Вакансии для ML-инженеров

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Ищем системно-ориентированного Senior AI Agent Engineer для проектирования, разработки и поддержки интеллектуальных агентов, которые автоматизируют процессы и создают бизнес-эффект в масштабах предприятия. Роль предполагает полный цикл разработки агентов: от дизайна до версионирования, оркестрации и непрерывного обучения. Инженер будет напрямую влиять на масштабирование AI-стратегии, создавая переиспользуемые компоненты, оптимизируя рабочие процессы агентов и обеспечивая их реальную производительность в production-среде. Обязанности Разработка агентов - Создание и тонкая настройка специализированных AI-агентов для целевых сценариев клиентского опыта: поиск, поддержка, квалификация лидов. - Внедрение стратегий промт-инжиниринга, управления памятью, распределения ресурсов и интеграции вызова инструментов. Мультиагентная коммуникация - Использование протоколов взаимодействия агентов и механизмов передачи задач для совместного выполнения и делегирования. - Построение оркестрированных рабочих процессов между агентами с помощью фреймворков LangChain, AutoGen или Semantic Kernel. Шаблоны и переиспользование - Создание переиспользуемых шаблонов агентов и модульных компонентов для ускорения внедрения в бизнес-подразделениях. - Разработка конфигураций plug-and-play под требования конкретных доменов. Управление жизненным циклом и мониторинг - Отслеживание и улучшение качества диалогов, процента успешных задач, удовлетворенности пользователей и метрик производительности. - Автоматизация мониторинга поведения агентов с помощью инструментов наблюдаемости (Arize, LangSmith, собственные дашборды). Непрерывное улучшение - Внедрение процессов обучения, включая обратную связь human-in-the-loop и автоматическое переобучение. - Уточнение промтов и поведения моделей через структурированные эксперименты и циклы обратной связи. Поддержка и управление - Обновление баз знаний, обнаружение дрейфа данных, отслеживание деградации производительности и интеграция новой бизнес-логики. - Обеспечение соответствия агентов меняющимся корпоративным источникам данных и требованиям комплаенса. Деплой - Управление версионированием агентов, тестовыми конвейерами (unit, регрессионное, UX-тестирование) и контролируемыми процессами раскатки. - Взаимодействие с командами DevOps, QA и инфраструктуры для обеспечения масштабируемых развертываний. Требования - 3–5+ лет опыта в AI/ML-инжиниринге, NLP-системах или backend-разработке. - Уверенное владение LLM-фреймворками (OpenAI API, LangChain, RAG-пайплайны). - Опыт создания разговорных агентов или workflow-ботов в production-среде. - Знакомство с облачными платформами (AWS/GCP/Azure), REST API, Python и контейнеризацией (Docker, K8s). - Уверенная работа с промт-дизайном, векторными базами данных и стратегиями управления памятью. Желательные квалификации - Опыт работы с мультиагентными фреймворками или системами оркестрации агентов. - Знакомство с инструментами наблюдаемости, процессами разметки данных или генерацией синтетических данных. - Опыт в дизайне диалогов или системах управления диалогами. - Степень в области компьютерных наук, науки о данных, инженерии или смежной области.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Grafana Labs — компания, развивающая Grafana Cloud, управляемую платформу наблюдаемости, которой доверяют более 10 000 организаций. Компания полностью удалённая, сотрудники работают в более чем 40 странах. Продукт построен на открытом исходном коде и открытых стандартах. Роль в команде Cloud Integrations департамента Grafana Cloud Observability. Команда разрабатывает портфель интеграций, позволяющих клиентам собирать, визуализировать и реагировать на телеметрию из различных систем и приложений. Работа строится на открытых технологиях, таких как Prometheus и OpenTelemetry, в которые можно вносить вклад. Задачи: - Разрабатывать инструменты для портфеля облачных интеграций и приложений наблюдаемости. - Работать во всём стеке: фронтенд на TypeScript/React, бэкенд на Golang, мониторинг-миксины на Jsonnet. - Реализовывать функции целиком: от пользовательского интерфейса до серверных сервисов, дашбордов и алертов. - Переключаться между частями стека по мере необходимости. - Вести проекты от постановки задачи до продакшена, включая общение с пользователями и проверку результатов. - Представлять работу команды: писать дизайн-предложения, проводить демо, отстаивать дорожную карту в кросс-командных обсуждениях. - Вносить вклад в upstream Prometheus, OpenTelemetry и Grafana Alloy. - Участвовать в дежурствах (on-call) для сервисов, за которые отвечаете. Требования: - Интерес к работе во всём стеке и продукт-ориентированное мышление. - Опыт в бэкенде и фронтенде: Go и TypeScript (уверенный опыт с сопоставимыми языками также подходит). - Владение AI-assisted разработкой: использование кодинг-агентов и LLM-инструментов, понимание их сильных и слабых сторон. - Готовность быть заметным: поднимать вопросы заранее, отстаивать работу команды. - Сильные коммуникационные навыки и способность работать самостоятельно (в связи с удалённой работой). Условия: - Полная занятость, удалённо. - Рассматриваются кандидаты из США и Канады (часовой пояс EST). - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: предоставляется бюджет на AI-ассистентов, доступ к современным моделям от OpenAI, Anthropic и Google. - Регулярные встречи по видеосвязи для эффективной коллаборации.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Компания Twilio — поставщик облачных коммуникаций. Организация Conversational Agents строит мост между ИИ-агентами и платформой Twilio. Ищем Senior Engineering Manager для руководства командой Agent Implementations, которая создаёт и эксплуатирует агентов, обеспечивающих внутренние бизнес-процессы Twilio. Обязанности - Руководить инженерной стратегией и реализацией, позволяющей клиентским ИИ-агентам безопасно и надёжно использовать возможности платформы Twilio. - Создавать и масштабировать системы, обеспечивающие работу ИИ-агентов для внутренних бизнес-операций Twilio, повышая эффективность и автоматизацию. - Взаимодействовать с командами продукта, платформы, безопасности и вывода на рынок для выявления высокоэффективных сценариев использования ИИ-агентов и поставки готовых к продакшену решений. - Развивать высокопроизводительную инженерную команду: нанимать, наставлять и развивать менеджеров и инженеров в быстро меняющейся технической области. - Обеспечивать операционное совершенство: устанавливать чёткие метрики, планировать дорожную карту, гарантировать надёжность, соответствие требованиям и непрерывное улучшение. - Осваивать новые технические навыки и знания в среде с высоким темпом и высокой отдачей. Ожидается крутая кривая обучения, нужно уметь погружаться в задачу и создавать для себя ясность. Требования - 5+ лет практического опыта инженера, написания продакшен-кода на современном языке программирования (язык не важен). - 3+ года опыта непосредственного руководства командами инженеров разных дисциплин. - Опыт формирования культуры технического превосходства и руководства командой при принятии технических решений. - Подтверждённый опыт выпуска продуктов в продакшен, раннего тестирования идей с клиентами и быстрой итерации по их обратной связи. - Сильная клиентоориентированность, тесный цикл обратной связи с клиентами. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки. - Интерес к новым технологиям и отслеживание их развития. Желательно - Опыт создания продукта с нуля до product-market fit (zero to one). - Опыт руководства разработкой продуктов или функций, использующих LLM. - Склонность к созиданию: через хобби или профессию, страсть к практической работе и наблюдению за результатами. Условия - Удалённая работа, но не для найма в Сан-Франциско, Окленде, Сан-Хосе (Калифорния) или прилегающих районах. - Компания придерживается принципа remote-first, но возможно требование присутствия в офисе на разовой основе для командных встреч, функциональных офлайн-мероприятий или встреч с клиентами. - Конкурентоспособная оплата, щедрый отпуск, отпуск по уходу за ребёнком и по здоровью, медицинское обслуживание, пенсионная программа и другое. Набор льгот зависит от локации. - Ориентировочный диапазон оплаты для кандидатов из Колорадо, Гавайев, Иллинойса, Мэриленда, Массачусетса, Миннесоты, Вермонта или Вашингтона (округ Колумбия): $207 200. Для других локаций зарплата обсуждается в процессе найма.

