжности для LLM-систем: guardrails, fallbacks, evaluation harnesses. - Немецкий язык любого уровня. В некоторых частях компании полезен, но для этой роли не обязателен.
Lead AI-инженер, мультиагентные системы
Компания: Flip GmbH О роли: Flip — AI-платформа для сотрудников на передовой (розница, производство, логистика). AI-оркестрация — центр развития компании: система мультиагентной генерации кода Fusion, агентский шлюз Ask AI и автоматизация Flip Flows работают на возможностях, которые создают и поддерживают AI-инженеры. В роли Lead AI Engineer вы возглавите AI-направление: отвечаете за архитектуру, стандарты и техническое направление во всех трёх продуктах, руководите командой из трёх AI-инженеров и остаётесь hands-on в самых сложных задачах. Задачи: - Владение AI-архитектурой: определение и согласование целостной AI-архитектуры и стандартов для Flip Fusion, Ask AI и Flip Flows. - Решение ключевой задачи: мультиагентные системы, специализированные под конкретные цели, достаточно универсальные для разных клиентов, с балансом ожиданий, надёжности и стоимости. - Руководство и развитие команды: people-leadership для трёх AI-инженеров, помощь в росте до инженеров, которые сами задают техническую планку. - Hands-on работа: около 70% времени — в коде, на задачах, где важнее всего ваше суждение. Остальное — техническое и people-лидерство. - Влияние на продукты: согласование архитектурных решений с продакт-менеджерами и техлидами через аргументацию, а не через мандат. - Работа со стеком: Python, pydantic-ai для оркестрации, qdrant для векторного поиска, Azure AI для моделей, деплой на Kubernetes, преимущественно JVM-бэкенд (Kotlin, Micronaut) и Go. - Формирование молодого направления: в Flip AI-инжиниринг достаточно новый, с большим пространством для дизайна и без унаследованных правил. Требования: Обязательные: - 7+ лет опыта в разработке ПО с треком уровня senior или staff, на фундаменте software engineering (бэкенд, платформа или full-stack). - Практический опыт проектирования, запуска и эксплуатации LLM-систем в продакшене: RAG, tool calling и MCP, оркестрация, eval'ы. Не прототипы, а системы, с которыми вы жили после релиза. - Опыт мультиагентной оркестрации — ключевой фактор, это ядро архитектуры. - Подтверждённое техническое лидерство: владение архитектурой, роль техлида, RFC, дизайн-ревью или установление стандартов для команды. - Умение продвигать техническую работу, которой вы не владеете: выигрывать архитектурные споры через убеждение и доверие, комфортно быть правым без формальной власти. - Доказательства развития людей: коучинг и менторство инженеров, а не поглощение их работы. - Явная приверженность people-лидерству: управление тремя инженерами — не та часть, которую вы терпите ради технического скоупа. - Отличные коммуникативные навыки и деловой английский (C1). Желательно: - Формальный опыт управления людьми: линейное руководство, перформанс- и развивающие беседы, найм. Сильные менторские доказательства ценятся так же. - Опыт руководства дисциплиной или ремеслом в матричной организации. - Продуктовый контекст в масштабе: frontline- или deskless-персонал, высоконагруженный B2B SaaS или аналогичное. - Инженерия стоимости, задержек и надёжности для LLM-систем: guardrails, fallbacks, eval-харнессы. - Немецкий на любом уровне — полезен в некоторых частях компании, для этой роли не обязателен. Условия: - Формат: remote-first, с возможностью работать из дома. Периодические командные мероприятия, воркшопы или встречи в офисах в Берлине или Штутгарте — с заблаговременным уведомлением. Точный баланс обсуждается на собеседовании. - Work-Life-Balance: оплата членства E-Gym-Wellpass и лизинг велосипеда (job bike). - Атмосфера: мотивированные и вовлечённые люди в расслабленной рабочей обстановке. - Рост: активное участие в формировании компании, поддержка быстрого роста молодой tech-компании, регулярные командные мероприятия.
Senior AI-инженер, автоматизация и интеграция
Grafana Labs — компания, создавшая открытую облачную платформу для наблюдаемости, ищет Senior Engineer (AI & Automation) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Вы будете создавать мультиагентные архитектуры, интеграции с LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных. Это удалённая позиция для кандидатов из Канады. Жители Квебека не могут претендовать на эту роль. Задачи Агентные системы и AI-инфраструктура: - Полный цикл разработки мультиагентных AI-систем: от архитектуры и реализации до тестирования, развертывания и эксплуатации. - Создание модульных композитных агентных систем с использованием оркестрационных фреймворков (LangChain, CrewAI, Anthropic MCP или аналогичных), работающих круглосуточно. - Разработка переиспользуемых агентных навыков для вызова через интерфейсы (Slack, дашборды, внутренние приложения, CLI). - Внедрение наблюдаемости и циклов обратной связи: логирование, метрики производительности, итерация промптов, оценка моделей, управление затратами. - Установление стандартов управления и соответствия для AI-процессов: контроль доступа, аудит-трейлы, обработка PII, эскалация с участием человека. Интеграция систем и бэкенд-сервисы: - Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов для подключения AI-моделей к бизнес-системам (BigQuery, Slack, CRM, электронная почта, календари, аналитические инструменты). - Проектирование потоков данных для RAG: подключение LLM к внутренним базам знаний, данным о клиентах и бизнес-контексту в реальном времени. - Разработка serverless- или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся под нагрузку и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana. Автоматизация и поддержка процессов: - Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, регионального маркетинга и SDR для выявления высокоприоритетных задач автоматизации, поиска узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами. - Проектирование и развертывание процессов с помощью инструментов оркестрации (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности. - Создание систем для самостоятельного использования: документация, плейбуки и обучающие материалы, позволяющие командам работать независимо. Требования - 8+ лет опыта в разработке ПО с глубокими знаниями в бэкенд-разработке, системной интеграции или инженерии данных/аналитики. - 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах. - Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, знание Git-процессов, практик код-ревью и дисциплины тестирования. - Практический опыт работы с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции.
Старший Applied AI-инженер, RAG и LLM
О компании Pleo — компания, создающая решения для управления расходами. Более 40 000 клиентов, команда из 850+ человек более чем 100 национальностей. Компания помогает бизнесу выходить за рамки и уже 10 лет работает на рынке. О роли Вы будете подчиняться старшему менеджеру по продуктам Data & AI. Вы станете одним из первых в команде, но будете работать в тесном сотрудничестве с инженерами и дата-сайентистами. Команда покрывает полный цикл от данных до выпущенного продукта. Основной фокус — создание и выпуск AI-функций, совместно с командами Product Engineering, AI Platform и Data & ML Platform. Задачи - Создавать и выпускать AI-функции для клиентов Pleo, отвечая за результат от начала до конца в своей области. - Проектировать и создавать RAG-системы для конкретных продуктовых сценариев: стратегии чанкинга, выбор эмбеддинг-моделей, оптимизация поиска и оценка качества. - Управлять полным жизненным циклом AI-продукта: дизайн промптов, управление контекстом и состоянием, агентные циклы, парсинг вывода, обработка крайних случаев и безопасный продакшн. - Создавать оценочные датасеты и автоматизированные пайплайны оценки, чтобы команда была уверена в качестве AI-функций до и после изменений. - Настраивать наблюдаемость AI-функций в продакшене: логирование, обнаружение дрейфа, мониторинг качества и алертинг. - Совместно с Product и Design определять объём AI-функций с нуля; вы соавтор того, что создаётся, а не просто исполнитель спецификаций. - Взаимодействовать с командой GenAI Platform для определения потребностей в инфраструктуре и продвигать использование платформенных инструментов. - Поддерживать других инженеров через ревью, парное программирование и прагматичное техническое лидерство в ваших проектах. Требования - Подтверждённый опыт выпуска пользовательских AI-функций с использованием LLM — не прототипов, а реальных продакшен-систем с реальными пользователями. - Глубокий практический опыт проектирования RAG-систем и полного пайплайна поиска: эмбеддинг-модели, векторные базы данных, чанкинг, гибридный поиск, реранкинг. - Опыт создания и эксплуатации фреймворков оценки для LLM-систем; системный подход к измерению качества. - Сильные навыки Python-разработки: код продакшен-качества, протестирован и поддерживаем. - Опыт создания API и пайплайнов получения данных для подачи контекста в AI-системы. - Достаточная интуиция в работе с данными, чтобы рассуждать о качестве данных, схеме и архитектуре поиска без постоянной поддержки выделенного дата-инженера. - Опыт с паттернами агентных систем: использование инструментов, многошаговая оркестрация, обработка ошибок в LLM-процессах. - Знакомство с публичными облачными провайдерами (AWS, GCP). - Платформа использует несколько языков, включая Kotlin и Python. Роль ориентирована на Python, но время от времени потребуется вносить вклад в Kotlin-стек, поэтому важна открытость к этому. Качества - Сильное продуктовое чутьё и ориентация на пользователя. Вы понимаете, что модель хороша настолько, насколько хороша решаемая ей проблема.
