Вакансии для ML-инженеров на Python
Вакансии для ML-инженеров на Python: подборка ролей, где в задачах или стеке указан Python. Можно найти работу в этом направлении и сразу смотреть…
Фильтр вакансий
Senior LLM-инженер, специалист по тонкой настройке и RAG
Обязанности - Тонкая настройка фундаментальных моделей с использованием LoRA/QLoRA, RLHF/DPO и инструктивной настройки для доменных задач и терминологии. - Построение агентных и инструментальных рабочих процессов, связывающих LLM с внутренними инженерными инструментами и источниками данных. - Проектирование оценочных стендов для проверки фактологичности и точности. - Обеспечение защиты от галлюцинаций и внедрение предохранительных механизмов безопасности. - Построение RAG-пайплайнов с Azure AI Search. - Создание структурированных систем вызова инструментов и функций на основе тонко настроенных моделей Azure OpenAI. - Развертывание и оптимизация инференса с использованием квантизации, KV-cache, vLLM и TensorRT-LLM в Azure Kubernetes Service. - Поддержание надежности, безопасности и экономической эффективности тренировочных и инференс-нагрузок Azure AI/ML совместно с ML-инженерами, дата-сайентистами и командами MLOps. Требования - 8+ лет общего опыта в ML/AI-инженерии с глубокой практической работой с LLM и фундаментальными моделями. - Подтвержденный опыт тонкой настройки моделей с использованием LoRA/QLoRA/PEFT, полной тонкой настройки или предобучения в некотором масштабе. - Практический опыт с RLHF, RLAIF, DPO или инструктивной настройкой. - Свободное владение Python. - Глубокое владение PyTorch. - Твердое понимание внутреннего устройства архитектуры трансформеров. - Практический опыт построения RAG-пайплайнов, эмбеддингов и векторного поиска, а также агентных или инструментальных LLM-систем. - Знакомство с Azure OpenAI, Azure AI Foundry или аналогичной облачной LLM-платформой. Желательно - Опыт работы непосредственно с Azure OpenAI Service и Azure AI Foundry. - Опыт оркестрации LLM-управляемой генерации кода или структурированных выходных данных для технических и инженерных доменов. - Опыт распределенного обучения на мульти-GPU и мультинодных кластерах с использованием DeepSpeed или FSDP. - Публикации, посты в блогах или вклад в open-source в области генеративного ИИ. Условия - Переменная оплата в виде денежного бонуса или в другой форме. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Гибкие расходные счета и сберегательные счета на медицинские расходы. - Страхование жизни, от несчастных случаев и инвалидности. - Пенсионные льготы. - Оплачиваемый отпуск и отгулы. - Образовательная поддержка. - Помощь при бесплодии. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребенком. - Помощь при усыновлении. - Гибкий формат работы.
AI-промт-инженер
AI Prompt Engineer Компания Rootshell Enterprise Technologies, Inc. — поставщик ИТ-консалтинговых услуг в США. Условия: - Удалённая работа - Зарплата: $60–70 тыс. в год Обязанности: - Лингвистическая точность: исключительное владение английской грамматикой и семантикой, умение мгновенно отличать хороший текст от отличного - Работа с LLM: знание GPT-4, Claude или аналогичных моделей, включая их ограничения (галлюцинации, предвзятость) - Внимание к деталям: выполнение повторяющихся задач по ревизии данных без потери фокуса и последовательности Желательно: - Опыт аннотации: работа с RLHF, платформами разметки данных (Scale AI, Labelbox) или QA-ролями - Базовые технические навыки: уверенное владение Excel/Google Sheets (для организации данных) или базовый Python (для работы с JSON) - Экспертиза в области сетевых технологий для проверки сложных выходных данных моделей
Middle ML-инженер, специализации LLM и RAG
Компания Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt) Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2 лет - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений - Широкая насмотренность в области LLM, RAG - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL Условия - Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России, также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске
Staff-инженер по ИИ, промпт-инжиниринг
О команде и проекте GE Vernova создаёт команду для применения генеративного ИИ. Цель — автоматизация промптинга и разработка фреймворка для промптинга, чтобы максимизировать переиспользование и обмен между бизнес-подразделениями. Сотрудник будет работать на стыке передовых технологий и традиционной индустрии, влияя на бизнес-процессы. Компания ведёт стратегию и R&D для энергетического перехода, сотрудничает с правительством США и более чем 420 организациями, реализует 150+ энергетических проектов. Задачи - Взаимодействовать с профильными экспертами для понимания бизнес-потребностей и превращения их в чёткие эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и уточнять промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно работать с разработчиками ПО для интеграции решений на основе LLM в существующие или новые приложения. - Участвовать в разработке масштабируемого фреймворка для промпт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Помогать в сборе и анализе обратной связи пользователей для постоянного улучшения эффективности промптов. - Следить за развитием технологий LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промпт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для создания базы знаний. Требования - Степень магистра в области компьютерных наук, ИИ/МО, инженерии, математики или смежной области и не менее 5 лет релевантного опыта. - Право на работу в США (требование работодателя). Предпочтительные качества - PhD в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных или смежной области. - Опыт промпт-инжиниринга и знакомство с инструментами: OpenAI GPT, Hugging Face и др. - Владение Python или другими языками, обычно используемыми в ИИ/МО. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в NLP или проектах по машинному обучению. - Знакомство с системами контроля версий, например Git. - Понимание операционных процессов и задач традиционной индустрии. - Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. Условия - Конкурентная компенсация, профессиональное развитие, сложные задачи, хорошая рабочая среда. - Вилка зарплаты для позиции в США: $98 400 – $164 000. - Компания выплачивает географическую надбавку 110%, 120% или 130% к зарплате в определённых регионах. - Возможен дискреционный ежегодный бонус. - Предоставляется помощь с переездом (relocation assistance). - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и покрытие рецептурных препаратов; доступ к Health Coach от GE Vernova (круглосуточная поддержка медсестёр); программа помощи сотрудникам (EAP) с круглосуточной конфиденциальной оценкой и консультациями. - Предложение о работе зависит от успешного прохождения проверки на наркотики (если применимо).
Senior AI-инженер, разработка агентных систем
Senior AI-инженер в консалтинговую компанию 51D, специализирующуюся на AI и данных. Роль предполагает работу внутри клиентских команд с первого дня, полную ответственность за архитектуру агентных систем, пайплайнов данных и интеграций, а также их запуск в продакшн. Локация: удалённо (Великобритания), с опциональным доступом к коворкингам в Лондоне. Задачи: - Вести проект от начала до конца: архитектура, реализация, развёртывание и передача. - Проектировать продакшн-системы на основе ИИ: агенты, retrieval, оценка и инфраструктура данных. - Работать вместе с инженерными командами клиентов и напрямую с основателями компании. - Наставлять AI- и младших инженеров, делиться знаниями по мере роста команды. Требования: - Около 5+ лет опыта в разработке продакшн-софта с реальной ответственностью за системы. - Уверенный Python и как минимум один типизированный язык, понимание, когда какой использовать. - Практический опыт работы с LLM и агентами, а также с облаком, пайплайнами данных и дисциплиной тестирования. - Комфортная работа с клиентами, чёткая коммуникация и понимание их потребностей. - Готовность работать в инклюзивной команде с людьми разного происхождения и жизненного опыта. Условия: - Роль клиентоориентированного консультанта, который работает как инженер: навыки кодинга обязательны, но часть времени проводится с клиентами. - Участие в AI-трансформации бизнеса: настройка и интеграция инструментов, перестройка рабочих процессов, создание систем. - Небольшие команды, реальная ответственность с первой недели, отсутствие промежуточного менеджмента между вами и клиентом или основателями. - Поддержка при возвращении в профессию после перерыва или нелинейного карьерного пути: структурированный ввод в должность и менторство. Компания — быстрорастущий стартап, основанный в 2023 году, клиенты из финансовых услуг, розницы, недвижимости и PR.
