Вакансии для ML-инженеров

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О проекте Mindrift ищет фриланс-контрибьюторов для проекта Tendem, чтобы развивать гибридных агентов, где человеческий опыт и вайбкодинг работают вместе. Возможность доступна только кандидатам, проживающим в указанной стране; местоположение может влиять на доступность и ставки. В роли эксперта по вайбкодингу вы будете работать вместе с системами, которые берут на себя повторяющиеся задачи, а вы обеспечиваете нюанс, суждение и творческий подход для высоких результатов. Ежедневная работа может включать решение сложных задач в разных областях с поддержкой автоматизации и подготовку обоснованных, точных и чётко написанных ответов с опорой на надёжные источники. Это гибкая частичная удалённая работа для специалистов с техническими знаниями и практическим опытом в скриптинге, автоматизации или AI-инструментах. Обязанности - Готовить обоснованные, точные и чётко написанные результаты с опорой на надёжные источники. - Решать сложные задачи в разных областях с помощью автоматизации. - Разрабатывать и отправлять точные ответы на сложные промты, включая задачи по программированию, автоматизации и обработке данных. - Писать и оптимизировать Python-скрипты для анализа данных, автоматизации и проверки. - Работать с большими наборами данных, обеспечивая их чистоту и структурированность. - Использовать различные LLM для генерации продвинутых промтов и улучшения качества вывода AI. - Форматировать результаты в требуемых структурах: Markdown, JSON, таблицы и другие. - Выявлять и устранять нетривиальные технические проблемы, связанные с AI-процессами и интеграциями. Требования - Степень бакалавра или магистра в инженерии, прикладной математике, компьютерных науках или смежных технических областях. - Минимум 1 год профессионального опыта в AI-автоматизации, data-инженерии или разработке ПО. - Английский от upper-intermediate (B2) и выше. - Навыки анализа данных и автоматизации, опыт скриптинга (например, Python) для повышения эффективности задач. - Уверенная работа с большими наборами данных и интеграция данных из нескольких источников. - Умение разрабатывать, тестировать и оптимизировать AI-процессы и инструменты. - Внимательность к деталям для обеспечения точности и качества обработки данных и результатов. - Практический опыт с LLM и AI-фреймворками для улучшения автоматизации и решения проблем. - Готовность осваивать новые методы, быстро переключаться между задачами и темами, иногда работать со сложными и объёмными инструкциями. Условия - Полностью удалённая фриланс-роль: требуются ноутбук, интернет-соединение, время и энтузиазм. - Оплата за экспертизу: ставки могут достигать $20/час в зависимости от навыков, опыта и потребностей проекта. - Частичная занятость, удалённый фриланс-проект, который можно совмещать с основной профессиональной или учебной деятельностью. - Работа над продвинутыми AI-проектами и получение опыта для портфолио. - Влияние на то, как будущие AI-модели понимают и общаются в вашей области экспертизы.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Senior

Microsoft AI Experiences ищет Senior Language Engineer в команду Copilot. Роль предполагает ответственность за то, как Copilot использует язык: совместно с дата-сайентистами, исследователями ИИ, инженерами, дизайнерами и продакт-менеджерами выявлять проблемы, определять политику, оценивать язык, собирать данные и улучшать большие языковые модели, лежащие в основе Copilot. Уровень позиции — Applied Sciences IC4. Задачи - Создавать и уточнять контекст и промпты для управления, обучения и оценки языковых моделей Microsoft Copilot для эмоциональных и интеллектуальных сценариев. - Создавать оценки и разрабатывать фреймворки для измерения как технической и практической производительности, так и недетерминированной производительности, например EQ. - Исследовать и внедрять новые техники промптинга. - Использовать data flywheel для извлечения инсайтов из обширных языковых датасетов, выявлять проблемы и возможности для улучшения качества ответов модели. - Отвечать за статус ключевых проектов, проактивно выявлять риски и предлагать решения для своевременной сдачи. Требования Обязательные: - Степень бакалавра в области статистики, эконометрики, компьютерных наук, электротехники или компьютерной инженерии (или смежной области) и 4+ года релевантного опыта (например, статистика, прогнозная аналитика, исследования) ИЛИ степень магистра и 3+ года опыта ИЛИ докторская степень и 1+ год опыта ИЛИ эквивалентный опыт. Желательные: - Степень магистра и 6+ лет опыта ИЛИ докторская степень и 3+ года опыта ИЛИ эквивалентный опыт. - 3+ года работы в быстро меняющейся среде, управления несколькими приоритетами и адаптации к меняющимся требованиям и дедлайнам. - Практический опыт в дизайне промптов, управлении контекстным окном и оценке моделей. - 2+ года опыта выпуска потребительских продуктов: вывод на рынок, сбор обратной связи, определение метрик успеха и итеративное улучшение. - 1+ год опыта создания LLM-приложений, знакомство с агентными и оркестрационными фреймворками, использованием инструментов, оценкой LLM и повышением эффективности. - Техническая глубина в разработке ПО, дата-сайенс и машинном обучении. Не ожидается написание кода на критическом пути, но необходимо уметь навигировать и вносить вклад в репозитории кода для реализации улучшений контекстной инженерии и написания LLM-скорингов и классификаторов для оценки качества ответов модели. Условия - С 26 января 2026 года сотрудники Microsoft AI Experiences, проживающие в пределах 50 миль от назначенного офиса Microsoft в США или 25 миль от неамериканского офиса, обязаны работать из офиса не менее четырёх дней в неделю. Ожидание может зависеть от местного законодательства и различаться в зависимости от юрисдикции.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Сиэтл