AI-инженер по внутренним инструментам
О компании Qventus уже более 12 лет трансформирует здравоохранение. Компания помогает больницам сосредоточиться на главном — уходе за пациентами. Решения Qventus используют машинное обучение, генеративный ИИ и поведенческую науку для улучшения результатов и помощи медицинским командам предвидеть и решать проблемы до их возникновения. Успех и быстрый рост компании поддерживают ведущие мировые инвесторы. В Qventus вы будете работать с исключительной командой, ориентированной на миссию, и сможете напрямую влиять на жизни пациентов. О роли Мы ищем инженеров, которые создают ИИ-инструменты, меняющие то, как выполняется работа внутри компании. Вы будете работать с командами по операциям, успеху клиентов и финансам, находить медленные и ручные процессы и создавать ИИ-агентов и автоматизацию, которые действительно будут использоваться. Это роль для тех, кто любит быстро создавать, общаться с людьми и брать на себя ответственность за проблему — это не исследовательская и не чисто инфраструктурная роль. Вы с нуля определите, как выглядит «внутренний ИИ» в компании. Кому подходит Вас вдохновляет неопределённость и ответственность. Вы скорее выпустите черновой инструмент на этой неделе, посмотрите, как его используют, и улучшите, чем потратите месяц на идеальный план. Вам нравится сидеть с нетехническим коллегой, понимать его реальный рабочий процесс и превращать его в то, что экономит часы. Вам комфортно быть единственным владельцем проблемы от начала до конца. С кем вы будете работать - Вы будете тесно сотрудничать с CEO и основателями: определять самые важные операционные проблемы и формировать направление развития внутреннего ИИ. Это редкий уровень доступа к руководству для инженерной роли. - Вы будете работать с функциональными лидерами по всему бизнесу, чтобы понимать их приоритеты, находить возможности и согласовывать, что создавать. Ваша работа будет заметна на уровне руководства с первого дня. - Операции, успех клиентов, финансы, подбор персонала, инженерия, IT и данные — это ваши внутренние заказчики и коллабораторы. Вы будете погружаться в их рабочие процессы и создавать инструменты, которыми они действительно пользуются. Что вы будете создавать Примеры задач, которые ждут вас: - Агент, который готовит ответы для службы поддержки клиентов на основе базы знаний и истории обращений. - Slack-процесс, который маршрутизирует и предзаполняет согласования в финансах. - Внутренний стенд для оценки, чтобы доверять LLM-функциям, которые мы выпускаем. - Инструмент, позволяющий операционной команде запрашивать внутреннюю систему на простом языке. Вы не будете делать всё это одновременно — вы выберете задачу с максимальным эффектом, запустите её и перейдёте к следующей. Что мы ищем - 1–3 года разработки ПО: бэкенд-сервисы, внутренние инструменты, автоматизация или приложения на API. Стажировки и кооперативные программы учитываются. - Уверенное владение TypeScript и/или Python. - Вы создавали что-то с LLM: агента, RAG-пайплайн, копилота или инструмент на промптах — в работе, в пет-проекте или в учёбе. Нам важно, что вы довели дело до запуска, а не где именно. - Умение связывать системы: API, вебхуки, интеграции SaaS, асинхронные процессы. - Умение общаться с нетехническими специалистами, выяснять их реальные потребности и добиваться внедрения — это так же важно, как код. - Быстрота в условиях неопределённости и итерации на основе реальной обратной связи. Бонусы, не обязательные - Опыт создания копилотов, агентов или автоматизации рабочих процессов. - Использование оркестрационных фреймворков (LangChain, Temporal или аналогичных). - Опыт работы с векторными базами данных или системами поиска. - Интеграции с Salesforce, Slack, Zendesk, Notion или Jira. - Опыт работы в стартапе или быстрорастущей компании. Как выглядит успех - Первые недели: вы запустили первый внутренний инструмент, и бизнес-команда активно использует его ежедневно. - В течение 2 месяцев: работают 2–3 инструмента, и заинтересованные стороны сами приходят к вам с идеями. - К 3-му месяцу: вы установили базовые практики команды по оценке, управлению промптами и безопасному развёртыванию LLM — фундамент, на котором будет развиваться функция. Зарплата и условия - Вилка зарплаты: $120,000–$150,000 USD. - Оплачиваемый отпуск (Open Paid Time Off). - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком. - Профессиональное развитие. - Стипендии на здоровье и технологии. - Щедрая реферальная программа для сотрудников. - Опционы на акции компании.
Senior AI Enablement Engineer
Формат работы: удалённо. Кандидат должен находиться в одной из стран: Польша, Португалия, Испания, Грузия, Сербия, Армения, Турция или Кипр. Требования по языкам: - Русский — свободное владение. - Английский — C1 (устный и письменный). Чем предстоит заниматься: - Помогать инженерным командам эффективно использовать AI в ежедневной разработке. - Работать с Claude Code, Cursor, Codex и другими AI-инструментами. - Проводить 1:1, воркшопы и распространять лучшие практики использования AI. - Разрабатывать внутренние AI-интеграции на Node.js / TypeScript (MCP и другие). - Исследовать новые AI-инструменты, оценивать их эффективность и внедрять лучшие решения. - Измерять влияние AI на продуктивность инженерных команд. Ожидания: - 7+ лет коммерческого опыта разработки. - Отличное знание Node.js и TypeScript. - Глубокий практический опыт работы с Claude Code, Cursor, Codex или аналогичными AI coding tools. - Опыт разработки внутренних сервисов и интеграций. - Понимание LLM, prompting, RAG, agentic workflows. - Сильные коммуникационные навыки и желание помогать инженерам внедрять AI в свою работу. О компании: Fundraise Up — международная SaaS-платформа, которой доверяют UNICEF, Alzheimer's Association и сотни других благотворительных организаций по всему миру. Мы создаём продукт, который помогает некоммерческим организациям привлекать больше пожертвований. AI уже является неотъемлемой частью нашей инженерной культуры, и мы ищем человека, который поможет вывести использование AI в разработке на новый уровень.
Senior AI Enablement Engineer
Компания: Fundraise Up Формат работы: удалённо. Кандидат должен находиться в одной из стран: Польша, Португалия, Испания, Грузия, Сербия, Армения, Турция или Кипр. Требования по языкам: - Русский — свободное владение. - Английский — C1 (устный и письменный). Чем предстоит заниматься: - Помогать инженерным командам эффективно использовать AI в ежедневной разработке. - Работать с Claude Code, Cursor, Codex и другими AI-инструментами. - Проводить 1:1, воркшопы и распространять лучшие практики использования AI. - Разрабатывать внутренние AI-интеграции на Node.js / TypeScript (MCP и другие). - Исследовать новые AI-инструменты, оценивать их эффективность и внедрять лучшие решения. - Измерять влияние AI на продуктивность инженерных команд. Ожидания: - 7+ лет коммерческого опыта разработки. - Отличное знание Node.js и TypeScript. - Глубокий практический опыт работы с Claude Code, Cursor, Codex или аналогичными AI coding tools. - Опыт разработки внутренних сервисов и интеграций. - Понимание LLM, prompting, RAG, agentic workflows. - Сильные коммуникационные навыки и желание помогать инженерам внедрять AI в свою работу. О компании: Fundraise Up — международная SaaS-платформа, которой доверяют UNICEF, Alzheimer's Association и сотни других благотворительных организаций по всему миру. Мы создаём продукт, который помогает некоммерческим организациям привлекать больше пожертвований. AI уже является неотъемлемой частью нашей инженерной культуры, и мы ищем человека, который поможет вывести использование AI в разработке на новый уровень.
