Вакансии для ML-инженеров

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Welo Data О роли Senior Prompt Engineer для технической миграции шаблонных процессов в высокопроизводительные LLM-авторайтеры. Роль предполагает работу с продвинутыми инструментами APG/APO и ручную доводку промптов, чтобы автоматизированные системы достигали и превосходили базовые показатели точности и нюансов человеческой краудсорсинговой оценки. Задачи - Полная ответственность за сквозную техническую миграцию шаблонов в LLM-авторайтеры. - Использование Automatic Prompt Generation (APG) и контроль инструментов Automated Prompt Optimization (APO) для преодоления плато и тупиков в производительности моделей. - Постоянное измерение качества относительно базовых линий «gold data» с отслеживанием precision, recall и F1 для обоснования готовности к запуску. - Ручная разработка и доработка сложных промптов для устранения анти-паттернов и архитектурных пробелов, которые не решают автоматические инструменты. Условия - График: частичная занятость, самостоятельное планирование времени в рамках этапов проекта. - Локация: полностью удалённо, обязательно нахождение в США. - Тип занятости: фриланс / независимый подрядчик. Требования - Степень бакалавра, магистра или PhD в области компьютерных наук, науки о данных, компьютерной лингвистики или смежной аналитической области. - От 4 лет опыта настройки LLM для строгих структурированных выводов, сложной классификации и few-shot обучения. - Высокий уровень навыков выявления паттернов ошибок и использования SQL или инструментов аналитики данных для мониторинга производительности. - Быстрая обучаемость, способность самостоятельно осваивать проприетарные внутренние инструменты и интерфейсы вроде «Goose API». Желательные навыки - Знакомство с мониторингом shadowbot и отслеживанием разногласий. - Опыт в оценке AI-моделей и разработке ПО. - Глубокое понимание семантики, логики и Chain-of-Thought (CoT) промптинга. - Умение составлять документацию высокого уровня для сертификации запуска.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Senior

JetBrains создает инструменты для разработчиков и сейчас развивает сервисы и агентные инструменты, которые дают ИИ-агентам и пользователям более глубокий контекст о кодовых базах. Сервис поиска кода уже улучшает скорость и качество работы агентов, и компания планирует расширять его возможности, извлекая более глубокие инсайты в масштабе нескольких сотен тысяч репозиториев. В этой роли вы будете: - Проектировать и внедрять агентные инструменты и сервисы с нуля, доводя их до продакшена. - Масштабировать прототипы на большое количество пользователей. - Улучшать и тестировать сервис семантического поиска. - Строить пайплайны оценки качества поиска кода и производительности задач кодинга. Требования: - Не менее пяти лет практического опыта в NLP. - Опыт работы с системами информационного поиска. - Сильный опыт в промпт-инжиниринге, разработке инструментов для LLM и работе с ИИ-агентами. - Уверенные навыки программирования на Python и/или Kotlin, готовность освоить второй язык. - Опыт создания и эксплуатации продакшен-систем. Будет плюсом: - Опыт разработки на Kotlin или Java. - Опыт работы с интеллектуальным анализом кода (например, AST, графы символов). Условия: - Конкурентная базовая зарплата. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - До 30 дней в год удаленной работы из-за границы. - Дополнительные дни отпуска. - Компенсация медицинской страховки для сотрудника и семьи. - Возможности обучения: конференции, курсы, языковые классы. - Поддержка релокации. - Языковые курсы. - Горячее питание или компенсация обеда в рабочие дни. - Поддержка ментального здоровья. - Спортивный бенефит: абонемент в спортзал или компенсация клуба. - Внутренние мероприятия и командные праздники. Некоторые бенефиты могут отличаться в зависимости от локации.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

О роли JetBrains создаёт инструменты для разработчиков. В команде Agentic Models строят многошаговых агентов для написания кода, которые понимают большие кодовые базы, планируют изменения, вызывают инструменты и итерируют вместе с пользователем. Research Engineer отвечает за модели, тренировочные циклы и пайплайны оценки, которые обеспечивают работу этих агентов. Работа ведётся на стыке SFT и RL-посттренировки и продуктовой оценки, с использованием распределённых GPU- и MapReduce-кластеров для выпуска моделей в продукты JetBrains. Задачи - Проектировать, внедрять и поддерживать пайплайны SFT и RL-посттренировки для многошаговых агентов написания кода. - Обучать и адаптировать LLM для агентных сценариев: планирование, использование инструментов, многошаговые взаимодействия внутри IDE JetBrains. - Создавать и развивать среды оценки и симуляции, где агенты могут действовать, измеряться и сравниваться на реалистичных задачах разработчика. - Разрабатывать фреймворки и метрики оценки поведения агентов, анализировать трейсы и логи, замыкать цикл от оценки обратно к обучению, данным и дизайну наград. - Анализировать результаты обучения и оценки, предлагать и внедрять улучшения архитектур моделей, рецептов обучения и датасетов. - Работать с крупномасштабной инфраструктурой: распределённое обучение на GPU-кластерах и обработка данных в стиле MapReduce для претрейнинга и датасетов тонкой настройки. - Тесно взаимодействовать с исследовательскими, продуктовыми и инфраструктурными командами, превращая продуктовые задачи в конкретные модели, эксперименты и выпущенные функции. Требования - Обширный практический опыт обучения LLM (претрейнинг, тонкая настройка или посттренировка) в исследовательской или производственной среде. - Глубокое знание современных фреймворков глубокого обучения, таких как PyTorch, и специализированных стеков обучения LLM (Megatron, NeMo, verl или аналогичных). - Сильное теоретическое и практическое понимание основ LLM: архитектуры, токенизация, пайплайны данных, батчинг, mixed precision, распределённое обучение и отладка нестабильных запусков. - Умение вести проекты от начала до конца: от постановки проблемы или продуктовой боли до дизайна, экспериментов, реализации и итераций. - Продуктовое мышление: понимание того, как разработчики реально используют агентов, и умение переводить продуктовые потребности и сбои в задачи моделирования и оценки. - Не менее 3 лет опыта работы с Python и написания чистого поддерживаемого кода в современных ML-кодовых базах. Будет плюсом - Опыт работы с ML-оркестраторами и инструментами рабочих процессов: Kubeflow, Dagster, Airflow, ZenML и/или планировщиками задач вроде Kubernetes или SLURM. - Опыт работы с крупномасштабными пайплайнами данных и обучения: кластеры в стиле MapReduce, многоузловое GPU-обучение или нагрузки порядка 1M+ CPU/GPU-часов. - Проектирование и поддержка пайплайнов оценки для LLM или агентов: метрики, дашборды, отслеживание экспериментов, автоматические регрессионные проверки. - Разработка ИИ-агентов: агенты с использованием инструментов, планировщики, многошаговые сценарии написания кода, знакомство с агентными фреймворками и паттернами. - Отслеживание экспериментов и наблюдаемость с помощью Weights & Biases, MLflow, Langfuse или аналогичных инструментов. - Оптимизация инференса и эксплуатация оптимизированных моделей в production.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Senior / Lead