О команде и роли Nordstrom инвестирует в ИИ как ключевой драйвер розничных инноваций. Команда AI Agentic Solutions отвечает за превращение этих инвестиций в результаты. Мы определяем «искусство возможного» с агентами — сотрудничаем с бизнес- и технологическими командами, чтобы определить, где агентный ИИ может изменить работу Nordstrom, и проектируем и создаём такие решения от начала до конца в областях коммерции, персонализации, управления запасами и обслуживания клиентов. Команда находится на пересечении четырёх дисциплин: инженерия агентов, контекстная инженерия, оценки и защитные механизмы, а также управление памятью и состоянием для агентных решений. В роли Engineer 1 вы начинаете карьеру и строите фундамент в инженерии агентного ИИ. Вы работаете под руководством старших инженеров над чётко очерченными задачами — реализуете компоненты агентов, пишете тесты и учитесь тому, как создаются, оцениваются и эксплуатируются продакшн-системы агентов. Эта роль подходит тем, кто находится в начале карьеры, интересуется прикладным ИИ и хочет вырасти в полноценного инженера агентных решений. Чем предстоит заниматься - Реализовывать отдельные компоненты агентных решений — интеграции инструментов, шаблоны промптов, шаги поиска — под руководством старших инженеров, писать чистый, хорошо протестированный код и документировать работу. - Учиться применять контекстную инженерию — что видит агент, когда и почему — и активно получать знания о LLM, агентных фреймворках и промпт-инжиниринге для применения в работе. - Помогать создавать и запускать скрипты оценки и офлайн-бенчмарки для проверки безопасности, точности и надёжности поведения агентов. - Участвовать в дежурствах (on-call) и ревью дизайна, учиться отлаживать проблемы и выявлять компромиссы по своим компонентам. - Добавлять базовую инструментацию — логирование, метрики, алерты — в создаваемые системы и следовать инженерным стандартам и стандартам безопасности Nordstrom, включая безопасную обработку чувствительных данных. - Сотрудничать с коллегами из инженерии, продуктовых и бизнес-команд, чтобы понимать, как ваша работа вписывается в общее решение. Требования Обязательные: - 1+ год профессионального опыта в разработке ПО (стажировки учитываются) или профильный сертификат (например, буткемп). - Владение ИИ: практический опыт работы с LLM или API фундаментальных моделей (OpenAI, Anthropic, Google и т.п.) — через курсы, проекты, стажировки или профессиональный опыт. - Искренний интерес к агентному ИИ — как агенты используют инструменты, получают контекст и совершают действия — и желание развивать продакшн-навыки в этой области. - Твёрдые основы CS: структуры данных, алгоритмы, объектно-ориентированное проектирование, а также знакомство с RESTful API, JSON и взаимодействием сервисов. - Базовое понимание практик тестирования ПО и систем контроля версий (например, Git). - Готовность изучать современные агентные фреймворки: LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel или Claude Agent SDK. - Развитые навыки устного и письменного общения, нацеленность на сотрудничество и обратную связь. Желательно: - Курсы, личные проекты или стажировки с промпт-инжинирингом, RAG или векторными базами данных. - Опыт работы с облачными платформами AWS или GCP. - Знакомство с контейнеризацией (Docker) и основами CI/CD. - Интерес или курсы в области розницы, электронной коммерции или цепочек поставок. - Вклад в open-source ИИ-проекты или личные эксперименты с LLM-приложениями. Условия - Гибридный формат, Сиэтл, Вашингтон. - Вилка зарплаты: $104,500–$162,500 в год (зависит от локации, знаний, навыков и опыта). - Медицинская страховка, стоматология, офтальмология, пенсионный план, оплачиваемый отпуск. - Страхование жизни и инвалидности. - Скидка на товары Nordstrom и ресурсы EAP. - Возможность получения бонусов по результатам работы. - Участие в программе 401k, медицинские/стоматологические/оптические/страхование жизни и инвалидности, начисление PTO, праздничные дни и другое. Условия зависят от локации, уровня должности, классификации и стажа.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Help Scout — компания, основанная в 2011 году. Более 10 000 компаний используют её продукты для поддержки клиентов. Команда полностью удаленная с момента основания, в ней более 120 сотрудников по всему миру. Роль в команде Agents, которая создает AI-функции для клиентов: ответы, черновики и вспомогательные инструменты на основе больших языковых моделей. Инженер отвечает за создание таких функций от начала до конца — от инфраструктуры поиска и агентных механизмов до интерфейса, с которым работает агент поддержки. Основная экспертиза — фронтенд (JavaScript/TypeScript), при этом роль предполагает работу как full-stack инженера. Как устроена работа: - Инженеры отвечают за свою работу от постановки задачи до продакшена, включая анализ сигналов от клиентов и метрик результата. - Используются Kotlin, Java, TypeScript, React, PHP. - Используются Elasticsearch, ClickHouse, Kafka, Flink, RabbitMQ, MySQL, PostgreSQL, векторный поиск и LLM-инструменты. - Активно используется экосистема AWS, Slack, GitHub, Linear. - Ежедневно применяются AI-инструменты: Cursor, Claude Code и внутренние инструменты. - Команды небольшие и проектные: от 3 инженеров и продакт-менеджера до 2 инженеров и дизайнера. Задачи: - Разрабатывать клиентские AI-функции на полном стеке: LLM-процессы, поиск (RAG), эмбеддинги, агентные вызовы инструментов, а также быстрый и доступный интерфейс. - Проверять качество AI-вывода: строить оценки, защитные механизмы и мониторинг, чтобы качество было измеримым и стабильным в продакшене. - Уделять внимание деталям интерфейса: отзывчивость, состояния загрузки и стриминга, доступность. - Участвовать в звонках с клиентами, дежурствах по эскалации поддержки и просмотре записей сессий. - Согласовывать с продакт-менеджером метрику результата проекта, отслеживать её после запуска и принимать решения на основе данных. - Влиять на продуктовые решения, а не только на реализацию. - Обеспечивать готовность к продакшену: автоматизация, надежность, мониторинг, алертинг и логирование. - Использовать AI-инструменты ежедневно и предлагать улучшения рабочего процесса команды. - Участвовать в найме: проводить интервью с кандидатами.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Cloud Release Quality Manager — AI-Enabled Release Program Manager Удаленная позиция, США. Обзор Компания ищет организованного и технически любознательного менеджера по качеству релизов для координации выпусков программного обеспечения на облачных платформах. Роль включает управление сроками релизов, координацию кросс-функциональных усилий, обеспечение готовности к выпуску и внедрение AI-агентов для автоматизации процессов. Обязанности Планирование и выполнение релизов - Разработка и управление сквозными сроками релизов, обеспечение четкости и достижимости контрольных точек. - Координация команд продукта, инженерии, QA, поддержки и операций для согласования объема релиза и целей качества. - Отслеживание контрольных точек релиза, включая проверки Definition of Done (DoD), для полноты функциональности и инфраструктуры. - Проведение встреч go/no-go, обеспечение согласованности заинтересованных сторон по готовности и рискам. - Предоставление своевременных статус-обновлений заинтересованным сторонам, включая руководство, через дашборды, отчеты и брифинги. AI и автоматизация релизов - Проектирование, разработка и развертывание AI-агентов для автоматизации релизных активностей (например, статус-отчеты Branch-Diffs, проверка чек-листов, триаж тикетов, проверки готовности). - Автоматизация процессов готовности к релизу, внедрение лучших практик и стандартизация процессов и инструментов. - Выявление рутинных повторяющихся рабочих процессов и их приоритизация для автоматизации с помощью AI или скриптов. - Интеграция AI-агентов в существующие CI/CD и релизные инструменты совместно с инженерными и платформенными командами. Готовность к релизу и соответствие требованиям - Подтверждение завершения документации, обучающих материалов и внутренних передач перед релизом. - Создание и управление деплой-тикетами для продакшн-релизов и хотфиксов, координация необходимых утверждений. - Обеспечение соблюдения требований безопасности и соответствия во всех релизных активностях, поддержка аудитов. Управление дефектами и инцидентами - Проведение встреч по триажу дефектов клиентов с командами поддержки и инженерии, приоритизация и отслеживание решений. - Мониторинг пост-релизных метрик и обратной связи для улучшения процессов и качества продукта. - Анализ отзывов клиентов и опросов для выявления индикаторов качества. Управление рисками и коммуникация - Обеспечение корректности артефактов для соответствия (SOC, ISO и др.) и поддержка аудитов. Требования - 1–3 года опыта управления релизами, желательно в облачной среде разработки ПО. - Практические навыки создания и развертывания AI-агентов (LLM API, low-code платформы или скриптовые фреймворки) для автоматизации релизных активностей. - Подтвержденный опыт управления сложными релизными процессами в SaaS, PaaS или cloud-native средах. - Понимание Agile-методологий, DevOps-практик и CI/CD пайплайнов. - Отличные организационные, коммуникационные и кросс-функциональные навыки. - Способность управлять несколькими релизами и дедлайнами одновременно. Предпочтительные квалификации - Знакомство с Jira, Confluence или аналогичными платформами для тикетинга и документации. - Опыт работы с CI/CD — Argo, Jenkins, Playwright automation framework. - Знание регуляторных фреймворков, таких как SOC 2 или ISO 27001. - Опыт внедрения автоматизации или AI-агентских инициатив в релизных, QA или DevOps организациях. Компенсация - Базовая зарплата: $100,000–$120,000 + акции компании. - Полная удаленная занятость. Оплата определяется на основе локальных, национальных и отраслевых данных, уровня опыта, образования и специализированных знаний.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