Формат

Удалённо

Страна

Канада

Город

Не указан

Компания Grafana Labs развивает Tempo — опенсорсный бэкенд распределённой трассировки, лежащий в основе Grafana Cloud Traces и Grafana Enterprise Traces. Позиция удалённая, рассматриваются кандидаты из США и Канады. В 2026 году Tempo проходит точку перелома: после крупного архитектурного обновления и запуска TraceQL metrics команда переходит от фундаментальной работы к продуктовому и операционному совершенству, превращая Tempo из SaaS-базы данных в платформу для следующего поколения продуктов наблюдаемости Grafana (App Observability, Asserts, Traces Drilldown и AI-ассистентов). В течение следующего года предстоит: - Сделать Grafana Cloud Traces «просто работающим» для клиентов: убрать шероховатости, запутанные лимиты и скрытые режимы отказов. - Достичь операционного совершенства в масштабе: рост с почти 50 ячеек (cells) сегодня до трёхзначного числа в этом году, с автоскейлингом, параметризованными раскатками и агрессивным сокращением рутинной работы (toil). - Развивать Tempo как платформу: API с более высокой плотностью, агрегация трейсов, вычисления TraceQL metrics, интерфейсы, удобные для машин и LLM, на которых смогут строить downstream-продукты и агенты. - Улучшать производительность: снижение задержек запросов при приёме сотен МБ/с и быстрые запросы за 30-дневные диапазоны, чтобы соответствовать конкурентам. - Готовить Tempo к миру, управляемому агентами: более крупные, «взрывные» нагрузки с высокой кардинальностью и новые категории AI-рабочих процессов, таких как ассистентская триаж и расследования вида «почему это медленно?». Обязанности Staff-инженера: - Вести многоквартальные технические инициативы от постановки проблемы до раскатки: например, API агрегации трейсов, Limitless Tempo, автоскейлинг ячеек и клиентские лимиты, улучшения query-движка. - Отвечать за архитектуру ключевых компонентов Tempo: приём (ingestion), хранение, запросы и генерация метрик. Проводить дизайн-ревью, принимать решения по компромиссам между производительностью, стоимостью и сложностью, документировать «почему». - Проектировать API для людей и агентов: формировать следующее поколение интерфейсов Tempo (структурированных, детерминированных, обнаруживаемых), чтобы продукты Act 3, LLM-ассистенты и внешние интеграторы могли надёжно строить на Tempo. - Обеспечивать операционное совершенство: отвечать за конкретные SLO (P99 задержка записи, повторяемость инцидентов, TCO на принятый ГБ) и двигать команду к Zero Ops через автоматизацию, параметризованные раскатки и действенные алерты. - Работать с продактом и смежными командами: с PM и командами App Observability, Asserts, Drilldown и Grafana Assistant, чтобы понимать, как потребляется Tempo, и поставлять то, что их разблокирует. - Наставлять инженеров: повышать планку через код-ревью, обратную связь по дизайну, парное программирование над сложными задачами и тексты, которые делают команду умнее. - Участвовать в on-call для сервисов, которые вы помогаете создавать, и быть мультипликатором силы в реагировании на инциденты и пост-инцидентном обучении. - Вносить вклад в опенсорс: Tempo — OSS. Взаимодействовать с сообществом, ревьюить внешние контрибуции и помогать вести проект открыто. Условия: - Полная удалённость (100% remote), найм в США и Канаде. - Компания инвестирует в продуктивность разработчиков: можно использовать современные AI-кодинг-ассистенты в ежедневной работе (инструменты на выбор, в рамках политик безопасности) с оплачиваемым компанией бюджетом на использование.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Gismart — разработчик мобильных приложений в сферах Health & Wellness, Utilities и Music. Более 1 млрд загрузок по всему миру. Штаб-квартира в Лондоне, команда — 250 человек. Проект FitMe — фитнес-приложение для тех, кто хочет оставаться активным без длительных и повторяющихся тренировок. Короткие простые программы, которые можно выполнять дома без оборудования. Подходит занятым людям, которые хотят поддерживать здоровье, повышать уровень энергии и хорошо себя чувствовать каждый день — без походов в зал и многочасовых занятий. Ключевые требования - Опыт коммерческой разработки на JavaScript/Node.js от 1 года. - Уверенная работа с REST API сторонних сервисов. - Опыт работы с low-code платформами автоматизации: n8n, Make, Zapier или аналоги. - Опыт работы с Airtable или аналогичной low-code базой данных. - Опыт интеграции LLM в рабочие процессы: OpenAI, Claude и другие. - Понимание, как строить надёжные пайплайны. - Самостоятельность в цикле «понять задачу → выбрать технический подход → запустить → поддерживать». Будет плюсом - Опыт автоматизации производства креативов: генерация и вариации, локализация, ресайзы, рендер-пайплайны. - Опыт работы с рекламными API: Meta Marketing API, AppLovin, TikTok, Google Ads. - Опыт работы с медиапайплайнами: ffmpeg, After Effects. - Знакомство с AI-сервисами для генерации креативов: генерация изображений и видео, дубляж и синтез речи (HeyGen, ElevenLabs), распознавание и перевод. - Понимание метрик user acquisition и мобильного маркетинга: CPA, ROI, LTV. Задачи - Развивать генерацию креативов: вариации топовых креативов, локализация, ресайзы, статические и видеоформаты. - Создавать парсинг креативов конкурентов для выявления лучших и трендов по темам. - Работать напрямую с UA-менеджерами, креатив-продюсерами и дизайнерами, автоматизируя их рутинные задачи. - Создавать функциональность автозапуска кампаний на AppLovin/Meta/TikTok. - Разрабатывать рекомендательные системы и автоматизированное управление кампаниями. - Внедрять AI-инструменты для нетехнических специалистов, чтобы они могли использовать их самостоятельно. - Поддерживать существующие автоматизации в рабочем состоянии: скрипты Airtable, n8n-воркфлоу, интеграции с Meta, AppLovin, Google Drive и Slack. - Делать автоматизации прозрачными: понятные статусы, логи и алерты, показывающие, что сломалось и почему. Условия - Удалённая культура: гибкий график, работа из любой точки мира — удалённо или в корпоративных хабах. - Компенсация коворкинга: 100% в Украине (кроме Киева, где есть хаб) и 50% по всему миру. - Бесплатные обеды для работающих из хабов. - Праздничные дни: по украинскому или польскому календарю; сотрудники в других локациях получают 12 праздничных дней в год. - Оплата больничного: 100%. - Здоровье: частичная компенсация медицинской страховки, спорта и терапии. - Оборудование: предоставление необходимого оборудования или компенсация обслуживания личных инструментов. - Обучение: 70% стоимости курсов профессионального развития, 100% корпоративных курсов английского. - Отпуск: 18 рабочих дней оплачиваемого отпуска и 3 личных дня в год, плюс дополнительный день.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О роли YipitData ищет опытного Staff Software Engineer для развития платформы Corporate. Команда создаёт AI-продукты и аналитические решения для крупных розничных сетей и брендов в США: аналитический портал и Insight Agent. Задачи - Владеть функциями и системами end-to-end для Corporate Insight Agent: от сбора требований и проектирования решения до внедрения, развёртывания и итераций. - Выступать экспертом по всему стеку, отчитываясь перед Head of Corporate Applications, который обеспечивает наставничество в AI-native разработке, системном дизайне, фронтенде и облачной инфраструктуре. - Тесно сотрудничать с Corporate Product Management и бизнес-стейкхолдерами для поиска возможностей, формирования требований и перестройки критических бизнес-процессов. - Проактивно вести инициативы, помогая определять, что создавать, почему это важно и как эффективно выполнять. - Балансировать быстрое прототипирование и долгосрочную инженерную строгость: создавать лёгкие POC для проверки рыночного спроса и масштабируемые production-системы. - Быстро итерировать с пользователями и стейкхолдерами, учитывая обратную связь и поддерживая высокое качество, надёжность и наблюдаемость. - Использовать AI-инструменты (Claude Code, Cursor, Codex) для повышения продуктивности и выпуска надёжных решений за счёт сильных инженерных практик, качества кода и документации. Требования - 7+ лет опыта в архитектуре и разработке full-stack приложений. - Сильный опыт создания качественного пользовательского опыта и масштабируемых распределённых систем. - 5+ лет работы с Python, React, AWS и современными платформами данных. - Глубокое понимание архитектуры приложений, API, наблюдаемости, паттернов обмена сообщениями и рабочих процессов, а также влияния инфраструктурных решений на системы. - Практический опыт создания LLM-продуктов и агентных решений: проектирование Agent Loops, интеграция MCP, разработка кастомных инструментов. - Ответственность за production AI-агентные системы, от которых зависят клиенты и внутренние команды. - Отличные коммуникативные навыки, умение работать в условиях неопределённости, ориентация на клиента. - Отношение к AI-инструментам кодирования как к базовой инфраструктуре работы, а не новинке. Условия - Удалённая работа или офис в Нью-Йорке (штаб-квартира), одном из офисных хабов или в любом месте в США. - В зависимости от места удалённой работы доход может облагаться налогом штата Нью-Йорк.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Oddball — небольшая компания, разрабатывающая качественное ПО для государственного сектора. Мы ценим обучение и рост, а также возможность оказывать значительное влияние в небольшой компании. Мы верим, что можем добиться больших изменений и улучшить повседневную жизнь миллионов людей. О роли Мы ищем прикладного AI/ML-инженера для проектирования, разработки и внедрения практических решений на основе ИИ, которые решают реальные задачи. Роль включает применение современных методов ML и GenAI в производственных системах — от экспериментов и прототипирования до развертывания, оценки и итераций. Вы будете тесно работать с инженерами, дизайнерами и заинтересованными сторонами, чтобы превращать неоднозначные задачи в масштабируемые и надежные возможности на основе ИИ. Это практическая инженерная роль для того, кто любит запускать продукты, быстро учиться и сочетать техническую строгость с реальными ограничениями. Задачи - Проектировать, разрабатывать и внедрять функции на основе машинного обучения и ИИ в производственные системы. - Применять методы обучения с учителем, без учителя и глубокого обучения к структурированным и неструктурированным данным. - Строить и оценивать модели для задач классификации, ранжирования, прогнозирования, NLP или обнаружения аномалий. - Разрабатывать и интегрировать решения на основе GenAI (например, рабочие процессы на базе LLM, RAG, агенты). - Преобразовывать бизнес- и пользовательские потребности в постановки задач ML, метрики и эксперименты. - Реализовывать конвейеры данных и процессы инженерии признаков для поддержки обучения и инференса моделей. - Оценивать производительность моделей, смещение, дрейф и надежность; итерировать на основе результатов. - Сотрудничать с инженерами для интеграции моделей в API, сервисы и пользовательские приложения. - Участвовать в архитектурных решениях по обслуживанию моделей, масштабируемости и оптимизации затрат. - Документировать подходы, допущения и компромиссы для поддержки сопровождаемости и обмена знаниями. - Выполнять другие связанные обязанности по поручению. Требования - Прочная основа в концепциях машинного обучения, включая выбор моделей, обучение, валидацию и оценку. - Опыт построения и развертывания моделей ML в реальных приложениях. - Владение Python и распространенными библиотеками ML (например, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn). - Опыт работы с большими языковыми моделями, эмбеддингами и системами на основе промптов. - Знакомство с инструментами и процессами обработки данных (например, Pandas, SQL, Spark или аналоги). - Понимание лучших практик разработки ПО (контроль версий, тестирование, ревью кода). - Способность рассуждать о компромиссах между точностью, задержкой, стоимостью и сопровождаемостью. - Отличные коммуникативные навыки и комфортная работа в кросс-функциональных командах. Бонусом, если у вас есть - Опыт работы в инновационных, исследовательских, лабораторных или исследовательских инженерных командах. - Опыт развертывания моделей на облачных платформах и управления инференсом в масштабе. - Знакомство с практиками MLOps, такими как мониторинг моделей, CI/CD для ML и отслеживание экспериментов. - Опыт участия в архитектурных обсуждениях или технической стратегии. Условия - Гибридный формат / удаленно. Кандидаты должны находиться в регионе DMV (округ Колумбия, Мэриленд, Вирджиния) и иметь возможность участвовать в офисной коллаборации. - Кандидаты должны быть авторизованы для работы в США. В соответствии с требованиями федеральных контрактов некоторые роли могут также требовать гражданства США и способности получить и поддерживать федеральную проверку биографии и/или допуск к секретной информации. Льготы - Полностью удаленная работа. - Ежегодная выплата. - Комплексный социальный пакет. - Пенсионный план 401(k) с взносами компании. - Гибкий оплачиваемый отпуск, оплачиваемые праздничные дни.