Senior AI-инженер платформы и инструментов
О роли Crunchyroll — сервис, доставляющий аниме и мангу более чем 100 миллионам фанатов в 200+ странах и территориях. В команде AI Enablement (AIEN) открыта позиция Senior AI Platform & Tools Engineer. Роль входит в команду Tools & Governance платформы внутри AIEN, подчиняется AI Platform, Strategy & Governance Lead. Это ранняя небольшая команда, поэтому предполагается универсальность и ведение функций от дизайна до продакшена. Чем предстоит заниматься - Создание платформы оценки AI: автоматизированные инструменты для структурированных оценок (возможности, стоимость, задержка, поведение, надёжность) в масштабе, а не разовых ручных проверок. - Внедрение телеметрии использования и затрат по одобренному стеку AI: расход токенов, загрузка лицензий, расходы по вендорам и обнаружение отклонений в одобренных инструментах. - Автоматизация AI-управления: триаж заявок, конвейеры оценки, маршрутизация согласований и enforcement политик как код, интегрированные с агентами Glean и процессами JSM. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов — паттернов RAG, каркасов агентов, библиотек промптов, eval-инструментов — на которых строит команда Build & Partner. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов Crunchyroll, включая ChatGPT, Glean, Claude и Gemini; управление настройками, паттернами доступа, включением функций и операционными изменениями совместно с IT и Security. - Отслеживание новых версий и изменений продуктов в одобренных AI-инструментах, оценка целесообразности внедрения и организация раскатки для максимальной пользы сотрудников. - Сделать платформу путём наименьшего сопротивления, чтобы решения AIEN по умолчанию следовали golden-путям и стандартам, и улучшать ключевые метрики (время оценки, принятие golden-путей). - Создание агентов и рабочих процессов средней сложности для нетехнических команд на одобренных AI-платформах с соблюдением стандартов AIEN по безопасности, управлению, поддерживаемости и измеримости. - Совместная работа с AI Security Engineer для встраивания необходимых контролей, обнаружения и предотвращения угроз в платформу, чтобы безопасность обеспечивалась на уровне платформы, а не добавлялась к каждому проекту отдельно. - Работа универсалом в небольшой команде: ведение функций от дизайна до продакшена и помощь в установлении инженерных паттернов, на которых команда будет масштабироваться. Требования - 6+ лет опыта в разработке ПО или платформенной инженерии, включая создание инструментов или сервисов, используемых другими инженерами. - Практический опыт администрирования, настройки или поддержки корпоративных SaaS-инструментов, AI-платформ или внутренних продуктовых платформ в производственной бизнес-среде. - Сильные навыки разработки ПО (например, Python, плюс Go/TypeScript или аналогичные) — создание продакшен-инструментов, а не прототипов. - Рабочее понимание устройства современных AI-систем: LLM API, RAG, агентные фреймворки, методологии оценки и основы инференса. - Опыт создания автоматизации, конвейеров данных или внутренних инструментов для разработчиков. - Опыт создания практических AI-агентов, ассистентов или автоматизации рабочих процессов для бизнес-пользователей, включая сбор требований, дизайн промптов и процессов, тестирование, внедрение и итерации. - Опыт ведения функций от начала до конца в небольшой команде: дизайн, разработка, выпуск, итерации. - Чёткая письменная коммуникация — ваши инструменты и документация должны использоваться другими инженерами.
AI-инженер по MCP-серверам и LLM-интеграции
О компании Integrated Medical Systems, Inc. (IMS) — дистрибьютор на рынке альтернативной медицинской помощи, основан в 1994 году. Компания предлагает гибкие условия аренды и покупки одноразовых и арендных продуктов для инфузионной терапии, респираторной поддержки, энтерального питания, онкологии и чистых помещений. О роли IMS ищет AI-инженера для проектирования, создания и развертывания интеллектуальных агентных ИИ-приложений, которые подключаются к корпоративным данным, бизнес-системам и внешним сервисам. Это роль инженера приложений ИИ, а не традиционного ML-инженера или специалиста по обучению моделей. Основной фокус — создание систем, позволяющих ИИ-моделям работать с реальными данными и бизнес-инструментами: безопасные, надежные и масштабируемые ИИ-агенты, которые понимают контекст, получают доступ к информации, используют инструменты и выполняют действия. В работе активно используются Model Context Protocol (MCP), оркестрация LLM, API, вызовы инструментов, корпоративные данные и асинхронные архитектуры приложений. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и развертывать MCP-серверы, которые безопасно подключают ИИ-приложения к внутренним базам данных, векторным хранилищам, бизнес-приложениям и другим корпоративным ресурсам. - Создавать стандартизированные интерфейсы, позволяющие ИИ-агентам обнаруживать и взаимодействовать с доступными инструментами, ресурсами и рабочими процессами. - Разрабатывать MCP-инструменты, ресурсы и промпты для поддержки повторяемых бизнес-процессов. - Оценивать и выбирать подходящую LLM для конкретных сценариев на основе возможностей рассуждения, стоимости, размера контекстного окна, задержки и производительности. - Проектировать ИИ-процессы, которые маршрутизируют задачи между несколькими моделями и сервисами. - Реализовывать вызовы инструментов и функций, чтобы ИИ-агенты могли взаимодействовать с внешними системами. - Создавать надежные интеграции REST API и сторонних систем. - Настраивать схемы вызова функций и инструментов для вызова внешних сервисов ИИ-агентами. - Преобразовывать ответы внешних систем в структурированные форматы, которые могут эффективно интерпретировать и использовать LLM. Обязательные требования - Уверенное владение Python или TypeScript. - Понимание асинхронного программирования и паттернов async/await. - Опыт создания и использования RESTful API. - Понимание JSON-RPC 2.0 и обмена сообщениями. - Практический опыт создания MCP-серверов с использованием стандартных SDK или фреймворков, таких как FastMCP. - Опыт работы с MCP-инструментами, ресурсами и промптами. - Понимание LLM API и вызова инструментов/функций. - Опыт интеграции ведущих LLM-платформ: OpenAI, Anthropic Claude или аналогичных. - Опыт работы с векторными базами данных/векторными хранилищами и ИИ-поиском. - Умение создавать инструменты поиска и извлечения, предоставляющие релевантный структурированный контекст для LLM. - Понимание идентификаторов документов, метаданных и обработки цитирований/источников. - Понимание безопасной аутентификации и авторизации для подключения ИИ-приложений к проприетарным данным и корпоративным системам. - Умение проектировать правильно ограниченный доступ между ИИ-агентами, внутренними системами и внешними сервисами. Предпочтительные требования - Опыт разработки агентных ИИ-приложений или многошаговых ИИ-процессов. - Опыт работы с FastMCP или другими MCP-фреймворками. - Опыт с LangChain, LangGraph, Semantic Kernel или аналогичными фреймворками оркестрации ИИ. - Опыт с Docker, Git, CI/CD и облачными платформами. - Опыт интеграции ИИ с корпоративными базами данных, ERP-системами, CRM-платформами или другими бизнес-приложениями. - Опыт наблюдаемости, логирования, тестирования и мониторинга ИИ-приложений. - Знакомство с требованиями к медицинским данным, конфиденциальности, безопасности или компетентности. Критерии успеха В этой роли вы поможете IMS перевести ИИ из экспериментов в практические, безопасные и готовые к бизнесу приложения. Успех означает создание ИИ-систем, которые могут: - Понимать правильный контекст. - Находить и извлекать нужную информацию. - Использовать подходящие бизнес-инструменты. - Безопасно взаимодействовать с корпоративными системами. - Выбирать правильную модель для задачи. - Надежно выполнять рабочие процессы. - Предоставлять точные и отслеживаемые ответы. Вы будете помогать создавать инфраструктуру и прикладной уровень, которые делают ИИ полезным внутри бизнеса.
Staff AI-инженер, агентные ИИ-системы
О роли Acquia ищет Staff AI-инженера в команду AI Core Engineering. Это прежде всего практическая инженерная роль: большую часть времени вы будете проектировать, создавать и выпускать продакшн-агентные ИИ-процессы в Acquia DXP. Основные инструменты — LangGraph, Temporal, Pydantic и LangFuse. Также предусмотрена лёгкая, но значимая менторская роль: помощь в повышении ИИ-инженерных навыков коллег по мере роста команды. Обязанности - Ежедневно писать и выпускать продакшн-код для ИИ. - Проектировать агентные ИИ-процессы с использованием LangGraph, Temporal, Pydantic — многоагентные процессы с сохранением состояния, рассчитанные на корпоративный масштаб и надёжность. - Отвечать за наблюдаемость ИИ через LangFuse: трассировка, версионирование промптов, оценка и бенчмаркинг производительности всех взаимодействий с моделями. - Задавать стандарты ИИ-инженерии для паттернов агентов, RAG, управления промптами, оптимизации контекста и стратегий вызова инструментов. - Взаимодействовать с командами продукта и платформы для создания ИИ-архитектур, отвечающих корпоративным требованиям SLA, безопасности и соответствия. - Оценивать и внедрять новые инструменты: бенчмаркинг LLM-провайдеров, оркестрационных фреймворков и улучшений агентного стека. - Наставлять инженеров через код-ревью, парное программирование и дизайн-обсуждения. - Представлять ИИ-возможности Acquia в архитектурных обзорах клиентов, техническом исследовании и обсуждениях дорожной карты. Требования - 8+ лет в разработке ПО, из них 3+ года в продакшн-разработке ИИ-агентов. - Практический опыт с LangGraph, Temporal, Pydantic — процессы с сохранением состояния, циклические, многоагентные, в корпоративном масштабе. - Практический опыт с LangFuse — трассировка, оценка, управление промптами и тестирование на основе датасетов. - Владение фреймворками для агентов, такими как LangChain или аналоги (LlamaIndex, CrewAI) — компоновка цепочек, инструментов, памяти и пайплайнов поиска. - Глубокое знание Python и сильные инженерные основы (тестирование, CI/CD, архитектура). - Опыт облачного развёртывания ИИ (AWS, Azure или GCP), включая контейнеризацию и управление стоимостью инференса. - Знание архитектуры RAG — векторные базы данных, модели эмбеддингов и стратегии поиска. - Степень бакалавра в Computer Science или эквивалентный практический опыт. Желательные навыки - Опыт в корпоративном SaaS или CMS, включая знакомство с DXP Acquia на базе Drupal. - Свободное владение агентным процессом разработки — ИИ-ассистирующие инструменты (Copilot, Cursor, Claude) как повседневные ускорители. - Знакомство с персистентными рантаймами агентов — такими как OpenClaw и Hermes Agent, понимание кросс-сессионной памяти, автономного создания навыков и постоянно работающей инфраструктуры агентов. - Опыт тонкой настройки LLM или оценки моделей, понимание компромиссов фундаментальных моделей.