О роли ИИ фундаментально меняет то, как разработчики пишут, понимают, отлаживают и сопровождают программное обеспечение. В JetBrains мы исследуем, каким должен быть AI-native опыт разработки для C++-разработчиков. Мы ищем старшего технического лидера, который поможет сформировать это будущее: создавать AI-ориентированные рабочие процессы, интегрировать кодинг-агентов в инструменты разработчика и превращать CLion в среду первого класса для AI-ассистированной разработки ПО. Это практическая роль, сфокусированная на техническом лидерстве, а не на управлении людьми. Большую часть времени вы будете заниматься прототипированием, внедрением и валидацией AI-ориентированных рабочих процессов, а также формировать техническое направление через практическую инженерную работу. Вы будете работать на стыке инструментов разработчика, AI-агентов, архитектуры IDE и продуктовой стратегии. Примеры задач, над которыми предстоит работать: - Как сделать кодинг-агентов более эффективными при работе с большими C++ кодовыми базами? - Как интегрировать возможности отладки, понимания кода и навигации CLion в AI-ассистированные рабочие процессы? - Как оценивать и бенчмаркать AI-ориентированный опыт разработки в реальных сценариях? - Какие возможности должны быть доступны AI-агентам внутри современной IDE? - Как сделать CLion лучшей средой для разработчиков, которые всё больше сотрудничают с AI-инструментами и агентами? Вместо создания типовых чат-интерфейсов вы будете работать над такими задачами, как AI-ассистированная отладка, понимание кода с помощью агентов, автоматизация рабочих процессов разработчика и системы оценки AI-инструментов. Ваша работа напрямую повлияет на продукты, используемые миллионами разработчиков, и поможет сформировать более широкое видение JetBrains в области AI-разработки. Задачи - Формировать и внедрять AI-функции для CLion и C++-рабочих процессов. - Проектировать архитектуру AI-интеграций, инструментов агентов и C++-специфичных AI-возможностей. - Создавать практические бенчмарки и фреймворки оценки для AI-ассистированных сценариев C++-разработки. - Прототипировать и валидировать новые AI-рабочие процессы, включая отладку, понимание кода, рефакторинг и навигацию по проекту. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, ML-инженерами, QA-инженерами, стейкхолдерами и старшими разработчиками для формирования и реализации дорожной карты. - Тесно работать с командами JetBrains AI, ML и продуктовыми командами для определения AI-стратегии для C++-экосистемы. - Оценивать и приоритизировать AI-инициативы, предлагать новые идеи, соответствующие общей AI-стратегии JetBrains. - Участвовать в техническом дизайне, архитектуре ПО и реализации в большой зрелой кодовой базе. - Помогать определять техническую дорожную карту для интеграции AI-агентов и инструментов в C++-рабочие процессы. - Выстраивать доверие и согласованность между командами C++ Ecosystem, AI, Product, QA и ML. Требования - Значительный опыт разработки ПО на позиции Staff Engineer, Principal Engineer, Technical Lead или аналогичной старшей технической роли. - Уверенный опыт работы с Kotlin, Java или другими JVM-технологиями, либо способность быстро освоить кодовую базу на JVM. - Опыт создания AI-продуктов, инструментов разработчика, кодинг-ассистентов, агентов или рабочих процессов на основе LLM. - Глубокое понимание того, как работают современные кодинг-агенты: вызов инструментов, управление контекстом, MCP и методы оценки. - Подтверждённый опыт определения технического направления в неоднозначных и быстро меняющихся областях. - Сильное продуктовое чутьё и умение балансировать между инновациями и практической реализацией. - Отличные коммуникативные навыки и способность влиять без формальной власти. Будет плюсом - Опыт работы с C++-рабочими процессами, компиляторами, отладчиками, языковыми инструментами или продуктами для повышения продуктивности разработчиков. - Опыт работы с внутренностями IDE, языковыми серверами, анализом кода, системами рефакторинга или статическим анализом. - Опыт руководства небольшими командами или работы в роли технического лида. - Опыт работы над AI-native продуктами для разработчиков. Условия - Высокая базовая зарплата, отражающая навыки и опыт. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - Удалённая работа: до 30 дней в году из-за границы. - Дополнительный отпуск. - Медицинская страховка для вас и семьи. - Возможности обучения и развития: конференции, курсы, языковые занятия. - Поддержка при переезде. - Языковые занятия: местный язык или английский. - Горячее питание или компенсация обеда в рабочие дни. - Поддержка ментального здоровья.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Lead

Инженеры-программисты и ИИ-агенты сталкиваются с общей проблемой: найти того человека или место, которые ответят на их сложный специфический вопрос. Многие решения обещают решить это с помощью поиска по векторным базам данных. Однако найти ответ часто бывает непросто: его части разбросаны по множеству противоречивых источников, и без точного поиска и тщательного анализа не обойтись. Spectrum собирает данные из кода, документации и задач организации и организует знания в единую онтологию, которую ИИ-агенты могут эффективно искать и анализировать. Мы стремимся произвести революцию в семантическом слое для организаций, создающих программное обеспечение, и выйти за рамки спецификаций, которые рассинхронизируются с кодом, представив «живую спецификацию» — извлекаемую из всей системы и используемую для поддержания её согласованности. Spectrum должен стать единым источником истины для всех знаний о продукте и архитектуре. Spectrum — резидент стартап-инкубатора JetBrains, с темпом и автономией стартапа, опирающийся на 25-летний опыт создания инструментов для разработчиков. Мы ищем первоклассного ML-инженера, который поможет нам формировать будущее разработки программного обеспечения. Вы будете владеть нашим стеком AI и ML и помогать определять исследовательскую повестку команды. Ваше техническое видение и дизайнерские решения напрямую повлияют на продукт и определят его успех. Задачи - Проектирование и создание ML/LLM-решения для приёма данных, извлечения знаний, поиска и последующего рассуждения. - Создание наборов данных, метрик и пайплайнов, обеспечивающих измеримые улучшения в системе. - Проектирование и улучшение агентов для поиска контекста, извлечения знаний и согласования данных, включая промпт-инжиниринг, выбор моделей и оптимизацию инференса. - Внедрение практик MLOps, включая оркестрацию, наблюдаемость и отслеживание экспериментов. - Совместная работа с инженерной командой над системным дизайном и с JetBrains Research над исследовательской повесткой. - Определение критериев найма, развитие ML-команды и формирование её культуры. Требования - Подтверждённый опыт работы в роли ML/AI-лида. - Не менее пяти лет опыта в системах ML/AI, из них не менее двух лет — с LLM и генеративным ИИ. - Глубокое понимание экосистемы LLM, включая архитектуры моделей и подходы к тонкой настройке. - Практический опыт с: - Промпт-инжинирингом и проектированием LLM-пайплайнов, включая оценку. - Агентными фреймворками, такими как LangChain, LlamaIndex, LangSmith, smolagents или аналогичными. - Векторными базами данных и паттернами RAG (retrieval-augmented generation). - Развёртыванием и масштабированием приложений на LLM с использованием API (например, OpenAI или Anthropic) или open-source моделей. - Уверенное владение Python; знание Kotlin будет плюсом. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции разной аудитории. - Владение английским языком в письменной и устной форме. Идеальный кандидат - Опыт работы с онтологиями, графами знаний или рассуждениями на основе графов. - Опыт работы в стартапах на ранней стадии — вам нравится этап «с нуля до единицы». - Способность мыслить стратегически о продукте на основе ИИ, а не только обучать модели изолированно. - Опыт в анализе кода, инструментах для разработчиков или исследованиях в области разработки ПО. - Опыт работы с мультиагентными системами или сложными агентными процессами. - Активное участие в соответствующих open-source проектах или публикациях. Условия - Конкурентная зарплата и льготы JetBrains. - Достаточный запас ресурсов и корпоративные возможности при автономии стартапа.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Senior

О компании Мы создаём интеллектуальные инструменты разработки для разработчиков и команд. Более 15 миллионов пользователей, более 300 000 компаний и 88 компаний из Fortune Global Top 100 полагаются на наши продукты. Наша миссия — повышать продуктивность команд разработки и делать ИИ масштабируемым. О проекте Мы развиваем Junie — нашего ИИ-агента для написания кода, доступного в IDE JetBrains и в виде отдельного CLI. Мы объединяем последние достижения в области ИИ и LLM с многолетним опытом разработки ПО. Мы работаем по трём основным направлениям: превращение Junie CLI в универсального агента, независимого от IDE; оптимизация ансамблей моделей и настроек для лучшего соотношения цены и интеллекта без ущерба качеству кода; повышение автономности Junie, чтобы он мог самостоятельно владеть, поддерживать и развивать целые подсистемы в течение нескольких дней. Вы будете нести полную ответственность за эти инициативы — от ранних исследований до продакшн-кода. Ежедневные задачи - Разрабатывать и выпускать новые функции Junie, включая интеграции CLI и моделей. - Экспериментировать с настройками моделей, ансамблями и стратегиями экономии. - Создавать и тестировать поведение автономных агентов для долгосрочного сопровождения проектов. - Вести полный цикл разработки: от исследований до готового к продакшену кода. - Ежедневно использовать Junie для непрерывного улучшения его качества и пользовательского опыта. Что мы ждём - Готовность брать на себя полную ответственность за решения и реализацию. - Любознательность, желание оспаривать предположения и экспериментировать с новыми идеями. - Способность быстро учиться и адаптироваться. - Нацеленность на долгосрочный эффект, а не на краткосрочные обходные решения. - Сильный интерес к автономным ИИ-системам и инструментам разработки ПО. Что нужно - Подтверждённый опыт разработки и выпуска ML- или full-stack продуктов. - Практический опыт работы с LLM, промт-инжинирингом или агентными процессами. - Умение писать качественный продакшн-код на всём жизненном цикле разработки. - Практический опыт создания или дообучения ML-моделей. Успех в этой роли Успех означает превращение смелых экспериментов в области автономности агентов и экономической эффективности в надёжные, готовые к продакшену возможности. Вы будете знать, что добились успеха, когда Junie сможет автономно решать сложные многодневные инженерные задачи, а инструмент, который вы создаёте каждый день, будет активно улучшать ваш собственный процесс разработки. Условия - Конкурентоспособная зарплата, отражающая навыки и опыт. - Гибкое место работы: из дома или из офиса. - Удалённая работа: до 30 дней в году из-за границы. - Дополнительный отпуск. - Медицинская страховка для вас и семьи. - Возможности обучения и развития: конференции, курсы, языковые занятия. - Помощь с переездом. - Языковые курсы: местный язык или английский. - Горячее питание или компенсация на обед в рабочие дни. - Поддержка психического здоровья. - Спортивный бонус: тренажёрный зал на месте или стипендия на спортклуб. - Внутренние мероприятия: корпоративные праздники и командные встречи. Некоторые льготы могут зависеть от локации.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

