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
Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs]
Junior/Middle ML-инженер/Python разработчик [SmartDocs] Компания: МТС Чем предстоит заниматься - Проектировать микросервисы и API (REST/gRPC) - Создавать RAG и AI-агенты: разрабатывать системы генерации ответов на основе документов, цепочек рассуждений и логики Tool Calling (LangChain/LangGraph/LlamaIndex) - Работать с данными и текстом: парсинг, очистка и чанкинг текстов, извлечение сущностей (NER), классификация, реализация гибридного семантического и полнотекстового поиска - Проектировать базы данных: работать с реляционными (PostgreSQL), векторными (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми (Neo4j) базами под задачи GraphRAG - Заниматься оптимизацией производительности, покрытием кода тестами (Pytest), написанием асинхронного кода на Python (FastAPI/Django) - Проводить code review и контейнеризацию приложений (Docker) Что мы ожидаем - Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет для выпускников профильных факультетов ведущих вузов (МФТИ, НИУ ВШЭ, МГУ, ИТМО, МГТУ им. Баумана, СПбГУ, МИФИ) или от 3 лет для кандидатов с другим образованием - Уверенное знание Python, асинхронного программирования, веб-фреймворков (FastAPI) и принципов проектирования микросервисной архитектуры (REST, Swagger, gRPC) - Практический опыт работы с LangChain, LlamaIndex, LangGraph, современными LLM (GPT, open-source модели) и фреймворками для создания AI-агентов - Опыт обработки и классификации документов различных форматов (PDF, сканы), извлечения сущностей (NER, гибридный поиск) с использованием Transformers, BERT, SpaCy, Natasha - Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL), NoSQL/кэшированием (Redis), векторными БД (Qdrant/Milvus/pgvector) и графовыми системами (Neo4j) - Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka) - Владение инструментами контейнеризации и CI/CD (Docker, Git, S3) - Понимание полного жизненного цикла разработки ПО (SDLC) - Опыт работы по ТЗ с чтением схем (UML, BPMN)
Лида ML-аналитики
Лид ML-аналитики в Нейросервисы Мы строим AI-сервисы для бизнеса на базе технологий Яндекса. Среди наших продуктов — Нейроюрист, Алиса Про и Нейросаппорт. Параллельно мы активно развиваем новые направления Нейросейлз и Нейробухгалтер. Ищем лида ML-аналитики, который поможет выстроить сильную функцию аналитики качества AI-сервисов. Задачи - Развитие аналитики качества LLM: поиск способов измерения качества моделей и AI-сценариев, построение системы метрик, улучшение процессов оценки, помощь командам в быстром и безопасном запуске изменений. - Построение процессов ML-аналитики: от ручной разметки и продуктовых исследований до LLM-as-a-judge и автоматических проверок. - Работа с несколькими сервисами одновременно: помощь AI-продуктам (Нейроюристу, Алисе Про, Нейросаппорту, Нейросейлзу и др.), быстрое переключение между задачами, поиск общих паттернов и перенос лучших практик между командами. - Управление командой и её развитие: найм и развитие ML-аналитиков, формирование сильной инженерно-продуктовой культуры вокруг аналитики качества AI. Требования - Опыт руководства аналитиками, ML-аналитиками или quality-направлениями. - Умение строить метрики качества для AI-систем. - Уверенное владение SQL и Python. Будет плюсом - Работа с LLM-as-a-judge, synthetic data или автоматическими evals. - Опыт построения ML-метрик или платформ оценки качества. - Умение работать с AI-ассистентами, RAG-системами или агентами. - Понимание специфики B2B- и enterprise-AI-продуктов. Условия ДМС Яндекса действует с первого месяца работы. Причём получить плановую или неотложную помощь можно и за рубежом — так что можно не бояться путешествовать.
Backend-разработчик
Backend-разработчик О компании Neurolab — AI-компания, которая создаёт единую операционную систему для управления капиталом. Мы объединяем исследование рынка, аналитику, прогнозирование, управление портфелем и финансовые операции в единой мультиагентной платформе. Система обеспечивает быструю передачу данных между всеми модулями и прозрачность логики, на основании которой принимаются решения. Чем предстоит заниматься - Разрабатывать backend платформы. - Проектировать API. - Интегрировать внешние сервисы. - Оптимизировать производительность. - Писать тестируемый код. Что нам важно - Python. - FastAPI. - Продуктовое мышление. - Самостоятельность. Будет плюсом - LLM/RAG. - Финтех или крипто. - Высоконагруженные сервисы. Наш стек - Backend: Python 3.11+, FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy 2 async, PostgreSQL, Alembic, Redis, RabbitMQ, Taskiq, uv, ruff, mypy, pytest - Frontend: React, TypeScript, Next.js App Router, TanStack Query, Tailwind CSS, Radix UI / shadcn, npm, ESLint, Vitest, Playwright, knip - Инфраструктура: Docker, Docker Compose, GitLab CI, Prometheus, Grafana, Sentry
Ищем MLOps Engineer (AI / LLM) — удалённо
Ищем MLOps Engineer (AI / LLM) — удалённо Компания Selecty развивает экосистему цифровых сотрудников на базе передовых LLM/VLM-моделей. Создаём AI-агентов, которые автоматизируют бизнес-процессы и повышают эффективность компаний. Формат работы - Формат: Remote (РФ) - Заработная плата: 250–340 тыс. ₽ gross - Занятость: Full-time Задачи - проектировать и развивать CI/CD для деплоя AI-агентов и мультиагентных систем - разворачивать и оптимизировать LLM/VLM (vLLM, Triton Inference Server, SGLang) - обеспечивать масштабирование и стабильность AI-сервисов - внедрять мониторинг инфраструктуры и ML-метрик (качество генерации, дрейф данных, тональность ответов) Требования - опыт вывода LLM-решений в production - Python + asyncio - Kubernetes (Helm, управление кластерами) - GitLab CI / Jenkins - понимание RAG-архитектур, embeddings, reranking - оптимизация инференса: квантизация, continuous batching, PagedAttention Будет плюсом - опыт с графовыми БД - мультиагентные системы Стек Python, FastAPI, LangChain / LlamaIndex / Haystack, Kubernetes, Docker, S3, PostgreSQL, Vector DB Условия - оформление по ТК РФ - ДМС + стоматология - компенсация фитнеса - скидки на английский (Skyeng) - индексация зарплаты - современная техника
Тимлид разработки