О роли Вице-президент по платформенной инженерии в компании Frontify. Руководит командой из около 20 инженеров и 4 менеджеров в областях: бэкенд-платформа, фронтенд-платформа, DevOps, архитектура, доступность и обеспечение качества. Отвечает за стратегию платформенных технологий и её реализацию. Роль подчиняется CPO/CPTO и входит в продуктовую руководящую команду. Ближайший партнёр — VP по продуктовой инженерии. Задачи - Стратегическое руководство платформенной организацией: выявление точек потери времени, формирование приоритетного роадмапа. - Управление техническим долгом как осознанным выбором. - Обеспечение безопасности платформы: выявление и закрытие уязвимостей до инцидентов. - Ответственность за поверхности платформы: внутренняя платформа разработчика (IDP) и инструменты, AI-платформа (модельный шлюз, eval-инфраструктура, агентные фреймворки, наблюдаемость LLM, контроль безопасности), инфраструктура, облако и DevOps (надёжность, масштабируемость, стоимость), фронтенд-платформа (дизайн-система, библиотека компонентов, общие сборочные инструменты), бэкенд-платформа (общие сервисы, API, инфраструктура данных), инженерия качества (автоматизация тестирования, eval-фреймворки, стандарты качества), архитектура и технические стандарты, безопасность и уязвимости платформы. - Наставничество инженеров и менеджеров, поддержка их развития. Критерии успеха - Измерение developer experience и действия на основе метрик. - Продуктовые команды тратят больше времени на продукт, меньше на однотипную платформенную работу. - AI-инструменты используются повседневно, видно, где они экономят время. - Технический долг под контролем. - Отслеживание и закрытие пробелов безопасности и соответствия в известные сроки. - Инженеры выбирают платформу, потому что она упрощает работу, а не из-за политики. Требования - Опыт руководства платформенной или инфраструктурной инженерией в масштабе: 12+ лет в инженерии и 5+ лет руководства руководителями. - Опыт создания или развития внутренней платформы разработчика, которую инженеры приняли добровольно. - Глубокие знания облачной инфраструктуры, CI/CD, надёжности и управления затратами. - Опыт задания архитектурного направления в нескольких командах. - Понимание потребностей AI и LLM-платформ: шлюзы, eval, наблюдаемость, инструменты безопасности. - Опыт работы в быстрорастущих SaaS-компаниях. - Интерес к AI и экспериментам в командной работе. - Навыки найма, установления стандартов и предоставления командам самостоятельности. - Свободный английский. Условия - Удалённая работа из любой точки ЕС, включая Великобританию, или работа в офисе в Санкт-Галлене. - Гибкость в выборе рабочей среды.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О роли Открыта позиция Full Stack-разработчика в компании Sangha Partners. Нужен инженер, которому нравится решать реальные бизнес-задачи, создавать практичное ПО и находить более эффективные способы работы. Предстоит создавать и сопровождать приложения и функции на всём стеке с использованием Node.js, TypeScript, SQL и Vue.js. Это практическая роль с высокой степенью ответственности: нужно работать напрямую с конечными пользователями, понимать, как они работают, выявлять проблемы и неэффективность и превращать их в простые эффективные программные решения. Автоматизация — важная часть подхода работодателя к разработке. Нужен человек, который естественно задаёт вопрос «Можно ли это автоматизировать?» и ищет возможности устранить повторяющуюся работу, упростить процессы и повысить эффективность бизнеса. ИИ становится ключевой частью процесса разработки. Обязателен опыт использования Claude или аналогичных инструментов ИИ-разработки. Кандидат должен уже включать ИИ в свой рабочий процесс, чтобы быстрее создавать, отлаживать, тестировать и автоматизировать. Важнее то, как кандидат мыслит, создаёт и решает задачи, а не конкретное число лет в резюме. Кто вы - Логичный экспериментатор: любите прототипировать, экспериментировать и быстро доводить до MVP для проверки идей. - Ориентированы на автоматизацию: замечаете повторяющиеся или неэффективные процессы и думаете, как улучшить их с помощью ПО, интеграций или ИИ. - Ориентированы на пользователя: готовы выйти за пределы IDE, общаться с конечными пользователями, понимать их процессы и итерировать на основе реальной обратной связи. - Самостоятельны: можете взять слабо определённую задачу и довести её от идеи до работающего решения без постоянного контроля. - Не боитесь сложных задач: комфортно погружаетесь в незнакомые проблемы, доучиваетесь и находите путь вперёд. - Ясно общаетесь: можете объяснять технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам и переводить бизнес-потребности в программные решения. Обязательные требования - Современная full stack-разработка: сильный опыт создания production-ПО на бэкенде и фронтенде. Основной стек — Node.js / TypeScript и Vue.js. - Владение SQL: уверенное написание запросов и работа с реляционными данными, включая joins, обновления, агрегации и бизнес-логику. - Опыт с современным фронтенд-фреймворком: используется Vue.js; также подойдёт опыт с React, Angular или Svelte, если готовы освоить Vue. - ИИ-ассистированная разработка: практический опыт использования Claude или аналогичных инструментов ИИ-разработки как значимой части рабочего процесса. - Сквозная ответственность: уверенное владение функциями от базы данных → бэкенда → UI и работа с пользователями для понимания того, что нужно создать. Будет плюсом - Опыт автоматизации: создание внутренних инструментов, интеграций, автоматизированных процессов или других систем, снижающих ручную работу. - Опыт работы с облаком: Azure, AWS или GCP. - AI/LLM-разработка: опыт выхода за рамки ИИ-ассистированного кода — создание функций, агентов, процессов или интеграций на основе ИИ. - Проектирование баз данных: опыт проектирования схем, создания таблиц и улучшения существующих моделей данных.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Centicore ищет DevOps-инженера на проект крупного коммерческого банка. Формат работы: удалённо по РФ. Вилка: 300-350 тыс. рублей на руки. Чем предстоит заниматься - Конфигурировать и разворачивать инфраструктурные компоненты; - Адаптировать/разрабатывать с нуля автоматизированные пайплайны под актуальные бизнес-задачи (MLOps, AutoML); - Создавать и поддерживать пользовательские инструменты для работы в едином ML-контуре применения и обучения; - Масштабировать разрабатываемые системы и инструменты для управления жизненным циклом моделей машинного обучения. Что мы ожидаем от кандидата - Опыт DevOps от 3 лет; - Опыт администрирования Kubernetes от 2 лет; - Опыт работы Hadoop, Spark, Kafka, ELK.