Грейд

Senior

Команда ML Workflows Engineering занимается устранением инфраструктурных сложностей, оптимизацией операций машинного обучения (MLOps) и позволяет командам сосредоточиться на главном — создании значимых ML-моделей и интеллектуальных агентов. В составе команды вы будете играть ключевую роль в проектировании инструментов, автоматизации и пайплайнов, которые делают разработку машинного обучения простой и интуитивной. Интегрируя передовые практики MLOps и инженерное мастерство, мы стремимся максимизировать продуктивность и устранить сложность ML-инфраструктуры, чтобы наши команды могли расширять границы возможного в ИИ. Задачи - Создавать инструменты, автоматизацию и рабочие процессы для упрощения задач, связанных с инфраструктурой, позволяя ИИ-командам сосредоточиться на экспериментах и решении ключевых задач. - Разрабатывать надежные системы мониторинга, логирования и трассировки для обеспечения производительности и воспроизводимости ML-процессов в продакшене. - Проектировать, внедрять и поддерживать сквозные пайплайны машинного обучения для бесшовной разработки, обучения и развертывания ML-моделей и интеллектуальных агентов. - Работать с крупномасштабными распределенными системами, включая GPU-кластеры, для поддержки обучения, дообучения и оценки ML-моделей. - Взаимодействовать с продуктовыми и разработческими командами для превращения целей высокого уровня в конкретные, масштабируемые и поддерживаемые системы. - Оптимизировать рабочие процессы для воспроизводимости, масштабируемости и экономической эффективности, сохраняя продуктивность ML-команд и их фокус на инновациях. Требования - Практический опыт работы с современными MLOps-инструментами, включая Kubernetes, облачных провайдеров (GCP и AWS) и фреймворки оркестрации ML. - Глубокое понимание жизненного цикла ML от идеи до пользовательского приложения. - Способность вести проекты от начала до конца, начиная с проблемы высокого уровня или болевой точки продукта и контролируя этапы проектирования, экспериментов, внедрения и итераций. - Клиентоориентированное мышление — вам важно, как реально работают ML-инженеры, и вы можете превращать их потребности в практические, масштабируемые и поддерживаемые архитектурные решения. - Опыт работы с современными CI/CD-системами, такими как GitHub Actions или JetBrains TeamCity. - Не менее трех лет опыта написания чистого, поддерживаемого кода на Python в современных ML-кодовых базах. Желательно - Опыт работы с ML-оркестраторами и инструментами рабочих процессов, такими как ZenML, Dagster и Airflow. - Разработка инфраструктурных компонентов и сервисов с использованием кластерных решений, таких как Kubernetes. - Разработка бэкенд-сервисов на Python. - Создание и поддержка ML-пайплайнов, включая унаследованные. - Отслеживание экспериментов и наблюдаемость с помощью таких инструментов, как Weights & Biases, MLflow, Langfuse или аналогичных. Будет плюсом - Опыт работы с фреймворками инференса LLM, такими как vLLM, DeepSpeed и TensorRT. - Написание и поддержка Python-библиотек, используемых внутренними (или внешними) ML-инженерами. - Сильная теоретическая база в NLP и подходах на основе трансформеров. - Написание кода на Java и/или Kotlin. Условия - Гибридный формат работы.

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

О компании JetBrains с 2000 года разрабатывает инструменты для разработчиков. Компания работает над новой платформой, которая предоставляет возможности ИИ всем продуктам JetBrains. Платформа основана на моделях, разработанных внутри компании для помощи в написании кода и текстов, а также на интеграции со стратегическими партнёрами. JetBrains — работодатель равных возможностей. Важные качества - Умение самостоятельно планировать проекты и принимать решения, при необходимости консультируясь с другими. - Способность определять потребности клиентов и расставлять приоритеты задач. - Начинать с простейших решений и постепенно добавлять сложность по мере необходимости. - Готовность нести единоличную ответственность за целую подсистему. - Увлечённость обучением и желание быть в курсе последних разработок в области LLM. Задачи - Совместно со стейкхолдерами преобразовывать бизнес-требования в технические спецификации. - Обучать LLM с нуля на большом GPU-кластере. - Собирать и обрабатывать датасеты для предобучения и дообучения. - Поддерживать и улучшать существующие подсистемы. Требования - Опыт проектирования, развертывания и поддержки продакшн-ML-систем. - Сильная теоретическая база в NLP и подходах на основе трансформеров. - Свободное владение современными фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch, и распространёнными библиотеками для NLP. - Опыт распределённого обучения моделей с миллиардами параметров. - Внимание к деталям и отличные коммуникативные навыки. Будет плюсом - Опыт работы с фреймворками инференса LLM: vLLM, DeepSpeed, TensorRT. - Опыт применения техник выравнивания LLM: RLHF/RLAIF. - Инструменты и практики MLOps, включая CI/CD для ML. - K8s и Kubeflow. - Научные публикации в области NLP. Стек и инфраструктура - Кластер из сотен NVIDIA GPU в качестве инфраструктуры для обучения. - Git для управления исходным кодом. - Python, PyTorch и Hugging Face как ML-стек. - Kubeflow и Weights & Biases для отслеживания экспериментов. - TeamCity как система автоматизации CI.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Москва