О компании Neurolab — AI-компания, которая создаёт единую операционную систему для управления капиталом. Мы объединяем исследование рынка, аналитику, прогнозирование, управление портфелем и финансовые операции в единой мультиагентной платформе. Система обеспечивает быструю передачу данных между всеми модулями и прозрачность логики, на основании которой принимаются решения. Чем предстоит заниматься • Руководить командой разработки. • Проектировать архитектуру. • Отвечать за стабильность, качество и развитие платформы. • Участвовать в найме и развитии команды. • Самостоятельно реализовывать самые сложные задачи. Что нам важно • Понимание того, как работают стартапы и опционы. • Опыт управления командой. • Продуктовое мышление. • Ответственность за технические решения. Будет плюсом • Опыт с LLM/RAG. • Опыт с криптобиржами или ccxt. • Prometheus/Grafana/Sentry. Наш стек Backend: Python 3.11+, FastAPI, Pydantic v2, SQLAlchemy 2 async, PostgreSQL, Alembic, Redis, RabbitMQ, Taskiq, uv, ruff, mypy, pytest Frontend: React, TypeScript, Next.js App Router, TanStack Query, Tailwind CSS, Radix UI / shadcn, npm, ESLint, Vitest, Playwright, knip Инфраструктура: Docker, Docker Compose, GitLab CI, Prometheus, Grafana, Sentry
Data Scientist (LLM / AI Agents)
Data Scientist (LLM / AI Agents) Требования - Опыт: от 4-х лет в коммерческой разработке на позиции DS/ML Engineer (из них минимум 1 год плотной работы с NLP/LLM). - LLM & NLP: Глубокое понимание архитектуры трансформеров, опыт работы с RAG, контекстным окном, методами оптимизации инференса. - Разработка: Уверенное знание Python (asyncio, aiohttp/FastAPI), опыт написания чистого, поддерживаемого кода. - Big Data: Опыт работы с распределенными вычислениями (Spark/PySpark, Hive) и оркестрацией (Airflow). - Инфраструктура: Понимание процессов MLOps, опыт deployment сервисов на GPU (on-premise или Cloud). - Безопасность: Понимание принципов работы с персональными данными и безопасности при использовании LLM в энтерпрайзе. Будет преимуществом - Опыт разработки собственных MCP (Model Context Protocol) сервисов для расширения функционала агентов. - Участие в Kaggle, хакатонах или наличие pet-проектов в области Generative AI (ссылка на GitHub). - Опыт работы с отечественными LLM-платформами (например, GigaChat API) или локальными моделями (Llama, Qwen, Mistral). - Опыт построения сложных графов агентов (LangGraph, AutoGen). Обязанности - Разработка AI-агентов: Проектирование и внедрение мультиагентных систем (Prompt Engineering, RAG, Tools, Function Calling) в реальные банковские процессы. - Работа с LLM: Оптимизация и Fine-tuning моделей под домен бизнеса (SFT, RLHF), работа с открытыми и проприетарными моделями. - MLOps & Production: Вывод моделей в пром, построение пайплайнов обработки данных на GPU-кластере, организация мониторинга качества и дрейфа моделей. - Оценка качества: Разработка метрик качества генерации (LLM Eval), проведение A/B тестов. - Интеграция: Разработка сервисов на Python (API), взаимодействие с командой разработки и продуктовыми аналитиками для контроля и экспертизы требований к данным и функционалу. Условия - Обсуждаемая ЗП по вашим навыкам и грейду - Удаленная работа, а также варианты с гибридным форматом - Оформление по ИП с нашей поддержкой - Несколько проектов на выбор - Карьерный рост без постоянных поисков работы Как начать - Откликнитесь на вакансию - Пройдите собеседование с рекрутером - Попадите на бенч и получайте предложения по проектам
Python Developer (LLM, Москва)
Python Developer (LLM, Москва) Компания Bell Integrator Мы ожидаем - Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет - Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+) - Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP) - Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow - Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду - Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре - Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL) - Опыт написания unit-тестов - Опыт разработки асинхронных приложений на Python - Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile - Важно: Опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться Чем предстоит заниматься - Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM - Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI - Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов - Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов - Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний - Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода - Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки - Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями - Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков Условия - Возможность участия в интересном проекте - Возможность профессионального и карьерного роста в компании - Опыт работы в команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Удаленный формат работы - офисный формат в Москве
Title: AI Engineer — AWS Bedrock AgentCore & Production Agentic Systems
Company name: Toptal Title: AI Engineer — AWS Bedrock AgentCore & Production Agentic Systems Grades: senior Job description: Build and productionize AI systems on AWS Bedrock AgentCore: production-grade RAG pipelines and agent architectures serving live traffic, plus the service layer around them (Lambda, API Gateway, IAM, DynamoDB, OpenSearch), CI/CD across dev/beta/prod, and observability with tracing, cost and latency metrics. Location: LATAM & Europe Anywhere: No Remote: Yes Forbidden locations: Outside Latin America and Europe 👉 👉 ( Job Description & Apply ) 👈️ 👈️ Tags: ai machinelearning llm aws bedrock rag langchain python remote latam europe freelance senior
Python Developer (LLM, Москва)
Python Developer (LLM, Москва) Компания: Bell Integrator 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 Задачи - Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM - Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI - Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов - Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов - Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний - Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода - Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки - Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями - Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков Условия - Возможность участия в интересном проекте - Возможность профессионального и карьерного роста в компании - Опыт работы в команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Удаленный формат работы, офисный формат в Москве
Python AI Engineer