Формат

Гибрид

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

X5 Tech — ИТ-подразделение X5 Group, управляющей сетями «Пятёрочка», «Перекрёсток» и «Чижик». Формат работы: удалённо или гибрид. Чем предстоит заниматься - Участвовать в разработке моделей для продуктивной среды - Строить модели машинного обучения, улучшать качество - Писать код, проводить code-review - Предлагать способы оптимизации и совершенствования существующих инструментов Наши пожелания к кандидатам - Знание Python - Опыт работы в рекомендательных системах/поиске - Опыт работы в роли MLE/DS от 5 лет - Знание теоретических и практических продвинутых методов машинного обучения - Знание SQL, знакомство с Hadoop-стеком, опыт с Docker, Kubernetes, PySpark, Kafka, Postgres, Airflow

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Skytech — команда, создающая мобильные игры с аудиторией более 4 млн игроков в месяц. Компания развивает направление AI-автоматизации и ищет инженера для внедрения LLM, AI-агентов и современных AI-инструментов. Задачи - Интеграция AI-инструментов в процессы компании; - Автоматизация тестирования игр с помощью LLM; - Автоматизация поддержки и DevOps-задач; - Развитие CI/CD; - Создание сервисов и AI-агентов для внутренних задач. Требования - Знание ООП, алгоритмов и структур данных; - Понимание HTTP, сетей и API; - Уверенное владение одним или несколькими языками программирования; - Опыт работы с LLM и AI-инструментами: Claude Code, Codex и др.; - Умение быстро решать задачи и самостоятельно осваивать новые технологии; - Высшее техническое образование. Условия - Полная занятость; - Удалённо из любой точки мира или офис в Новосибирском Академгородке; - Конкурентная зарплата по итогам собеседования; - Гибкий график; - Официальное трудоустройство и белая зарплата; - Современное оборудование, оплачиваемый отпуск и больничный; - Компенсация фитнеса.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

ИТ-компания «Лоция» Опыт работы: коммерческая бэкенд-разработка от 4 лет. Формат работы: можно удалённо (Москва). Проект: AI-платформа нового поколения. Миссия — спроектировать и внедрить экосистему для комплексного управления большими языковыми моделями (LLM). Чем предстоит заниматься - Самостоятельная разработка функционала платформы на Python - Тестирование нового функционала - Самостоятельное участие в процессах и решение средних и сложных задач - Обнаружение дефектов и повышение качества программного продукта Наши пожелания к кандидатам - Опыт коммерческой разработки бэкенд-разработчиком — от 4 лет - Понимание принципов взаимодействия с LLM, MCP-серверами - Опыт работы с реляционными БД и SQL, векторными базами данных - Опыт работы с FastAPI

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Python-разработчик в AI-продукт. Формат: удалённо. Зарплата: 100 000–120 000 ₽ на руки. Full-time. Что предстоит делать: — разрабатывать backend на Python и asyncio; — создавать устойчивую браузерную автоматизацию; — работать с Playwright, сессиями, очередями и расписаниями; — интегрировать LLM и vision-модели; — реализовывать память, контекст и инструменты AI-агента; — настраивать логирование, мониторинг и восстановление после сбоев; — работать с Docker, CI, метриками и алертами; — обеспечивать безопасность пользовательских данных и секретов; — проектировать архитектуру и собирать прототип первой версии продукта. Особенно важен опыт: — production-разработки на Python; — Playwright или аналогов; — долгоживущих процессов, очередей и фоновых задач; — LLM-приложений и AI-агентов; — vision-моделей; — прокси-инфраструктуры и сетевой изоляции; — работы с нестабильными внешними API/интерфейсами. Плюсом будет опыт в антифрод-, платёжных или дейтинг-продуктах.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Junior