Обязанности Требования Будет преимуществом Условия О компании RUFP — российский AI-агент, с помощью которого человек может создавать сайты, приложения, автоматизации и внутренние сервисы, описывая задачу обычными словами (аналог Claude Code и Codex). Продукт строится не только для разработчиков. Пользователи — предприниматели, сотрудники небольших компаний, аналитики, селлеры и люди с собственными идеями. Раньше им приходилось искать разработчика, платить подрядчикам и ждать несколько месяцев. Теперь значительную часть этой работы они могут выполнить самостоятельно. Цель — сделать создание цифровых продуктов доступным каждому. Расстояние между идеей и работающим результатом должно измеряться не месяцами, а днями или часами. Ищем Product Manager, который возьмёт на себя развитие пользовательского опыта и поможет RUFP стать массовым продуктом. Нужен не координатор задач и не администратор бэклога. Нужен человек, который будет глубоко понимать пользователей, находить главные точки роста и отвечать за результат вместе с основателями. Сейчас в компании no-life-культура. Продукт строится в очень высоком темпе, и фактически о нём думают 24/7. Это не вакансия для спокойного графика с 9:00 до 18:00. Иногда важную проблему нужно будет разобрать вечером, а сильную идею — проверить, не дожидаясь следующего спринта. Формальное присутствие онлайн каждую минуту не требуется, но ожидается высокая личная вовлечённость и отношение к продукту как к собственному делу. Ищем человека, который захочет не просто улучшать интерфейсы и двигать метрики. Вместе с ним предстоит создавать продукт, который даёт людям новую способность: самостоятельно превращать идеи в работающий софт.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности - Разрабатывать и поддерживать fullstack-решения на Node.js — от API до интеграций с внешними сервисами - Проектировать и реализовывать LLM-powered фичи: RAG-пайплайны, AI-агенты, интеграции с Claude API и другими LLM-провайдерами - Разрабатывать MCP-серверы и кастомные инструменты для LLM-агентов — tools, resources, интеграции с внешними API - Писать промпты, настраивать и оптимизировать взаимодействие с языковыми моделями - Работать с векторными базами данных и строить системы семантического поиска - Участвовать в проектировании архитектуры AI-сервисов и декомпозиции задач - Проводить code review, поддерживать качество кода и документацию - Взаимодействовать с командой — аналитиками, продактами и другими разработчиками Требования - Уверенное владение Python (3.10+, async / await, типизация, FastAPI / Flask) и Node.js (Fastify / NextJS / Hono) - Опыт проектирования и разработки REST API и интеграций между сервисами - Практический опыт работы с Claude API (Anthropic) — prompt engineering, tool use, structured output, управление контекстом - Опыт использования AI-assisted разработки: Cursor, GitHub Copilot / Codex как часть ежедневного рабочего процесса - Опыт построения LLM-приложений: RAG-пайплайны, агенты, интеграция с векторными БД (Chroma, Pinecone, Qdrant и др.) - Работа с реляционными (PostgreSQL) и NoSQL базами данных (MongoDB, Redis) - Опыт разработки MCP-серверов (Model Context Protocol) и кастомных инструментов для LLM-агентов - Уверенное владение Docker, базовые навыки деплоя и работы с CI / CD - Понимание принципов чистой архитектуры, умение писать читаемый и поддерживаемый код - Навыки code review и работы в команде по Git-flow Будет плюсом - Знакомство с LangChain, LlamaIndex или аналогичными фреймворками О компании KODE разрабатывает цифровые продукты (mobile, web, backend, IoT, Conversation Design и другие) с 2013 года. Компания занимает первые места в рейтингах: 1-е место среди разработчиков мобильных приложений в рейтингах Рейтинга Рунета, Tagline, Workspace, Tadviser и Cnews; Золотая группа в рейтинге работодателей Forbes 2024; 1-е место в рейтинге работодателей РБК 2024; 2-е место среди лучших работодателей России в IT-компаниях среднего размера по версии hh.ru 2025. В команде работает более 350 профессионалов по всему миру.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle Python Developer (AI-Driven ERP / BPM) О проекте Разработка внутренней экосистемы компании (ERP и BPM системы), которой ежедневно пользуются все отделы. Команда работает в парадигме AI-driven development. Основной стек автоматизации разработки — Claude 5 Opus, ChatGPT 5.6, продвинутый тулинг для оркестрации Ruflo и концепция Memory Bank для удержания контекста. Ищем крепкого Middle Python-разработчика, который понимает коммерческую бэкенд-разработку, ценит системность и умеет эффективно управлять нейросетями. Задача Нужен разработчик с хорошей базой ООП и SOLID, способный критически оценивать архитектуру ИИ. Требуется уметь выстраивать контекст для LLM так, чтобы она выдавала рабочий бизнес-функционал для ERP с первого-второго раза. Технологический стек - Язык: Python 3.14 (новые фичи и асинхронность) - Бэкенд: FastAPI, SQLAlchemy (Async) - Архитектура: микросервисы, событийно-ориентированная архитектура (Event-Driven), автоматизация бизнес-процессов (BPM) - AI-инструментарий: Claude 5 Opus, ChatGPT 5.6, фреймворк Ruflo, Memory Bank (для долгосрочной памяти ИИ об архитектуре проекта), линтер Ruff Обязанности - Управление разработкой через ИИ: проектирование логики ERP-модулей, декомпозиция задач и передача их нейросетям через настроенные инструменты - Поддержка Memory Bank и документации: систематизация описания функционала и контекста систем, чтобы ИИ-агенты всегда «помнили» архитектуру микросервисов при генерации - Контроль качества: жесткое ревью сгенерированного кода, выявление неоптимальных SQL-запросов в SQLAlchemy, соблюдение SOLID Требования - Коммерческий опыт уровня Middle: уверенное знание асинхронного Python, FastAPI и SQLAlchemy - Понимание ООП и SOLID: умение видеть, где ИИ нарушил паттерны или завязал компоненты друг на друга - Опыт с продвинутым AI-тулингом: понимание механики работы Memory Bank. Плюсом будет практический опыт работы с мультиагентными фреймворками вроде Ruflo (или аналогами) - Собственные активные подписки на Claude / ChatGPT (актуальные Pro / Team тарифы), которыми кандидат непрерывно пользуется в работе более 1 месяца Условия Заработная плата: от 145 000 ₽ в месяц, на руки.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Support Engineer L2 Компания создает автономную инфраструктуру монетизации трафика в Telegram на базе AI. Цифровые сотрудники заменяют целые отделы ручных операторов для крупных команд. Ищется специалист технической поддержки второй линии, который умеет работать с языковыми моделями (LLM) под капотом, понимает логику промптинга и готов обеспечивать бесперебойную работу систем в ночное время и выходные. Чем предстоит заниматься - Обрабатывать входящие обращения от клиентов в Telegram-боте поддержки. - Настраивать и оптимизировать prompt-инструкции для ИИ-ассистентов под конкретные сценарии и вертикали продаж. - Оперативно диагностировать и устранять логические ошибки в диалогах. - Помогать клиентам настраивать авто-дожимы и сценарии в no-code/low-code конструкторе воронок. - Мониторить работоспособность Telegram-сессий клиентов. - Отсеивать платформенные баги и заводить технические таски на бэкенд/фронтенд разработчиков. Что мы ожидаем - Опыт в support на 1/2 линии поддержки от 1 года — обязательно. - Навык чтения или написания кода — обязательно. - Базовое понимание prompt engineering: умение писать четкие системные инструкции для LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) и понимание, как системный промпт влияет на поведение модели. - Понимание логики no-code/low-code конструкторов воронок и базовых принципов работы CRM. - Умение быстро разбираться в чужих переписках, логах и находить причинно-следственные связи. - Опыт общения с клиентами в техподдержке или b2b-клиентском сервисе. - Базовые знания git. - Высокий уровень самодисциплины: готовность стабильно работать в ночные часы и оперативно реагировать на критические алерты о падении сессий. Что мы предлагаем - Полностью удаленный формат работы из любой точки мира. - Стажировка: график 6/1 (ПН-ПТ: с 10:00 до 19:00; СБ — с 10:00 до 14:00 МСК). - График после прохождения стажировки: 6/1 ночные смены — выходные предусмотрены только в будние дни в середине недели. Смена длится 12 часов (с 22:00 до 10:00 МСК). В течение смены чистое рабочее время 8 часов, но все 12 часов надо быть на связи. - Оклад: 1000-1500$ в месяц по результатам собеседования (выплаты 1 и 16 числа на кошелек BEP20). - Обучение работе на no-code платформе и тонкостям настройки ИИ под конвертящий трафик. - Работа в быстрорастущем AI-стартапе с сильной технической командой. - Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации).