Python AI Engineer в компании Top Selection Грейд: Senior Ставка: от 280 000 до 308 000 руб. Гражданство / Локация: РФ Загрузка: полный рабочий день Срок: долгосрочный Оформление: только ИП (не самозанятость, не трудовой договор) Задачи - Интеграции с LLM - RAG - Agentic-сценарии - REST API - Работа с ошибками - Установление таймаутов / fallback, оценка и регрессия качества Требования - Опыт разработки на Python / backend от 3 лет - Опыт работы с production LLM / ML - Асинхронное программирование, тестирование, упаковка - RAG - REST / API - Git / CI/CD - Понимание вопросов задержки (latency) и стоимости Будет плюсом - Опыт работы с tool calling / multi-step reasoning - Vector DB / search - Kafka - B2B CRM / телеком - Evaluation frameworks
MLOps (банк)
Публикатор: Nelly вакансия MLOps DevOps Python LLM AI MachineLearning Kubernetes Docker CICD PostgreSQL Мы создаем экосистему цифровых сотрудников на базе передовых открытых LLM/VLM-моделей. Наши ИИ-агенты автоматизируют ключевые операционные процессы, напрямую влияя на эффективность и конкурентное преимущество бизнеса наших заказчиков. Компания: Selecty Позиция: MLOps (банк) Уровень дохода: 250-340 к гросс Формат: оформление по ТК РФ Удаленка РФ чем предстоит заниматься: Ты станешь ключевым инженером, который превращает исследовательские прототипы в отказоустойчивую GenOps-фабрику цифровых агентов. Твои задачи: DevOps для AI: Проектирование и развитие самообслуживания CI/CD пайплайнов для внутреннего деплоя AI-агентов и мультиагентных систем. Инференс под управление: Развертывание и оптимизация LLM/VLM в процессе разработки (оптимизация памяти, формирование скорости) с использованием vLLM, Triton Inference Server, SGLang. Надёжность: Обеспечение высокой доступности сервисов, работа с масштабированием горизонтальных подов и управление состоянием агентов. Мониторинг 360°: Внедрение комплексного наблюдения: от стандартных метрик (CPU/GPU, задержка) до конкретных ML-метрик (качество генерации, дрейф данных, оценка тональности ответов). Обязательные требования Опыт вывода LLM-решений в прод. Уверенное владение Python и асинхронным программированием (asyncio). Уверенное владение Kubernetes (Helm, управление кластерами). Знание Gitlab CI, Jenkins и пр Понимание архитектуры RAG-систем, работы embedding-моделей и ранжирования. Умение оптимизировать инференс: квантизация, continuous batching, PagedAttention. Будет плюсом: опыт с графовыми БД и построением мультиагентных систем Технологический стек: Python, FastAPI, langchain/llamaindex/haystack k8s, docker, S3, postgres Опыт работы с векторными и графическими БД. Условия Оформление по ТК РФв в IT-аккредитованную компанию ДМС (включая стоматологию) Компенсация фитнеса Скидки на обучение английскому (Skyeng) Индексация заработной платы Современная техника IT-аккредитация компании
Python разработчик цифровых продуктов
Компания Мегафон Название вакансии Python разработчик цифровых продуктов Локация и формат работы Москва, офис Задачи - Разрабатывать сервисы под NLP и LLM - Разрабатывать AI-тренажеры, работа с RAG, интеграция с голосовым движком (ASR/TTS) - Проводить PoC по новым инициативам - Проводить code review Требования - Уверенные знания Python - Стек: FastAPI, asyncio, PostgreSQL, Redis, Docker/Kubernetes - Опыт работы с RAG, векторными БД (Milvus, Chroma) - Умение писать тесты (pytest) и проектировать отказоустойчивые API - Опыт разработки телеграм и макс ботов (библиотеки maxapi, aiogram) - Опыт работы с ASR/TTS - Знание инфраструктуры ML (Triton Inference Server, локальные LLM) - Опыт проектирования или работы с AI платформами - Опыт работы в кросс-функциональных командах с DS и DevOps
Старший бэкенд-разработчик в команду Quality
Старший бэкенд-разработчик в команду Quality Компания: Авито Формат работы: удалёнка Задачи - Построить единую платформу для работы AI-агентов в рамках кластера — от концепции до внедрения - Разработать инструменты наблюдаемости, оценки качества и проводить исследования, чтобы понимать, какие подходы, фреймворки и технологии работают в реальных сценариях - Внедрять архитектурные решения для ключевых инициатив в области GenAI, обеспечивая масштабируемость, надёжность и эффективность Требования - Опыт разработки на Python/Go - Глубокое понимание ограничений LLM: контекстные окна, галлюцинации, задержки и стоимость — и умение проектировать решения с учётом этих факторов - Опыт построения RAG-пайплайнов на realtime данных - Понимание архитектурных выборов: когда использовать harness, а когда — framework (Claude Code, Dify, n8n и др.), и как правильно подбирать модель под задачу - Умение считать token economics: оптимизировать маршрутизацию моделей, кешировать промпты, оценивать ROI on-prem решений - Опыт проведения бенчмаркинга AI-агентов с помощью precision/recall, LLM-as-judge и A/B-тестов на production-данных - Способность автономно вести квартальные проекты «под ключ» — от постановки цели до сдачи результата
Python-developer / AI developer в Sance.AI
Python-developer / AI developer в Sance.AI Локация: удаленка Зарплата: 120 000 – 150 000 ₽ Опыт работы: от 1.5 лет О компании - Sance.AI — платформа ИИ-автоматизаций воронки продаж и поддержки для корпоративных заказчиков. - Призёры Yandex AI Startup Lab и Conversation AI. - Наш сайт с техническим описанием продукта. Задачи - Работать над повышением стабильности и улучшением производительности платформы - Сопровождать клиентские запуски совместно с клиентским менеджером и заказчиком - Разрабатывать новые интеграции и дорабатывать функционал - Создавать и настраивать автоматизации на платформе - Разбирать тикеты и фиксить баги Требования - Хорошее знание современного Python (фреймворки не принципиальны) - Опыт разработки функционала, связанного с LLM: знакомство с OpenAI API, принципами составления промптов, tool calling, prompt caching, RAG и прочим - Умение использовать ИИ в работе: составлять требования, проверять, тестировать, а не просто делать одиночные запросы - Опыт работы с API и интеграциями в основных российских CRM (AmoCRM, Bitrix24 и подобных) - Проактивность, готовность продолжать учиться новому и внедрять лучшие практики в работу Будет плюсом - Наличие pet-проектов, связанных с LLM/AI - Хорошее знание SQL и PostgreSQL / Clickhouse - Техническое образование - Опыт работы в небольших командах / стартапах Условия - Работа в быстрорастущем стартапе, что подразумевает максимально разнообразные задачи и быстрый рост.