О компании SoFi — финансовая компания нового поколения и национальный банк, использующий инновационные мобильные технологии, чтобы помочь миллионам клиентов достигать целей. Отрасль переживает беспрецедентную трансформацию, и компания находится в её авангарде. О роли Младший AI-инженер по финансовой трансформации в финансовой организации SoFi — практическая инженерная роль, сфокусированная на создании агентных ИИ-процессов, которые меняют работу финансового отдела: от закрытия периода и сверок до прогнозирования и отчётности. Финансовое направление — одна из крупнейших зон применения ИИ в SoFi: более ста выявленных сценариев использования, активная сеть сторонников и поддержка руководства. В этой роли вы будете: - создавать многошаговые ИИ-процессы на одобренных корпоративных ИИ-платформах; - настраивать телеметрию для измерения использования, стоимости и ROI ИИ в финансовом отделе; - помогать делать результаты ИИ достаточно надёжными для принятия финансовых решений в контролируемой среде, где результаты должны быть объяснимыми, проверяемыми и сверяемыми с цифрами; - работать напрямую с менеджером по ИИ-трансформации финансового направления, который отвечает за стратегию сценариев использования и взаимодействие с заинтересованными сторонами, а также в тесном партнёрстве с командами AI SDLC и платформенной разработки SoFi, которые поддерживают путь от прототипа до продакшена. Карьерный рост Роль ориентирована на практическую разработку и имеет заметную траекторию роста: карьерная лестница AI-инжиниринга SoFi (до уровня Staff и Senior Staff) является видимым путём продвижения. Что вы будете делать - Создавать агентные ИИ-процессы: разрабатывать многошаговые ИИ-процессы, такие как планирование, использование инструментов, поиск информации, структурированная оркестрация на одобренных корпоративных ИИ-платформах и агентных инструментах кодирования для автоматизации финансовых процессов. - Создавать ИИ-телеметрию: отвечать за отчётность по использованию, стоимости, вовлечённости и ROI ИИ-инструментов финансового отдела — от извлечения данных до дашбордов, на которые опирается руководство. - Вносить вклад в слой взаимодействия: помогать проектировать, как пользователи финансового отдела взаимодействуют с ИИ-системами, включая процессы, интерфейсы и петли обратной связи, которые формируют доверие и внедрение. - Проверять результаты: применять и улучшать повторяемые шаблоны проверки результатов ИИ до того, как они будут использованы в финансовых решениях, включая сверку, документированные допущения и контрольные точки с участием человека. - Быстро создавать прототипы: превращать приоритетные финансовые сценарии использования в работающие прототипы, затем совместно с AI SDLC и платформенной разработкой вести их к продакшену. - Изучать предметную область: развивать финансовую грамотность (закрытие периода, сверка, отчётные процессы) и строгость в SQL на рабочем месте при структурированной поддержке. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, науки о данных, ИИ/ML или смежной области, либо эквивалентный практический опыт. - 1–3 года опыта работы с LLM или исключительные результаты для выпускника с существенными практическими агентными проектами (академическими, личными, open-source или в рамках стажировки). - Подтверждённый практический опыт работы с LLM API, промт-инжинирингом, RAG или агентными фреймворками — с портфолио проектов, где вы можете чётко объяснить, что именно вы спроектировали и почему. - Рабочий Python для автоматизации, интеграции API и прототипирования. - Базовый SQL для запросов к данным (финансовая строгость будет развиваться на рабочем месте). - Мышление созидателя: склонность создавать работающую вещь, а не описывать её. - Готовность изучать финансовый контекст и общаться с нетехническими заинтересованными сторонами при поддержке. Желательно - Опыт в оценке, трассировке или наблюдаемости ИИ-систем. - Опыт работы со Snowflake, Cortex или инструментами natural-language-to-SQL. - Опыт работы в финансовой среде, бухгалтерии или другой контролируемой или регулируемой среде с данными. - Опыт создания пользовательских инструментов или внутренних приложений на основе ИИ.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