Middle Python-инженер, LLM-инженер
ООО «М-ТЕХ» — ИТ-компания, развивающая направление ИИ-автоматизации: прикладные LLM/RAG-решения и ИИ-агенты для процессов малого и среднего бизнеса. Условия: - Зарплата до 200 000 ₽ - Опыт коммерческой разработки на Python от 2–3 лет - Неполный рабочий день - Формат работы: можно удалённо (Москва, Санкт-Петербург, Самара) Чем предстоит заниматься: - Проектирование, разработка и внедрение ИИ-агентов под конкретные бизнес-задачи - Настройка сценариев работы агента: диалог, вызов инструментов, работа с базой знаний - Интеграция ИИ-агентов с внешними и внутренними системами (API, БД, ERP/CRM, мессенджеры) - Проектирование RAG-пайплайнов: загрузка документов, чанкинг, embeddings, поиск, ранжирование - Оптимизация качества, скорости ответа и стоимости использования токенов Пожелания к кандидатам: - Опыт коммерческой разработки на Python от 2–3 лет - Практический опыт с LLM-приложениями, RAG, ИИ-ассистентами от 6 месяцев - Опыт работы хотя бы с одним из инструментов: LangChain, LangGraph и аналоги
Middle ML-инженер
ML-инженер Формат работы: можно удалённо. Компания — один из крупнейших независимых digital-продакшнов в России, работает с 2005 года, в штате более 550 человек. Ищет ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для проектов компании. Чем предстоит заниматься: - Поддерживать текущие алгоритмические решения - Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы - Адаптировать и дообучать LLM (например, LLaMA, Mistral, YaLM 2) под специфику продукта - Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных - Настраивать векторные БД (Pinecone/Weaviate/Qdrant) и оптимизировать кэширование Пожелания к кандидатам: - Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других) - Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow - Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных - Опыт внедрения RAG
AI-инженер Python, LLM и RAG
TwelveAI ищет AI-инженера для разработки LLM-ассистента и backend-логики для AI-платформы, которая автоматизирует продажи, запись и поддержку клиентов. Локация: Астана, офис. Формат: Full-time, 5/2. Зарплата: от 600 000 тенге. Задачи: — разрабатывать LLM-ассистента: чат, сценарии и логику диалогов; — создавать RAG-системы, работать с embeddings, chunking и retrieval; — интегрировать БД и внешние сервисы; — разрабатывать REST и async API; — работать с транзакциями, race conditions и WebSocket; — оптимизировать качество ответов и стоимость инференса. Стек: Django 4.2, Django Ninja, DRF, Daphne, Django Channels, PostgreSQL, Redis, Celery, OpenAI SDK, scikit-learn, NumPy, SciPy, vector DB, Docker. Будет плюсом: Document AI, OCR/NLP, semantic matching, AI-агенты, микросервисы, CI/CD.
PHP-разработчик в TRIBE
Работа на неполный день с возможностью удалёнки. Стажер backend-направления в SimbirSoft. PHP-разработчик в TRIBE. Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты в ООО М-ТЕХ. Москва. Санкт-Петербург. Самара. До 200 000 ₽. Разработчик сайта (Laravel) в ИТ-школа Стартория. Intern data scientist в Strikt. Больше вакансий remote parttime
Middle Data Science, LLM/NLP
Т1 — один из лидеров российского ИТ-рынка, партнёр ключевых производителей и разработчиков в сфере ИТ. Направление Искусственного интеллекта: большие данные, платформы хранения информации, аналитические и рекомендательные системы для крупного бизнеса. Опыт работы: от 3 до 6 лет. Формат работы: Рязань, гибрид. Чем предстоит заниматься - Интеграция LLM в продукты и сервисы (API, backend, пайплайны обработки данных). - Оценка качества ответов моделей (автоматические метрики, human eval). - Построение RAG-систем: индексация данных, работа с векторными БД. - Оптимизация производительности и стоимости инференса (квантизация, batching, caching). Наши пожелания к кандидатам - Уверенное владение Python, SQL. - Знания в области NLP алгоритмов. - Опыт работы с prompt engineering, fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters), RAG-подходами. - Опыт с фреймворками: LangChain, LlamaIndex, Hugging Face.
LLM-инженер, генеративный ИИ и MLOps
Компания Cognizant. Роль: LLM-инженер. Вы будете проектировать, создавать, оптимизировать и развертывать решения на основе больших и малых языковых моделей (LLM и SLM), которые обеспечивают работу корпоративной Agent Factory. Вы станете членом команды AI Engineering и будете работать совместно с дата-сайентистами, платформенными инженерами, продуктовыми командами и бизнес-заинтересованными сторонами для создания масштабируемых, готовых к продакшену возможностей генеративного ИИ. Обязанности - Проектировать, создавать, дообучать, развертывать и оптимизировать решения на основе LLM и SLM для корпоративных сценариев. - Разрабатывать и поддерживать пайплайны супервайзерного дообучения, адаптации моделей и оценки. - Применять продвинутые методы оптимизации моделей, включая LoRA, QLoRA, дистилляцию, квантизацию и сжатие моделей, для повышения производительности и эффективности. - Оценивать коммерческие, открытые и внутренние базовые модели по качеству, стоимости, масштабируемости и эксплуатационным требованиям. - Сотрудничать с кросс-функциональными командами для поддержки доменных AI-решений с использованием одобренных корпоративных наборов данных и лучших практик ответственного ИИ. Условия работы - Удаленная позиция, открытая для квалифицированных кандидатов в Луисвилле, Кентукки. - Позиция не предусматривает перенос или спонсирование визы сейчас или в будущем. Требования - 7+ лет опыта в разработке ПО, AI-инжиниринге, ML-инжиниринге, платформенном инжиниринге или смежной технической дисциплине. - 2+ года практического опыта разработки и развертывания решений на основе генеративного ИИ, LLM, SLM или агентного ИИ в продакшен-среде. - Опыт создания корпоративных AI-приложений с использованием LLM, RAG, промт-инжиниринга, API и облачных или локальных платформ. - Глубокое понимание методов дообучения моделей, адаптации, фреймворков оценки и методологий измерения качества ИИ. - Владение разработкой ML, развертыванием моделей и лучшими практиками MLOps. - Опыт работы с Python и современными AI/ML-фреймворками и инструментами. Желательно - Знание AI-инфраструктуры, оптимизации GPU и обслуживания моделей большого масштаба. - Опыт внедрения управления моделями, ответственного ИИ и фреймворков оценки. - Знакомство с векторными базами данных, эмбеддинг-моделями и продвинутыми RAG-архитектурами. - Опыт создания корпоративных AI-платформ, мультиагентных систем или фреймворков оркестрации агентов. Зарплата и льготы - Заявки принимаются до 17 сентября 2026 года. - Годовая зарплата: от $81 337 до $141 500 в зависимости от опыта и квалификации. - Участие в дискреционной ежегодной программе поощрения Cognizant на основе результатов и условий планов. - Льготы: медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка, страхование жизни; оплачиваемые праздники и отпуск; план 401(k) и взносы; долгосрочная и краткосрочная инвалидность; оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком; программа покупки акций для сотрудников.
Senior AI-архитектор, Generative AI и Agentic AI
Компания AIT Global, Inc. Локация Удалённо О роли Ищем опытного архитектора Generative AI / Agentic AI для руководства проектированием, разработкой и внедрением корпоративной AI-платформы нового поколения. Идеальный кандидат — практикующий архитектор с глубокой экспертизой в Agentic AI, больших языковых моделях (LLM), облачных технологиях AWS и современных фреймворках оркестрации ИИ. Роль требует сильного технического лидерства для проектирования масштабируемых AI-решений, а также наставничества и руководства командой разработчиков. Обязанности - Проектировать и создавать корпоративную платформу Generative AI и Agentic AI с нуля. - Руководить проектированием и разработкой AI-агентов и мультиагентных систем с использованием современных фреймворков Agentic AI. - Определять архитектуру платформы, переиспользуемые компоненты, стандарты безопасности, управления, наблюдаемости и развёртывания. - Руководить и наставлять команду AI-инженеров и разработчиков: архитектура, дизайн, код-ревью, поставка. - Взаимодействовать с бизнес- и техническими стейкхолдерами для преобразования требований в масштабируемые AI-решения. - Оценивать и интегрировать новые AI-технологии и фреймворки. Требования - 15+ лет опыта в разработке ПО, из них 3+ года в Generative AI / Agentic AI. - Практический опыт проектирования и разработки решений Agentic AI с использованием: LangGraph/LangChain, Strands Agents, Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A), Loop Engineering, оркестрация AI-воркфлоу и мультиагентные архитектуры. - Опыт создания LLM-приложений: промпт-инжиниринг, RAG, Function Calling, Tool Calling, управление памятью, AI Guardrails. - Практический опыт работы с AWS: Amazon Bedrock, EKS/ECS, Lambda, API Gateway, Step Functions, S3, DynamoDB/Aurora, IAM, CloudWatch. - Сильные навыки Python; опыт с FastAPI и REST API. - Знание React/TypeScript — плюс. - Опыт с векторными базами данных, микросервисами, Docker, Kubernetes и CI/CD. - Понимание концепций Generative UI (GenUI) и AI-управляемого пользовательского опыта. Предпочтительные квалификации - Опыт создания корпоративных AI-платформ от концепции до продакшена. - Желателен опыт в здравоохранении, особенно с данными плательщиков (payer data). - Знание Responsible AI, управления ИИ, безопасности и наблюдаемости. - Желательны сертификаты AWS Solution Architect или AI/ML. - Отличные коммуникативные навыки, управление стейкхолдерами и техническое лидерство.