NLP-разработчик Консьержа в Алису
NLP-разработчик Консьержа в Алису Огромный вызов в нашей сфере сейчас — работа ассистентов на срезе Консьержа. Зачастую это сложные задачи, для решения которых нужна длинная цепочка действий с разными инструментами (Поиск, Оператор, Звонилка, различные API и т. д.). Глобальная цель — сделать единую точку входа для решения произвольных задач пользователей. Какие задачи вас ждут - Сбор бенчмарка: собирать образ среза Консьержа. Это глубокая исследовательская задача с вайбами CTF. Нужно придумать примеры, собрать футуристическую эмуляцию и найти точки роста внутренних и внешних SOTA-моделей. - Построение RL-сред: масштабировать процесс сбора интересных примеров, чтобы провести более качественный замер и дать полезный сигнал при обучении моделей через RL-среды. - Развитие продукта: анализировать данные, генерировать направления роста, проверять гипотезы в проде. - Внедрение SOTA-подходов: следить за трендами, проводить эксперименты и доносить успешные исследования до релиза. Мы ждём, что вы - Работали с RAG-системами и агентами - Работали над кросс-функциональными проектами - Запускали ML-системы в продакшен - Разбираетесь в SOTA-подходах в сфере Почему у нас хорошо - В крупных офисах есть спортзалы с тренажёрами, инвентарём и душевыми
Ищем AI Engineer (LLM) для проектной работы
Ищем AI Engineer (LLM) для проектной работы Разрабатываем AI-систему генерации сценариев для YouTube и ищем сильного AI-инженера с опытом создания production-решений на базе LLM. Что предстоит делать: - Разработка AI-системы генерации сценариев. - Построение архитектуры и пайплайнов для работы с LLM. - Интеграция моделей, настройка workflows, оценка качества и развитие системы. Требования: - 2+ реальных production-проектов с LLM-системами. - Python или TypeScript, API, JSON, базы данных, Git, интеграции, логирование, облачная инфраструктура. - Отличное понимание LLM-архитектуры: System Prompt, Skills, RAG, Embeddings, MCP, Subagents, Workflows, Fine-tuning, Routing, Evals. - Практический опыт с экосистемой Claude: Projects, Skills, Cowork, Artifacts, Agent SDK, MCP. - Умение сравнивать Claude, GPT, Gemini и локальные модели. - Опыт построения систем оценки (evals). - Сильные навыки работы с текстом, стилем, структурой и оценкой качества сценариев. - Русский язык на уровне глубокого анализа сценариев.
Должность: Ведущий разработчик Java
Область и стек Бэкенд Должность Ведущий разработчик Java Компания BellIntegrator Зарплатная вилка от 400к Формат работы Удаленка Страна работы РФ Требования - Senior Java разработчик с опытом (можно в личных проектах) работы с LLM - Понимание того, что такое Embedding, как конструируется и используется RAG - Понимание того, что такое агенты и как они реализуются. Что такое tools и MCP - Будет плюсом опыт использования Spring AI и использования Python (на любом уровне) - Высшее образование в области ИТ (или опыт работы в ИТ сфере от 6 лет) и опыт работы программистом от 4 лет в компании уровня Enterprise - Свободное владение Java 15+ и/или Kotlin, Spring Framework, SQL - Знание и опыт применения шаблонов проектирования ПО и интеграции систем - Опыт создания приложений, функционирующих в микросервисной архитектуре - SQL (написание и оптимизация запросов), использование ORM Hibernate (миграции Liquibase) - Отличное понимание и опыт реализации взаимодействия приложений, построенного на основе REST, GRPC, JSON-RPC, Kafka - Опыт работы с кэшами, в том числе распределёнными - Опыт работы с алгоритмами шифрования, ЭП, Сертификатами - Опыт организации интеграционного тестирования и тестирования на моках Дополнительные требования - Опыт выполнения функции архитектора приложения - Опыт использования Docker, понимание работы Kubernetes - Знание принципов работы Istio и опыт использования OpenShift - Опыт работы по Agile/Scrum методологии Обязанности - Участие в создании отказоустойчивых систем - Анализ кодовой базы, ревью пул-реквестов, контроль программного дизайна - Экспертная оценка плановой трудоемкости задач Условия - Конкурентоспособная заработная плата - Корпоративное обучение и сертификация в технических и бизнес областях - Корпоративные развлекательные программы - Возможность работать удаленно на территории РФ
DevOps-инженер
DevOps-инженер О компании: Группа Компаний «Фурштат Поволжье Групп» (ломбардный бизнес, ювелирный ритейл, недвижимость). Локация: Санкт-Петербург, станция метро «Площадь Восстания». Формат работы: гибридный (офис и удалёнка), обязательно нахождение в Санкт-Петербурге. Доступ к мощному железу (GPU NVIDIA). Занятость: полная. Зарплата: - Оплата фиксированная за этапы или проектная. - Бюджет от 300 000 руб. за реализацию базовой инфраструктуры. - Поэтапная оплата за каждый внедрённый модуль (IaC, RAG, Data Pipeline, n8n). - Уровень Middle+: 200 000 — 280 000 руб. - Уровень Senior/Architect: 300 000 — 400 000+ руб. Особенности найма: работа строго с ИП или самозанятыми, обязательное подписание NDA. Задачи - AI & RAG: развертывание локальных моделей (Ollama, vLLM), настройка векторных БД (Qdrant/Milvus), интеграция «тяжёлых» моделей для обучения локальных. - Data Pipeline: настройка пайплайнов для OCR (распознавание документов), очистки данных и векторизации. - Integration: настройка n8n, автоматизация взаимодействия с клиентами. - Security: обеспечение сетевой безопасности. Требования - Опыт работы DevOps/System Architect от 3 лет. - Уверенный стек: Linux, Docker, Python. - Практический опыт работы с LLM (развертывание, квантование, RAG). - Понимание того, как работают API.