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Москва

DevOps Компания: Федеральное Медико-биологическое агентство Локация: Москва Занятость: Полная, гибридный формат Оформление: ТК РФ ЦСП ФМБА занимается научными исследованиями, связанными с геномом человека и анализом полученных данных. Группа разработки создает внутренние сервисы для автоматизации движения, обработки и распределенного хранения больших объемов данных. Требования - Уверенные знания Linux (Debian/Ubuntu), сетей, контейнеризации - Опыт развертывания и эксплуатации продуктовых Kubernetes кластеров - Опыт работы с инструментами автоматизации (Ansible, Terraform) - Опыт использования GitOps инструментов (FluxCD, ArgoCD) - Опыт работы с системами мониторинга: Grafana, Prometheus, ELK Stack, Sentry - Понимание процессов и опыт работы с инструментами CI/CD (GitLab CI) Важно: - Законченное высшее образование - Гражданство РФ Чем предстоит заниматься - Поддержка инфраструктуры, развернутой на bare metal серверах и VM - Развертывание и эксплуатация кластеров Kubernetes - Поддержка инфраструктурных сервисов: GitLab, Harbor и другие - Администрирование баз данных: PostgreSQL, Elasticsearch, Redis, ClickHouse - Администрирование Airflow - Автоматизация инфраструктуры с использованием Ansible, Terraform, Flux - Настройка системы мониторинга: VictoriaMetrics, Grafana - Обеспечение непрерывной работоспособности и доступности сервисов - Документирование процессов и систем Условия - Оформление по ТК РФ - Работа в команде профессионалов на стыке передовых ИТ и науки. Работа с Big Data и ML, собственный корпоративный ЦОД - Возможность профессионального роста, обучение - График работы 5/2, гибрид, плавающее начало рабочего дня

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Консультация разработчиков и развитие инженерных навыков команды AI Tech Lead (LLM) в российскую технологическую компанию. Компания рассматривает кандидатов из РФ и Беларуси. Зарплата обсуждается индивидуально. Формат работы: гибрид, офис в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Минске. Уровень позиции: Team Lead. Стек: Python, NLP, ML, GenAI/LLM. Задачи - Разработка и настройка AI-системы, базирующейся на текстовой корпоративной информации (включая обучение и fine-tuning моделей). - Оценка и оптимизация AI-решения, модели машинного обучения, алгоритмы AI. - Формирование технических заданий для инженерной команды. - Осуществление технического руководства от анализа и обработки данных до внедрения разработанного сервиса в корпоративные решения. - Консультация разработчиков и развитие инженерных навыков команды. Обязательные требования - От 6 лет опыта в AI (LLM). - Глубокие знания и практический опыт в области AI (IDP, ML, NLP, CV, GenAI). - Способность работать как автономно, так и в команде. - Умение выступать в роли технического лидера, координировать работу, а также быть индивидуальным контрибьютором. - Способность самостоятельно разобраться в предметной области задачи, видеть связь технической постановки и бизнес-потребности. - Опыт написания технического задания, включая техническое описание реализации необходимого функционала. - Глубокие знания и практический опыт разработчика на Python (разработка, профилировка, дебаг, оптимизация).

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Консультация разработчиков и развитие инженерных навыков команды AI Tech Lead (LLM) в российскую технологическую компанию. Компания рассматривает кандидатов из РФ и Беларуси. Зарплата обсуждается индивидуально. Формат работы: гибрид, офис в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Минске. Уровень позиции: Team Lead. Стек: Python, NLP, ML, GenAI/LLM. Задачи - Разработка и настройка AI-системы, базирующейся на текстовой корпоративной информации, включая обучение и fine-tuning моделей. - Оценка и оптимизация AI-решения, модели машинного обучения, алгоритмы AI. - Формирование технических заданий для инженерной команды. - Осуществление технического руководства от анализа и обработки данных до внедрения разработанного сервиса в корпоративные решения. - Консультация разработчиков и развитие инженерных навыков команды. Обязательные требования - От 6 лет опыта в AI (LLM). - Глубокие знания и практический опыт в области AI (IDP, ML, NLP, CV, GenAI). - Способность работать как автономно, так и в команде. - Умение выступать в роли технического лидера, координировать работу, а также быть индивидуальным контрибьютором. - Способность самостоятельно разобраться в предметной области задачи, видеть связь технической постановки и бизнес-потребности. - Опыт написания технического задания, включая техническое описание реализации необходимого функционала. - Глубокие знания и практический опыт разработчика на Python (разработка, профилировка, дебаг, оптимизация).

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Специалист для развития корпоративной AI-платформы и автоматизации инженерных и бизнес-процессов Чем предстоит заниматься AI-платформа: - проектировать и развивать корпоративную AI-платформу; - внедрять LLM и современные AI-сервисы; - создавать масштабируемую архитектуру; - участвовать в разработке AI-стратегии. AI-ассистенты: - создавать интеллектуальных помощников для продаж, проектировщиков, конструкторов, производства, сервисных служб и руководителей проектов. RAG и база знаний: - разрабатывать интеллектуальный поиск по технической документации, ГОСТам, проектам, CAD-моделям, конструкторской документации, внутренним регламентам. Автоматизация: - технические задания; - коммерческие предложения; - BOM/спецификации; - инженерная документация; - отчёты и аналитика. AI Agents: - мультиагентные системы; - интеллектуальные workflow; - AI-сценарии автоматизации бизнес-процессов. Интеграции: - CRM, ERP, PDM/PLM, CAD и внутренние API. Что важно - уверенный Python; - backend — FastAPI, REST API; - опыт создания AI-продуктов с LLM; - понимание архитектуры AI-систем и GenAI; - опыт разработки масштабируемых сервисов; - практический опыт с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral; - опыт построения RAG; - знание Vector DB: Qdrant, Pinecone, Weaviate, ChromaDB или аналогов. Будет плюсом: - LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen, Docker, PostgreSQL, Git. Большой плюс: - опыт в инженерных или производственных компаниях; - понимание CAD/PDM/PLM и жизненного цикла инженерного продукта; - опыт создания корпоративных AI Copilot или AI-платформ.

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Специалист по Data Operations для AI/ML-проектов AI-стартап в сфере conversational AI. Создают голосовых и текстовых AI-агентов для продаж, поддержки, консультаций и debt collection. Ищут специалиста, который возьмёт на себя всю систему подготовки данных для AI/ML-моделей. Задачи - Выстроить полный цикл работы с данными: сбор, закупка, подготовка, разметка, проверка и приёмка. - Определять требования к датасетам вместе с ML-инженерами. - Выбирать модель работы: команда, подрядчики, краудсорсинг или гибрид. - Формировать команды аннотаторов и экспертов. - Разрабатывать инструкции и стандарты разметки. - Внедрять системы контроля качества. - Анализировать ошибки данных и находить системные причины. - Автоматизировать разметку и проверку. - Координировать работу с разными языками и проектами. - Масштабировать успешные процессы между проектами. Требования - Опыт построения процессов подготовки и разметки данных для AI/ML. - Понимание влияния качества и объёма данных на модели. - Опыт управления аннотаторами, подрядчиками или распределёнными командами. - Умение выстраивать контроль качества и методологию. - Самостоятельность и готовность отвечать за результат. - Понимание data operations, ML и people management. - Знакомство с Label Studio, Toloka, Scale AI или аналогами. - Русский и английский языки. - Готовность работать из офиса в Москве. Будет плюсом - Опыт с ASR/TTS и речевыми данными. - Опыт с LLM, conversational AI и AI-агентами. - Опыт с мультиязычными датасетами. - Опыт с human-in-the-loop и model-assisted labeling. - Опыт с golden sets, double annotation, honeypot-задачами. - Опыт с метриками качества разметки. Опыт именно с речевыми данными не обязателен — важнее сильная методология и умение самостоятельно выстраивать процессы.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Вакансии прошедшей недели Junior/Junior+ - Junior Python-разработчик (стажировка), компания: Сбер (офис) - Junior Python Developer (Маркетолог), компания: МТС (гибрид) Middle/Middle+ - Старший разработчик сервисов данных (Python), компания: БЮРО 1440 (гибрид) - Инженер по автоматизированному тестированию backend (Python), компания: Иви (гибрид) - AI-разработчик (Python/Go) — автоматизация в AdTech, компания: NDA (удаленка) Senior/Head - Team Lead / Principal ML Engineer, компания: Авиасейлс (удаленка) - Python Lead, компания: Сбер (офис) - Senior Python Developer, компания: X5 Tech (гибрид)