О компании Blossom Health решает проблему эпидемии психических заболеваний в Америке, сотрудничая с психиатрами для расширения доступа к доступной, своевременной и клинически эффективной психиатрической помощи. AI-нативная платформа ухода нравится сотням клиницистов и тысячам пациентов. Компания находится на стадии Series A, привлекла более $20 млн от Headline, Village Global и основателей General Catalyst, Flatiron Health, Sword Health, Grow Therapy, Fay, Elemy, Zip, Blank Street, Assured, Bridge, Birches Health и Enzo Health. Задачи - Создавать и выпускать AI-нативные продуктовые решения, используемые напрямую клиницистами и пациентами. - Проектировать и разрабатывать системы и агентов на основе LLM, которые автоматизируют и дополняют сложные рабочие процессы в здравоохранении. - Владеть AI-функциями от начала до конца: от прототипирования и экспериментов до продакшн-развертывания, оценки и итераций. - Создавать надежные системы оценки, мониторинга и обратной связи для постоянного улучшения качества, надежности и производительности AI. - Работать с моделями, промптами, инструментами, системами поиска и инфраструктурой приложений для решения реальных продуктовых задач. - Быстро переводить новые возможности AI в готовые к продакшену решения, приносящие измеримую ценность. - Тесно сотрудничать с клиницистами и инженерами для понимания сложных медицинских рабочих процессов и определения, где AI может оказать наибольшее влияние. Личные качества - Высокая мотивация, амбициозность и способность решать крупные значимые задачи. - Мышление собственника: долгосрочное видение, приоритет бизнеса и клиентов. - Высокая скорость и высокое качество: чувство срочности и гордость за качество работы. - Исследователь: комфорт с неопределенностью и автономией, поиск ответов на ранее не заданные вопросы, прыжок в неизвестное. - Оптимист: вера в лучшее завтра. - Строитель: радость от создания нового, использование технологий для полезных вещей. - Скромность: использование своих талантов на благо других, понимание, что успех — это результат, а не входной параметр. Квалификация - Степень бакалавра или эквивалентный опыт в Computer Science или смежной области. - 2+ года профессионального опыта в разработке ПО, показывая высокие результаты в качественной среде. - Опыт создания и запуска приложений на основе LLM или AI-продуктов в продакшене. - Свободное владение Python и/или TypeScript. - Опыт работы с современными LLM API, агентными системами, вызовом инструментов, поиском, структурированными выводами или аналогичными прикладными AI-паттернами. - Строгое мышление об оценках, надежности, задержке, стоимости и режимах сбоев, а не только о том, работает ли прототип. - Комфорт при работе с полным стеком и быстром экспериментировании с новыми моделями, фреймворками и техниками. - Любовь к автономии, неопределенности, экспериментам и ответственности. - Наличие разрешения на работу в США и готовность работать лично в Нью-Йорке 5 дней в неделю. Условия - Среда гиперроста: непосредственный опыт масштабирования стартапа от 0 до 1 до n, с видимостью в продукте, инженерии и операциях. - Высокое доверие и автономия: владение значимыми проектами с первого дня, формирование технических решений и направления продукта. Инженерам доверяют выбор оптимального пути без микроменеджмента. - Команда высокой плотности талантов: работа с командой верхнего перцентиля, построенной на взаимном уважении и восхищении, с общими целями, мотивацией и видением будущего. - Реальное влияние: код напрямую улучшает доступ к психиатрической помощи для тысяч пациентов и клиницистов. - Конкурентная зарплата, опционы, возможности роста. - Лучшая в своем классе медицинская, стоматологическая страховка и страховка зрения. - Фокус на результатах, а не на часах, неограниченный оплачиваемый отпуск. - Командные выезды, оффсайты и солнечный офис в Нью-Йорке с закусками. - Компенсация: $150K - $220K.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Close — CRM-система, разрабатываемая с 2013 года. Компания bootstrapped и прибыльная, команда из 120 человек, полностью удалённая. Сейчас в продукт внедряется ИИ: автоматизация ручного ввода данных, упрощение рабочих процессов. Команда публикует открытый код и делится инженерным опытом в блоге. Стек Бэкенд: Python Flask, TaskTiger для асинхронных задач. Хранилища: MongoDB, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis. Инфраструктура: AWS (EKS, MSK, RDS, ElastiCache, EC2), Docker, Kubernetes, CI/CD, Terraform, Ansible. Есть публичный API. Команды Работа распределена по направлениям, кандидат может выбрать предпочтительное. Возможны перемещения между командами со временем. - Agents: агентная платформа и пользовательские ИИ-функции (Voice Agents, Custom Agents, Ask Chloe), общий слой интеллекта и оркестрации, API и MCP для внешних агентов. - Communications: инфраструктура голоса, SMS и email (Twilio, WebRTC, WebSockets, AssemblyAI, ElevenLabs), голосовые и текстовые ИИ-агенты, синхронизация календаря. - CRM: слой структурированных данных для людей и агентов, перестройка модели данных, подготовка CRM к работе с ИИ (retrieval, traversal, action coverage через MCP и API), функции AI Enrich, Autofill, AI Search, работа с миллиардами документов в MongoDB и Elasticsearch. - Growth: эксперименты и биллинг (Stripe metered billing, AI credit top-ups), конверсия из триала в платных клиентов, агентный онбординг. Требования - Опытный инженер: Python как основной язык, также возможен опыт с Go, Rust или TypeScript. - Опыт создания ИИ-функций на LLM для реальных пользователей, понимание их надёжности и подготовки к продакшену. - Использование ИИ-инструментов в повседневной работе (Claude Code, Codex и другие). - Ориентация на быструю итерацию и запуск первых версий функций. Условия - Полная удалённая работа, только для кандидатов из США. - Компания оплачивает использование ИИ-инструментов.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Close — CRM для отделов продаж, разрабатывается с 2013 года. Компания внедряет ИИ во все части продукта. Бутстрап-компания, прибыльная, 120 сотрудников, полностью удалённая команда. Стек - Фронтенд: одностраничное TypeScript-приложение на React, сборка Vite, тесты Vitest, React Testing Library, Playwright, Chromatic. - UI обновляется в near real-time через WebSockets и WebRTC, стили CSS-модулями, оптимизация через route-based code splitting и skeleton UI. - Собственная дизайн-система, описанная в Storybook. - Бэкенд: REST API и GraphQL, Python/Flask/FastAPI, MongoDB, Postgres, Elasticsearch, AWS. О роли Команда Growth отвечает за онбординг, активацию, биллинг и checkout — превращение нового пользователя в платящего клиента. Подход: быстрый поиск решения, запуск, затем стандартизация и очистка. Команда делает за недели то, что другие за месяцы. Текущие проекты: - Agent-forward experience: исследование, как агенты и ИИ улучшают опыт клиентов и быстрее демонстрируют ценность Close. - Создание данных из неструктурированных источников: превращение информации из почты в работающую CRM. Сотрудников могут перемещать между командами в зависимости от задач. Требования - Опытный фронтенд-инженер: React — основной стек, также опыт с Vue, Svelte или Solid. Умение выбирать подходящий инструмент. - Понимание экспериментов: какие данные собирать, как устроена воронка, как спроектировать фичу для получения значимых данных. - Опыт со структурой B2B-экспериментов (бонус: работа с Amplitude на стороне внедрения). - Создание ИИ-интерфейсов: опыт запуска LLM-фич для реальных пользователей, понимание доверия, потоковых ответов, неопределённых состояний, агентных UI. - Ежедневное использование ИИ-инструментов в работе. Компания оплачивает Claude Code, Codex и другие инструменты. - Ориентация на быструю поставку: лучше показать первую итерацию 50 клиентам, чем три недели доводить PR. Задачи - Создание агентного онбординга: агент, который обучает действием — кликает, показывает, демонстрирует приложение, общаясь с пользователем. Нужно создать UI, чтобы агент ощущался как тренер, а не чат-окно, и найти баланс между автоматизацией и обучением. - Превращение почты в CRM: создание интерфейса вокруг пайплайна неструктурированных данных: пользователь подключает почту. Условия - Удалённая работа, только для США (100% remote). - Компания бутстрап-прибыльная, команда 120 человек.