Staff-разработчик ПО, ИИ и платформа
О роли Staff-разработчик в команде AI & Platform — hands-on технический лидер, создающий AI-функциональность продукта. Работаете вместе со Staff Data Engineer (отвечает за фундамент данных) и подчиняетесь Engineering Manager. Фокус — на прикладном и агентном AI-слое: проектирование, разработка и выпуск AI-функций, с которыми взаимодействуют клиенты. Роль предполагает интенсивную работу с кодом и широкое техническое влияние на команду. Задачи - Проектировать и создавать AI-функции продукта: агенты на основе LLM, интеллектуальную автоматизацию, прогнозные возможности на операционных данных Auvik. - Вести сложные технические задачи от начала до конца: архитектура, продакшен-код, отладка на уровне систем, надёжный релиз. - Совместно с Data Engineer определять, какие данные нужны AI-слою, в каком виде и с какой свежестью; интегрироваться с инфраструктурой поиска и пайплайнов. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами и дизайнерами, превращая потребности клиентов в чётко ограниченные AI-функции. - Оценивать и внедрять новые AI-технологии (LLM, агентные фреймворки, RAG-паттерны, подходы к тонкой настройке), принимать прагматичные решения build-vs-buy. - Задавать стандарты в код-ревью, технических обсуждениях и инженерных практиках. - Наставлять других разработчиков. - Вносить вклад в общие инструменты, библиотеки и паттерны, ускоряющие AI-разработку в инженерной организации. Требования - Сильные основы программной инженерии и значительный опыт создания и выпуска продакшен-систем в масштабе. - Практический опыт создания AI/ML-функций: работа с LLM, промт-инжиниринг, RAG-архитектуры или агентные фреймворки. - Владение Go, Scala или TypeScript (React/GraphQL). Python для ML-процессов — плюс. - Глубокое понимание системного дизайна, распределённых систем, умение принимать архитектурные решения в условиях неопределённости. - Практический опыт работы с агентными инструментами кодинга (Cursor, Copilot Workspace, Claude Code), включая настройку ограничений и проверку результатов. - Сильные коммуникативные навыки: работа с AI-инженерами, продакт-менеджерами и инженерным руководством, умение переключаться между техническими и бизнес-обсуждениями. - Продуктовое мышление: понимание, зачем создаётся функция и решает ли она реальную проблему клиента. Бонусы - Опыт в управлении сетями, мониторинге или инфраструктурном ПО. - Опыт с AI-управляемой автоматизацией, обнаружением аномалий или прогнозной аналитикой в операционном контексте. Условия - Полностью распределённая команда, поддержка работы из дома или любого выбранного пространства. - Регулярные возможности для обучения и роста, обратная связь от руководства, тщательный онбординг. О компании Auvik — облачное ПО для управления сетями, дающее IT-командам мгновенную видимость и контроль над инфраструктурой: локальной, удалённой или распределённой по глобальным сетям. Платформа автоматизирует обнаружение сетей, картирование, мониторинг, резервное копирование конфигураций, анализ трафика и оповещения. Компания стремится к разнообразию и инклюзивности.
Python разработчик
Python разработчик Компания: Bell Integrator Технологический стек - Язык программирования: Python 3.12+ - Фреймворки: FastAPI, LangChain / LangGraph, FastStream - Базы данных: PostgreSQL, Redis - Очереди: Kafka, RabbitMQ - Поиск и аналитика: Opensearch, Elasticsearch - CI/CD: Jenkins, Nexus, BitBucket, SonarQube - Инфраструктура: OpenShift (Kubernetes), DropApp, Docker - Управление: Jira, Confluence Требования - 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 Будет плюсом Современные инструменты и практики (будет большим плюсом): - Понимание принципов Domain-Driven Design (DDD) и принципов построения микросервисной архитектуры - Опыт работы с Apache Kafka, Elasticsearch (OpenSearch), Qdrant - Опыт использования AI-инструментов в разработке: GitHub Copilot, Codium, Cursor или их аналоги - Навыки промпт-инжиниринга для эффективного взаимодействия с AI-ассистентами - Знакомство с концепциями vibe coding и инструментами для генерации кода (наподобие GigaCode, Copilot, Roo Code) Обязанности - 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 профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах - Опыт работы в распределенной команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Работа только в офисе - г. Москва
Middle AI-инженер, интеллектуальные системы и сетевая инфраструктура
О компании Allied Telesis — производитель сетевого оборудования и исследовательская группа, фокусирующаяся на возможностях на базе ИИ. Компания основана в 1987 году, штаб-квартира в Токио, численность сотрудников — 1001–5000. Обязанности - Участвовать в создании и поддержке AI-процессов с использованием LangGraph. - Проектировать и расширять библиотеку MCP-серверов. - Улучшать RAG-пайплайны, обеспечивающие работу систем поиска знаний, преимущественно на Python. - Работать в небольшой команде, где вклад каждого заметен. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, интеллектуальных систем, науки о данных или смежной области. - 2–3 года опыта разработки ПО с уверенным знанием Python. - Практическое знакомство с инструментами AI/ML: LLM, векторные базы данных, retrieval-augmented подходы или агентные фреймворки. - Умение работать в условиях неопределённости. - Способность переключаться между прототипированием и продакшеном. - Интерес к сетевым технологиям или инфраструктуре. - Ценность аналитического мышления и хорошей коммуникации в небольшой команде. - Опыт с MCP (Model Context Protocol) приветствуется, но не обязателен; важно желание его изучать. Условия - Удалённая работа для кандидатов в США. - Компания имеет историю спонсирования H1B: 3 в 2025, 2 в 2024, 6 в 2023, 3 в 2022, 1 в 2021, 9 в 2020. Это не гарантирует спонсорство для данной роли.
Прикладной AI-инженер продукта, full-stack
О компании EZLabs — подразделение AI-инноваций компании VetsEZ. Ищем нескольких прикладных AI-инженеров продукта для работы в полностью удалённом формате. Проекты связаны с созданием интеллектуальных платформ для здравоохранения и решений на основе ИИ. Компания трансформирует оказание медицинской помощи с помощью технологий, инноваций и продуманного дизайна. Партнёры: медицинские команды, поставщики услуг и страховщики. Цель — улучшение вовлечённости пациентов, координации ухода и обработки претензий через продвинутую аналитику, интеллектуальную автоматизацию и защищённые цифровые платформы. Роль подходит инженеру-практику, работающему на стыке ИИ, разработки продуктов и full-stack разработки. Идеальный кандидат имеет практический опыт создания и развёртывания реальных AI-приложений с использованием современных инструментов: Cursor, Claude, Codex, OpenAI и связанных LLM-технологий. Кандидат должен проживать на территории континентальных штатов США. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и внедрять AI-функции в медицинских продуктах и операционных системах. - Создавать full-stack приложения с использованием современных AI-инженерных процессов и инструментов: Cursor, Claude, Codex, OpenAI API и связанных LLM-технологий. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, дизайнерами, инженерами и клиническими специалистами для создания масштабируемых решений, ориентированных на пользователя, улучшающих вовлечённость пациентов, координацию ухода и операционную эффективность. - Разрабатывать API, бэкенд-сервисы, конвейеры автоматизации и AI-процессы, поддерживающие интеллектуальные возможности продуктов и production-ready развёртывание. - Применять лучшие практики разработки ПО, DevOps и MLOps для тестирования, развёртывания, мониторинга и оптимизации AI-решений. - Исследовать новые AI-технологии, паттерны внедрения LLM и современные фреймворки разработки продуктов для постоянного улучшения возможностей платформы. - Работать в условиях неопределённости, решать сложные технические задачи, эффективно взаимодействовать с техническими и нетехническими командами в быстрой Agile-среде. - Выполнять дополнительные задачи по мере необходимости для достижения целей команды и успеха проекта. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, разработки ПО, искусственного интеллекта, науки о данных или смежной технической дисциплине. - 2+ года профессионального опыта в разработке ПО, продуктовой инженерии или full-stack разработке. - Практический опыт реализации как минимум 2–3 production-level AI-проектов с использованием таких инструментов, как Cursor, Claude, Codex, OpenAI, Anthropic или аналогичных AI-платформ. - Сильные навыки программирования: Python, TypeScript, JavaScript или смежные современные языки, а также опыт создания и развёртывания production-grade full-stack приложений. - Опыт интеграции больших языковых моделей (LLM), промт-инжиниринга, AI-агентов, генеративных AI-процессов или архитектур retrieval augmented generation (RAG). - Знакомство с облачными платформами: AWS, Azure или Google Cloud Platform, а также с технологиями контейнеризации и развёртывания: Docker и Kubernetes. - Развитые коммуникативные навыки, умение работать в команде, аналитические и решающие задачи способности, способность работать самостоятельно в удалённой Agile-среде. Дополнительные квалификации - Опыт с AI-ассистированными процессами разработки ПО, векторными базами данных, эмбеддингами, семантическим поиском, оркестрационными фреймворками или автоматизацией AI-процессов. - Знакомство с фреймворками машинного обучения: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face или scikit-learn. - Опыт работы с CI/CD конвейерами, DevOps-практиками, автоматизацией инфраструктуры или защищёнными средами медицинских технологий. - Предпочтителен опыт поддержки инициатив в здравоохранении, у страховщиков/поставщиков, в федеральном правительстве или в технологических проектах Департамента по делам ветеранов (VA). - Возможность получения допуска к государственной тайне будет плюсом. Условия - Медицинская страховка, стоматология и зрение. - 401k с корпоративным взносом. - Оплачиваемый отпуск и федеральные праздники. - Корпоративный ноутбук. - Возможности обучения. - Удалённая работа. Примечания - Отобранные кандидаты должны будут пройти дактилоскопию в государственном учреждении и проверку биографии в рамках процесса найма. - VetsEZ — работодатель с равными возможностями. Кандидаты рассматриваются без учёта расы, цвета кожи, религии, пола, национального происхождения, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, инвалидности или статуса защищённого ветерана. - На данный момент компания не может предоставить спонсорскую поддержку (визу).