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания-разработчик ПО, помогающая бизнесу автоматизировать и оптимизировать операции, ищет LLM-инженера. Условия - 100% удалённая работа (США). - Полная занятость, W2. - Долгосрочный проект (multi-year). - Зарплата: $100 000 – $150 000 в год. - Опыт: от 6 лет. - Без новой H1B-спонсорской поддержки; перевод существующей H1B возможен. - Без C2C, 1099 и посредников. - Обязательное техническое задание на кодирование. Задачи - Проектировать и выполнять эксперименты по дообучению больших языковых моделей с использованием supervised, DPO, RLHF. - Разрабатывать процессы создания, курирования и обеспечения качества наборов данных для instruction tuning и preference data. - Строить пайплайны обучения на основе современных фреймворков распределённого обучения. - Настраивать гиперпараметры, конфигурации оптимизатора и стратегии стабильности обучения для дообучения больших моделей. - Внедрять методы параметро-эффективного дообучения, такие как QLoRA. - Разрабатывать комплексные наборы оценочных тестов, включая автоматизированные бенчмарки, оценку и специфичные для возможностей пробы. - Внедрять оценки безопасности, отказов и политик для контроля поведения модели в различных релизах. - Запускать крупные обучающие задания на GPU-кластерах, диагностировать сбои и надёжно восстанавливать состояние обучения. - Оптимизировать пропускную способность обучения с помощью mixed precision, sequence packing и эффективных реализаций attention. - Управлять артефактами моделей, отслеживанием и воспроизводимостью экспериментов. - Сотрудничать с командами продукта, исследований и платформы для согласования дорожной карты дообучения с бизнес-потребностями. - Документировать методологию обучения и результаты. Требования - Глубокий практический опыт с современными стеками обучения. - Тщательное построение наборов данных. - Строгая методология оценки. - Инженерная дисциплина для надёжной эксплуатации пайплайнов обучения. - Сильная ML-интуиция и производственные инженерные практики. - Умение находить компромиссы между данными, вычислительным бюджетом, строгостью оценки и скоростью поставки. - Опыт работы с кросс-функциональными командами (продукт, дизайн, инженерия, операции, бизнес). - Навыки менторства младших инженеров. - Сильная инженерная дисциплина, коммуникативные навыки, опыт успешных продакшн-релизов.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Monterail формирует сеть LLM-инженеров, которые проектируют, создают и интегрируют практичные ИИ-функции в существующие продукты. Ищем людей для сотрудничества на фрилансе — частичная или полная занятость, в зависимости от потребностей проекта. Роль ориентирована на реализацию, а не на исследования в области ML. Важнее всего инженерная база и умение интегрировать ИИ в реальные производственные системы на Python, Node.js или Ruby. Требования - Сильная инженерная база: Python, Node.js или Ruby - Практический опыт интеграции LLM API в производственные системы (OpenAI, Anthropic или аналоги) - Умение проектировать прагматичные ИИ-решения в существующих архитектурах - Опыт создания RAG-пайплайнов, эмбеддингов и векторного поиска - Понимание ограничений по стоимости, задержке и надёжности ИИ-систем - Способность работать с клиентами самостоятельно и устанавливать реалистичные ожидания - Опыт в области больших данных или пайплайнов данных — большое преимущество - Английский B2/C1 - Доступность: частичная или полная занятость (контракт B2B) Задачи - Добавлять ИИ-функциональность в существующие кодовые базы на Python, Node.js и Ruby - Создавать функции на основе LLM: чаты, саммари, классификация, умный поиск, Q&A по документам - Проектировать лёгкие RAG-пайплайны с использованием эмбеддингов и векторного поиска - Работать с векторными БД (pgvector, Pinecone, Qdrant) - Внедрять безопасные и надёжные LLM-эндпоинты (OpenAI, Anthropic, Azure) - Работать напрямую с клиентами, чтобы формировать ИИ-функции и сокращать ручной труд - Консультировать клиентов, когда ИИ не следует использовать, и учитывать компромиссы по задержке, точности и стоимости

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания BrightPlan — лидер в области Total Financial Wellness, предоставляющий комплексное глобальное решение для финансового здоровья сотрудников. Основана в 2016 году, штаб-квартира в Бока-Ратон, Флорида, США. Штат — 11–50 сотрудников. Задачи - Разрабатывать и улучшать AI-функции продукта в сотрудничестве с командами продукта и разработки. - Писать и уточнять промпты для повышения качества ответов и производительности функций. - Разрабатывать Python-сервисы и API, поддерживающие AI-процессы. - Работать со структурированными данными в PostgreSQL и векторными системами данных, поддерживающими AI-приложения. - Участвовать в реализации функций в системах на FastAPI. - Использовать AI-инструменты разработки для повышения продуктивности, ускорения экспериментов и улучшения подходов к реализации. - Участвовать в технических обсуждениях по дизайну и реализации функций. Требования - 3+ года опыта в разработке ПО. - Сильный опыт разработки на Python. - Подтверждённое владение AI-инструментами для кодинга (предпочтительно Anthropic Claude Code). - Опыт создания бэкенд-сервисов или API. - Опыт работы с LLM API, генеративными AI-сервисами или AI-возможностями в приложениях. - Сильные навыки решения проблем и отладки. - Способность эффективно работать в кросс-функциональной команде. - Опыт с FastAPI или аналогичными фреймворками. - Знакомство с оценкой промптов или подходами к тестированию LLM. - Опыт интеграции AI в продакшн SaaS-платформы. - Опыт работы в fintech или B2B SaaS. Условия - Удалённая работа, открыта для кандидатов в США. - Ежегодный бонус за производительность. - Участие в капитале (equity). - Комплексный пакет льгот: медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка. - 401(k) с взносом компании. - Страхование жизни. - Оплачиваемый отпуск. - Другие льготы в соответствии с применимыми документами плана.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания FlexBoard помогает медицинским организациям создавать успешные команды клиницистов с помощью инновационных технологических продуктов. Вакансия предполагает удалённую работу для кандидатов из США. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и внедрять ML-решения: от классических ML-приложений (классификация, кластеризация, рекомендации) до систем на основе LLM, включая парсинг документов, извлечение данных, RAG-пайплайны и LLM-агентов. - Писать чистый, поддерживаемый, production-код на Python, который интегрируется с существующей инженерной и деплой-инфраструктурой. - Работать с большими наборами данных: очистка, предобработка и анализ данных. - Реализовывать и оптимизировать алгоритмы, используя лучшие практики машинного обучения, глубокого обучения и статистического анализа. - Взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами для понимания требований и разработки решений на основе данных, которые дают практические инсайты. - Разрабатывать и поддерживать пайплайны и инфраструктуру для обработки данных и обучения моделей, версионирования, развертывания и мониторинга. - Оценивать производительность ML-моделей, включая специфические для LLM подходы к оценке, и настраивать модели для улучшения производительности. - Коммуницировать результаты, инсайты и производительность моделей как технической, так и нетехнической аудитории. - Постоянно следить за последними трендами, технологиями и лучшими практиками. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных, статистики, математики или смежной области. - Бакалавр с 5+ годами релевантного опыта; магистр или выше с 3+ годами релевантного опыта. - Свободное владение Python (3+ года опыта программирования). - Сильные практики разработки ПО на Python, включая написание поддерживаемого, тестируемого, production-кода. - Глубокое понимание LLM-архитектур. - Практический опыт создания и оценки RAG-пайплайнов. - Опыт работы с фреймворками оркестрации LLM. - Владение библиотеками машинного обучения, такими как Scikit-learn и PyTorch; библиотеками для работы с данными, такими как NumPy и аналогичными. - Знакомство с облачными платформами (например, AWS, GCP, Azure) и инструментами контейнеризации. - Глубокое понимание метрик оценки моделей для традиционного ML (accuracy, precision, recall, F1) и LLM-систем (faithfulness, answer relevancy, hallucination detection), включая подходы к оценке недетерминированных выходов. - Опыт работы с инструментами управления моделями, такими как MLFlow, и жизненным циклом разработки моделей. - Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git. - Владение практиками SDLC для разработки и тестирования. - Отличные навыки решения проблем, аналитическое мышление и способность работать в быстро меняющейся среде. - Сильные коммуникационные навыки и способность объяснять технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Умение эффективно работать в команде, включая экспертов в предметной области, инженеров и бизнес-заинтересованных лиц. - Пытливость: желание задавать вопросы и глубже понимать проблемы. - Инновационность: способность находить новые аналитические решения для любых проблем. - Уверенность: способность оспаривать предположения и предубеждения сотрудников на любом уровне организации. - Любознательность: быть в курсе новых и будущих технологий и инструментов. - Бизнес-ориентированность: понимание бизнес-требований и терминологии. - Знакомство с оптимизацией, развертыванием и масштабированием автоматизированных пайплайнов обучения трансформерных моделей. - Знакомство с техниками обучения и GPU-вычислениями. - Знакомство с классическими подходами NLP. - Опыт внедрения CI/CD пайплайнов для ML-моделей для автоматизации обучения, валидации, мониторинга и развертывания. - Опыт интеграции и развертывания AWS AI/ML сервисов. - Опыт работы с данными в сфере здравоохранения. Условия - Медицинская и стоматологическая страховка без дополнительной оплаты для сотрудников. - Пенсионный план 401(k) и планы с распределением прибыли. - Гибкие расходные счета. - Оплачиваемый отпуск. - Корпоративные праздники. - Гендерно-нейтральный отпуск по уходу за ребенком. - Отпуск по утрате близкого человека и отпуск для ухода за питомцем. - Спонсирование непрерывного образования и аккредитации. - Страхование жизни и от несчастных случаев (AD&D). - Краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность.