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании SWORD Health — клинически ориентированная AI-лаборатория и прикладная AI-платформа в здравоохранении. С 2020 года работает в направлениях: скелетно-мышечное здоровье, женское здоровье, кардиометаболика и ментальное здоровье. Развивает AI-нативную программу ухода 24/7, объединяющую физическую активность, терапевтические упражнения, психотерапию, питание и изменение поведения. Более 1 млн участников на трёх континентах, более 15 млн AI-сессий, 2000+ корпоративных клиентов, 59 клинических исследований, 43 патента. Привлечено более $500 млн от инвесторов, включая Khosla Ventures, General Catalyst и Founders Fund. AI-грамотность AI-грамотность — обязательное ожидание. Кандидатов оценивают по трёхуровневой системе: - Explorer (уровень 1) — ежедневное использование AI для личной продуктивности. - Builder (уровень 2) — создание рабочих процессов и инструментов, повышающих эффективность команды. - Integrator (уровень 3) — встраивание AI в продукты и процессы в масштабе. Каждый нанятый должен демонстрировать минимум уровень 1. Ожидаемый уровень зависит от грейда должности. Кандидаты должны быть готовы привести реальные примеры использования AI в работе. Задачи - Вести ML-проекты от исследования до продакшн-деплоя и продолжать итерации после появления реальных пользователей. - Создавать агентные LLM-системы: многошаговые сценарии с использованием инструментов, retrieval и оркестрацией, достаточно надёжные для клинического применения. - Относиться к оценке как к основной инженерной работе: eval-наборы, офлайн- и онлайн-харнессы, пайплайны LLM-as-judge с проверкой человеком, регрессионные тесты для выявления падений качества до пользователей. - Улучшать качество моделей подходящими методами: промптинг, retrieval, дистилляция или fine-tuning — на основе данных, а не привычки. - Работать со всем AI-стеком: подготовка данных, адаптация моделей, serving, мониторинг и обратные связи для постоянного улучшения систем в продакшене. - Работать с продуктом, клинической и инженерной командами: переводить клинические требования в технические решения и заранее выявлять компромиссы. - Помогать команде расти: ревью кода, обмен знаниями, менторинг менее опытных инженеров. Требования - Опыт вывода ML-систем в продакшн, на которые реально полагаются пользователи. - Практический опыт работы с LLM в продакшене: промптинг, retrieval, вызов инструментов, агентные сценарии. - Строгий подход к оценке: создание eval-датасетов и фреймворков, умение отличать реальное улучшение от шума. - Сильные базовые знания ML: понимание, какой подход подходит для какой задачи, и умение рассуждать о компромиссах. - Уверенность в условиях неопределённости: превращение слабо формализованных задач в работающие продакшн-решения. - Надёжные инженерные навыки: продакшн-код, знакомство с распределёнными системами, терпение при отладке сложных ML-пайплайнов. - Понятная коммуникация с техническими и клиническими стейкхолдерами. Будет плюсом - Опыт fine-tuning или оптимизации предпочтений (RLHF, DPO и аналоги). - AI в здравоохранении или других областях с высокой ценой ошибки. - Создание агентных фреймворков или eval-инструментов с нуля. - Open source-вклад, технические статьи или другие формы обмена знаниями. Условия Должность открыта для кандидатов из любой точки Европы. Локация — Европа, удалённо. Диапазон компенсации включает базовую часть, переменную часть и опционы. Поскольку должность может быть занята в разных европейских странах, диапазон корректируется с учётом локальных рыночных условий и стоимости жизни в стране найма. Указанные диапазоны — отправная точка; после найма при подтверждении выдающихся результатов компенсация быстро пересматривается в соответствии с влиянием. Должности могут охватывать более одного карьерного уровня. Фактическая оплата определяется навыками, квалификацией, опытом, локацией, рыночным спросом и другими факторами. Указанные детали компенсации отражают базовую зарплату, возможные переменные, бонусы или продажные стимулы и оценку стоимости опционов компании, если применимо. Диапазон оплаты может меняться; будущая стоимость опционов не гарантирована; компенсация может быть изменена в будущем.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Sigma Software — международный технологический партнер с более чем 24-летним опытом создания цифровых решений для глобального бизнеса. В команде более 2000 специалистов, компания сотрудничает с такими брендами, как AstraZeneca, Viaplay, Volvo и Scania, помогая им масштабироваться, внедрять инновации и оставаться конкурентоспособными на быстро меняющихся рынках. Работая в более чем 20 странах, имея более 40 офисов в Европе и Америке, Sigma Software сочетает глобальный охват с сильной локальной экспертизой. Компания реализовала проекты для более чем 500 клиентов в таких отраслях, как финтех, здравоохранение, автомобилестроение и медиа. Описание роли Мы ищем Senior AI Software Engineer с сильным full-stack опытом для проектирования, разработки и эксплуатации современных облачных программных продуктов. Инженер должен уверенно работать в областях frontend, backend и DevOps, интегрируя AI-возможности в бизнес-приложения. Технологический стек - React, Angular - Java / Spring Boot, Python, C - Kafka, Terraform - Kubernetes, Helm, ArgoCD - Azure OpenAI или аналогичные AI-платформы Условия - Полная занятость - Требуется уверенный английский для общения Заказчик Заказчик в медицинской области. Работа над приложениями для врачей и клиник. Ключевые обязанности - Разработка и поддержка современных веб-приложений. - Проектирование и внедрение AI-функций и агентных рабочих процессов. - Создание и эксплуатация облачных сервисов с акцентом на надежность, безопасность и масштабируемость. - Взаимодействие с командами продукта, UX, архитектуры и разработки. - Повышение инженерного качества и внедрение AI в командах разработки. Требуемые навыки - Опыт full-stack разработки уровня senior. - Сильные знания frontend: React или Angular. - Сильные знания backend: Java / Spring Boot, Python или C. - Опыт работы с облачными архитектурами и DevOps-практиками. - Подтвержденное практическое использование AI-инструментов в разработке ПО. - Степень в области компьютерных наук или эквивалентный технический опыт. Предпочтительные квалификации - Опыт создания AI-агентов, рабочих процессов или решений для автоматизации. - Знакомство с современными LLM-экосистемами и AI-инструментами. - Понимание процессов разработки продуктов.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Backend Developer (PHP / Golang) Формат работы: офис, релокация на Кипр, Лимасол. Mayflower — технологическая компания, которая меняет индустрию развлечений. Компания строит будущее живых развлечений, развивается в разных форматах (включая VR), внедряет решения на основе ML-алгоритмов и развивает экспериментальные направления. Команда состоит только из специалистов senior-уровня. В команду инфраструктуры требуется Backend Developer. Задачи - Разделение сложных частей проекта на микросервисы на Golang; - Внедрение Event sourcing (Kafka); - Работа над инфраструктурными задачами; - Профилирование и оптимизация решений; - Покрытие кода unit- и API-тестами; - Поиск решений для масштабирования. Требования - Опыт разработки на PHP от 5 лет (текущая версия PHP в проекте — 8.3); - Свободное владение Go и MySQL; - Проектирование и реализация REST API; - Понимание необходимости unit- и функциональных тестов, умение и желание их писать; - Практический опыт отладки, профилирования и оптимизации кода на PHP и Go; - Понимание принципов шардинга и репликации, их плюсов и минусов; - Умение выбирать подходящие структуры данных для решения конкретных задач. Будет плюсом: опыт работы с Go, микросервисами, Kafka и gRPC. Условия - Оборудованный офис в центре города; - 300 солнечных дней в году, средиземноморское побережье, фрукты и дружелюбная атмосфера; - Контракт по законодательству ЕС, белая зарплата, рабочая виза на Кипр на 3 года, поддержка компании в получении рабочих виз для членов семьи; - Полный релокационный пакет (билеты в Лимасол для вас и семьи, такси до офиса, аренда квартиры на первый месяц за счет компании); - Развитие профессиональных компетенций через курсы и конференции; - Языковые курсы, вебинары по осознанности, корпоративные скидки на Coursera и другие платформы, корпоративные программы поощрения; - Бесплатное питание в офисе и бесплатная столовая.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