Full Stack-разработчик, JavaScript, Node.js
О компании Наша миссия — сделать мир программируемым. Зрение — один из ключевых способов понимания мира, и скоро это будет верно и для используемого нами программного обеспечения. Мы создаём инструменты, сообщество и ресурсы, необходимые для того, чтобы сделать мир программируемым с помощью искусственного интеллекта. Roboflow упрощает создание и использование моделей компьютерного зрения. Сегодня более 1 млн разработчиков, включая представителей половины Fortune 100, используют инструменты Roboflow с открытым исходным кодом и размещённые инструменты машинного обучения. Это включает подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на строительных площадках, оцифровку поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов и многое другое. Roboflow поддерживается отличными клиентами и инвесторами: привлечено более 63 миллионов долларов от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Лэчи Грума и других ведущих софтверных инвесторов. Roboflowers — увлечённые строители, которые ценят ответственность, подотчётность и склонность к действию. Мы любопытны, активно работаем с новыми технологиями и предпочитаем показывать результаты, а не рассказывать о них. Многие из нас обладают мышлением основателя и процветают в среде с высокой автономией. Чем предстоит заниматься Вам будут поручены самые разные проекты. У каждого инженера есть своя область, на которой он сосредоточен, но мы всё ещё достаточно малы, чтобы не иметь возможности глубокой специализации. Мы ищем технических универсалов, которые не боятся погружаться в новый стек или инструментарий при необходимости (но JavaScript и Node.js составляют основную часть существующей кодовой базы). Большинство задач, над которыми мы работаем, — это части основного продукта (сквозной конвейер для создания проектов компьютерного зрения, от загрузки изображений до аннотации, обучения и развёртывания), но время от времени мы также занимаемся интеграцией маркетинговых и продажных инструментов, тушением пожаров, автоматизацией внутренних процессов и проектами с открытым исходным кодом. У вас будет большая свобода отстаивать проекты, которые вы считаете наиболее приоритетными, и вы будете вносить вклад в наши стратегические решения. Если вам нужен жёсткий список задач, расписанный на многомесячный план, эта роль, вероятно, вам не подойдёт. Большая часть нашей кодовой базы написана на JavaScript, конвейер машинного обучения и обработки изображений — на Python. Мы работаем в основном на Firebase и GCS, часть инфраструктуры машинного обучения — на AWS. Мы всё чаще используем Docker (как внутри компании, так и для клиентских продуктов, например, нашего периферийного сервера инференса). Много кода работает в браузере (включая TensorFlow JS), но мы также создаём API и клиентские библиотеки на нескольких языках. Вам не обязательно иметь опыт во всех этих областях, но вы должны быть готовы осваивать новые навыки по мере необходимости. Мы также надеемся, что вы принесёте новые знания и опыт, которыми сможете поделиться, чтобы помочь остальной команде расти. Мы особенно заинтересованы в добавлении строгости в наши процессы и создании основы для быстрого масштабирования инженерной организации (например, сейчас у нас ограниченное количество тестов и мы не используем фронтенд-фреймворк, навязывающий определённый подход, — это нужно будет изменить в ближайшие месяцы, чтобы беспрепятственно расширять команду). Примеры проектов - Создание интерфейса фильтрации, чтобы пользователи могли комбинировать изображения на основе метаданных, таких как время съёмки, GPS-координаты или пользовательские теги. - Расширение инструмента аннотации для поддержки новых функций (например, полигональная аннотация для сегментации изображений). - Интеграция основного приложения с внешними API для таких задач, как передача задач аннотации на аутсорсинг и анализ производительности развёрнутых моделей. - Оптимизация процесса онбординга. - Более глубокая интеграция с другими нашими продуктами, такими как Roboflow Universe и REST API. - Аннотация следующего поколения с помощью моделей. - Оптимизация скорости и масштабируемости. С кем предстоит работать Наша команда из примерно 120 человек привлекает таких специалистов, как руководители, желающие вернуться к разработке, основатели с выходом на 100+ миллионов, пользователи Roboflow, ставшие членами команды, контрибьюторы открытого кода, велосипедист, проехавший через США, плодовитые хакеры из старших классов, CTO из организации со 100+ инженерами, и многих других исключительных людей. Вы будете напрямую работать с нашим инженерным лидом и командой Full Stack-инженеров. Где работать Roboflow полностью распределён. В настоящее время у нас есть хабы в Нью-Йорке и Сан-Франциско (и мы планируем открыть больше по мере роста плотности в новых городах). Мы предоставляем возможности (например, командные офлайн-встречи в разных городах) и ресурсы (например, стипендию на путешествия в размере 4000 долларов в год) для работы лично с другими членами команды настолько, насколько вы хотите, а также поддерживаем удалённых членов команды. Вы можете работать из одного из наших хабов (мы предлагаем бонус за переезд), из дома, в коворкингах и т.д. Мы хотим, чтобы вы работали там, где вам лучше всего! Когда работать Roboflow в основном работает в дневные часы в США, и есть некоторые синхронные встречи.
Инженер-программист начального уровня, AI-First
Удалённая работа для кандидатов из США. FlexBoard — лидер в финтехе, стремится переосмыслить банковское дело с помощью инновационных технологий. Компания ищет AI-First инженера-программиста — роль для выпускников вузов или недавних выпускников, которые будут сотрудничать со старшими инженерами для создания функций и улучшения систем с использованием AI-ориентированных рабочих процессов. Обязанности - Создавать и запускать production-функции в бэкенде, фронтенде и AI-ориентированных рабочих процессах. - Использовать AI-инструменты (Claude, AWS Kiro, Copilot и др.) как множители силы, а не как костыли. - Писать чистый, читаемый, тестируемый код, который можно интегрировать с бизнесом. - Сотрудничать с командами управления продуктом и дизайна, чтобы превращать неоднозначные задачи в решения. - Быстро создавать прототипы, проверять гипотезы и итерировать на основе обратной связи. - Повышать продуктивность разработчиков через автоматизацию, инструменты и эксперименты. - Глубоко изучать системы и постоянно поднимать планку. Требования - Высокая самостоятельность: не ждёте указаний, а сами определяете, что нужно сделать. - Любовь к решению неясных задач больше, чем к формализованным. - Экспериментатор: пробуете, измеряете результаты и опираетесь на данные. - Ориентация на производительность: производительность и стабильность закладываются с самого начала. - Личная ответственность: гордитесь своей работой и обеспечиваете качество от начала до конца. - Сильные основы computer science (структуры данных, алгоритмы, системное мышление). - Опыт создания приложений как минимум на одном современном языке (например, Python, TypeScript, Java, Go). - Знакомство с API, базами данных и базовыми концепциями. - Уверенное использование Git и работа в общей кодовой базе. - Предпочтительны кандидаты из восточного или центрального часовых поясов. - Практический опыт с Claude, AWS Kiro или аналогичными AI-инструментами для разработчиков. - Интерес к LLM, дизайну, агентным рабочим процессам или AI-ассистируемым архитектурам. - Опыт использования AI для генерации кода и рефакторинга. - Опыт использования AI для создания тестов. - Опыт использования AI для отладки и логических рассуждений. Условия - Ежегодный денежный бонус и акции, соответствующие уровню роли и опыту. - План 401(k). - Медицинская и стоматологическая страховка, гибкий график отпусков. О компании FlexBoard — поставщик банковских технологических решений для финансовых институтов. Основана в 2015 году, штаб-квартира в Джексонвилле, Флорида, США, штат 201–500 сотрудников. Компания имеет историю спонсирования H1B: 4 в 2025, 2 в 2024, 2 в 2023, 1 в 2022. Это не гарантирует спонсорство для данной конкретной роли.