Формат

Офис

Страна

Нигерия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания: FlexBoard Ищем Senior Full Stack Engineer с сильным опытом в интеграции AI/LLM, современной разработке на Next.js и системной архитектуре. Идеальный кандидат — AI-first разработчик, использующий инструменты вроде Copilot и Claude для ускорения разработки и внедрения лучших практик AI-инжиниринга. Требования AI/LLM интеграция (обязательно) - Опыт интеграции LLM (Azure и аналогичных) в production-приложения. - Стриминг ответов. - Оценка уверенности (confidence scoring) и валидация. - Митигация галлюцинаций. - Использование AI-инструментов для кодинга, таких как Copilot и Claude. - Способность внедрять AI-ориентированные процессы разработки и лучшие практики. Архитектура и дизайн - Сильные архитектурные навыки, способность проектировать и обосновывать технические решения. Event-Driven Architecture - Опыт работы с Azure Service Bus, RabbitMQ, Kafka или аналогичными технологиями обмена сообщениями. - Понимание асинхронных рабочих процессов и событийно-ориентированных систем. Проектирование баз данных - Опыт проектирования решений с использованием Cosmos DB или других документо-ориентированных БД. - Понимание NoSQL-моделирования данных и паттернов масштабирования. Next.js (обязательно) - Подтверждённый опыт работы с Next.js, включая: - App Router - Server Components - Server Actions - Опыта с React недостаточно. Желательно - Опыт работы с Azure-сервисами. - Знакомство с AI-оркестрацией, например Semantic Kernel или аналогичными фреймворками. - Навыки менторства и технического лидерства. Условия - Удалённая работа. - Долгосрочный проект.

Формат

Офис

Страна

Южная Корея

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Глобальная бизнес- и технологическая компания, предоставляющая комплексные решения. Отрасль: консалтинговые услуги. Обязанности - Создание функций - Развертывание систем - Взаимодействие с командами Навыки и инструменты - Python, FastAPI - LLM-модели - Инструменты кодирования - RAG-системы - Базы данных - Лучшие практики - Продакшен-решения для генеративного ИИ - Claude, Copilot, MCP Условия - Категория: разработка программного обеспечения - Уровень: Senior - Занятость: полная, контракт - Формат работы: удалённо - Зарплата: USD 176 800 – 228 800 в год - Язык: английский - Бенефиты: 401k matching, щедрый отпуск, пенсионный план