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Roboflow разрабатывает инструменты для построения и использования моделей компьютерного зрения. Продуктами компании пользуются более 1 млн разработчиков, включая сотрудников половины компаний из Fortune 100. Примеры применения: подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на стройплощадках, оцифровка поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов. Команда небольшая, успех пользователей считается успехом компании. Roboflow привлекала более 63 млн долларов от Google Ventures, Y Combinator, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Lachy Groom и других инвесторов. О роли Inference — один из ключевых open source-проектов компании, движок, который запускает модели компьютерного зрения от облачных GPU до устройств на периферии. Он лежит в основе коммерческой платформы и используется десятками тысяч разработчиков. Роль создана для того, чтобы быть ответственным за этот проект. Inference быстро растёт, растёт и объём вкладов, всё чаще создаваемых с помощью ИИ-агентов. Сейчас релизы выходят примерно еженедельно, и это требует усилий. Цель — построить и развивать агентный конвейер вкладов и релизов: автоматизированное и полуавтоматическое рецензирование, триаж, CI/CD и сквозное тестирование. Это позволит безопасно принимать большой объём PR от агентов, сохраняя контроль качества. Идеальное конечное состояние — ночные сквозные тесты для каждой целевой платформы (отдельно и в составе платформы), подкреплённые расширяющимся набором тестов, проверяющих реальное здоровье каждой сборки. Тогда ежедневные релизы становятся рутиной, и можно принимать больше вкладов без снижения планки, отклоняя их по строго определённым стандартам рецензирования. Также этот человек становится «лицом» Inference: обучает внутренние команды и клиентов, сотрудничает с маркетингом и отвечает за добавление новых моделей в движок. Требования - Любите создавать качественные продукты вместе с увлечёнными коллегами. - Стремитесь владеть результатом, а не только процессом. - Мотивированы ответственностью и подотчётностью. - Готовы выполнять работу, большую и малую. - Мотивированы вопросом «Как я могу это улучшить?» и имеете опыт улучшений, в том числе в смежных областях. - Многие в команде — бывшие основатели, комфортно чувствующие себя в условиях автономии. - Вам важны open source и разработчики, которые зависят от него. Обязанности - Поддерживать и развивать Inference — флагманский open source и коммерческий движок компьютерного зрения, сохраняя его качество при росте объёма вкладов. - Строить агентный конвейер вкладов: автоматизированное и полуавтоматическое рецензирование, триаж и CI/CD, чтобы безопасно принимать большой объём PR от агентов и перейти от еженедельных релизов к ежедневным. - Проектировать и расширять набор тестов, проверяющих реальное здоровье сборок для каждой целевой платформы (отдельно и в составе платформы), с целью ночного сквозного прогона по всем платформам. - Определять и обеспечивать соблюдение «правил дорожного движения» — стандартов рецензирования и навыков, которым должны следовать агенты и контрибьюторы. Принимать решения, когда объединять изменения быстро, а когда отклонять, и закладывать эти решения в систему. - Упрощать добавление новых моделей в Inference — делать это значительно быстрее и легче для пользователей. - Обучать внутренние команды и клиентов: помогать полевому инженерному и поддержке быть на шаг впереди, чтобы они могли самостоятельно работать и глубже разбираться, а клиенты получали полную ценность продукта. - Быть мостом между основной разработкой и клиентами — превращать новые возможности в документацию.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Компания Roboflow упрощает создание и использование моделей компьютерного зрения. Более 1 млн разработчиков, включая половину Fortune 100, используют открытые и хостинговые инструменты машинного обучения Roboflow. Примеры применений: подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на стройплощадках, оцифровка поэтажных планов, сохранение популяций коралловых рифов, управление полётом дронов. Компания привлекла более $63 млн от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Lachy Groom и других софтверных инвесторов. В команде ценят ответственность, самостоятельность, любопытство к новым технологиям и предпочтение показывать работу, а не рассказывать о ней. Задачи В составе Enterprise-команды вы будете создавать новые функции и улучшения в любом месте продукта Roboflow. Ищем технических универсалов, готовых осваивать новый стек и инструменты. Основная часть существующей кодовой базы — JavaScript и Node.js. Также нужно поддерживать и улучшать корпоративный пайплайн инференса Jetson, поэтому желательны твёрдые знания Linux. Enterprise-команда тесно взаимодействует с корпоративными клиентами, чтобы понимать их потребности и развивать их успех в компьютерном зрении с Roboflow. Ожидаются частые визиты к клиентам, экскурсии по фабрикам и создание функций, необходимых для успеха потенциальных и текущих клиентов. Также вы будете тесно работать с Field Engineering командой: расширять партнёрства и помогать полевым инженерам эффективнее собирать визуальные данные и предоставлять клиентам инсайты. Большинство задач относится к основному продукту — сквозному пайплайну для компьютерного зрения от приёма изображений до аннотации, обучения и развёртывания. Иногда придётся заниматься интеграцией маркетинговых и продажных инструментов, «тушением пожаров», автоматизацией внутренних процессов и open source проектами. У вас будет большая свобода в выборе приоритетных проектов. Если вам нужен жёсткий список задач на несколько месяцев вперёд — эта роль, скорее всего, не подойдёт. Технологии Основная часть кодовой базы написана на JavaScript, пайплайн машинного обучения и обработки изображений — на Python. Используются Firebase и GCS, часть ML-инфраструктуры на AWS. Всё чаще применяется Docker (внутри компании и в клиентских продуктах, например, edge inference server). Много кода работает в браузере (включая TensorFlow JS), также разрабатываются API и клиентские библиотеки на нескольких языках. Не требуется опыт во всех этих областях, но важно желание учиться новому. Также приветствуются новые знания и опыт, которыми вы можете поделиться с командой. Примеры проектов - Добавление инструментов записи и анализа видео в SaaS-приложение Roboflow для быстрого сбора и понимания данных клиентов. - Упрощение настройки новых устройств и инспекций в приложении Roboflow. - Добавление нового блока в workflow для отправки визуальных инсайтов в Power BI или Tableau. - Новые возможности управления edge-устройствами, например, визуализация GPS-координат. Команда Команда состоит из ~120 человек: руководители, вернувшиеся к разработке, основатели с выходом на $100M+, пользователи Roboflow, ставшие сотрудниками, контрибьюторы open source, велосипедист, пересекший США, prolific high school hackers, CTO из организации со 100+ инженерами. Вы будете работать напрямую с руководителем Enterprise-направления и командой Full Stack-инженеров. Условия Roboflow распределена по США и Европе. Есть хабы в Нью-Йорке и Сан-Франциско (планируются новые). Компания предоставляет возможности (например, командные офлайн-встречи в разных городах) и ресурсы (например, $4000 в год на путешествия) для работы вживую с коллегами.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Компания Roboflow разрабатывает инструменты для создания и использования моделей компьютерного зрения. Более 1 млн разработчиков, включая представителей половины компаний из списка Fortune 100, используют открытые и облачные инструменты Roboflow. Примеры применения: подсчёт клеток для ускорения исследований рака, повышение безопасности на стройплощадках, оцифровка поэтажных планов, сохранение популяций кораллов, управление полётом дронов. Компания привлекла более 63 млн долларов от Y Combinator, Google Ventures, Craft Ventures, Сэма Альтмана, Lachy Groom и других инвесторов. Сотрудники Roboflow — увлечённые разработчики, ценящие ответственность, подотчётность и склонность к действию. Они любознательны, практикуются с новыми технологиями и предпочитают показывать работу, а не рассказывать о ней. Многие обладают мышлением основателя и эффективно работают в среде с высокой автономией. Задачи Роль предполагает тесное взаимодействие с отделом продаж и архитекторами решений для привлечения новых клиентов. Значительная часть процесса продаж техническая: нужно помогать клиентам понимать, как внедрить компьютерное зрение в их продукты. Вы будете использовать инженерный опыт и навыки общения с пользователями. Клиенты работают в разных отраслях: ускорение исследований рака, улучшение производственных процессов, автоматизированный расчёт на кассе и другие. Вы отвечаете за управление проектами, развёртывание и внедрение решений компьютерного зрения Roboflow в продукты клиентов, а также работаете с инженерными командами и продакт-менеджерами. Основные обязанности: - Поддержка и управление проектной поставкой индивидуальных решений клиентам. - Пост-релизная поддержка: устранение неполадок, отладка и обучение клиентов. - Взаимодействие с отделами продаж и архитекторами решений для обеспечения непрерывности клиентского пути. - Создание технического контента для демонстрации лучших практик (примеры приложений, документация, видео и т. д.). - Совместная работа с продажами и продуктом над стратегиями внедрения и дорожными картами для клиентов. - Анализ изображений клиентов для ответа на бизнес-вопросы и выявления возможностей улучшения через компьютерное зрение. - Тестирование и валидация новых функций продукта с учётом создания ценности для клиентов. - Пополнение репозитория переиспользуемых артефактов для ускорения работы клиентов с Roboflow. - Улучшение процессов, документации и общего клиентского опыта вместе с командой Roboflow. - Помощь продуктовой команде в онбординге, поддержке, внедрении и инженерных усилиях. Требования - Нацеленность на решение задач. - Развитые навыки общения с клиентами. - Энтузиазм, сильный технический универсализм. - Образование в области компьютерных наук или смежной области. - Технический опыт в полевых ролях с корпоративными клиентами в пост-продажной поставке и внедрении. - Опыт использования и написания индивидуальных Colab-ноутбуков (Python) в рамках жизненного цикла разработки машинного обучения и желание развиваться в этом направлении. - Знакомство с распространёнными фреймворками обработки данных и компьютерного зрения (например, OpenCV, TensorFlow, PyTorch). - Тщательные навыки решения проблем с клиентоориентированным подходом и способность быстро принимать решения. - Подтверждённый опыт управления проектами в части сроков и обязательств. - Хорошее знание API. - Готовность к командировкам около 25% рабочего времени.