Инженер по искусственному интеллекту II, агентные системы
ICON ищет прагматичного разработчика, который перешёл от традиционной разработки ПО к миру агентного ИИ. В роли инженера по ИИ в ICON вы будете отвечать за проектирование и внедрение инструментов, рабочих процессов и автономных агентов на базе ИИ, которые ускоряют работу платформы строительных технологий ICON. Должность подчиняется старшему директору программ оборонных технологий и доступна для удалённой работы с периодическими поездками в штаб-квартиру ICON в Остине, штат Техас, по мере необходимости. Обязанности - Проектировать и создавать агентные системы ИИ, автоматизирующие сложные многоэтапные рабочие процессы в программной платформе ICON. - Разрабатывать функции и продукты на основе LLM, используя современные фундаментальные модели и API (например, Anthropic, OpenAI). - Архитектура и реализация многогаентных конвейеров, систем использования инструментов и интеграций Model Context Protocol (MCP). - Создание надёжных RAG-систем, включая приём документов, стратегии разбиения, конвейеры эмбеддингов и векторный поиск. - Сотрудничать с командами разработчиков и профильными специалистами для выявления возможностей автоматизации с помощью ИИ и превращать их в готовые продукты. - Отвечать за полный жизненный цикл функций ИИ: прототипирование, оценка, развёртывание и итерации. - Выступать техническим ресурсом и неформальным наставником по лучшим практикам агентного ИИ в инженерной организации. - Быть на переднем крае агентного ИИ и внедрять новые методы в производство. Минимальные требования - 6+ лет профессионального опыта в разработке ПО с сильной базой в бэкенд или full-stack разработке. - Подтверждённый опыт создания и внедрения продуктов производственного уровня с использованием LLM и агентных фреймворков. - Владение TypeScript и/или Python. - Глубокое понимание промт-инжиниринга, управления контекстом и паттернов рассуждения LLM. - Опыт работы с инструментами, вызовом функций и оркестрацией агентов (например, LangChain, LlamaIndex, Claude Code или собственные реализации). - Умение проектировать и проводить структурированные оценки для измерения и улучшения производительности систем ИИ. - Отличные коммуникативные навыки и комфорт при работе с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. - Возможность получить и поддерживать допуск к секретной информации. Предпочтительные навыки и опыт - Опыт разработки и интеграции серверов MCP (Model Context Protocol). - Знакомство с векторными базами данных (например, pgvector, Pinecone, Weaviate). - Опыт с тонкой настройкой, RLHF или конвейерами оценки моделей. - Знание основ машинного обучения: эмбеддинги, трансформеры, механизмы внимания. - Опыт генерации структурированных выходных данных и извлечения данных на основе LLM. - Опыт работы с агентами генерации кода (например, Claude Code, Cursor, системы типа Devin). - Знакомство с AWS и серверной инфраструктурой для ИИ-нагрузок. - Опыт работы в государственных, оборонных или регулируемых средах. - Интерес или опыт в отрасли AEC (архитектура, инженерия, строительство). Диапазон оплаты: $126,400 - $180,000.
Middle Data Scientist, ML и аналитика
SM Lab — ИТ-компания, которая создаёт и развивает ИТ-продукты, поддерживает цифровые сервисы, обеспечивает качество и надёжность решений для крупных ритейлеров одежды, обуви и спорттоваров. Проект по оптимизации ассортиментного портфеля, команда Дата-офиса отвечает за роботизацию ключевых процессов компании через монетизацию данных и встраивание новых технологий принятия решений (в т.ч. ИИ). Формат работы: гибрид или удалённо (Москва). Чем предстоит заниматься - Разрабатывать эвристические алгоритмы и ML-модели для решения бизнес-задач - Разрабатывать ETL-пайплайны сбора и обработки данных, необходимых для расчёта алгоритмов и обучения ML-моделей - Разрабатывать автоматизированные пайплайны расчёта алгоритмов, обучения и скоринга ML-моделей - Исследовать данные с целью поиска точек роста продукта, проводить ad-hoc аналитику Наши пожелания к кандидатам - Высшее образование (математическое / физическое / программная инженерия / вычислительная техника / наука о данных) - Опыт работы в аналогичной должности от 2 лет - Уверенное владение Python (есть опыт разработки, автоматизации, использования библиотек для работы с данными, работы с большими данными) - Уверенное владение SQL (сложные запросы, аналитические функции)
Вайбкодер начального уровня, генеративный ИИ
Обязанности - Создавать быстрые прототипы, proof-of-concepts, внутренние инструменты и приложения на базе ИИ с использованием современных практик разработки ПО и технологий генеративного ИИ. - Использовать AI-ассистированные инструменты разработки, такие как Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные платформы, для ускорения разработки и экспериментов. - Разрабатывать full-stack приложения и сервисы с использованием React, Next.js, Node.js, Python, JavaScript/TypeScript или Golang. - Работать с большими языковыми моделями (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), промт-инжинирингом, AI-агентами и Model Context Protocol (MCP). - Проектировать и интегрировать REST API, микросервисы и компоненты приложений с поддержкой ИИ. - Экспериментировать с паттернами оркестрации ИИ и новыми инструментами разработчика, быстро превращая идеи в работающие решения. - Взаимодействовать с командами продукта, UX и инженерии для понимания требований и разработки инновационных прототипов. - Использовать Git и GitHub для контроля версий, совместной работы и управления кодом. - Тестировать, отлаживать, дорабатывать и документировать прототипы и приложения. - Отслеживать новые технологии генеративного ИИ, фреймворки, coding-ассистенты и методологии разработки. Требования - Сильные навыки программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Golang или Node.js. - Опыт работы с React и/или Next.js. - Знание REST API, микросервисов и Git/GitHub. - Практический опыт работы с Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT или аналогичными AI-ассистированными инструментами кодирования. - Понимание LLM, RAG-архитектур, промт-инжиниринга, AI-агентов и MCP. - Развитые навыки решения проблем, аналитического и креативного мышления. - Способность быстро осваивать новые технологии и экспериментировать с новыми инструментами. - Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде. - Интерес к генеративному ИИ, быстрому прототипированию и AI-ассистированной разработке ПО. Опыт и образование - 0–2 года профессионального опыта разработки ПО. - Подтверждённый опыт создания программных проектов, прототипов, приложений или proof-of-concepts с использованием современных технологий разработки. - Опыт использования AI-ассистентов кодирования или инструментов генеративного ИИ для улучшения разработки строго предпочтителен. - Академический, личный, стажёрский, open-source или проектный опыт может рассматриваться вместо большого профессионального опыта. - Обязательно гражданство США. - Предпочтительно степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering, Information Technology или смежной технической области; эквивалентное образование, обучение, курсы или подтверждённый технический опыт могут быть рассмотрены. - Требуются отличные устные и письменные коммуникативные навыки на английском и способность профессионально взаимодействовать с разными людьми. Условия - Удалённая работа на территории США. - Длительность: 12 месяцев. - Ожидаемая базовая зарплата: $114,000–$135,000. Предложения по зарплате основываются на навыках, обучении, опыте, образовании, рыночных факторах и, где применимо, лицензиях или сертификатах. - Также предлагается конкурентный пакет льгот. О компании - CTG, компания Cegeka, предоставляет ИТ- и бизнес-решения, повышающие цифровую гибкость клиентов. - Более 60 лет опыта. - Более 9 000 сотрудников в более чем 15 странах. - Работает в Америке, Европе и Индии, с более чем 3 000 клиентов в отраслях с высоким ростом.