Senior промт-инженер, контент-инженер
Обязанности - Проектировать, дорабатывать и оптимизировать системные промпты, роли агентов и библиотеки промптов на основе персон. - Создавать корпоративные плейбуки по промптам и знаниям для повторного использования в консалтинге и рабочих процессах. - Работать с экспертами в предметной области и маркетингом для создания структурированного контента. - Внедрять конвейеры контент-операций для структурированных таксономий и оценки промптов. - Управлять созданием контента с помощью ИИ для аналитических отчетов, веб-сайтов и предложений по RFP. Требования - Опыт от 8 лет в области контент-стратегии, маркетинговых операций или управления знаниями, с минимум 2–3 годами в LLM / промпт-инжиниринге или ИИ-контент-системах. - Глубокое понимание LLM-фреймворков (RA или аналогичных) и генерации с дополнением по поиску (RAG). - Экспертиза в разработке структурированных промпт-фреймворков, few-shot промптинга и настройки производительности промптов. - Владение инструментами контент-конвейеров (Markdown, CMS, Miro, Notion, Airtable или аналогичными). - Опыт создания и управления корпоративными системами знаний или ИИ-ассистентами знаний.
Python-разработчика для работы над разнообразными проектами
Компания: ИП Фомин Сергей Александрович Python-разработчик Мы — небольшая аутстаф компания, созданная ИТ-инженерами. Ищем Python-разработчика для работы над разнообразными проектами. Рассматриваем специалистов уровня Senior. Ты нам подходишь, если: - У тебя коммерческий опыт разработки на Python от 4 лет, и ты проходил полный цикл – от идеи до запуска в прод - Ты глубоко понимаешь Python: асинхронность (AsyncIO), многопоточность и многопроцессорность – и умеешь применять это для построения высоконагруженных сервисов - Ты уверенно владеешь FastAPI, а также имеешь опыт с Django или Flask / aiohttp - Ты проектировал микросервисные и событийно-ориентированные системы, работал с брокерами сообщений (Kafka, Redis PubSub) и знаешь, как обеспечить консистентность и отказоустойчивость - Ты умеешь работать со сложной логикой в PostgreSQL (оптимизация запросов, индексы, транзакции) и эффективно используешь SQLAlchemy, избегая проблем с производительностью - Ты имел дело с интеграциями: REST API, WebSockets, внешние системы (CRM, облачные хранилища, AI-сервисы) и готов проектировать надежные интерфейсы - У тебя есть практический опыт с Docker и оркестрацией (Kubernetes) – ты понимаешь, как упаковать, запустить и масштабировать сервис - Для тебя CI / CD – неотъемлемая часть процесса, ты привык к автоматическим сборкам, тестам и деплою - Качество кода для тебя важно: ты пишешь юнит- и интеграционные тесты, следуешь принципам чистой архитектуры и не забываешь про документацию (Swagger / OpenAPI) - Ты умеешь анализировать инциденты в production и обеспечивать наблюдаемость – логи, метрики, трейсинг – чтобы всегда понимать, что происходит в системе Будет плюсом: - Опыт в голосовых технологиях (ASR / TTS, SIP, VoIP) или работа с LLM / RAG-архитектурами - Опыт с большими данными: ClickHouse, ETL / ELT-пайплайны, Spark, Azure DataBricks / DataFactory - Знание Golang (для высокопроизводительных компонентов) - Настройка систем мониторинга (Prometheus, Loki, Grafana) - Опыт с Keycloak / OAuth2 / JWT - Английский язык от B1 Intermediate (для работы с документацией и заказчиками) Преимущества работы с нами: - Работа на удаленке с гибким графиком - После успешного проекта готовы предлагать вам новые, ещё более интересные задачи - Мы полностью берем на себя всю бюрократию, переговоры и поиск проектов - Подбираем проекты в технологичных и перспективных сферах: финтех, телеком, e-com и edtech
AI-инженер, LLM и RAG
Implicit создаёт AI-движок знаний для обслуживания и поддержки. Платформа без кода преобразует сложные технические документы, инструкции, процедуры и операционные данные в структурированные знания для людей и AI-агентов. Ищем инженера по ИИ на частичную занятость для создания AI-возможностей следующего поколения. Работа в команде с опытными инженерами, продакт-лидерами и исследователями ИИ над задачами в оборонной отрасли, производстве, поддержке клиентов и других отраслях. Обязанности - Проектировать и создавать AI-приложения на основе LLM, RAG, семантического поиска и AI-агентов. - Разрабатывать интеллектуальные пайплайны для загрузки документов, извлечения знаний и поиска. - Улучшать качество ответов с помощью промт-инжиниринга, фреймворков оценки и оптимизации поиска. - Создавать и оптимизировать продакшн-сервисы ИИ на Python и современных AI-фреймворках. - Работать с инструментами агентной разработки, включая Claude Code, Cursor, и AI-ассистируемыми процессами написания кода. - Писать чистый, поддерживаемый, хорошо протестированный код с акцентом на качество и надёжность. - Тесно сотрудничать с командами продукта, разработки и Data Science для быстрого прототипирования и выпуска новых возможностей. - Оценивать новые AI-модели, инструменты и техники для постоянного улучшения платформы. Требования - Опыт от 3 лет в создании AI, ML или NLP-приложений в индустрии, open-source или исследованиях. - Уверенный опыт с большими языковыми моделями (LLM), RAG, эмбеддингами и семантическим поиском. - Хорошее понимание NLP, машинного обучения и современных техник глубокого обучения. - Практический опыт с PyTorch, TensorFlow или аналогичными ML-фреймворками. - Навыки разработки на Python и опыт создания продакшн-программного обеспечения. - Опыт работы с API, векторными базами данных и AI-фреймворками приложений. - Степень бакалавра в Computer Science или смежной области, или эквивалентный практический опыт. Предпочтительно - Опыт создания AI-систем для корпоративного управления знаниями или технической документации. - Опыт с AI-агентами, вызовом инструментов и агентными процессами. - Знакомство с графами знаний, OCR, парсингом документов или мультимодальным ИИ. - Опыт развёртывания AI-приложений с использованием современных практик MLOps. - Опыт оценки и бенчмаркинга производительности LLM. Условия - Конкурентоспособная оплата. - Гибкий график частичной занятости. - Удалённая работа в пределах США. - Гибкая политика отпусков. - Возможность создавать передовые AI-продукты в небольшой, опытной и высокотехничной команде, решающей сложные реальные задачи.