Формат

Офис

Страна

Франция

Город

Не указан

О компании Alma — французский лидер в сфере «покупай сейчас, плати потом» (BNPL), работающий в 10 европейских странах. Компания помогла более 25 000 мерчантов и 10 миллионам потребителей. В команде более 380 сотрудников, годовая выручка превышает 100 млн евро. Alma входит в Next40 и активно масштабируется в Европе. О команде ИИ-команда входит в департамент данных. Мы создаём и эксплуатируем ML-продукты, лежащие в основе бизнеса Alma, включая кредитный скоринг для бесшовного платежного опыта при минимизации дефолтов и максимизации одобрений. Недавно мы расширили сферу деятельности на ИИ для операционной эффективности — решения, которые делают операционные команды Alma более эффективными и закрывают новые бизнес-потребности, включая прогнозирование выручки и оптимизацию взыскания долгов. Вы будете работать как с основными моделями риска, так и с растущим портфелем новых ML-инициатив. Команда состоит из пяти человек, мы владеем продуктами от начала до конца — от моделирования до производственных систем, которые их обслуживают и мониторят. Вы будете подчиняться менеджеру по ML-инжинирингу и тесно работать с командами данных, SRE и количественного анализа. Это полная занятость, работа в Париже или полностью удалённо во Франции. О роли Как ML-инженер, вы будете владеть ML-продуктами от начала до конца, разделяя время между разработкой моделей и платформой, на которой они работают. В частности, вы будете: - Владеть ML-моделями на всём жизненном цикле — от пайплайнов данных и инженерии признаков до обучения, оценки, развёртывания и мониторинга; выбирать правильные метрики и защищаться от утечек, переобучения и дрейфа. - Развивать и улучшать нашу ML-платформу — владеть GitOps CI/CD и процессом релизов команды, мониторить serving-эндпоинты, задержку и нагрузку в Datadog, определять SLO и алертинг, чтобы модели оставались надёжными в продакшене. - Превращать ML в бизнес-ценность по всей организации — сотрудничать с командами риска, операционными и продуктовыми командами, чтобы находить и запускать ML-возможности, от кредитного скоринга до ИИ для операционной эффективности, делиться экспертизой через код-ревью и технический мониторинг. Вы будете работать с Python, scikit-learn, SQL, Vertex AI Pipelines (Kubeflow), dbt, BigQuery, PostgreSQL, Argo Workflows, Neo4j, FastAPI, Argo CD, Kubernetes, Terraform, Datadog. Требования Для успеха в этой роли: - 5+ лет создания и запуска ML в продакшене: сильные Python и SQL, твёрдые основы ML (оценка, утечки, пере/недообучение), чистый, протестированный, проверяемый код. Ожидается знакомство с некоторыми элементами нашего стека. - Гибридный профиль: практический опыт в MLOps и инфраструктуре (пайплайны данных, мониторинг, системный дизайн, live-предсказания / стриминг) и уверенность в рассуждениях о задержке, масштабе и надёжности. - Автономность, аналитическое мышление и бизнес-ориентированность, профессиональный английский и рабочий уровень французского (повседневный язык команды). Будет плюсом: - Опыт с GCP, Docker или графовыми базами данных. - Опыт с LLM — как инструментами разработки, так и компонентами, встроенными в продуктовые системы. - Опыт в кредитном скоринге, BNPL («покупай сейчас, плати потом»), финансовых услугах или фроде. Если вы соответствуете не всем требованиям? В Alma мы верим, что отличные наймы приходят разными путями. Если эта роль вас вдохновляет, мы призываем вас откликнуться. Мы ценим потенциал, любознательность и способность расти так же, как и опыт. Что вы получите - Видимый эффект — ваши модели напрямую влияют на финансовые показатели Alma, и вы увидите это в KPI скоринга и взыскания долгов. - Современная ML-платформа для развития и улучшения — GitOps/MLOps стек (Argo CD, GitHub Actions, dbt, Datadog), которым вы будете владеть и формировать. - Реальная широта — от основных моделей риска до ИИ для операционной эффективности, с настоящим владением моделированием и инфраструктурой в небольшой автономной команде. Компенсация и льготы - Конкурентная зарплата на основе 12 месяцев - Участие в прибыли и сберегательный план для сотрудников - Медицинская страховка: 100% покрывается Alma, включая семейный пакет - Страхование по инвалидности: 100% покрывается Alma - Спорт: партнёрства с Gymlib и Classpass или возмещение 30 евро в месяц за спортивные занятия - Отпуск по беременности и уходу за ребёнком: зарплата сохраняется на 100% во время отпуска без требования стажа. Возвращение к работе по графику 4/5 с оплатой 100% в течение 8 недель. - Пакет устойчивой мобильности (FMD): 544,80 евро в год (кроме полностью удалённых контрактов) - Обеденные ваучеры: 10 евро в день, 50% покрывается Alma - Психическое здоровье: бесплатный доступ к платформе MindDay