Senior Data и LLM-инженер, агентные системы
О компании Blue Orange Digital — бутиковая data и AI консалтинговая компания, которая проектирует и создает современные платформы данных, аналитику и ML/AI-решения для клиентов среднего и крупного бизнеса в сферах Private Equity, финансовых услуг, здравоохранения и ритейла. Команды работают с технологиями Databricks, Snowflake, dbt и экосистемой Microsoft, превращая сложные реальные данные в надежные и применимые инсайты. Культура компании — builder-led, client-first: ценятся ответственность, четкая коммуникация и доведение работы до результата. О позиции Полная занятость, 6-месячный встроенный проект в среде данных private capital. Роль объединяет две части: примерно половина — старшая инженерия данных (Snowflake, dbt, Airflow, AWS, Python-загрузка данных), половина — старшая LLM/агентная инженерия (продакшн-агенты, MCP-серверы, практика оценки, наблюдаемость). Два ключевых направления работы: AI-Ready каталог данных и контекстный слой, создаваемый вместе с командой Data Analytics, и извлечение неструктурированных данных в масштабе. Сквозная тема обеих инициатив — агентная реализация, оценка и оркестрация. Это не роль по поддержке пайплайнов: нужен человек, который уже выводил агентов в продакшн и может честно рассказать, что ломалось. Задачи Агентная разработка (основной фокус): - Создание продакшн-агентов и многошаговых агентных процессов. - Проектирование и реализация MCP-серверов и интерфейсов инструментов как основного слоя интеграции между агентами и платформой данных, включая кастомные внутренние MCP-серверы над проприетарными наборами данных. - Архитектурные решения: агент против детерминированного пайплайна, один агент против нескольких, места для human-in-the-loop проверок. Оценка и наблюдаемость агентов: - Создание практики оценки с нуля: eval-датасеты, LLM-as-judge, регрессионное тестирование. - Определение и отслеживание метрик: success rate, faithfulness, точность извлечения, корректность вызовов инструментов, задержка, стоимость запуска. - Инструментирование трассировки и наблюдаемости агентных запусков. Агентская оркестрация: - Управление агентными нагрузками в Airflow 3.x на Astronomer: LLM и агентные вызовы как именованные, независимо повторяемые задачи; dynamic task mapping для fan-out/fan-in; assets и data-aware scheduling для событийных триггеров; deferrable operators для длительных вызовов; human-in-the-loop операторы для согласований. - Проектирование нагрузок, которые не должны жить в DAG: длительные или интерактивные агенты на AWS ECS/Fargate, очередь и событийно-управляемое выполнение, API-триггерные сервисы. Четкое объяснение границы оркестрации и причин такого разделения. AI-Ready каталог и семантический контекст: - Моделирование семантических определений поверх Snowflake и dbt: метрики, связи сущностей, бизнес-глоссарий, владельцы данных — чтобы агенты получали управляемый смысл, а не сырые имена таблиц. - Создание и поддержка Snowflake Semantic Views и семантических моделей Cortex Analyst, синхронизация с dbt как источником истины. - Настройка версионирования, тестирования и продвижения контекста. Метаданные и управление: - Сбор lineage, freshness, описаний на уровне колонок, классификации, тегов чувствительности и сигналов использования. - Автоматизация генерации описаний и тегов с помощью LLM там, где это безопасно, с обязательным человеческим контролем. - Оценка инструментов каталога и метаданных, подготовка рекомендации build-vs-buy. Извлечение неструктурированных данных: - Проектирование пайплайнов извлечения из PDF, презентаций, таблиц, email и веб-контента, включая документы со сложной структурой и вложенными таблицами. - Схемно-ограниченное извлечение через structured outputs и tool calling с frontier LLM API и Cortex LLM functions, с confidence scoring, ссылками на исходную страницу и явной обработкой полей с низкой уверенностью. - Реализация стратегий chunking, embedding и retrieval для RAG и агентного поиска. - Проектирование цикла человеческой проверки: что принимается автоматически, что эскалируется, как исправления возвращаются в eval-датасеты. Старшая инженерия данных и архитектура: - Определение и реализация архитектурных решений для скорости и масштабируемости пайплайнов, включая tiered/medallion-структуры. - Внедрение лучших практик продвинутого ELT, управления данными и качества данных. - Определение и контроль политик безопасности данных и контроля доступа на пайплайнах и платформах. - Создание и поддержка Python-пайплайнов загрузки (dlt и аналоги) для REST API, SaaS-коннекторов, файловых загрузок и инкрементальной загрузки в Snowflake. - Участие в моделях dbt, тестах и документации. Требования - Глубинная экспертиза в агентных системах. - Опыт вывода агентов в продакшн и способность честно рассказать о возникших проблемах. - Опыт старшей инженерии данных: Snowflake, dbt, Airflow, AWS, Python-загрузка данных. Условия - Полная занятость. - 6-месячный встроенный проект в среде данных private capital.
AI-First Software Engineer, Entry Level
Компания — лидер в сфере финтеха, переосмысляющий банковские услуги через инновационные технологии. Ищут AI-First Software Engineer — роль для недавних выпускников колледжей, которые будут работать со старшими инженерами над созданием функций и улучшением систем с помощью AI-ориентированных рабочих процессов. Обязанности: - Создавать и запускать production-функции в бэкенде, фронтенде и AI-ориентированных рабочих процессах - Использовать AI-инструменты (Claude, AWS Kiro, Copilot и др.) как усилители, а не как костыли - Писать чистый, читаемый, тестируемый код, который может развиваться вместе с бизнесом - Сотрудничать с командами продакт-менеджмента и дизайна, превращая неоднозначные задачи в решения - Быстро создавать прототипы, проверять гипотезы и итерировать на основе обратной связи - Повышать продуктивность разработчиков через автоматизацию, инструменты и эксперименты - Глубоко изучать системы и постоянно поднимать планку качества Требования: - Высокая самостоятельность: не ждать указаний, а самому определять, что нужно сделать - Любовь к решению неоднозначных задач больше, чем к четко определенным - Экспериментаторский подход: пробовать, измерять результаты и делать выводы - Ориентация на качество: важны корректность, читаемость и долгосрочная поддерживаемость кода - Системное мышление: производительность и стабильность закладываются с самого начала - Личная ответственность: гордость за свою работу и контроль полного цикла - Сильные основы computer science (структуры данных, алгоритмы, системное мышление) - Опыт создания приложений минимум на одном современном языке (например, Python, TypeScript, Java, Go) - Знакомство с API, базами данных и базовыми концепциями - Уверенное использование Git и работа в общем кодовой базе Предпочтительно: - Кандидаты в часовых поясах Eastern или Central - Практический опыт с Claude, AWS Kiro или аналогичными AI-инструментами для разработчиков - Интерес к LLM, дизайну, агентным рабочим процессам или AI-ассистируемым архитектурам - Опыт использования AI для рефакторинга кода - Опыт использования AI для создания тестов - Опыт использования AI для отладки и логических рассуждений Условия: - Ежегодный денежный бонус и опционы, соответствующие уровню роли и опыту - Полная удаленная работа - План 401(k) - Страхование: медицинское, стоматологическое - Гибкий график отпусков Компания — провайдер банковских технологических решений для финансовых институтов. Основана в 2015 году, штаб-квартира в Джексонвилле, Флорида, США, штат 201–500 сотрудников. Компания имеет историю спонсорства H1B: 4 в 2025, 2 в 2024, 2 в 2023, 1 в 2022. Это не гарантирует спонсорство для данной конкретной роли.
AI-инженер, LLM и генеративный ИИ
Anika Systems — технологическая компания, которая помогает федеральным агентствам решать сложные бизнес-задачи. Услуги охватывают AI-стратегию, интеллектуальный анализ данных, машинное обучение, интеллектуальную автоматизацию и инженерию, с фокусом на программы национальной безопасности и федерального финансирования. Позиция удаленная, но в соответствии с федеральными контрактными требованиями возможен частичный или полный возврат в офис в будущем. Требуется гражданство США и возможность получить допуск к государственной тайне. AI-инженеры проектируют и внедряют продакшн-системы ИИ в коммерческих и федеральных проектах. Это hands-on роль в небольшой команде senior-специалистов. Инженеры отвечают за работу от начала до конца: данные, интеграция моделей, сервисы, UI, инфраструктура, безопасность и деплой. Ожидается принятие технических решений в условиях федеральных требований по соответствию, безопасности и закупкам. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, науки о данных, вычислительной лингвистики или смежной области; магистерская степень приветствуется. - 1–3 года профессионального опыта в создании и запуске ML или NLP-систем, включая решения на основе LLM или генеративного ИИ. - Сильный продакшн-опыт в Python и TypeScript, включая современные веб-фреймворки (FastAPI, React). - Опыт интеграции LLM в реальные приложения: стриминг, вызов функций, учет токенов, обработка ошибок, на одной из платформ: OpenAI, Anthropic, Bedrock, Vertex или Azure OpenAI. - Опыт проектирования агентных систем: многошаговые рабочие процессы, RAG, оценка, контроль с участием человека. - Уверенное моделирование реляционных данных на PostgreSQL с асинхронным ORM и инструментами миграций. - Владение AWS (compute, storage, IAM, secrets, networking, observability) и infrastructure-as-code, желательно Terraform. - Понимание OAuth/OIDC, JWT, RBAC, изоляции мультитенантности и принципа наименьших привилегий. - Дисциплинированные привычки тестирования, линтинга и проверки типов; понятные диффы и четкая письменная коммуникация. Желательные навыки: - Опыт работы с федеральными программами: NIST 800-53, FedRAMP, FISMA, процесс ATO или требования к обработке данных агентств. - Опыт с Keycloak или другим OIDC-провайдером, мультитенантность на основе RLS или zero-trust дизайн приложений. - Знание платформ data/lakehouse (Databricks, Snowflake) и SQL за пределами CRUD. - Document AI/OCR-пайплайны и модернизация легаси-процессов. - Продакшн-наблюдаемость (CloudWatch, OpenTelemetry, Grafana) и опыт реагирования на инциденты. - Укрепление цепочки поставок: SBOM, сканирование зависимостей, подписанные сборки, моделирование угроз.