Инженер Agentic AI, Azure AI Foundry
Условия - Локация: Мэдисон, Висконсин; Колумбус, Огайо; Чикаго, Иллинойс; Миннеаполис, Миннесота; Детройт, Мичиган. - Долгосрочный контракт. - Рассматриваются кандидаты на W2. Без C2C. Мы ищем высококвалифицированного инженера Agentic AI для проектирования, разработки и развертывания интеллектуальных ИИ-агентов с использованием Azure AI Foundry и современных фреймворков для ИИ-агентов. Идеальный кандидат должен иметь сильный опыт в разработке ПО, практические навыки работы с приложениями на основе LLM и подтвержденную способность создавать масштабируемые, готовые к продакшену мультиагентные системы в облачных средах. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и развертывать интеллектуальных ИИ-агентов с использованием Azure AI Foundry и Azure OpenAI. - Создавать масштабируемые, готовые к продакшену мультиагентные системы для автоматизации предприятий. - Разрабатывать приложения на основе ИИ с использованием больших языковых моделей (LLM), генерации с дополненной выборкой (RAG) и техник промпт-инжиниринга. - Реализовывать оркестрацию агентов с помощью фреймворков, таких как AutoGen, Semantic Kernel, LangChain или аналогичных Agent SDK. - Разрабатывать RESTful API, микросервисы и событийно-ориентированные приложения для поддержки ИИ-решений. - Интегрировать ИИ-агентов с корпоративными системами, базами данных, API и SaaS-платформами. - Развертывать и управлять ИИ-нагрузками в облачных средах с использованием сервисов Azure. - Сотрудничать с кросс-функциональными командами для проектирования, разработки, тестирования и оптимизации ИИ-решений. - Внедрять CI/CD конвейеры и лучшие практики DevOps для развертывания ИИ-приложений. - Контейнеризировать приложения с помощью Docker и развертывать их в средах на основе Kubernetes. - Мониторить, устранять неполадки и оптимизировать производительность ИИ-агентов в продакшене. Требования - 5+ лет опыта в разработке ПО с сильным опытом разработки облачных приложений. - Сильные навыки программирования на Python (предпочтительно) или Java. - Практический опыт работы с Azure AI Foundry и Azure OpenAI. - Опыт разработки ИИ-агентов с использованием фреймворков, таких как: - AutoGen - Semantic Kernel - LangChain - Agent SDK Технические навыки - Языки программирования: Python, Java. - ИИ и машинное обучение: Azure AI Foundry, Azure OpenAI, большие языковые модели (LLM), промпт-инжиниринг, генерация с дополненной выборкой (RAG), мультиагентные системы.
ML-разработчика для усиления команды, в составе которой присутствуют Senior Java-разработчик и Junior…
ML-разработчик (middle / senior) О компании Компания работает в сфере IT и специализируется на внедрении корпоративных систем электронного документооборота. Основу компании составляет группа экспертов, которая в течение последних 15 лет представляла на российском рынке интересы компаний EMC Corporation (США), DELL (США) и OpenText Corporation (Канада) — мировых лидеров в отрасли ECM / EIM. Кандидатам предоставляется возможность стать частью команды профессионалов, участвовать в проектах по разработке и внедрению информационных систем, освоить современную профессию и получать достойный доход. Роль Ищем ML-разработчика для усиления команды, в составе которой присутствуют Senior Java-разработчик и Junior ML-инженер. Команда занимается внедрением ИИ в систему технического документооборота. Обязанности - Внедрение и эксплуатация ML в продакшн (MLOps & Deployment). - Деплой: интеграция обученной модели в рабочий код и обеспечение реального времени прогнозов через API. - Создание API для взаимодействия модели с остальными компонентами системы. - Оптимизация инференса (квантование, prune) и снижение потребления памяти. - Мониторинг производительности и поддержка моделей в боевых условиях; настройка алертов и автоматическое дообучение. - Дообучение: автоматизация процессов обновления модели на новых данных (CI / CD для ML). Требования - Высшее техническое образование. - Реальный опыт внедрения ИИ в продуктивные решения (не только прототипы чат-ботов). - Опыт работы с RAG. - Опыт использования в решениях сверточных нейросетей, LLM, VLM. Опыт обучения ML-моделей. - Архитектурное мышление: проектирование гибридных систем (ML + детерминированные правила). - Широкий кругозор в ML: понимание различий между ML, ИИ и LLM. - Понимание принципов оценки работы ML-компонентов. Опыт разработки требований к датасетам. - Опыт системной отладки и дебаггинга пайплайнов: анализ причин низкого качества, локализация слабых мест. - Опыт проектирования распределённых систем: разделение ответственности между сервисами, проектирование контрактов. Опыт работы с продуктовой командой и интеграции ИИ-решений. - Гибкость и устойчивость к неопределенности, умение отказаться от неработающего подхода. - Английский язык уровня Intermediate (для чтения технической литературы). - Стремление к профессиональному росту. - Способность работать под минимальным контролем при выполнении поставленных задач. Условия - Работа удаленно.
Старший инженер-программист II (AI)
Удалённая работа для кандидатов в США. Обязанности - Проектирование, разработка и эксплуатация production AI-функций: RAG-пайплайны, рекомендации на основе LLM, диалоговые агенты или автоматизация рабочих процессов. - Создание общей AI-платформы: инфраструктура поиска, фреймворки оценки, мониторинг моделей, guardrails и наблюдаемость. - Написание LLM-приложений и интеграций с маркетинговыми платформами, BI-инструментами или пользовательскими продуктами. - Оценка моделей и функций с помощью eval-фреймворков; итерации по промптам, стратегиям поиска и выбору моделей на основе данных. - Ежедневное использование AI-инструментов разработки, таких как Claude, для задач, связанных и не связанных с AI. - Координация с командой персонализации для интеграции GenAI-функций с существующими ML-сигналами персонализации. - Документирование AI-дизайна, результатов оценки и операционных уроков в общей базе знаний. - Обеспечение наблюдаемости AI-систем: задержка, стоимость, ошибки; участие в on-call ротации и реагирование на инциденты в production. Требования - Опыт разработки с AI-инструментами (Claude, Copilot и т.п.) в ежедневной работе, а не просто ознакомление. - Понимание full-stack: готовность работать в разных частях стека; чистые специалисты по одному направлению не подходят. - Опыт владения функциями от спецификации до деплоя, наблюдаемости и on-call; инженеры отвечают за свой код, отдельной ops-команды нет. - Сильные знания принципов проектирования ПО, автоматизированного тестирования, код-ревью и CI/CD. - Полная автономность; умение вести технические решения и наставлять младших инженеров. - Владение Python; уверенная разработка и эксплуатация production LLM-приложений. - Практический опыт минимум в одной специализации: RAG и системы поиска, оценка LLM, фреймворки оценки LLM или автоматизация рабочих процессов на основе LLM. - Понимание промпт-инженерии, управления контекстным окном и компромиссов LLM. - Знакомство с базами данных, эмбеддинг-моделями или семантическим поиском. - Высокая точность и внимание к деталям. - Отличные организационные навыки и способность к многозадачности. - Опыт работы с MLOps-инструментами или пайплайнами деплоя моделей. - Вклад во внутренние инструменты разработки, золотые стандарты или улучшение SDLC-процессов. - Опыт работы с e-commerce платформами, каталогами продуктов или высоконагруженными потребительскими приложениями. - Опыт работы в глобальных распределённых командах. - Опыт документирования архитектурных решений, написания RFC или ведения инженерных вики. Условия - Медицинская, стоматологическая, страхование жизни и базовые программы для сотрудников и их семей (при соответствии критериям). - Участие в 401(k) плане. - Оплачиваемый отпуск и отгулы в соответствии с политикой компании. - Праздничные дни в течение календарного года. - Возможность получения рестриктных акций и ежегодных бонусов в зависимости от соответствия критериям и результатам работы. О компании Компания основана в 1996 году, штаб-квартира в Ирвайне, Калифорния, США. Численность сотрудников: 1001–5000. Компания имеет опыт H1B-спонсорства.