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Obsidian Security — платформа безопасности SaaS, используемая глобальными предприятиями, включая Snowflake, T-Mobile и Algolia. Компания защищает более 200 организаций в Северной Америке, Европе, на Ближнем Востоке, в Юго-Восточной Азии, Австралии и Новой Зеландии. Основана в 2017 году, поддерживается инвесторами, включая Greylock. Платформа защищает SaaS-приложения, такие как Microsoft 365 и Salesforce, обнаруживает аномальную активность OAuth-токенов и управляет рисками интеграций. В экосистему партнёров входят SentinelOne, Databricks и Google Cloud. Компания масштабируется в направлении долгосрочного роста и готовности к IPO. О роли Позиция: Senior Support Engineer, команда Global Services & Delivery. Подчиняется руководителю службы поддержки клиентов. Роль включает два направления: решение самых сложных и критических инцидентов, а также создание систем, позволяющих масштабировать поддержку за счёт технологий, включая агентные возможности поддержки. Это индивидуальный исполнитель, который одинаково хорошо разбирается в сложных запросах клиентов и превращает их решения в автоматизацию. Задачи - Вести сложные, критические и эскалированные тикеты от начала до конца, являясь технической точкой эскалации перед инженерным отделом. - Диагностировать глубокие технические проблемы в API, идентификации и аутентификации, интеграциях, телеметрии и потоках данных продукта. - Совместно с руководителем службы поддержки проектировать, создавать и настраивать агентные системы поддержки, включая автоматическую триаж, решение проблем и поиск знаний. - Преобразовывать собственные решения в переиспользуемую автоматизацию, плейбуки и базу знаний, которые агентные системы могут выполнять без участия человека. - Выявлять места, где автоматизация и агентное решение проблем не срабатывают, и устранять эти пробелы для повышения качества автоматического разрешения. - Взаимодействовать с командами продукта и разработки по анализу корневых причин, эскалации багов и постоянным исправлениям продукта. - Задавать технический стандарт качества для функции поддержки и обучать других инженеров. Требования - Сильный практический опыт технической поддержки или инженерной поддержки для технического B2B SaaS-продукта. Опыт в кибербезопасности, идентификации или безопасности SaaS является существенным преимуществом. - Глубокие знания в области API, аутентификации и идентификации, логов и телеметрии, интеграций и систематической отладки. - Подтверждённый опыт создания или настройки автоматизации, агентных или LLM-инструментов поддержки, либо явная склонность и интерес к этому. - Способность превращать хаотичные разовые эскалации в повторяемые автоматизируемые решения. - Комфорт при работе в условиях неопределённости в функции, которая активно перестраивается вокруг технологий. Будет плюсом - Навыки написания скриптов или программирования, например Python, и уверенная отладка на уровне API. - Опыт работы с LLM и агентными фреймворками, генерацией с дополнением (RAG) или автоматизацией рабочих процессов. - Знакомство с API административных панелей SaaS и провайдеров идентификации, такими как Microsoft Graph и Entra, или аналогичными платформами в контексте безопасности SaaS. Условия Для сотрудников в США: - Конкурентная компенсация с акциями и 401k. - Комплексное медицинское обслуживание, включая стоматологию и зрение. - Гибкий оплачиваемый отпуск и оплачиваемые праздничные дни. - 12 недель отпуска для новых родителей или семейного отпуска. - Ресурсы для личного и профессионального развития.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Reddit — это сообщество сообществ. Платформа построена на общих интересах, увлечениях и доверии. Каждый день пользователи Reddit публикуют, голосуют и комментируют темы, которые им важны. В Reddit более 100 000 активных сообществ и около 130 миллионов ежедневных уникальных посетителей. О роли Reddit нанимает Senior Security Engineer, AI Security, чтобы помочь командам безопасно создавать и запускать AI-продукты. Роль сочетает суждение в продуктовой безопасности с практической инженерией для защиты систем, инструментов и процессов, лежащих в основе AI-усилий Reddit. Это не роль ML-инженера, но нужно уверенно рассуждать о том, как отказывают AI-системы, как агенты используют инструменты и как контроли безопасности встраиваются в пути инференса, поиска, использования инструментов и выполнения. Лучшие кандидаты сочетают практическое суждение в безопасности приложений с сильными инженерными навыками: умеют выявлять риски до запуска и превращать повторяющиеся находки в guardrails, сканеры, реестры, песочницы, библиотеки, проверки политик или платформенные контроли, масштабируемые за пределы одной продуктовой команды. Задачи - Анализировать и моделировать угрозы AI-функций, LLM-интеграций, агентных процессов, MCP-серверов, инструментов, плагинов, систем поиска, выходов моделей и внутренних AI-инструментов до запуска. - Создавать переиспользуемые примитивы безопасности AI: guardrails, сканеры, проверки политик, контроли использования инструментов, реестры, песочницы, библиотеки и точки принудительного применения в рабочих процессах. - Проектировать инструменты безопасности, которые могут находиться в пути инференса, поиска или выполнения для обнаружения и предотвращения prompt injection, джейлбрейков, неправильного использования инструментов, утечки данных, небезопасной генерации кода и подозрительного поведения агентов. - Работать с командами, создающими продукты и платформы с AI, чтобы определять практичные контроли безопасности, соответствующие их процессам. - Проактивно находить, исправлять и предотвращать проблемы AI-безопасности, делая изменения понятными и малотрудозатратными для команд-партнёров. - Превращать разовые проблемы AI-безопасности в системные исправления, paved paths, измеримые контроли и переиспользуемые рекомендации. Требования - 5+ лет опыта в продуктовой безопасности, безопасности приложений, безопасности ПО, инженерии безопасности, бэкенд-инженерии или платформенной безопасности. - Сильные основы безопасности приложений: безопасный дизайн-ревью, моделирование угроз, ревью кода, приоритизация уязвимостей и практическое устранение. - Опыт создания надежных бэкенд-сервисов. - Практический опыт создания автоматизации безопасности, инструментов для разработчиков, библиотек, инфраструктуры или платформенных контролей. - Понимание рисков AI, LLM или агентных систем: prompt injection, джейлбрейки, небезопасное использование инструментов, отравление инструментов, утечка данных, небезопасные выходы моделей и злоупотребление AI-ассистированными процессами. - Способность рассуждать о границах доверия: пользовательский ввод, контекст модели, системы поиска, бэкенд-сервисы, вызовы инструментов, MCP-серверы, сторонние интеграции, изолированное выполнение, логи и фронтенд-рендеринг. - Практическое понимание концепций инфраструктурной безопасности: идентичность, авторизация, сетевые границы, секреты, облачные среды, контейнеры, изоляция, принудительное применение политик рантайма и наименьшие привилегии. - Сильное инженерное суждение о том, когда блокировать запуск, когда принимать риск и как выстраивать практические исправления. - Четкие коммуникативные навыки: умение объяснять технический риск безопасности и бизнес-влияние инженерам, продакт-менеджерам и руководству. Предпочтительные квалификации - Опыт обеспечения безопасности AI/LLM-продуктов, AI-ассистированных инструментов разработки, агентных фреймворков, MCP-экосистем инструментов, RAG-систем или интегрированных с моделями процессов. - Опыт создания guardrails, политических движков, безопасных фреймворков, сканеров, линтеров, CI/CD-проверок, реестров, шлюзов или других ориентированных на разработчиков платформ безопасности. - Знакомство с песочницами для агентов, workload identity, сетевой политикой, разрешениями инструментов, AI red teaming или оценкой LLM. - Опыт сканирования или управления компонентами AI-агентов: навыки, промпты, MCP-серверы, манифесты инструментов, сгенерированный код, зависимости или связанные с моделями процессы. - Знакомство с системами машинного обучения, оценкой моделей, потоками данных AI или управлением данными для AI-продуктов. - Опыт с Go, Python, JavaScript или TypeScript.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Reddit нанимает Staff Product Security Engineer, чтобы сделать безопасный путь самым простым для инженеров и ИИ-агентов. Роль предполагает руководство проектированием и внедрением безопасных фреймворков, проторенных путей и контролей, встроенных в рабочие процессы, которые устраняют повторяющиеся классы уязвимостей до попадания в продакшн. Поскольку ИИ-ассистированная разработка ускоряет написание кода быстрее, чем может поглотить ручное ревью, эта роль существует для структурного закрытия этого разрыва — через защитные механизмы, автоматизацию и предотвращение на уровне платформы, масштабируемые вместе с инженерной организацией. Задачи - Строить и развивать безопасные фреймворки, защитные механизмы и контроль на уровне библиотек, чтобы распространённые классы уязвимостей было сложнее внести. - Проектировать средства безопасности для разработки с использованием ИИ, включая переиспользуемые наборы правил и навыки, которые формируют то, как инженеры и кодинг-агенты генерируют, ревьюят и выпускают код. - Встраивать безопасность в рабочие процессы, которые инженеры уже используют. - Проводить ревью безопасности продуктов для новых запусков и крупных архитектурных изменений. - Выявлять и устранять системный технический долг в области безопасности. - Формировать стратегию, влиять на архитектуру и обеспечивать выполнение задач в командах. Требования - Опыт от 8 лет в разработке ПО, безопасности продуктов или безопасности приложений, из них минимум 2 года на уровне staff по масштабу и влиянию. - Владение одним или несколькими языками: Go, Python, JS/TS. - Опыт проектирования, создания и эксплуатации production-систем и платформ для разработчиков. - Опыт создания безопасных фреймворков, библиотек или защитных механизмов, улучшающих безопасность сразу во многих командах. - Подтверждённая способность интегрировать безопасность в рабочие процессы разработчиков: CI/CD, ревью кода, процессы релизов и внутренние платформы. - Умение понятно объяснять технические детали и бизнес-влияние как инженерам, так и руководству. - Комфортная работа в быстро меняющейся среде, где ИИ-ассистированная разработка меняет то, как создаётся и ревьюится код. - Опыт работы с процессами обнаружения и устранения уязвимостей, включая bug bounty или находки от исследователей. - Подтверждённый опыт наставничества инженеров и повышения технической планки в организации по безопасности или платформенной инженерии. Предпочтительно - Опыт обеспечения безопасности ИИ/LLM-систем, агентных процессов или инструментов разработки с ИИ. - Знакомство с системами аутентификации/авторизации, облачными платформами и способами их защиты. Условия - Удалённая работа. - Базовая зарплата: $217,000—$303,900 USD. - Акции в форме restricted stock units; в зависимости от должности возможна комиссия. - Для сотрудников в США: медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, программа 401(k) с матчем от компании, щедрый отпуск и отпуск по уходу за ребёнком.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

О компании СберЗдоровье — аккредитованная ИТ-компания, крупнейшая в России Digital Health платформа. Команда разрабатывает новое мобильное приложение, AI-помощника нового поколения и платформу персонализированного риск-профиля. Чем предстоит заниматься - Руководить кросс-функциональной продуктовой командой разработки: Backend, Frontend, Mobile, QA, аналитики. - Совместно с Product Manager отвечать за полный жизненный цикл продукта — от идеи и исследования до промышленной эксплуатации. - Проектировать архитектуру современных AI Native продуктов и принимать ключевые технические решения. - Организовывать процесс разработки с использованием современных инженерных практик, включая AI PDLC. - Внедрять AI Coding и современные AI-инструменты разработки: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot и другие. - Организовывать быстрый цикл исследований, прототипирования и проверки продуктовых гипотез. - Обеспечивать качество инженерных решений, управлять техническим долгом и развитием архитектуры продукта. - Развивать инженерную культуру команды, участвовать в найме, онбординге и развитии инженеров. Пожелания к кандидатам - Опыт работы Team/Tech Lead от 2 лет. - Опыт управления кросс-функциональной продуктовой командой разработки. - Опыт разработки на Python от 2 лет. - Практический опыт построения агентных решений на базе LLM. - Опыт Full-Stack разработки современных цифровых продуктов. - Уверенные знания backend-разработки, проектирования API и современной frontend-разработки. - Опыт проектирования микросервисной архитектуры и высоконагруженных распределённых систем. - Понимание современных практик Observability, Platform Engineering и DevSecOps. - Опыт работы с современными LLM и AI API. - Понимание Agentic AI, Multi-Agent Systems, Tool Calling, MCP, RAG. Условия - Полная занятость. - Формат работы: удалённо по России.

Формат

Удалённо

Страна

Черногория

Город

Не указан

New Sky Group запускает и масштабирует сеть образовательных YouTube-каналов для взрослой аудитории. Темы разные: экономика, финансы, рынок жилья, карьера, рынок труда, законодательство, психология и другие. Контент делается с помощью собственной полуавтоматической системы на базе AI. Она берёт на себя большую часть рутины: помогает с ресёрчем, сценариями, визуалами, озвучкой и сборкой роликов. При этом компания не делает нейрослоп. Сложные темы, где нужно разбираться в фактах, логике и нормально объяснять материал зрителю. AI — инструмент, а не замена человеку. Ищем контент-креатора, который возьмёт на себя один или несколько каналов и будет вести ролики от идеи до результата. Формат: Full-time / Part-time, удалённо. Оплата: фикс + процент от прибыли каналов. Испытательный срок: 1–2 месяца. Задачи - Искать темы для роликов и оценивать их потенциал. - Выбирать угол подачи и основную идею. - Придумывать заголовки и делать превью в Figma. - Работать со сценариями, которые генерирует система: проверять факты, логику, текст и исправлять слабые места. - Проверять визуалы и озвучку, при необходимости добавлять мемы, стоки, скриншоты и записи экрана. - Смотреть на CTR, retention, AVD, просмотры и понимать, почему одни ролики заходят, а другие нет. - Тестировать новые темы, форматы, заголовки и превью. - Выпускать минимум 3 ролика в неделю на каждый канал. Требования - от 1 года опыта с контентом; - английский от B1; - регулярный опыт работы с GPT, Claude, Veo или другими AI-инструментами; - умение работать с текстом; - Figma на уровне «могу сделать превью с нуля»; - базовый монтаж; - аналитическое мышление; - хороший визуальный вкус; - внимательность; - самостоятельность. Важно, чтобы кандидат не просто выполнял инструкции, а мог сам заметить слабое место и предложить, как...