AI / ML Backend Developer (Python)
вакансия ai AI / ML Backend Developer (Python) Компании-разработчику программного обеспечения систем управления очередью, систем анкетирования, Digital Signage и других продуктов "Максима Прайдекс" требуется AI / ML Python Developer. Направление Machine Learning у нас активно развивается и уже интегрировано в ключевые продукты компании. Мы реализовали ИИ-терминалы с голосовым вводом и компьютерным зрением, а также внедрили корпоративную RAG-систему. Сейчас мы ищем специалиста, который возьмет на себя развитие наших ИИ-сервисов, создание сложных пайплайнов обработки данных и построение систем умной аналитики. ООО "МТГ. Бизнес-решения" является одним из лидеров рынка (нам доверяют ПСБ, Камкомбанк, ЗЕНИТ, Альфастрахование, СОГАЗ, ФНС, МФЦ, Аптеки "Столички" и множество других компаний). Суть работы (ваши задачи): - Audio Processing Pipeline: Доработка и масштабирование системы анализа аудио (диаризация спикеров → распознавание речи → NLP-модуль проверки на нежелательные слова). - LLM & RAG: Разработка комплексной RAG-системы на основе нашего портала в Битрикс (интеллектуальный поиск по истории чатов, прикрепленным файлам, регламентам и профилям сотрудников). - Smart Analytics: Создание системы рекомендательной и предиктивной аналитики на основе статистики с наших терминалов в банковских отделениях (алгоритмы оптимизации работы операторов и распределения услуг). - Интеграция ML-моделей в production-среду, обеспечение их быстрой и стабильной работы. От кандидата мы ожидаем: - Уверенное владение Python и опыт коммерческой разработки (от года) - NLP / LLM: Практический опыт построения RAG-систем, понимание принципов работы векторного поиска и эмбеддингов (включая легковесные in-memory решения). - Speech-to-Text: Опыт работы с технологиями распознавания речи (например, Vosk, Whisper) и системами диаризации. - Backend & Инфраструктура: Опыт использования Docker для контейнеризации сервисов, оборачивания моделей в API (FastAPI) и архитектурного проектирования асинхронной обработки тяжелых ML-запросов. - Data Science / Аналитика: Уверенное владение Pandas, NumPy и базовыми алгоритмами машинного обучения для построения аналитических прогнозов и оптимизации бизнес-процессов. - Знание английского на уровне свободного чтения технической документации. Будет плюсом: - Apache Airflow - Celery Мы предлагаем: - Аккредитованная ИТ-компания - Работа в офисе рядом со ст. м. Стахановская. Удобный доступ на автобусе, метро, электричке или МЦК. - График с 9:00 до 18:00 (можно согл Компания: МТГ. Бизнес-решения 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.
ML Engineer в «Максима Прайдекс
ML Engineer в «Максима Прайдекс» Мы создаем системы управления очередью для крупных клиентов (ПСБ, ФНС, МФЦ). Ищем специалиста для развития ИИ-сервисов, создания пайплайнов обработки данных и умной аналитики. Что предстоит делать - Audio Processing: развитие пайплайна (диаризация спикеров -> распознавание речи -> NLP-модерация). - LLM & RAG: разработка корпоративной RAG-системы (поиск по истории чатов, файлам и регламентам). - Smart Analytics: предиктивная аналитика для банковских терминалов (оптимизация работы операторов). - Production: интеграция ML-моделей и обеспечение их стабильной работы. Что мы ожидаем - Опыт: коммерческая разработка на Python от 1 года. - Backend & Инфраструктура: уверенное использование Docker, создание API на FastAPI, проектирование асинхронной обработки тяжелых ML-запросов. - NLP / LLM: практический опыт построения RAG, векторный поиск и эмбеддинги, LangChain. - Speech-to-Text: работа с распознаванием речи (Vosk, Whisper, GigaAM) и диаризацией. - Data Science: PyTorch, Pandas, NumPy, базовые алгоритмы и метрики ML. - Английский: от B1 (свободное чтение документации). Будет плюсом - Apache Airflow - Celery Мы предлагаем - Аккредитованная ИТ-компания. - Оформление по ТК РФ - Заработная плата 120 000 руб. после вычета налогов, полностью официальная, периодическая индексация. - Офис у м. Стахановская / Гибридный формат после испытательного срока. - Удобный график (базово 9:00–18:00, можно согласовать свой).