GenAI-инженер, AI-ассистированная разработка
Локация Колумбус (Огайо), Чикаго (Иллинойс), Миннеаполис (Миннесота), Детройт (Мичиган), Мэдисон (Висконсин). О роли Ищем высококвалифицированного GenAI-инженера с практическим опытом работы с Devin AI, Claude Code и AI-ассистированной разработкой ПО для ускорения разработки за счет интеллектуальной автоматизации. Кандидат будет работать с инженерными командами над проектированием, разработкой, тестированием и развертыванием корпоративных приложений, используя AI-кодинг-агентов для повышения производительности, качества кода и скорости поставки. Роль требует сильных базовых знаний в разработке ПО, опыта облачной разработки, экспертизы в CI/CD и интереса к созданию переиспользуемых AI-инженерных активов. Обязанности - Проектировать, разрабатывать, тестировать и развертывать корпоративные программные решения совместно с инженерными командами. - Использовать Devin AI, Claude Code, GitHub Copilot или аналогичные AI-ассистенты для ускорения разработки, тестирования, отладки, документирования и модернизации. - Создавать и поддерживать переиспользуемые AI-активы: Devin Playbooks, Knowledge Assets, файлы CLAUDE.md, Skills, Hooks и шаблоны рабочих процессов. - Участвовать в онбординге репозиториев и стандартизации AI-рабочих процессов в инженерных командах. - Взаимодействовать с архитекторами, владельцами продуктов, QA-командами и разработчиками для поставки масштабируемых и качественных программных решений. - Обеспечивать соответствие AI-сгенерированного кода инженерным практикам, стандартам безопасности, требованиям качества и комплаенса. - Постоянно оценивать и улучшать AI-ассистированные процессы разработки и инженерные практики. - Продвигать лучшие практики AI-инжиниринга и делиться переиспользуемыми активами между командами. - Поддерживать DevOps-инициативы, автоматизацию CI/CD и разработку облачных приложений. Обязательные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Сильный опыт в разработке ПО и корпоративных приложений. - Практический опыт работы с Devin AI, Claude Code, GitHub Copilot или аналогичными AI-ассистированными платформами разработки. - Глубокое знание современных методологий разработки ПО и Agile-практик. - Опыт работы с CI/CD-пайплайнами, автоматизированным тестированием и разработкой облачных приложений. - Опыт разработки API и микросервисов. - Понимание архитектуры ПО, паттернов проектирования и инженерных лучших практик. - Отличные аналитические, коммуникационные навыки и навыки совместной работы. - Интерес к AI-ассистированной инженерии и повышению продуктивности разработчиков. Предпочтительные требования - Опыт разработки агентного ИИ (Agentic AI). - Опыт создания генеративных AI-приложений. - Знание RAG (Retrieval-Augmented Generation). - Опыт в промпт-инжиниринге и контекст-инжиниринге. - Опыт в DevOps и платформенной инженерии. - Опыт работы с фреймворками автоматизации рабочих процессов. - Опыт работы с облачными платформами: AWS, Azure или Google Cloud Platform. Обязательные навыки - Devin AI - Claude Code - GitHub Copilot - Программная инженерия - CI/CD - Облачные приложения - Разработка API - Микросервисы - Agile/Scrum - DevOps - AI-ассистированная разработка Желательные навыки - Agentic AI - Generative AI - RAG - Промпт-инжиниринг - Контекст-инжиниринг - Автоматизация рабочих процессов - Платформенная инженерия Условия - Долгосрочный контракт. - Рассматриваются кандидаты по форме W2; C2C не рассматривается.
AI-инженер Oracle SCM Cloud
Контракт. Удалённая работа, предпочтительно в Атланте, Далласе или Нью-Джерси. AI-First-инженер с экспертизой в Oracle SCM и подтверждённым опытом применения ИИ на всём жизненном цикле разработки ПО (SDLC). Роль направлена на трансформацию процессов проектирования, разработки, тестирования, развертывания и поддержки Supply Chain-приложений через инженерные практики с использованием ИИ. Кандидат — не просто разработчик Oracle SCM, который иногда использует ИИ-инструменты, а инженер, который систематически применяет ИИ для повышения продуктивности, качества кода, эффективности тестирования, операционной поддержки и результатов поставки ПО. Роль предполагает внедрение ИИ-управляемых инициатив по разработке и модернизации в Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS. Кандидаты должны продемонстрировать и количественно измерить достигнутые бизнес-результаты от внедрения ИИ, включая сокращение циклов разработки, улучшение качества кода, снижение трудозатрат на тестирование, ускорение развертываний и более быстрое решение инцидентов. Основные обязанности: AI-управляемая инженерия на протяжении всего SDLC: 1. AI-ассистируемые требования и проектирование решений: - Использование ИИ и LLM-технологий для анализа бизнес-требований, BRD, пользовательских историй, процессов и функциональных спецификаций SCM. - Генерация технических проектов, оценок влияния, матриц трассируемости, альтернативных решений и оценок трудозатрат с помощью AI-ассистируемых рабочих процессов. - Использование ИИ для ускорения fit-gap-анализа и оценки влияния квартальных обновлений Oracle Cloud. - Применение ИИ-управляемого поиска знаний для сокращения циклов анализа и проектирования. 2. AI-управляемая генерация кода и рефакторинг: - Использование GitHub Copilot, Oracle Code Assist, агентных AI-фреймворков и аналогичных инструментов для ускорения разработки на PL/SQL, Java, JavaScript, Groovy, VBCS, OIC и APEX. - Внедрение AI-ассистируемой генерации кода, оптимизации, рефакторинга, обратного инжиниринга и инициатив по модернизации легаси-систем. - Разработка кастомизаций, интеграций, расширений, отчетов и решений по автоматизации Oracle SCM с использованием AI-управляемых практик. - Применение ИИ для автоматизации интеграционных маппингов, создания API, генерации отчетов и технической документации. 3. AI-ассистируемое тестирование, автоматизация тестов и стратегии регрессионного тестирования: - Построение AI-управляемых стратегий тестирования, охватывающих функциональное, интеграционное, регрессионное, нагрузочное и приемочное тестирование. - Использование ИИ для автоматической генерации тест-кейсов, создания тестовых данных, выявления дефектов и поддержки тестов. - Внедрение AI-усиленных фреймворков регрессионного тестирования для поддержки квартальных релизов Oracle Cloud. - Использование ИИ-инструментов для триажа дефектов, анализа первопричин и прогнозной аналитики качества. 4. AI-управляемые DevOps, ревью кода, генерация документации и операционная поддержка: - Интеграция AI-ассистируемых ревью кода, анализа безопасности, статического сканирования кода и quality gates в CI/CD-пайплайны. - Использование ИИ для генерации документации по развертыванию, release notes, руководств по внедрению и операционных runbook. - Применение AI-управляемого мониторинга и аналитики для оценки готовности квартальных релизов Oracle и их бизнес-влияния. - Поддержка AI-управляемой автоматизации развертывания и практик управления окружениями. 5. Опыт работы с GitHub Copilot, агентными AI-фреймворками, промт-инжинирингом, RAG-паттернами и AI-ассистируемыми рабочими процессами разработчика: - GitHub Copilot - Oracle Code Assist - ChatGPT - Claude - Агентные AI-фреймворки - OCI Generative AI 6. Экспертиза в Oracle SCM и технические навыки: - Сильный практический опыт работы с Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS. Бизнес-влияние и измерение результатов: - Способность количественно оценивать и коммуницировать результаты от внедрения ИИ, включая: - Сокращение цикла разработки - Улучшение качества кода - Снижение уровня дефектов - Снижение трудозатрат на тестирование - Ускорение циклов развертывания - Ускорение решения инцидентов - Повышение продуктивности разработчиков
Младший вайбкодер, GenAI-прототипирование
О вакансии - Компания: COVET IT INC - Роль: Vibe Coding Engineer / GenAI Prototyping Developer - Локация: Лос-Анджелес, Калифорния (удалённо) - Тип занятости: долгосрочный контракт - Уровень: начальный, 0–2 года опыта Задачи - Использовать AI-ассистентов кодирования: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные инструменты. - Быстро превращать идеи в функциональные прототипы, AI-приложения, внутренние инструменты и proof-of-concept. - Работать с LLM, AI-агентами, RAG, MCP-серверами, API, современными full-stack фреймворками и паттернами AI-оркестрации. - Сотрудничать с командами product, UX и engineering. Требования - 0–2 года опыта в разработке ПО, включая выпускников с сильным академическим, проектным, стажёрским или личным опытом программирования. - Уверенные основы программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Node.js или Golang. - Базовый практический опыт с React, Next.js, REST API, Git и GitHub. - Знакомство с AI-ассистентами: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT, Windsurf или Replit AI. - Понимание основ генеративного ИИ, LLM, промт-инжиниринга, AI-агентов и RAG. - Базовое понимание MCP (Model Context Protocol) и того, как AI-агенты взаимодействуют с инструментами, API и внешними системами. - Опыт создания AI/LLM-приложений, чат-ботов, рабочих процессов или proof-of-concept в академических, стажёрских, личных или open-source проектах. - Понимание API, JSON, веб-сервисов и базовой архитектуры приложений. - Знакомство с Git-процессами и инженерными практиками. - Сильные аналитические навыки и способность быстро осваивать новые технологии. - Любознательность и готовность экспериментировать с новыми AI-инструментами, фреймворками и технологиями повышения продуктивности разработчика. - Практический подход и умение быстро собирать работающие прототипы с помощью AI-инструментов. Желательно - Опыт с LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналогичными AI-фреймворками. - Знакомство с векторными базами данных, эмбеддингами и семантическим поиском. - Базовый опыт с Docker, Kubernetes, AWS, Azure или GCP. - Опыт интеграции AI-приложений с корпоративными системами, базами данных или сторонними API. - Личные проекты, вклад в GitHub, хакатоны или академические проекты с GenAI или AI-агентами. - Продуктовое мышление и способность быстро превращать идею в работающее демо или прототип. - Комфорт в среде с быстрыми экспериментами, неопределённостью и постоянным обучением.