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Разработчик качества поисковой платформы Nova (Core & Agentic Search). В Яндексе существует множество вертикальных поисков, и у каждого из них своя логика ранжирования, метрики качества и интеграции с продуктами вроде Алисы. Мы хотим собрать из этого единую платформу поиска, где команды смогут описывать требования к релевантности и интеграциям декларативно, а инфраструктура будет автоматически строить ранжирование, evaluation и подключение к агентам. Задачи: - Развивать платформу поиска для продуктовых команд: реализовывать ML-инфраструктуру, которую смогут использовать десятки команд внутри компании. - Использовать LLM для построения ML-пайплайнов: применять LLM для описания логики ранжирования, генерации обучающих данных и помощи в настройке моделей, реализовывать такие механизмы внутри платформы. - Заниматься дистилляцией моделей ранжирования: превращать тяжёлые мощные модели в быстрые продакшн-модели, позволяющие соблюдать ограничения по латентности и не сильно уступающие в качестве учителю. - Развивать систему метрик и evaluation: создавать инфраструктуру для измерения качества поиска в разных вертикалях. Требования: - Опыт обучения LLM или BERT-моделей. - Уверенное владение Python и работа с SQL. - Увлечённость ML, аналитикой и интеграцией моделей в реальные сервисы. - Хорошее знание алгоритмов и структур данных. Будет плюсом: - Опыт работы с поиском или рекомендациями. Условия: - Ежегодные медицинские чекапы. - Йога и психотерапия.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

AI-агентство ищет ML-инженера с опытом RAG в продакшене. Проект - Q&A по 3000+ техническим PDF. Стек - Python - Supabase - OpenAI API Условия - Удалённая работа, part-time. - Оплата 2 000–3 500 ₽/час. - Первый этап — 3 недели, далее возможна долгосрочная работа. Требования - Production RAG. - Python. - Vector DB. - Работа с метриками. - Опыт с PDF/таблицами — плюс.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

О компании Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Штат насчитывает 2500+ специалистов. Компания разрабатывает программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и других. Заказчик — крупнейший коммерческий банк страны, лидер по объему активов и цифровому развитию. Банк активно продвигает мобильные сервисы, ценит скорость, гибкость и неформальный подход внутри команд. Многократно отмечен наградами, в том числе «Bank of the Year in Russia 2019» (The Banker) и «Best Mortgage Bank in CEE» (Global Finance). Интересные стороны роли - глубокая автоматизация — возможность оптимизировать процессы развертывания и мониторинга; - влияние на инфраструктуру — участие в принятии решений по масштабируемости и надежности системы. Задачи - создавать AI-агентов и платформы для них; - строить MLOps-инфраструктуру; - работать с данными для ML. Требования - опыт работы в роли MLOps Engineer/Data Engineer/Python ML от 3,5 лет; - production-опыт с фреймворками MLOps: Kubeflow, MLflow, Airflow для оркестрации, понимание их интеграции в CI/CD пайплайны; - опыт работы с Docker и Kubernetes в контексте развертывания моделей как сервисов; - опыт работы с одним из major cloud-провайдеров, желательно GCP или AWS/Azure с пониманием hybrid-cloud; - умение работать с большими данными, опыт с Greenplum или аналогичными MPP-системами (Teradata, Exasol); - знание распределенных вычислений (Spark); - опыт работы с LangChain/LlamaIndex, FastAPI, знание фреймворков для работы с LLM (Hugging Face, vLLM и т.д.); - отличные знания Python, SQL на очень высоком уровне для работы с data vault; - знания Git, GitLab CI/CD. Условия - зарплата обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности; - долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review; - релокейт между офисами, выбор формата работы: удалённо, офис, гибрид; - адаптация для новых сотрудников; - доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям, в том числе в роли спикера; - ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные; - тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия. Офисы - Москва, ул. Вильгельма Пика, 11, БЦ «Ботаника», 13 этаж, офис 1310; - Санкт-Петербург, Владимирский проспект, д. 23, 8 этаж; - Казань, Н. Ершова, 76/1; - Нижний Новгород, ул. Новая, 28, коворкинг «VMESTE»; - Самара, IT-парк «Монте Роза».

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Работодатель: AI-агентство (ИП). Проектная part-time удалённая работа. Ищем инженера на контрактный проект: Q&A-система по инженерной технической документации, 3000+ PDF с таблицами и перекрёстными ссылками. Стек: Python, Supabase, OpenAI API. Пайплайн собран и работает, точность около 60%, теряется на отборе чанков и генерации. Первый этап 3 недели, при успехе работа на месяцы. Чем предстоит заниматься - Построить замерочный стенд: эталонные вопросы, автоматическая оценка, базовая линия точности - Разобрать причины отказов модели при корректном ретриве - Улучшить отбор evidence, промпты, подбор модели - Снизить себестоимость одного ответа - Далее: метаданные чанков, структурное извлечение таблиц из PDF, граф ссылок между документами Требования - Практический опыт RAG в продакшене, не туториалы - Python, векторные базы: pgvector, Supabase или аналоги - Привычка измерять качество метриками, а не на глаз - Умение разбираться в чужом коде - Плюсом: опыт с большими PDF, таблицами, техдокументацией Условия - Занятость: проектная, part-time - Формат работы: удалённо, гибкий график - Оплата 2000-3500 ₽/час, еженедельно по факту принятой работы, без задержек - Постановка задач и коммуникация с заказчиком на руководителе проекта

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Polymedia — один из лидеров российского рынка BI. Visiology Cortex — AI-модуль платформы, встроенный интеллектуальный ассистент на базе LLM. Технологии: Python, LangGraph, PostgreSQL, векторные эмбеддинги, LLM API, Docker. Условия - Опыт работы: от 6 лет - Полная занятость - Формат работы: офис или удалённо Чем предстоит заниматься - Развитие архитектуры Cortex: LangGraph-агенты, маршрутизация запросов, мультиагентные сценарии - Разработка и оптимизация RAG-пайплайна: индексация документов, работа с эмбеддингами и реранкерами, поиск по векторным представлениям - Интеграция с LLM (Claude / OpenAI / GigaChat / open-source модели), контроль стоимости инференса, стриминг ответов (SSE) - Разработка backend-сервисов на Python - Работа с PostgreSQL, в т.ч. с хранением и поиском по векторам - Интеграция с ядром платформы Visiology через REST API (дашборды, метрики, модели данных) - Точечные задачи на Angular/TypeScript (UI Cortex) и C/.NET при стыковке с сервисами платформы - Написание unit- и интеграционных тестов, разработка технической документации Требования - Опыт коммерческой разработки от 6 лет - Уверенное знание Python, опыт построения backend-сервисов - Опыт работы с PostgreSQL - Понимание базовых принципов работы с LLM и RAG: эмбеддинги, векторный поиск, prompt engineering, ограничения контекста - Практический опыт работы с AI-ассистентами разработки (Claude Code, Cursor, Copilot или аналогами) - Понимание работы веб-приложений (HTTP, REST API) - Знание структур данных и шаблонов проектирования - Умение проводить качественное code review - Опыт работы с системами контроля версий (Git) - Знание английского языка на уровне чтения технической документации

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

АЛФ Маркет — ведущий поставщик декоративных и клеевых материалов для мебельной, дверной и строительной отраслей. Компания внедряет AI в реальные бизнес-процессы и ищет практика, который уже запускал подобные решения. Уже сформировано 15+ конкретных задач, которые можно закрыть с помощью AI-агентов. Что предстоит автоматизировать - бот для работы с документами и поиска информации; - AI-тренажёр для обучения менеджеров продаж; - анализ дефицитных позиций и распределение резервов; - автоматическое создание коммерческих предложений; - мониторинг 30+ тендерных площадок и создание лидов в Битрикс24; - анализ звонков менеджеров по скриптам; - автоматические отчёты по продажам; - анализ ассортимента конкурентов; - парсинг клиентов и карточек на Wildberries, Ozon, Авито. Чем предстоит заниматься - создавать и настраивать RAG-системы и AI-агентов; - работать с корпоративными базами знаний и документами; - писать и оптимизировать промпты; - интегрировать AI с Битрикс24, 1С, Excel и базами данных; - работать с API LLM: OpenAI, Yandex, GigaChat и другими; - тестировать гипотезы и доводить решения до внедрения; - обучать сотрудников новым инструментам; - измерять бизнес-эффект автоматизации и ROI. Что требуется - от 2 лет опыта внедрения AI в бизнес; - минимум один успешно запущенный проект или пилот с измеримым результатом; - уверенное понимание LLM, RAG и AI-агентов; - опыт prompt engineering; - понимание API и интеграций; - продуктовый подход: проблема → MVP → метрики → результат; - аналитическое мышление; - умение общаться и с бизнесом, и с разработчиками; - самостоятельность и ориентация на результат. Будет плюсом Опыт в B2B, дистрибуции, строительных материалах, продажах, закупках или логистике. Условия - Москва / Московская область — желательно на первом этапе; - в дальнейшем удалённый / гибридный формат; - первый этап — фиксированная оплата за реализацию задач; - возможен ГПХ, далее — оформление по ТК РФ; - уютный офис в Москве; - работа напрямую с топ-менеджментом; - бюджет на AI-инструменты и обучение.