GenAI-разработчик, промт-инжиниринг и data-процессы
О проекте Mindrift ищет фриланс-контрибьюторов для проекта Tendem, чтобы развивать гибридных агентов, где человеческий опыт и вайбкодинг работают вместе. Возможность доступна только кандидатам, проживающим в указанной стране; местоположение может влиять на доступность и ставки. В роли эксперта по вайбкодингу вы будете работать вместе с системами, которые берут на себя повторяющиеся задачи, а вы обеспечиваете нюанс, суждение и творческий подход для высоких результатов. Ежедневная работа может включать решение сложных задач в разных областях с поддержкой автоматизации и подготовку обоснованных, точных и чётко написанных ответов с опорой на надёжные источники. Это гибкая частичная удалённая работа для специалистов с техническими знаниями и практическим опытом в скриптинге, автоматизации или AI-инструментах. Обязанности - Готовить обоснованные, точные и чётко написанные результаты с опорой на надёжные источники. - Решать сложные задачи в разных областях с помощью автоматизации. - Разрабатывать и отправлять точные ответы на сложные промты, включая задачи по программированию, автоматизации и обработке данных. - Писать и оптимизировать Python-скрипты для анализа данных, автоматизации и проверки. - Работать с большими наборами данных, обеспечивая их чистоту и структурированность. - Использовать различные LLM для генерации продвинутых промтов и улучшения качества вывода AI. - Форматировать результаты в требуемых структурах: Markdown, JSON, таблицы и другие. - Выявлять и устранять нетривиальные технические проблемы, связанные с AI-процессами и интеграциями. Требования - Степень бакалавра или магистра в инженерии, прикладной математике, компьютерных науках или смежных технических областях. - Минимум 1 год профессионального опыта в AI-автоматизации, data-инженерии или разработке ПО. - Английский от upper-intermediate (B2) и выше. - Навыки анализа данных и автоматизации, опыт скриптинга (например, Python) для повышения эффективности задач. - Уверенная работа с большими наборами данных и интеграция данных из нескольких источников. - Умение разрабатывать, тестировать и оптимизировать AI-процессы и инструменты. - Внимательность к деталям для обеспечения точности и качества обработки данных и результатов. - Практический опыт с LLM и AI-фреймворками для улучшения автоматизации и решения проблем. - Готовность осваивать новые методы, быстро переключаться между задачами и темами, иногда работать со сложными и объёмными инструкциями. Условия - Полностью удалённая фриланс-роль: требуются ноутбук, интернет-соединение, время и энтузиазм. - Оплата за экспертизу: ставки могут достигать $20/час в зависимости от навыков, опыта и потребностей проекта. - Частичная занятость, удалённый фриланс-проект, который можно совмещать с основной профессиональной или учебной деятельностью. - Работа над продвинутыми AI-проектами и получение опыта для портфолио. - Влияние на то, как будущие AI-модели понимают и общаются в вашей области экспертизы.
Senior Data Scientist/ML Engineer, рекомендательные системы
X5 Tech — ИТ-подразделение X5 Group, управляющей сетями «Пятёрочка», «Перекрёсток» и «Чижик». Формат работы: удалённо или гибрид. Чем предстоит заниматься - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Наши пожелания к кандидатам - Знание Python - Опыт работы в рекомендательных системах/поиске - Опыт работы в роли MLE/DS от 5 лет - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с Hadoop-стеком, опыт с Docker, Kubernetes, PySpark, Kafka, Postgres, Airflow
Python Backend Developer в AI-продукт
Python-разработчик в AI-продукт. Формат: удалённо. Зарплата: 100 000–120 000 ₽ на руки. Full-time. Что предстоит делать: — разрабатывать backend на Python и asyncio; — создавать устойчивую браузерную автоматизацию; — работать с Playwright, сессиями, очередями и расписаниями; — интегрировать LLM и vision-модели; — реализовывать память, контекст и инструменты AI-агента; — настраивать логирование, мониторинг и восстановление после сбоев; — работать с Docker, CI, метриками и алертами; — обеспечивать безопасность пользовательских данных и секретов; — проектировать архитектуру и собирать прототип первой версии продукта. Особенно важен опыт: — production-разработки на Python; — Playwright или аналогов; — долгоживущих процессов, очередей и фоновых задач; — LLM-приложений и AI-агентов; — vision-моделей; — прокси-инфраструктуры и сетевой изоляции; — работы с нестабильными внешними API/интерфейсами. Плюсом будет опыт в антифрод-, платёжных или дейтинг-продуктах.
Senior Python-разработчик, бэкенд-инженер
ИТ-компания «Лоция» Опыт работы: коммерческая бэкенд-разработка от 4 лет. Формат работы: можно удалённо (Москва). Проект: AI-платформа нового поколения. Миссия — спроектировать и внедрить экосистему для комплексного управления большими языковыми моделями (LLM). Чем предстоит заниматься - Самостоятельная разработка функционала платформы на Python - Тестирование нового функционала - Самостоятельное участие в процессах и решение средних и сложных задач - Обнаружение дефектов и повышение качества программного продукта Наши пожелания к кандидатам - Опыт коммерческой разработки бэкенд-разработчиком — от 4 лет - Понимание принципов взаимодействия с LLM, MCP-серверами - Опыт работы с реляционными БД и SQL, векторными базами данных - Опыт работы с FastAPI
Младший AI-инженер, финансовая трансформация
О компании SoFi — финансовая компания нового поколения и национальный банк, использующий инновационные мобильные технологии, чтобы помочь миллионам клиентов достигать целей. Отрасль переживает беспрецедентную трансформацию, и компания находится в её авангарде. О роли Младший AI-инженер по финансовой трансформации в финансовой организации SoFi — практическая инженерная роль, сфокусированная на создании агентных ИИ-процессов, которые меняют работу финансового отдела: от закрытия периода и сверок до прогнозирования и отчётности. Финансовое направление — одна из крупнейших зон применения ИИ в SoFi: более ста выявленных сценариев использования, активная сеть сторонников и поддержка руководства. В этой роли вы будете: - создавать многошаговые ИИ-процессы на одобренных корпоративных ИИ-платформах; - настраивать телеметрию для измерения использования, стоимости и ROI ИИ в финансовом отделе; - помогать делать результаты ИИ достаточно надёжными для принятия финансовых решений в контролируемой среде, где результаты должны быть объяснимыми, проверяемыми и сверяемыми с цифрами; - работать напрямую с менеджером по ИИ-трансформации финансового направления, который отвечает за стратегию сценариев использования и взаимодействие с заинтересованными сторонами, а также в тесном партнёрстве с командами AI SDLC и платформенной разработки SoFi, которые поддерживают путь от прототипа до продакшена. Карьерный рост Роль ориентирована на практическую разработку и имеет заметную траекторию роста: карьерная лестница AI-инжиниринга SoFi (до уровня Staff и Senior Staff) является видимым путём продвижения. Что вы будете делать - Создавать агентные ИИ-процессы: разрабатывать многошаговые ИИ-процессы, такие как планирование, использование инструментов, поиск информации, структурированная оркестрация на одобренных корпоративных ИИ-платформах и агентных инструментах кодирования для автоматизации финансовых процессов. - Создавать ИИ-телеметрию: отвечать за отчётность по использованию, стоимости, вовлечённости и ROI ИИ-инструментов финансового отдела — от извлечения данных до дашбордов, на которые опирается руководство. - Вносить вклад в слой взаимодействия: помогать проектировать, как пользователи финансового отдела взаимодействуют с ИИ-системами, включая процессы, интерфейсы и петли обратной связи, которые формируют доверие и внедрение. - Проверять результаты: применять и улучшать повторяемые шаблоны проверки результатов ИИ до того, как они будут использованы в финансовых решениях, включая сверку, документированные допущения и контрольные точки с участием человека. - Быстро создавать прототипы: превращать приоритетные финансовые сценарии использования в работающие прототипы, затем совместно с AI SDLC и платформенной разработкой вести их к продакшену. - Изучать предметную область: развивать финансовую грамотность (закрытие периода, сверка, отчётные процессы) и строгость в SQL на рабочем месте при структурированной поддержке. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных, ИИ/ML или смежной области, либо эквивалентный практический опыт. - 1–3 года опыта работы с LLM или исключительные результаты для выпускника с существенными практическими агентными проектами (академическими, личными, open-source или в рамках стажировки). - Подтверждённый практический опыт работы с LLM API, промт-инжинирингом, RAG или агентными фреймворками — с портфолио проектов, где вы можете чётко объяснить, что именно вы спроектировали и почему. - Рабочий Python для автоматизации, интеграции API и прототипирования. - Базовый SQL для запросов к данным (финансовая строгость будет развиваться на рабочем месте). - Мышление созидателя: склонность создавать работающую вещь, а не описывать её. - Готовность изучать финансовый контекст и общаться с нетехническими заинтересованными сторонами при поддержке. Желательно - Опыт в оценке, трассировке или наблюдаемости ИИ-систем. - Опыт работы со Snowflake, Cortex или инструментами natural-language-to-SQL. - Опыт работы в финансовой среде, бухгалтерии или другой контролируемой или регулируемой среде с данными. - Опыт создания пользовательских инструментов или внутренних приложений на основе ИИ.