ML Engineer в «Максима Прайдекс
ML Engineer в Максима Прайдекс Мы создаем системы управления очередью для крупных клиентов (ПСБ, ФНС, МФЦ). Ищем специалиста для развития ИИ-сервисов, создания пайплайнов обработки данных и умной аналитики. Обязанности - Audio Processing: развитие пайплайна (диаризация спикеров -> распознавание речи -> NLP-модерация) - LLM & RAG: разработка корпоративной RAG-системы (поиск по истории чатов, файлам и регламентам) - Smart Analytics: предиктивная аналитика для банковских терминалов (оптимизация работы операторов) - Production: интеграция ML-моделей и обеспечение их стабильной работы Требования - Опыт: коммерческая разработка на Python от 1 года - Backend & Инфраструктура: уверенное использование Docker, создание API на FastAPI, проектирование асинхронной обработки тяжелых ML-запросов - NLP / LLM: практический опыт построения RAG, векторный поиск и эмбеддинги, LangChain - Speech-to-Text: работа с распознаванием речи (Vosk, Whisper, GigaAM) и диаризацией - Data Science: PyTorch, Pandas, NumPy, базовые алгоритмы и метрики ML - Английский: от B1 (свободное чтение документации) Будет плюсом - Apache Airflow - Celery Условия - Аккредитованная ИТ-компания - Оформление по ТК РФ - Заработная плата 120 000 руб. после вычета налогов, полностью официальная, периодическая индексация - Офис у м. Стахановская / Гибридный формат после испытательного срока - Удобный график (базово 9:00–18:00, можно согласовать свой)
Lead/Senior Python Developer
Ведущий/Старший Python разработчик Компания: Сбер Обязанности - Разработка сервисов и библиотек для AI агентов - Поддержка и развитие существующих сервисов - Проектирование детальной архитектуры и API для новых сервисов - Интеграция продуктов компании с партнерами - Контроль за качеством и отказоустойчивостью Требования - Высшее оконченное образование - Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет - Опыт управления командой от 2 лет - Владение инструментами контроля версий (Git), знание паттернов и антипаттернов разработки (SOLID, ООП) - Опыт работы с фреймворками fastapi, asyncpg, aiopg и написания тестов с использованием pytest - Практический опыт проведения code-review, а также работы с PostgreSQL (написание запросов, работа с индексами и транзакциями) - Понимание общих принципов работы LLM (модальность, токены, температура, галлюцинации) и архитектуры RAG, опыт работы с LangChain/LangGraph, Prompt engineering и Tool calling - Знание протоколов взаимодействия между агентами
Публикатор: Татьяна Горбацевич
LLMOps Компания KODE Локация Калининград Формат работы Удалённая работа, гибрид, офис Занятость Полная Зарплата от 170 000 до 230 000 gross Особенности найма - 2 этапа интервью Задачи - Развертывание, сопровождение и обновление LLM-инференс платформ (vLLM, SGLang, Ollama) - Эксплуатация и развитие AI-платформы в Kubernetes, включая масштабирование и управление GPU-ресурсами - Настройка AI Gateway (LiteLLM): маршрутизация запросов, API-ключи, квоты, лимиты и политики доступа - Оптимизация производительности inference: batching, KV Cache, semantic cache, снижение latency и стоимости инференса - Настройка мониторинга, логирования и трассировки (OpenTelemetry, Langfuse, Signoz, Prometheus/Grafana) - Автоматизация CI/CD процессов для инфраструктуры и моделей, поддержка GitOps-подхода - Интеграция и сопровождение сервисов памяти, векторных хранилищ и компонентов RAG/Agentic AI - Диагностика и устранение инцидентов, обеспечение стабильности и высокой доступности LLM-платформы Требования - Опыт в роли DevOps от 3 лет - Опыт администрирования Kubernetes в production, Docker, Helm, понимание GitOps-подходов - Опыт эксплуатации LLM inference-серверов (vLLM, SGLang, Ollama или TGI) и понимание их архитектуры - Хорошее понимание принципов работы LLM: токены, KV Cache, batching, streaming, квантование, RAG - Практический опыт работы с GPU (NVIDIA/CUDA), распределением ресурсов и оптимизацией производительности - Опыт настройки мониторинга и observability (Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Signoz/Langfuse) - Уверенные знания Linux, Docker, сетевого взаимодействия и диагностики инфраструктурных проблем - Навыки автоматизации на Python и работы с CI/CD (GitLab CI/GitHub Actions) - Опыт работы с Redis, PostgreSQL и API-шлюзами Будет плюсом - Знание LiteLLM, KEDA, Qdrant/Milvus
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты» (Москва, до 150 000 ₽)
Требуется «Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты» (Москва, до 150 000 ₽) Компания «ООО "М-ТЕХ"» ищет хорошего специалиста на вакансию «Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты». Москва (Россия), Санкт-Петербург (Россия), Самара (Россия). До 150 000 ₽. Неполный рабочий день. Можно удалённо. Требуемые навыки: middle, Git, Python, Docker, REST, CI/CD, LLM, Langgraph, LangChain, GPT.