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer Компания Cherry Bekaert, входящая в число крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм США, ищет разработчика AI-агентов и автоматизации в команду Business Transformation. Возможна гибридная модель работы из любого офиса компании в США. Обязанности: - Проектирование и внедрение AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разработка архитектур агентов, поддерживающих автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интеграция агентов в приложения, API и рабочие процессы (чат-боты, инструменты автоматизации). - Совместная работа с исследователями, инженерами и продуктовыми командами над улучшением возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через циклы обратной связи, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов, включая: - Prompt Engineering — внедрение информации непосредственно в промпты. - Fine-tuning — дообучение моделей на дополнительных данных. - Retrieval-Augmented Generation (RAG) — внедрение документов в векторные базы данных и поиск релевантной информации. - Tool Use — использование субагентов или детерминированных моделей для поиска контекста. - Гибридные подходы — комбинирование двух и более методов для повышения надежности. - Мониторинг производительности, проведение оценок и внедрение механизмов безопасности. - Ведение документации по логике агентов, проектным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области AI, машинного обучения и агентных технологий. - Интеграция AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI и Semantic Kernel SDK. - Создание и развертывание корпоративных Copilot-решений с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и кастомными приложениями. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, AI, машинного обучения или смежной области. - Опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией от 2 лет. - Уверенное владение Python (или аналогичным языком) и опыт работы с AI/ML-библиотеками (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений на основе LLM или генеративных моделей. - Знакомство с разработкой API, бэкенд-сервисами и пайплайнами развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, умение решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия: - Корпоративные ценности, включающие честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность заниматься инновационной работой. - Среда, ориентированная на карьерный рост и профессиональное развитие. - Конкурентоспособная компенсация и пакет льгот, охватывающий все аспекты благополучия. - Гибкость для выполнения значимой работы и время для жизни вне работы. - Возможности общения и обучения у профессионалов из разных культур и слоев общества.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Trucordia формирует новую продуктовую инженерную команду для создания AI-платформ с нуля. Команда AI Personal Lines уже показала результат: развернула облачную инфраструктуру и выпустила production-приложение за несколько недель. Ищем senior full stack-инженера, который поможет масштабировать этот подход. Вы будете работать на всех уровнях стека, интегрировать AI и сторонние сервисы и выпускать продукт в защищенном облаке. Присоединитесь к небольшой команде с высоким уровнем доверия, где важны скорость, ответственность и результат. Задачи: - Разрабатывать full-stack функции: фронтенд на TypeScript и Next.js и облачный бэкенд, используя серверный AI-прокси, чтобы ключи API и секреты не попадали в браузер. - Интегрировать AI и LLM-возможности: OpenAI API, retrieval-augmented generation, диалоговые сценарии, агентные фреймворки вроде LangGraph, а также GPT actions и MCP-серверы. - Разворачивать и подключать облачную инфраструктуру на Azure: Functions (Python), Service Bus, Storage, API Management, Front Door, аутентификацию B2C. - Создавать и поддерживать интеграции с внешними API: котировки, идентификация, получение документов, сторонние данные. Обрабатывать аутентификацию, валидацию и крайние случаи реального использования. - Отвечать за код на всех этапах: от песочницы до dev, staging и production, используя CI/CD, понятные практики ветвления, автоматические тесты и проверки качества. - Работать с security-командой над усиленной архитектурой: пентесты и требования соответствия. - Работать в быстром AI-поддерживаемом процессе разработки с ежедневными стендапами и трекингом в Jira, устранять production-инциденты. Требования: - 5+ лет опыта создания и выпуска production-веб-приложений в роли full stack-инженера. - Уверенные навыки TypeScript и JavaScript с современным React-фреймворком, желательно Next.js, плюс рабочий опыт с Python. - Практический облачный опыт, желательно Azure: Functions, Service Bus, Storage, API Management, Front Door, B2C. Сильный опыт AWS или GCP также подойдет. - Опыт интеграции сторонних REST API: аутентификация, rate limiting, работа с неконсистентными данными. - Привычка к security-ориентированной разработке: корректная работа с секретами, проксирование запросов, понимание сетевых границ. - Уверенная работа с CI/CD, Git-процессами и продвижением кода через несколько сред. - Подтвержденная способность быстро действовать и выдавать результат в неоднозначных, быстро меняющихся условиях в составе небольшой команды. Будет плюсом: - Опыт в страховании, финтехе или других регулируемых отраслях. - Глубина в infrastructure-as-code и облачной архитектуре. - Опыт параллельной интеграции множества внешних вендоров или партнеров в условиях дедлайнов. Условия: - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Страхование жизни и от несчастных случаев. - FSA и HSA. - FSA на транспорт и уход за детьми. - Поддержка при онкологических заболеваниях. - Страхование домашних животных. - Страхование от несчастных случаев и критических заболеваний. - Компенсация госпитализации. - Программа помощи сотрудникам.

Формат

Офис

Страна

Азербайджан

Город

Не указан

Инновационная команда по корпоративной кибербезопасности расширяет возможности генеративного ИИ и ищет опытного AI-промт-инженера для развития ИИ-решений в области безопасности и тестирования. Роль подходит специалистам, которые не просто используют ИИ-инструменты, а активно создавали и внедряли сложные промт-решения для технических задач. Вы будете работать вместе с ИИ-специалистами, инженерами и экспертами по кибербезопасности, разрабатывая продвинутые промт-стратегии и ИИ-процессы для анализа безопасности, поиска уязвимостей и автоматизированного тестирования. Команда ориентирована на практическое применение, быстрые эксперименты и быструю доставку ценности. Это 12-месячный контракт в Чандлере, штат Аризона, с гибридным графиком: три дня в офисе в неделю. Обязанности: - Создание сложных промтов для повышения эффективности ИИ-анализа безопасности - Проектирование и поддержка ИИ-инструментов для оценки сценариев безопасности - Использование генеративного ИИ для поиска уязвимостей и исследований в области киберзащиты - Оптимизация промт-стратегий на нескольких языковых моделях для качества и стабильности - Взаимодействие с командами безопасности для понимания рисков и индикаторов - Проведение тестов и экспериментов для улучшения точности моделей - Анализ ответов моделей и извлечение значимых инсайтов - Поддержка ИИ-подходов к сканированию, оценке и исследованиям безопасности - Сотрудничество с инженерными и аналитическими командами для хранения и использования результатов - Быстрое прототипирование и превращение успешных экспериментов в повторяемые решения - Отслеживание новых разработок в области ИИ, кибербезопасности и промт-инжиниринга Требования: - Опыт создания и оптимизации сложных промтов для больших языковых моделей - Практический опыт разработки ИИ-фреймворков, оркестрации промтов или тестовых сред ИИ - Глубокие знания генеративного ИИ и передовых LLM-платформ - Опыт в кибербезопасности, операциях безопасности, управлении уязвимостями или тестировании безопасности - Понимание угроз, векторов атак, вредоносного ПО и защитных концепций - Опыт поддержки инициатив с SAST, DAST, пентестами или оценкой уязвимостей - Профессиональная разработка на Python, Go, .NET или аналогичных технологиях - Навыки оценки ИИ-выводов и улучшения производительности моделей через эксперименты - Аналитические способности, навыки решения проблем и отличные коммуникационные навыки Желательно: - Опыт оценки, стресс-тестирования или испытания ИИ-моделей в состязательных средах - Опыт в ИИ-исследованиях безопасности или ИИ-ориентированных инициативах киберзащиты - Знание анализа угроз, сетевой безопасности, контроля доступа или периметральной безопасности - Опыт работы с PostgreSQL, Elasticsearch, Cloud SQL или аналогичными базами данных - Опыт интеграции ИИ-результатов в операционные программы безопасности - Опыт работы с облачными средами - Опыт работы с Kubernetes или GKE - Опыт поддержки корпоративных технологических инициатив Условия: - Оплата: $76.14–$85.80 в час (W2) - Контракт на 12 месяцев - Гибридный график: 3 дня в офисе - Локация: Чандлер, Аризона - Работа с передовыми ИИ-технологиями и инициативами в области кибербезопасности - Опыт в прикладных ИИ-исследованиях, оценке моделей и инновациях в корпоративной безопасности - Медицинская страховка, стоматология, зрение, оплачиваемый отпуск, 401(k)

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer в команду Business Transformation компании Cherry Bekaert, одной из крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм в США. Гибридный формат работы из любого офиса компании в США. Задачи: - Проектирование и внедрение AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разработка архитектур агентов, поддерживающих автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интеграция агентов в приложения, API и рабочие процессы (чат-боты, инструменты автоматизации). - Совместная работа с исследователями, инженерами и продуктовыми командами над развитием возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через обратную связь, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов: промпт-инжиниринг, дообучение моделей, RAG (векторные базы данных), использование инструментов и гибридные подходы. - Мониторинг производительности, проведение оценок, внедрение механизмов безопасности и защитных ограничений. - Ведение документации по логике агентов, архитектурным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области ИИ, машинного обучения и агентных технологий. - Интеграция агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создание и развертывание корпоративных Copilot-решений с использованием оркестраторов Microsoft для работы с Microsoft 365, Dynamics и кастомными бизнес-приложениями. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, ИИ, машинного обучения или смежной области. - Опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией от 2 лет. - Уверенное владение Python (или аналогичным языком) и опыт работы с библиотеками ИИ/МО: LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch. - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений на базе LLM или генеративных моделей. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки и умение выстраивать отношения с техническими и бизнес-заинтересованными сторонами. - Аналитическое мышление, навыки решения сложных задач и принятия решений на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия: - Корпоративная культура, основанная на ценностях: честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и заниматься мотивирующей работой. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - Конкурентоспособная компенсация и пакет льгот, ориентированный на благополучие. - Гибкость для выполнения значимой работы и время для жизни вне работы. - Возможности общения и обучения у профессионалов из разных культур и слоев общества.