Прикладной ИИ-инженер, LLM и агенты
О компании Blossom Health решает проблему эпидемии психических заболеваний в Америке, сотрудничая с психиатрами для расширения доступа к доступной, своевременной и клинически эффективной психиатрической помощи. AI-нативная платформа ухода нравится сотням клиницистов и тысячам пациентов. Компания находится на стадии Series A, привлекла более $20 млн от Headline, Village Global и основателей General Catalyst, Flatiron Health, Sword Health, Grow Therapy, Fay, Elemy, Zip, Blank Street, Assured, Bridge, Birches Health и Enzo Health. Задачи - Создавать и выпускать AI-нативные продуктовые решения, используемые напрямую клиницистами и пациентами. - Проектировать и разрабатывать системы и агентов на основе LLM, которые автоматизируют и дополняют сложные рабочие процессы в здравоохранении. - Владеть AI-функциями от начала до конца: от прототипирования и экспериментов до продакшн-развертывания, оценки и итераций. - Создавать надежные системы оценки, мониторинга и обратной связи для постоянного улучшения качества, надежности и производительности AI. - Работать с моделями, промптами, инструментами, системами поиска и инфраструктурой приложений для решения реальных продуктовых задач. - Быстро переводить новые возможности AI в готовые к продакшену решения, приносящие измеримую ценность. - Тесно сотрудничать с клиницистами и инженерами для понимания сложных медицинских рабочих процессов и определения, где AI может оказать наибольшее влияние. Личные качества - Высокая мотивация, амбициозность и способность решать крупные значимые задачи. - Мышление собственника: долгосрочное видение, приоритет бизнеса и клиентов. - Высокая скорость и высокое качество: чувство срочности и гордость за качество работы. - Исследователь: комфорт с неопределенностью и автономией, поиск ответов на ранее не заданные вопросы, прыжок в неизвестное. - Оптимист: вера в лучшее завтра. - Строитель: радость от создания нового, использование технологий для полезных вещей. - Скромность: использование своих талантов на благо других, понимание, что успех — это результат, а не входной параметр. Квалификация - Степень бакалавра или эквивалентный опыт в Computer Science или смежной области. - 2+ года профессионального опыта в разработке ПО, показывая высокие результаты в качественной среде. - Опыт создания и запуска приложений на основе LLM или AI-продуктов в продакшене. - Свободное владение Python и/или TypeScript. - Опыт работы с современными LLM API, агентными системами, вызовом инструментов, поиском, структурированными выводами или аналогичными прикладными AI-паттернами. - Строгое мышление об оценках, надежности, задержке, стоимости и режимах сбоев, а не только о том, работает ли прототип. - Комфорт при работе с полным стеком и быстром экспериментировании с новыми моделями, фреймворками и техниками. - Любовь к автономии, неопределенности, экспериментам и ответственности. - Наличие разрешения на работу в США и готовность работать лично в Нью-Йорке 5 дней в неделю. Условия - Среда гиперроста: непосредственный опыт масштабирования стартапа от 0 до 1 до n, с видимостью в продукте, инженерии и операциях. - Высокое доверие и автономия: владение значимыми проектами с первого дня, формирование технических решений и направления продукта. Инженерам доверяют выбор оптимального пути без микроменеджмента. - Команда высокой плотности талантов: работа с командой верхнего перцентиля, построенной на взаимном уважении и восхищении, с общими целями, мотивацией и видением будущего. - Реальное влияние: код напрямую улучшает доступ к психиатрической помощи для тысяч пациентов и клиницистов. - Конкурентная зарплата, опционы, возможности роста. - Лучшая в своем классе медицинская, стоматологическая страховка и страховка зрения. - Фокус на результатах, а не на часах, неограниченный оплачиваемый отпуск. - Командные выезды, оффсайты и солнечный офис в Нью-Йорке с закусками. - Компенсация: $150K - $220K.
Senior Backend-разработчик
О компании Close — CRM-система, разрабатываемая с 2013 года. Компания bootstrapped и прибыльная, команда из 120 человек, полностью удалённая. Сейчас в продукт внедряется ИИ: автоматизация ручного ввода данных, упрощение рабочих процессов. Команда публикует открытый код и делится инженерным опытом в блоге. Стек Бэкенд: Python Flask, TaskTiger для асинхронных задач. Хранилища: MongoDB, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis. Инфраструктура: AWS (EKS, MSK, RDS, ElastiCache, EC2), Docker, Kubernetes, CI/CD, Terraform, Ansible. Есть публичный API. Команды Работа распределена по направлениям, кандидат может выбрать предпочтительное. Возможны перемещения между командами со временем. - Agents: агентная платформа и пользовательские ИИ-функции (Voice Agents, Custom Agents, Ask Chloe), общий слой интеллекта и оркестрации, API и MCP для внешних агентов. - Communications: инфраструктура голоса, SMS и email (Twilio, WebRTC, WebSockets, AssemblyAI, ElevenLabs), голосовые и текстовые ИИ-агенты, синхронизация календаря. - CRM: слой структурированных данных для людей и агентов, перестройка модели данных, подготовка CRM к работе с ИИ (retrieval, traversal, action coverage через MCP и API), функции AI Enrich, Autofill, AI Search, работа с миллиардами документов в MongoDB и Elasticsearch. - Growth: эксперименты и биллинг (Stripe metered billing, AI credit top-ups), конверсия из триала в платных клиентов, агентный онбординг. Требования - Опытный инженер: Python как основной язык, также возможен опыт с Go, Rust или TypeScript. - Опыт создания ИИ-функций на LLM для реальных пользователей, понимание их надёжности и подготовки к продакшену. - Использование ИИ-инструментов в повседневной работе (Claude Code, Codex и другие). - Ориентация на быструю итерацию и запуск первых версий функций. Условия - Полная удалённая работа, только для кандидатов из США. - Компания оплачивает использование ИИ-инструментов.
Senior фронтенд-инженер, Growth-команда
О компании Close — CRM для отделов продаж, разрабатывается с 2013 года. Компания внедряет ИИ во все части продукта. Бутстрап-компания, прибыльная, 120 сотрудников, полностью удалённая команда. Стек - Фронтенд: одностраничное TypeScript-приложение на React, сборка Vite, тесты Vitest, React Testing Library, Playwright, Chromatic. - UI обновляется в near real-time через WebSockets и WebRTC, стили CSS-модулями, оптимизация через route-based code splitting и skeleton UI. - Собственная дизайн-система, описанная в Storybook. - Бэкенд: REST API и GraphQL, Python/Flask/FastAPI, MongoDB, Postgres, Elasticsearch, AWS. О роли Команда Growth отвечает за онбординг, активацию, биллинг и checkout — превращение нового пользователя в платящего клиента. Подход: быстрый поиск решения, запуск, затем стандартизация и очистка. Команда делает за недели то, что другие за месяцы. Текущие проекты: - Agent-forward experience: исследование, как агенты и ИИ улучшают опыт клиентов и быстрее демонстрируют ценность Close. - Создание данных из неструктурированных источников: превращение информации из почты в работающую CRM. Сотрудников могут перемещать между командами в зависимости от задач. Требования - Опытный фронтенд-инженер: React — основной стек, также опыт с Vue, Svelte или Solid. Умение выбирать подходящий инструмент. - Понимание экспериментов: какие данные собирать, как устроена воронка, как спроектировать фичу для получения значимых данных. - Опыт со структурой B2B-экспериментов (бонус: работа с Amplitude на стороне внедрения). - Создание ИИ-интерфейсов: опыт запуска LLM-фич для реальных пользователей, понимание доверия, потоковых ответов, неопределённых состояний, агентных UI. - Ежедневное использование ИИ-инструментов в работе. Компания оплачивает Claude Code, Codex и другие инструменты. - Ориентация на быструю поставку: лучше показать первую итерацию 50 клиентам, чем три недели доводить PR. Задачи - Создание агентного онбординга: агент, который обучает действием — кликает, показывает, демонстрирует приложение, общаясь с пользователем. Нужно создать UI, чтобы агент ощущался как тренер, а не чат-окно, и найти баланс между автоматизацией и обучением. - Превращение почты в CRM: создание интерфейса вокруг пайплайна неструктурированных данных: пользователь подключает почту. Условия - Удалённая работа, только для США (100% remote). - Компания бутстрап-прибыльная, команда 120 человек.