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты О компании ООО «М‑ТЕХ» — динамично развивающаяся ИТ‑компания с большим опытом успешных проектов по внедрению и сопровождению информационных систем для бизнеса и государственных учреждений. Развиваем направление ИИ‑автоматизации, разрабатывая прикладные LLM/RAG‑решения и ИИ‑агентов для процессов малого и среднего бизнеса. Ищем Middle+ / Strong Middle Python‑разработчика с опытом LLM/RAG и интересом к агентным системам, интеграциям и бизнес‑процессам. Обязанности - Проектирование, разработка и внедрение ИИ‑агентов под конкретные бизнес‑задачи - Настройка сценариев работы агента: диалог, вызов инструментов, работа с базой знаний, эскалация человеку, обработка ошибок - Интеграция ИИ‑агентов с внешними и внутренними системами (API, БД, ERP/CRM, мессенджеры и др.) - Проектирование RAG‑пайплайнов: загрузка документов, чанкинг, embeddings, поиск, ранжирование, проверка качества ответов - Тестирование, отладка и поддержка ИИ‑агентов на всех этапах жизненного цикла - Оптимизация качества, скорости ответа и стоимости использования токенов - Анализ требований, участие в архитектурных решениях и выборе технологий Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 2-3 лет - Практический опыт с LLM‑приложениями, RAG, ИИ‑ассистентами от 6 месяцев (для Middle) или от 1–2 лет (для Senior) - Понимание архитектуры агентных систем, включая планирование, память, инструменты, оркестрацию и обработку ошибок - Опыт работы хотя бы с одним из инструментов: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, PydanticAI или аналогами - Понимание RAG: чанкинг, embeddings, векторный поиск, reranking, оценка качества retrieval - Навыки интеграции через REST API, WebSocket, опыт работы с базами данных (SQL/NoSQL) - Навыки работы с контейнеризацией (Docker) - Самостоятельность, инициативность, желание учиться и развиваться в сфере ИИ Будет плюсом - Опыт внедрения ИИ‑агентов именно в корпоративных сценариях (SLA, аудит, безопасность, контроль действий, логирование) - Опыт с векторными базами: Qdrant, pgvector, Weaviate, Pinecone или аналогами - Опыт с OpenAI API, Anthropic, локальными/open‑source моделями, Ollama, vLLM или другими LLM‑инструментами - Понимание метрик качества ИИ‑систем: точность ответов, полнота поиска, доля ошибок, стоимость запроса, время ответа - Опыт работы с персональными данными, логированием, аудитом действий и безопасностью - Умение быстро собирать прототипы и доводить их до стабильного пилота Условия и преимущества - Гибкий формат: проектная занятость, частичная занятость или удаленная работа - Возможность совмещать с основной работой на старте - Участие в запуске нового направления ИИ‑автоматизации для бизнеса - Дружная команда экспертов, открытая к новым идеям и технологиям - Современные инструменты и поддержка на всех этапах работы
GenAI Engineer / AI Builder/ AI Agent Associate / AI Application Specialist
GenAI Engineer / AI Builder/ AI Agent Associate / AI Application Specialist Компания: Magic Compass Holdings Limited Тип занятости: Контрактор на полный рабочий день, удаленно. Рабочие часы: 9:00 – 18:00 по местному времени. О вакансии Мы ищем инициативного GenAI Engineer / AI Builder / AI Agent Associate / AI Application Specialist для проектирования и создания ИИ-рабочих процессов и ИИ-агентов, повышающих продуктивность бизнеса в различных бизнес-функциях. Вы будете проектировать, создавать и поддерживать ИИ-решения, автоматизирующие бизнес-процессы, повышающие операционную эффективность и обеспечивающие эффективное сотрудничество человека и ИИ в разных бизнес-функциях. Первоначально вы будете поддерживать нашу команду по ИИ и управлению рисками. По мере развития наших ИИ-возможностей вы будете работать с другими бизнес-функциями над созданием практических ИИ-решений, повышающих продуктивность и операционное совершенство. Эта роль идеально подходит для тех, кто любит быстро превращать бизнес-требования в масштабируемые ИИ-приложения и воплощать идеи в реальные бизнес-результаты. Обязанности Разработка ИИ-агентов и рабочих процессов: - Проектирование, создание и поддержка ИИ-агентов для бизнес-операций. - Разработка систем мониторинга, логирования и наблюдаемости за поведением агентов и правилами безопасности. - Разработка ИИ-рабочих процессов, автоматизирующих повторяющиеся бизнес-процессы. - Преобразование бизнес-требований в практические ИИ-решения. - Создание масштабируемых ИИ-приложений, повышающих продуктивность и операционную эффективность. - Интеграция ИИ-решений с внутренними системами и сторонними платформами. Бизнес-приложения ИИ: - Разработка ИИ-решений для различных бизнес-функций, включая управление рисками, тестирование, маркетинг, операции и поддержку клиентов. - Выявление возможностей, где ИИ может автоматизировать ручную работу, улучшить принятие решений и оптимизировать бизнес-операции. Разработка ИИ: - Создание ИИ-приложений с использованием современных больших языковых моделей (LLM). - Проектирование промптов, ИИ-рабочих процессов и мультиагентных решений для различных бизнес-сценариев. - Разработка решений с использованием RAG, MCP, вызова функций, памяти и вызова инструментов. - Интеграция API LLM во внутренние платформы и конвейеры автоматизации. - Создание ИИ-рабочих процессов с использованием как кодовых, так и low-code/no-code платформ, где это уместно. - Постоянная оценка новых ИИ-технологий и рекомендация практических бизнес-применений. Требования - Опыт от 1 до 3 лет в создании ИИ-приложений, ИИ-агентов или решений для автоматизации рабочих процессов. - Практический опыт работы с ведущими ИИ-моделями, такими как OpenAI (GPT), Openclaw, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen, Llama или аналогичными большими языковыми моделями (LLM). - Опыт использования современных инструментов ИИ-разработки, таких как Cursor, Claude Code, Codex, Gemini CLI, Genspark, Manus, OpenHands или аналогичных инструментов разработки с использованием ИИ. - Знакомство с фреймворками ИИ-агентов, концепциями агентного ИИ (планирование, агенты, использующие инструменты, генерация с дополненной выборкой) — допускается практический опыт или проекты на стороне. - Опыт интеграции ИИ-решений с API, сторонними сервисами или внутренними бизнес-системами. - Базовые навыки программирования на Python и знакомство с prompt engineering, проектированием ИИ-рабочих процессов или RAG. - Опыт в сфере финансовых технологий, трейдинга, управления рисками и/или цифровых активов. - Сильные аналитические способности, навыки решения проблем и коммуникации, а также увлеченность изучением и применением новых ИИ-технологий. - Способность эффективно общаться на английском языке, сильное аналитическое мышление, способность решать проблемы. - Опыт создания мультиагентных систем, платформ автоматизации рабочих процессов и/или развертывания ИИ-приложений в production-средах. Условия работы - Полностью удаленная работа с графиком по вашему местному времени. - Создание ИИ-решений, решающих реальные бизнес-задачи. - Работа с различными бизнес-функциями и участие в формировании ИИ-трансформации компании. - Работа с новейшими ИИ-технологиями, LLM, ИИ-агентами, автоматизацией рабочих процессов и современными инструментами ИИ-разработки. - Возможность создавать практические ИИ-приложения с прямым влиянием на бизнес.