Формат

Офис

Страна

Монголия

Город

Не указан

Грейд

Middle

D.A. Davidson Companies — независимая компания, принадлежащая сотрудникам, с 90-летней историей. Компания поддерживает дружелюбную, открытую культуру и поощряет честное общение и продуктивное взаимодействие. Мы ищем инженера среднего уровня для разработки AI-возможностей нового поколения в среде Microsoft. Задачи: - Разработка интеллектуальных ассистентов и автоматизированных рабочих процессов с использованием Microsoft 365 Copilot Studio, Power Automate и Azure AI Foundry. - Интеграция решений на основе больших языковых моделей в корпоративные системы с обеспечением безопасности, соответствия требованиям и практической ценности для пользователей. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - 5+ лет опыта в разработке ПО, автоматизации или аналогичных ролях. - Практический опыт работы с Microsoft Power Automate и инструментами Power Platform для автоматизации процессов. - Знакомство с функциями M365 Copilot или аналогичными инструментами разработки AI-ботов/агентов (например, Azure AI services, cognitive services). - Владение как минимум одним языком программирования или скриптов (Python, C или JavaScript). - Опыт создания и использования RESTful API, работы с интеграцией данных. - Знание облачных сервисов Azure и AI/ML-фреймворков, опыт развертывания приложений или автоматизаций в облаке и интеграции AI API (Azure OpenAI, Azure Cognitive Services и др.). - Опыт работы с системами контроля версий (git, Bitbucket) и CI/CD-пайплайнами (Azure DevOps или GitHub Actions). - Развитые аналитические навыки и навыки решения проблем, подтвержденный опыт реализации решений, отвечающих бизнес-потребностям. - Отличные коммуникативные навыки для работы с техническими и нетехническими членами команды. - Согласование усилий с другими бизнес-направлениями и функциональными областями: Operations, Finance, Wealth Management и другими. Предпочтительные квалификации: - Опыт работы с Microsoft 365 Copilot Studio: создание или управление AI-копайлотами/агентами в производственной среде, проектирование диалоговых потоков, тем, инструментов, использование расширенных функций (пользовательские действия, взаимодействие агент-агент). - Знакомство с большими языковыми моделями: настройка промптов, развертывание LLM, реализация пайплайнов RAG с векторными базами данных для доменных Q&A. - Опыт работы с Azure AI Foundry и возможностями Azure AI: распознавание документов, компьютерное зрение, речь и др. - Опыт в технологических проектах для финансовых услуг или управления капиталом, понимание отраслевых регуляторных требований (приватность данных, аудит, управление модельными рисками). - Практический опыт внедрения практик безопасности, соответствия требованиям и ответственного AI в ПО, включая знакомство с рекомендациями Microsoft по ответственному AI, Azure Purview для управления данными. - Проявленная инициатива: внедрение новых инструментов автоматизации, проведение пилотных AI-проектов, участие в AI/automation-сообществах. - Сертификации Microsoft в области Azure AI, Power Platform или смежных областях. - Опыт работы в высокоитеративных процессах разработки, понимание принципов Lean и Agile. - Готовность заниматься рутинными и сложными задачами: интеграция с вендорами, исправление ошибок и другие операционные задачи.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

Компания INA Solution Условия - Локация: Шампейн, Иллинойс (офис) - Прямой найм - Требуется разрешение на работу: гражданство США, грин-карта или GC-EAD. H1B, OPT, CPT не рассматриваются Задачи - Создание и развертывание приложений на основе LLM и ИИ-агентов - Разработка RAG-пайплайнов, оркестрация рабочих процессов, работа с фундаментальными моделями Требования - Python, Agents SDK, LangChain/LangGraph - PyTorch, HuggingFace - Azure OpenAI, AWS Bedrock - Snowflake, Databricks, Pinecone - RAG, AI-агенты, дообучение и оценка моделей - Управление ИИ, мониторинг и guardrails

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Twilio, специализирующаяся на коммуникационных решениях, ищет Senior Engineering Manager в организацию Conversational Agents. Роль предполагает руководство командой Agent Implementations, которая создает и эксплуатирует ИИ-агентов для внутренних бизнес-процессов Twilio. Задачи: - Руководить инженерной стратегией и реализацией, обеспечивая безопасное и надежное использование возможностей платформы Twilio клиентскими ИИ-агентами. - Строить и масштабировать системы, поддерживающие ИИ-агентов для внутренних операций Twilio, повышая эффективность и автоматизацию. - Взаимодействовать с командами продукта, платформы, безопасности и выхода на рынок для выявления высокоэффективных сценариев использования ИИ-агентов и поставки готовых решений. - Развивать высокопроизводительную инженерную команду, нанимая, наставляя и развивая менеджеров и инженеров в быстро меняющейся технической области. - Обеспечивать операционное совершенство: устанавливать четкие метрики, планировать дорожную карту, гарантировать надежность, соответствие требованиям и непрерывное улучшение. - Осваивать новые технические навыки и знания в среде с высоким темпом работы; ожидается крутая кривая обучения. Требования: - 5+ лет практического опыта инженера, написания production-кода на современном языке программирования (язык не важен). - 3+ лет опыта непосредственного руководства командами инженеров разных дисциплин. - Опыт развития культуры технического совершенства и сопровождения команды в технических дизайн-решениях. - Подтвержденный опыт выпуска продуктов в production, раннего тестирования идей с клиентами и быстрой итерации по их обратной связи. - Сильная клиентоориентированность. - Отличные письменные и устные коммуникационные навыки. - Интерес к новым технологиям и отслеживание их последних разработок. Желательно: - Опыт создания продукта от идеи до product-market fit (zero to one). - Опыт руководства разработкой продуктов или функций, использующих LLM. - Склонность к практической работе и созданию. Условия: - Удаленная работа, но не для найма в Сан-Франциско, Окленде, Сан-Хосе (Калифорния) и окрестностях. - Конкурентоспособная оплата, щедрый отпуск, родительский и оздоровительный отпуск, медицинская страховка, пенсионная программа; набор льгот зависит от локации. - Ориентировочный диапазон зарплаты для Калифорнии, Колорадо, Гавайев, Иллинойса, Мэриленда, Массачусетса, Миннесоты, Нью-Джерси, Нью-Йорка, Вермонта, Вашингтона (округ Колумбия) и штата Вашингтон: от $207 200; для других локаций обсуждается в процессе найма.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании Sonatype — компания в сфере управления цепочками поставок программного обеспечения. Она управляет Maven Central — крупнейшим в мире репозиторием Java-компонентов с открытым исходным кодом. Платформу Sonatype используют более 2000 организаций, включая 70% компаний из Fortune 100, и более 15 миллионов разработчиков. Роль Ищем Data Scientist в растущую команду AI и Data Science. Вы будете работать как внутренний ИИ-консультант и технический лидер, помогая командам Sonatype применять машинное обучение и генеративный ИИ: от обнаружения вредоносного поведения и аномалий в данных безопасности до GenAI-решений для разработчиков и аналитиков. Вы будете исследовать сложные наборы данных, проектировать эксперименты, строить и валидировать модели, тесно сотрудничать с командами продукта, инженерии и безопасности, превращая исследовательские идеи в практические масштабируемые решения. У нас зрелая команда инженерии данных, поэтому вы сможете сосредоточиться на построении и запуске моделей. Роль подходит тому, кто комфортно работает с автономией, любит превращать неоднозначные идеи в работающие системы и предпочитает работать на стыке направлений. Что вы будете делать - Вести прикладные AI-проекты от концепции до результата: прототипирование, валидация, помощь командам во внедрении практических ML и GenAI-решений. - Выступать внутренним консультантом для команд продукта, инженерии, безопасности и исследований: определять задачи, оценивать подходы, давать рекомендации по лучшим практикам ML/AI и продуктивному использованию генеративных технологий. - Руководить исследованиями, разработкой и внедрением моделей для таких задач, как обнаружение вредоносного поведения, аномалий и мошенничества — с использованием методов от классического ML до LLM, эмбеддингов, retrieval-augmented generation и агентных рабочих процессов. - Проектировать надёжные эксперименты и создавать пайплайны оценки надёжности, точности и бизнес-эффекта моделей (кросс-валидация, мониторинг дрейфа, оценка на эталонных данных). - Соединять исследования и продакшн: превращать исследовательские результаты в масштабируемые API, инструменты или рабочие процессы, позволяющие другим командам эффективно применять AI. - Исследовать новые техники (LLM, эмбеддинг-модели, RAG, агентные рабочие процессы) для улучшения опыта разработчиков и специалистов по безопасности. - Понятно доносить технические концепции, компромиссы и рекомендации до технических и нетехнических заинтересованных сторон через презентации, документацию и совместную работу; наставлять коллег и повышать AI-грамотность организации. - Сотрудничать с командой управления данными для соблюдения нормативных требований по конфиденциальности данных и этических соображений при работе с данными клиентов. Что мы ждём - 5+ лет практического опыта в прикладной науке о данных, машинном обучении, AI-инженерии или AI-исследованиях. - Степень в области компьютерных наук или эквивалентную техническую степень (желательно). - Уверенные навыки Python и практический опыт работы с библиотеками и платформами для данных и AI: Databricks, LLM API, scikit-learn. - Опыт создания и запуска ML или GenAI-приложений — от раннего прототипа до рабочего внутреннего или клиентского процесса. - Глубокое знакомство с современными LLM-экосистемами: OpenAI, Anthropic/Claude, Hugging Face, модели с открытыми весами. - Умение выбирать модели и проектировать эффективные LLM-приложения с использованием промптинга, управления контекстом, структурированных выходов, поиска и использования инструментов. - Опыт создания агентных или многошаговых AI-рабочих процессов с LangGraph, LangChain, Semantic Kernel или аналогичными фреймворками оркестрации. - Сильное аналитическое мышление: определение полезных метрик качества, создание репрезентативных оценочных датасетов, оценка надёжности и принятие решений на основе данных. - Комфортная работа с большими, «грязными», структурированными и неструктурированными данными для создания признаков, инсайтов и понятных визуализаций. - Владение Git, тестированием, код-ревью и совместными практиками разработки ПО. - Практичный и взвешенный подход: интерес к новым возможностям AI при создании поддерживаемых, безопасных и надёжных систем. - Проактивность и ответственность, сильные письменные и устные коммуникативные навыки для работы с техническими и нетехническими специалистами.