Senior Full Stack-инженер, специализация AI
О компании Sigma Software — международный технологический партнер с более чем 24-летним опытом создания цифровых решений для глобального бизнеса. В команде более 2000 специалистов, компания сотрудничает с такими брендами, как AstraZeneca, Viaplay, Volvo и Scania, помогая им масштабироваться, внедрять инновации и оставаться конкурентоспособными на быстро меняющихся рынках. Работая в более чем 20 странах, имея более 40 офисов в Европе и Америке, Sigma Software сочетает глобальный охват с сильной локальной экспертизой. Компания реализовала проекты для более чем 500 клиентов в таких отраслях, как финтех, здравоохранение, автомобилестроение и медиа. Описание роли Мы ищем Senior AI Software Engineer с сильным full-stack опытом для проектирования, разработки и эксплуатации современных облачных программных продуктов. Инженер должен уверенно работать в областях frontend, backend и DevOps, интегрируя AI-возможности в бизнес-приложения. Технологический стек - React, Angular - Java / Spring Boot, Python, C - Kafka, Terraform - Kubernetes, Helm, ArgoCD - Azure OpenAI или аналогичные AI-платформы Условия - Полная занятость - Требуется уверенный английский для общения Заказчик Заказчик в медицинской области. Работа над приложениями для врачей и клиник. Ключевые обязанности - Разработка и поддержка современных веб-приложений. - Проектирование и внедрение AI-функций и агентных рабочих процессов. - Создание и эксплуатация облачных сервисов с акцентом на надежность, безопасность и масштабируемость. - Взаимодействие с командами продукта, UX, архитектуры и разработки. - Повышение инженерного качества и внедрение AI в командах разработки. Требуемые навыки - Опыт full-stack разработки уровня senior. - Сильные знания frontend: React или Angular. - Сильные знания backend: Java / Spring Boot, Python или C. - Опыт работы с облачными архитектурами и DevOps-практиками. - Подтвержденное практическое использование AI-инструментов в разработке ПО. - Степень в области компьютерных наук или эквивалентный технический опыт. Предпочтительные квалификации - Опыт создания AI-агентов, рабочих процессов или решений для автоматизации. - Знакомство с современными LLM-экосистемами и AI-инструментами. - Понимание процессов разработки продуктов.
Data Analyst / Data Scientist, Anti-Fraud
Data analyst / Data scientist (Anti-Fraud, FinTech) в AUROSPACE Holding. Санкт-Петербург. 4000 — 10 000 $. Backend developer (Python / Scraping Product) в WebGears Services LTD. Можно удаленно. 4000 — 5500 $. Golang developer в Vital Partners. Можно удаленно. 300 000 — 400 000 ₽. Консультант SAP FICO в Top Selection. Можно удаленно. 310 000 — 330 000 ₽. Ведущий системный программист С/С++ QNX в НПО ПКРВ. Можно удаленно. Москва. От 300 000 ₽.
Middle 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
LLM Platform Engineer
Компания разрабатывает прикладные LLM-решения для внутренних продуктов и процессов: от ассистентов и автоматизации рутины до интеграции моделей с корпоративными системами. Фокус — надёжные прикладные сервисы. Чем предстоит заниматься проектировать и поддерживать MCP-серверы (Python/TypeScript): tools для LLM, auth, интеграция с корпоративными API (Bitbucket Server, EWS/Outlook, Grafana и др.); поддерживать и отвечать за единый реестр скиллов, плагинов и MCP-серверов; участвовать в разработке безопасной среды исполнения агентов; участвовать в выводе в prod/preprod: прототип → сервис → мониторинг качества, latency и cost; работать с кодовой базой и документацией, предлагать решения с учётом ограничений инфраструктуры. Ожидания от кандидата Обязательно: высшее техническое образование; уверенный Python; опыт backend-разработки и интеграций с API; понимание современных LLM и LLM-приложений: prompt engineering, function/tool calling, RAG там, где нужен контекст; опыт работы с Model Context Protocol (MCP); опыт интеграций через REST API и настройки доступа, плюсом — работа с системами контроля версий и review-процессами; сильные навыки CI/CD: Docker/k8s, gitlab-ci, Jenkins; опыт с трейсингом и логированием в контексте LLM: Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry; умение писать поддерживаемый код, тесты на критичные сценарии, документация; опыт настройки инференса LLM (vLLM, SGLang, TensorRT). Желательно: опыт работы с векторными БД (Faiss, Chroma, Qdrant); опыт с LLM-платформами (OpenWebUI) и библиотеками оркестрации (чат-интерфейсы, LiteLLM, LangChain и аналоги). Условия работы необходимое оборудование и софт для работы; официальное трудоустройство; ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; бесплатная подписка на сервисы партнёров; корпоративный спорт; насыщенная корпоративная жизнь; электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.
Senior ML-инженер, поиск и NLP
Команда поиска — ключевое направление бизнеса Okko, генерирующее основной трафик на просмотры тайтлов. Для развития продукта проводятся исследования и эксперименты. Требуется ML-инженер, готовый слушать предложения бизнеса и предлагать собственные идеи. Ожидания от кандидата - знание основ математической статистики и основных методов расчета A/B-тестов, интерес к другим методикам (bootstrap, cuped, diff-in-diff и др.); - глубокое понимание области NLP; - опыт вывода нейронных сетей в продакшен; - знание методов ускорения инференса нейронных сетей; - знание методов ранжирования; - уверенное владение и опыт разработки на Python; - уверенное владение SQL; - опыт в разработке и выкатке в продакшн ML-моделей. Условия - необходимое оборудование и софт для работы; - официальное трудоустройство; - ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; - льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; - бесплатная подписка на сервисы партнёров; - корпоративный спорт; - насыщенная корпоративная жизнь; - электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.
Ведущий DevSecOps / MLOps-инженер
Позиция: Ведущий DevSecOps / MLOps Инженер Название компании: Агрохолдинг Формат: удалённая работа Занятость: полная, долгосрочный проект Оформление: аутстафф ИП, СЗ Ставка: от 270 000 до 280 000 RUB Гражданство — РФ/РБ, локация — РФ, РБ Ищем ведущего DevSecOps/MLOps-инженера для внедрения ИИ и цифровой трансформации. Роль сочетает техническую экспертизу, архитектуру и бизнес-анализ: будете проектировать инфраструктуру для AI/ML- и RAG-сервисов, выстраивать DevSecOps-практики и интегрировать ИИ-решения с корпоративными системами. Ключевые требования: - Опыт от 3 лет в DevSecOps с фокусом на ИТ- и AI-решениях, проекты в промышленной эксплуатации. - Проектирование AI/ML/RAG-инфраструктуры (LLM, векторные БД, GPU-инференс, оркестрация). - CI/CD (Jenkins, K8s, Helm), IaC (Terraform, Ansible), Linux, сетевые контуры (VLAN, DMZ). - Мониторинг и безопасность: Prometheus/Grafana, SAST/DAST, Trivy, Vault; знание 152-ФЗ, 187-ФЗ. - Инструменты и стек: Python 3.10+, SQL, JS/TS, vLLM, Qdrant/Weaviate, Airflow, MLflow, Keycloak, Dify/LangGraph. - Архитектурные навыки: C4, UML, BPMN; интеграция с 1С, CRM, DWH, BI. Будет плюсом: - Построение DevSecOps с нуля или развитие практик. - MLOps/LLMOps: версионирование, мониторинг качества моделей. - Облака (Yandex Cloud, AWS, GCP), сертификаты DevOps/Kubernetes/ИБ. Основные задачи: - Проектировать и сопровождать инфраструктуру (DataHub, AI/ML, RAG, чат-боты, базы знаний). - Развивать DevSecOps: CI/CD, IaC, управление секретами, контроль уязвимостей, аудит. - Настраивать пайплайны сборки, тестирования и доставки в dev/test/preprod/prod. - Обеспечивать надёжность, отказоустойчивость, масштабирование и оптимизацию затрат. - Собирать требования бизнеса, формировать ТЗ, совместно с DE/DS/ML определять архитектуру ИИ-решений. - Интегрировать ИИ-сервисы с корпоративными системами.