Data Scientist LLM/NLP
Data Scientist LLM/NLP Удалёнка Компания WaveAccess — аккредитованная ИТ-компания с 25-летним опытом. Требования - Опыт работы в качестве Data Scientist от 3 лет - Английский язык на уровне B2 и выше - Уверенные навыки работы с текстовыми данными - Глубокое понимание работы с крупными языковыми моделями (LLM) и их применением. Знание современных техник LLM, таких как Retrieval-Augmented Generation (RAG) и LLM-агенты - Уверенные навыки работы с Python - Опыт представления достигнутых результатов
AI Engineer / Инженер по искусственному интеллекту
AI Engineer / Инженер по искусственному интеллекту Формат: офис (Баку, Азербайджан) / full-time / релокация О компании Международная компания с глобальными R&D-центрами в нефтегазовой отрасли ищет AI Engineer для разработки и внедрения современных AI-решений. - Международные проекты - Разработка LLM-систем для промышленности - Релокация в Баку Что нужно делать - Проектировать и внедрять решения на базе LLM - Разрабатывать RAG-пайплайны и системы поиска - Интегрировать AI-функции в продукт через API - Работать с LangChain, LlamaIndex, LangGraph и MCP - Настраивать агентные AI-системы и оркестрацию - Разрабатывать пайплайны оценки качества LLM - Выявлять и устранять регрессии моделей и промптов - Участвовать в проектировании архитектуры и код-ревью Требования - Высшее образование в области Computer Science, AI или ML - От 1–2 лет практического опыта работы с LLM - Отличное понимание архитектуры трансформеров - Опыт построения RAG-систем - Знание LangChain, LlamaIndex, LangGraph или аналогов - Опыт работы с векторными БД (Pinecone, Weaviate, pgvector, Chroma) - Владение Python и REST API - Опыт работы с Docker и Azure - Навыки работы с «грязными» данными и построения data pipeline Что предлагают - Конкурентную зарплату и бонусы - Полный релокационный пакет для всей семьи - Помощь с переездом и жильём - ДМС для всех членов семьи - Помощь с оформлением документов - Работу в международной R&D-команде - Современный офис в Баку
Forward Deployed AI Engineer
Компания: asahantechpartners.com Вакансия: Инженер по внедрению ИИ Тип занятости: Полная занятость Формат работы: 100% удалённая работа Уровень опыта: Senior Наш клиент ищет инженера по внедрению ИИ для непосредственной работы с клиентами и поставки готовых к эксплуатации решений на базе ИИ. Это практическая инженерная и консультационная роль. Вы будете изучать бизнес-процессы клиентов, определять практические сценарии использования ИИ, создавать работающие решения и руководить внедрением от прототипа до производства. Идеальный кандидат сочетает сильные навыки в области ИИ и разработки ПО с отличными коммуникативными способностями и умением эффективно работать в удалённой среде, ориентированной на взаимодействие с клиентами. Обязанности - Проведение удалённых технических сессий по выявлению потребностей с клиентами. - Понимание рабочих процессов, данных, систем и технических ограничений клиента. - Преобразование бизнес-требований в архитектуру ИИ и планы реализации. - Создание приложений с использованием LLM, RAG, AI-агентов, машинного обучения и автоматизации рабочих процессов. - Разработка бэкенд-сервисов, API, конвейеров данных и системных интеграций. - Подключение решений ИИ к базам данных, хранилищам документов, SaaS-платформам и внутренним API. - Реализация структурированных выводов, вызова инструментов, рабочих процессов с одобрением человеком, защитных механизмов и логики отката. - Оценка точности моделей, качества поиска, задержки, надёжности, безопасности и стоимости. - Развёртывание сервисов ИИ в облачных или корпоративных средах клиента. - Устранение технических неполадок на этапе внедрения и ввода в эксплуатацию. - Информирование заинтересованных сторон клиента о ходе работы, рисках и технических решениях. - Документирование архитектуры системы, процедур развёртывания и решений по реализации. - Обмен повторно используемыми решениями и отзывами клиентов с внутренними инженерными командами. Требования - Пять и более лет профессионального опыта в разработке ПО. - Сильный опыт промышленной разработки на Python. - Опыт создания и развёртывания приложений на базе LLM, машинного обучения, NLP или ИИ. - Опыт работы с RAG, эмбеддингами, векторными базами данных, вызовом инструментов или рабочими процессами AI-агентов. - Опыт разработки бэкенд-сервисов с использованием FastA...
Python Developer (LLM, Москва)
Python Developer (LLM, Москва) Мы ищем Backend-разработчика на Python, способного внедрять системы на базе LLM и AI-агентов «под ключ»: от постановки задачи и проектирования архитектуры до промышленного внедрения и поддержки. Мы разрабатываем и поддерживаем продукт ERA — систему комплексной диагностики продуктов и услуг. Решение позволяет производить диагностику, анализ и аудит продукта для получения комплексного решения развития, снятия барьеров роста. Цель проекта — построить полностью автономную экспертную систему, где ключевую роль играют смарт-агенты, выполняющие комплексный анализ без участия человека. 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 проектами: 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 - Опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться 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 участия в интересном проекте - Возможность профессионального и карьерного роста в компании - Опыт работы в команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Удаленный формат работы — офисный формат в Москве