Ассоциированный консультант по генеративному ИИ
О компании Sia — международная консалтинговая группа, основана в 1999 году. В компании работают 3000 консультантов, офисы расположены в 48 городах в 19 странах. AI & Data Business Unit объединяет более 350 экспертов и 12 R&D-лабораторий в Европе и Северной Америке. Направления исследований — computer vision, MLOps и deep learning. Проекты ведутся от proof-of-concept до масштабного развертывания. О позиции GenAI-консалтинговая практика расширяется, ищут мотивированных выпускников на позицию GenAI-консультанта. Работа на стыке ИИ и бизнес-задач: помощь клиентам в проектировании, создании и внедрении решений на основе LLM. Роль техническая, предполагает участие в полном жизненном цикле GenAI-проектов — от архитектуры и прототипирования до продакшн-развертывания, оценки и итераций. Задачи - Проектирование, создание, обучение, дообучение и развертывание ИИ-моделей на основе LLM (например, GPT-x, Claude, Gemini, Llama, Mistral) и других генеративных техник. - Поддержка GenAI-архитектора в проектировании надежных, масштабируемых и безопасных приложений. - Разработка приложений на базе GenAI-моделей (самоуправляемых и доступных через API), соответствующих бизнес-требованиям и применимым регуляциям (GDPR, EU AI Act, лицензии моделей). - Разработка и оптимизация промтов: few-shot, Chain/Tree/Graph of Thought, ReAct, Self-reflection, guardrails. Баланс простоты и сложности для улучшения аналитических способностей, качества вывода, пользовательского опыта и контроля взаимодействий. - Проектирование и внедрение RAG-архитектур для повышения точности и релевантности ответов за счет извлечения информации из заданных источников знаний с обеспечением трассируемости и указанием источника. - Выбор и дообучение моделей, включая мультимодальные (VLM) и малые языковые модели (SLM), для генерации контента — текст, изображение, аудио, код. - Внедрение MLOps-практик для жизненного цикла GenAI: автоматизированные пайплайны (CI/CD), версионирование, мониторинг и сопровождение в продакшене (AWS, Azure, GCP). Интеграция с существующими системами и внешними инструментами и API, в том числе через стандартизированные протоколы (MCP). - Разработка и выполнение фреймворков оценки производительности, надежности, честности и безопасности моделей. Соблюдение принципов Responsible AI, помощь клиентам в процессах безопасности и комплаенса. - Отслеживание последних достижений в GenAI, эксперименты с новыми подходами, обмен знаниями внутри команды. - Работа в кросс-функциональных командах, понятное объяснение сложных технических концепций техническим и нетехническим стейкхолдерам. - Документирование процессов, методологий и лучших практик. - Различение сценариев, подходящих для генеративного ИИ, и традиционных NLP-приложений (например, NER, анализ тональности). Условия Компания инвестирует в развитие сотрудников и ожидает аналогичной вовлеченности. В команде AI & Data — коллаборативная среда, поддерживающая профессиональный рост.
AI-разработчик, Azure и Copilot Studio
О компании Itron разрабатывает новые способы управления энергией и водой для коммунальных предприятий и городов. Компания создаёт более рациональный мир для защиты важнейших ресурсов сегодня и в будущем. О роли Компания ищет AI-разработчика для проектирования и создания решений на базе ИИ с использованием экосистемы Microsoft: Azure, GitHub, Copilot Studio и Azure AI Foundry. В этой роли вы будете разрабатывать и интегрировать разговорные копилоты, сценарии RAG (генерация с дополнением по извлечённым данным) и автоматизированные рабочие процессы в корпоративные приложения. Вы будете тесно взаимодействовать с продуктовыми, инженерными, security- и бизнес-заинтересованными сторонами для создания масштабируемых, соответствующих требованиям и измеримых AI-возможностей для клиентов в сфере ЖКХ и энергетики. Обязанности Разработка и внедрение решений - Создание и поддержка AI-решений на базе Azure AI Foundry: выбор моделей, оркестрация промптов, оценка и паттерны развёртывания с фокусом на надёжные и клиентоориентированные результаты. - Разработка и настройка копилотов в Copilot Studio: темы, действия, плагины/коннекторы, инклюзивный дизайн диалогов. - Внедрение паттернов интеграции ИИ: RAG, вызов инструментов/функций, агентные рабочие процессы в приложениях и внутренних инструментах. - Создание и поддержка API-сервисов (например, Azure Functions, App Service, контейнерные сервисы) для предоставления AI-возможностей корпоративным бизнес-системам. - Проектирование и реализация безопасных и подотчётных паттернов доступа к корпоративным источникам знаний: SharePoint, Azure SQL, Blob Storage. DevOps, GitHub и инженерное совершенство - Использование Azure DevOps и GitHub для управления исходным кодом, pull request, код-ревью, стратегий ветвления и управления релизами в совместной agile-среде. - Построение CI/CD-пайплайнов с автоматическим тестированием, сканированием безопасности и развёртыванием в Azure. - Применение инженерных практик: модульное и интеграционное тестирование, телеметрия, обработка ошибок, оптимизация производительности и понятная документация. Безопасность, соответствие и управление - Соблюдение практик secure-by-design: управление доступом и идентификацией (Entra ID), управление секретами (Key Vault), принцип минимальных привилегий. - Поддержка требований ответственного ИИ и управления: логирование, аудит, оценка, безопасность контента, защитные ограничения промптов и безопасности. - Взаимодействие с командами безопасности и соответствия для обеспечения соответствия AI-решений корпоративным политикам и регуляторным требованиям, характерным для сектора ЖКХ и энергетики. Совместная работа и взаимодействие с заинтересованными сторонами - Перевод бизнес-потребностей в проекты AI-решений, пользовательские истории и технические планы реализации, которые практичны и измеримы. - Кросс-функциональная работа с продуктовыми, инженерными и бизнес-партнёрами для определения метрик успеха, проверки результатов и итераций на основе обратной связи и аналитики. - Обучение и поддержка команд, внедряющих паттерны Copilot Studio и Azure AI Foundry, развитие общей ответственности и непрерывного обучения. Требования - Опыт разработки программных решений на Azure, включая как минимум одно из: Functions, App Service, Storage, SQL или API Management. - Практический опыт работы с Azure DevOps и/или GitHub: pull request, стратегии ветвления, отслеживание задач, CI/CD. - Опыт разработки AI-приложений, включая как минимум одно из: - Копилоты, чат-боты или разговорные пользовательские интерфейсы. - Решения на основе поиска (RAG) и корпоративный поиск. - Промпт-инжиниринг и управление версиями промптов. - Вызов инструментов/функций или агентные рабочие процессы. - Умение работать с REST API и интегрировать AI-решения с корпоративными системами. - Сильные основы программной инженерии: структуры данных, проектирование API, тестирование, поиск и устранение неисправностей. - Чёткие коммуникативные навыки, способность объяснять концепции ИИ технической и нетехнической аудитории. Желательно - Опыт работы с Copilot Studio: темы, действия, коннекторы, публикация и управление. - Опыт работы с Azure AI Foundry: промпт-флоу и оркестрация, оценка, развёртывание и наблюдаемость. - Знакомство с Azure OpenAI или другими провайдерами больших языковых моделей и концепциями жизненного цикла моделей. - Опыт работы с корпоративными решениями идентификации: Entra ID, OAuth2, управление доступом на основе ролей, безопасные паттерны данных. - Знание инструментов мониторинга и наблюдаемости: Application Insights, Log Analytics, дашборды. - Опыт работы с Power Platform, Logic Apps или другими платформами интеграции и автоматизации. - Комфорт в работе по agile-моделям, совместный, инновационный и ответственный подход. Условия Конкурентоспособный компенсационный пакет: финансовые, социальные, медицинские программы и программы благополучия, оплачиваемый отпуск, 401k matching, программа покупки акций для сотрудников.