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior AI Software Engineer (Agentic Systems & LLM Applications). Удалённая работа, W2. Роль: проектирование, разработка и масштабирование интеллектуальных приложений на базе современных ИИ и больших языковых моделей. Это инженерная позиция, а не роль дата-сайентиста. Задачи: - Разработка Python-API для ИИ-приложений и сервисов. - Построение и оркестрация агентных рабочих процессов с использованием фреймворков LangChain, LangGraph, AutoGen, Semantic Kernel или LlamaIndex. - Внедрение и оптимизация пайплайнов RAG. - Разработка масштабируемых ИИ-систем с применением фреймворков машинного и глубокого обучения. - Интеграция и управление векторными базами данных (Pinecone, Weaviate, Chroma) для семантического поиска и памяти. - Проектирование и развертывание приложений в облаке (AWS, GCP, Azure). - Применение принципов domain-driven design и микросервисной архитектуры. - Обеспечение качества кода через ООП (наследование, полиморфизм) и паттерны проектирования. - Кросс-функциональное взаимодействие для поставки production-ready решений. Требования: - Опыт разработки на Python. - Практический опыт работы с LLM-фреймворками и инструментами оркестрации (LangChain, LangGraph, AutoGen и др.). - Понимание архитектур RAG и систем векторного поиска. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения (TensorFlow или PyTorch). - Навыки создания и потребления RESTful API. - Опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS, GCP или Azure). - Знание микросервисной архитектуры и domain-driven design. - Глубокое понимание ООП и паттернов проектирования. Предпочтительно: - Опыт создания агентных или автономных ИИ-систем. - Знакомство с real-time приложениями и потоковой архитектурой. - Опыт оптимизации ИИ-систем по производительности и масштабируемости. - Опыт работы с MLOps и пайплайнами развертывания.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания Skill ищет Application Security Engineer, AI & Automation для партнера — ведущего инноватора в финансовой отрасли, который занимается защитой обширной программной экосистемы и внедрением передовых ИИ и автоматизации в операции безопасности. Чем предстоит заниматься: - Тестировать, внедрять и оптимизировать инструменты безопасности приложений, использующие передовые LLM для выявления уязвимостей, анализа кода, ускорения триажа и автоматического исправления. - Обеспечивать единый триаж результатов SCA, SAST и DAST. - Вести быструю оценку и маршрутизацию эскалаций угроз и критических событий патчей. - Укреплять выбор open-source зависимостей, прием пакетов и видимость SBOM. - Создавать защитные механизмы для обнаружения вредоносных пакетов и обеспечения соблюдения политик безопасности в пайплайнах разработчиков. - Оценивать и защищать среды разработчиков, включая IDE, плагины/расширения, менеджеры пакетов и ИИ-ассистентов кодирования, от вредоносного кода и небезопасных конфигураций. - Помогать в проведении технических proof-of-value, проверок обработки данных и оценок выходных данных моделей, необходимых для безопасного внедрения новых ИИ-возможностей в предприятии. Требования: - 3+ года практического опыта в Application Security, глубокое знание жизненного цикла уязвимостей (SCA, SAST, DAST и ручная проверка). - Сильные инженерные основы: скриптовые языки (например, Python, Go), API, CI/CD пайплайны (например, GitHub Actions, GitLab CI) и интеграции инструментов разработчика. - Практическое знакомство или эксперименты с передовыми моделями (LLM), ИИ-ассистентами кодирования (например, Copilot), промт-инжинирингом или ИИ-оркестрацией. - Опыт защиты цепочек поставок ПО, менеджеров пакетов и сторонних зависимостей от современных векторов атак. - Умение переводить сложные криптографические или технические уязвимости в понятные рекомендации по исправлению для команд разработки. Плюсы: - Вклад в open-source инструменты безопасности или ИИ/LLM проекты (например, OWASP Top 10 for LLMs). - Опыт создания кастомных интеграций или LLM-агентов для автоматизации рабочих процессов аналитиков безопасности. О компании Skill: Skill соединяет лучших профессионалов в области административного, ИТ, инженерного и финансового персонала с ведущими мировыми брендами. Квалифицированные специалисты получают доступ к льготам, включая взносы на медицинское страхование, пенсионные планы с матчингом и гибкие счета расходов. Skill — работодатель равных возможностей.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании Oracle Health & AI — новое подразделение Oracle, сфокусированное на разработке продуктов и стратегии для Oracle Health и создании платформы для автоматизации здравоохранения. Обязанности - Архитектура, проектирование, разработка, развертывание и эксплуатация production-grade AI-систем на основе LLM, агентов, retrieval и корпоративных данных. - Создание агентных AI-систем с использованием инструментов, памяти, планирования, оркестрации и автоматизации рабочих процессов для решения сложных бизнес-задач. - Проектирование и внедрение масштабируемых RAG, поиска, retrieval, ранжирования и систем знаний по структурированным и неструктурированным данным. - Разработка LLM-приложений, включая промпт- и контекст-инжиниринг, интеграцию инструментов, маршрутизацию моделей, guardrails и оркестрацию рабочих процессов. - Оптимизация AI-систем по качеству, задержке, надежности, масштабируемости, наблюдаемости и стоимости. Условия - Уровень: IC4. - Зарплата (US): $114,600–$234,600 в год. - Возможны бонусы, акции и отсрочка компенсации. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, включая экспертное медицинское мнение. - Страхование жизни и AD&D, дополнительное страхование жизни для сотрудника, супруга и ребёнка. - Краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность. - Гибкие счета на медицинские и зависимые расходы. - Льготы на транспорт и парковку до вычета налогов. - 401(k) с матчем компании. - Оплачиваемый отпуск: гибкий для сотрудников на окладе; для остальных — накопление 13 дней в год в первые 3 года и 18 дней в последующие. Для сотрудников, работающих 20–34 часа в неделю, отпуск пропорционален; при работе менее 20 часов в неделю отпуск не предоставляется. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - Оплачиваемый больничный: 72 часа при найме, обновляется каждый год, переносится до 112 часов. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком. - Программа помощи при усыновлении. - Программа покупки акций для сотрудников. - Финансовое планирование и групповая юридическая помощь. - Добровольные страховки: авто, жильё, питомцы.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания rockITdata — SDVOSB-сервисная компания, партнёр коммерческих организаций в сфере здравоохранения и биологических наук, а также государственных структур. Роль отвечает за проектирование, создание и оптимизацию AI-функций в среде контакт-центра Amazon Connect, работающего в AWS GovCloud (IL4). Работа охватывает конфигурацию Amazon Bedrock Agent, промт-инжиниринг, разработку базы знаний, проектирование правил коучинга, внедрение рубрик оценки качества и непрерывную оценку моделей. Инженер работает со всеми четырьмя AI-возможностями: приём звонков через IVR, AI-коучинг, сводки звонков и пост-звонковый анализ. Ключевые обязанности - Настройка и оптимизация Amazon Bedrock Agents для виртуального агента, коучинга в реальном времени, сводок звонков и пост-звонкового анализа качества. - Проектирование, версионирование и итеративная доработка шаблонов промтов для каждой AI-возможности с оценкой точности по SLA (≥95% совпадения с QA). - Создание и поддержка базы знаний AWS Bedrock Knowledge Base, включая пайплайны загрузки контента из Salesforce и оптимизацию семантического поиска с использованием моделей Amazon Nova. - Разработка правил коучинга, сопоставляющих обязательные раскрытия, HIPAA-чувствительные языковые паттерны и скрипты DHA с типами звонков для мониторинга соответствия в реальном времени. - Внедрение рубрик оценки качества для платформы пост-звонкового анализа: автоматическая оценка тона, соответствия, точности и эффективности решения по 100% звонков. - Настройка Bedrock Guardrails для редактирования PHI/PII, обнаружения галлюцинаций, защиты от prompt-инъекций и фильтрации контента на каждом вызове модели. - Оценка новых релизов моделей Amazon Nova (Nova Pro, Nova Lite, Nova Micro) по производственным бенчмаркам точности, задержки и стоимости; предложение замены моделей через change management. - Совместно с интеграционным инженером — обеспечение корректной передачи выходных данных Bedrock в Salesforce (через Lambda и Platform Events) и в Verint. - Мониторинг производительности моделей с помощью CloudWatch и дашбордов QuickSight; выявление и устранение дрейфа моделей на интервалах повторного бенчмаркинга на 30-й и 60-й день. - Участие в двухнедельных демо-спринтах с представлением данных о производительности AI, результатах настройки промтов и метрик точности заинтересованным сторонам TriWest. - Совместная работа с QA-рецензентами и экспертами TriWest для закрытия пробелов в знаниях через циклы обратной связи пост-звонкового анализа. - Обеспечение соответствия всех AI-вызовов и логирования требованиям FedRAMP High, DFARS 252.204-7012, HIPAA и NIST AI RMF. Требования - 3+ лет опыта в прикладном AI/ML-инжиниринге с практической разработкой LLM-приложений (промт-инжиниринг, RAG-архитектуры, агентные фреймворки). - Прямой опыт работы с Amazon Bedrock: конфигурация агентов, настройка базы знаний, Guardrails, вызовы foundation-моделей. - Владение семейством моделей Amazon Nova или эквивалентными foundation-моделями (например, Claude, Titan) в продакшн-среде. - Уверенные навыки Python и/или Node.js для разработки Lambda-функций и интеграции AI-пайплайнов. - Опыт с паттернами RAG: управление векторными хранилищами, стратегии чанкинга, оптимизация семантического поиска. - Знакомство с бессерверными сервисами AWS: Lambda, Kinesis, S3, CloudWatch, IAM в среде GovCloud. - Понимание требований к конфиденциальности медицинских данных (HIPAA, обработка PHI/PII) и федеральных фреймворков соответствия (FedRAMP, NIST 800-53). - Опыт управления промтами с версионированием и A/B-тестирования вариантов промтов. - Развитые аналитические навыки для интерпретации метрик производительности моделей и преобразования выводов в улучшения промтов или архитектуры. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных, AI/ML или смежной области (или эквивалентный опыт). Желательные квалификации - Опыт работы с Amazon Connect, Contact Lens и AI-процессами контакт-центров. - Предыдущая работа в средах FedRAMP High или IL4/IL5. - Знакомство с паттернами интеграции Salesforce (Platform Events, Streaming API, REST/SOAP API). - Сертификаты AWS: Machine Learning Specialty, Solutions Architect или DevOps Professional. - Опыт в домене TRICARE, DHA или медицинского страхования. - Опыт в дизайне разговорного ИИ (IVR, чат-боты, голосовые агенты). Условия - Удалённая работа (США).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Обязанности - Проектирование архитектуры решения для высокой доступности и масштабируемости - Оптимизация производительности - Code review - Покрытие кода тестами - Участие в проектировании новых фич и сервисов Требования - Опыт коммерческой разработки (3+ лет) и разработки на Python (2+ лет) - Понимание настройки и запуска CI/CD пайплайнов - Экспертиза в облачной инфраструктуре - Опыт работы с бэкендом для AI и ML

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Senior Python+Go Developer (в Бильбао, Испания) Локация: Бильбао, Испания Формат: Офисный Домены: AI, Computer Vision, NLP, Fintech Команда: PhD, преподаватели университетов, победители олимпиад Artificial Seed разрабатывает передовые решения на стыке искусственного интеллекта и прикладных технологий, делая фокус на практических задачах, а не только на теоретических исследованиях. Мы работаем в направлениях AI, компьютерного зрения, NLP и финтеха, создавая и внедряя системы, которые решают сложные реальные бизнес-задачи. Наша международная команда насчитывает более 100 специалистов и работает в среде, где ценятся глубокая экспертиза, инновации и постоянное развитие. Участники команды получают возможность решать нетривиальные задачи, сотрудничать с сильными экспертами и расти в быстро развивающейся технологической индустрии. Мы ищем талантливого Python+Go Backend разработчика. Стек: Python, Golang, Postgres, Clickhouse, FastAPI, SQL, Kafka, Redis, RabbitMQ Что предстоит делать - Разрабатывать и поддерживать высоконагруженную систему - Создавать и развивать веб-сервис на FastAPI - Проектировать и реализовывать архитектурные решения - Писать качественные и покрывающие тесты - Улучшать и масштабировать существующее решение, расширяя поддержку новых языков программирования Кого мы ищем - Инженера с 5+ годами коммерческой разработки на Python и Golang - С опытом работы с FastAPI - С уверенным пониманием принципов разработки RESTful API - С опытом работы с SQLAlchemy или другими ORM Будет плюсом - Опыт работы с сервисами обработки данных - Знание Docker и принципов контейнеризации - Понимание DevOps-подходов и CI / CD - Готовность писать строго типизированный код Что мы предлагаем - Гибкий график работы - вы самостоятельно определяете комфортное время начала дня - Полную поддержку при релокации в Бильбао, для вас и вашей семьи - помощь с оформлением документов, адаптацией и переездом, включая питомцев - Неограниченный отпуск - возможность брать отдых тогда, когда это действительно нужно - Атмосферу доверия и уважения к экспертности без излишнего контроля - Современный офис в комфортной локации, командные мероприятия и регулярные оффсайты - Профессиональный рост, участие в архитектурных решениях, амбициозные задачи и работу в сильной команде, у которой можно перенимать опыт Заработная плата: Уровень дохода не указан