ML-разработчик в команду ранжирования Поиска. Задачи: Развитие моделей ранжирования Улучшение моделей, определяющих порядок документов в поисковой выдаче: разработка новых признаков, эксперименты с архитектурами моделей, обучение и внедрение лучших решений в продакшен. Персонализация поиска Работа над моделями персонализации, генерации кандидатов и ранжирования, чтобы поисковая выдача лучше учитывала интересы пользователя. Обучение моделей, проведение A/B-экспериментов и анализ их результатов. Адаптивность поисковой выдачи Развитие решений, которые позволят поисковой выдаче оставаться актуальной при изменении поведения пользователей и появлении новых документов. Дообучение моделей в онлайн-режиме, совершенствование решений для холодного старта и ускорение адаптации поиска к изменениям в данных и интересам пользователей. Требования: Опыт разработки и обучения ML-моделей Уверенное владение Python Хорошее понимание классических алгоритмов и структур данных Умение работать с данными и критически оценивать результаты экспериментов Желание делать продукт, которым ежедневно пользуются миллионы людей Условия: Ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Data analyst / Data scientist (Anti-Fraud, FinTech) в AUROSPACE Holding. Санкт-Петербург. 4000 — 10 000 $. Backend developer (Python / Scraping Product) в WebGears Services LTD. Можно удаленно. 4000 — 5500 $. Golang developer в Vital Partners. Можно удаленно. 300 000 — 400 000 ₽. Консультант SAP FICO в Top Selection. Можно удаленно. 310 000 — 330 000 ₽. Ведущий системный программист С/С++ QNX в НПО ПКРВ. Можно удаленно. Москва. От 300 000 ₽.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

Позиция: Системный аналитик (Middle/Middle+/Senior) Вилка: 230 000 - 280 000 руб. gross Занятость: Полная Формат работы: Удаленный/Гибрид (в приоритете, г. Москва) Срок проекта: 6+ месяцев Локация: РФ Оформление: ИП Задачи: - Сбор, анализ и формализация функциональных и нефункциональных требований заказчика к платформе и реализуемым на базе платформы ИИ-агентам (в т.ч. «охлаждение» нереалистичных требований) - Трекинг реализации функциональных требований - Описание спецификаций агентов: роль и цель агента, сценарии использования, границы полномочий, поведение при отказе, эскалация к человеку (human-in-the-loop) - Определение критериев успешности внедрения платформы и реализации ИИ-агентов (выделение ключевых метрик, определение методики расчета данных метрик, согласование достижимости ожидаемых значений) - Описание процессов as-is / to-be - Формализация политик ограничений и требований ИБ - Описание контрактов внешних систем: возможности систем заказчика, требования к данным агента, разрешённые действия и классы данных - Организация и проведение ПСИ (приёмо-сдаточных испытаний), подготовка ПМИ, составление протокола приемки - Управление объемом проекта (арбитраж расхождений «дефект реализации / корректное поведение по спецификации / новое требование») - Ведение проектной документации и базы знаний проекта (Jira, Confluence) Требования: - Опыт работы системным аналитиком от 4 лет, в т.ч. на проектах внедрения ПО у enterprise-заказчиков - Умение писать проверяемые требования: каждое требование имеет способ подтверждения и критерий приёмки - Понимание интеграций на уровне контрактов: REST API, JSON, микросервисная архитектура - Понимание устройства ИИ-систем на уровне постановки требований: что такое LLM и её вероятностная природа, агент, инструмент (function calling), RAG, guardrails, мультиагентная схема - Понимание специфики приёмки недетерминированных систем: метрики качества, пороги, эталонные датасеты, статистическая природа результата - Навыки управления ожиданиями заказчика - Опыт работы с LLM на уровне выше вопрос/ответ Будет плюсом: - Опыт проектов с ML/LLM, ИИ-агентами, RAG-системами и т.д. - Опыт реализации собственных ИИ-агентов - Знакомство с практиками оценки качества LLM: evals, golden dataset, LLM-as-judge - Понимание возможностей платформ для реализации ИИ-агентов (для оценки реализуемости требований) - Опыт on-premise внедрений у крупных заказчиков / госсектора - Опыт работы с требованиями к нагрузке и SLA на уровне сбора и фиксации

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Формат работы: можно удалённо. Компания — один из крупнейших независимых digital-продакшнов в России, работает с 2005 года, в штате более 550 человек. Ищет ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для проектов компании. Чем предстоит заниматься: - Поддерживать текущие алгоритмические решения - Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы - Адаптировать и дообучать LLM (например, LLaMA, Mistral, YaLM 2) под специфику продукта - Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных - Настраивать векторные БД (Pinecone/Weaviate/Qdrant) и оптимизировать кэширование Пожелания к кандидатам: - Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других) - Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow - Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных - Опыт внедрения RAG

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Алиса — голосовой помощник, который состоит из множества компонентов. Команда инфраструктуры Алисы создаёт основу для работы всего стека и ключевых функций. Ищем лидера, которому предстоит сосредоточиться на управлении людьми, планировании и проектировании, чтобы освободить разработчиков от административной работы и помочь команде решать сложные задачи масштабирования. Какие задачи вас ждут: Управление командой Руководить командой из четырёх разработчиков: проводить регулярные встречи 1:1, оценивать производительность сотрудников и помогать им развиваться. Создать условия, в которых инженеры смогут максимально эффективно решать технические задачи. Архитектурное планирование Разрабатывать техническую стратегию команды, планировать спринты, распределять задачи и определять их приоритет. Проектировать микросервисы и компоненты бэкенда Алисы, обеспечивая масштабируемость и надёжность решений. Операционное управление Снимать административную нагрузку с команды: организовывать процессы, решать операционные вопросы и взаимодействовать со смежными командами. Техническое руководство Читать и анализировать код на C++, проводить код-ревью, помогать команде находить технические решения и поддерживать высокие стандарты качества. Мы ждём, что вы: - Руководили командой разработчиков от двух лет - Проектировали и разрабатывали микросервисные архитектуры - Проводили встречи 1:1 и развивали инженеров - Читаете и анализируете код на C++ - Обладаете навыками планирования и управления IT-проектами - Понимаете принципы DevOps и процессы разработки ПО Будет плюсом, если вы: - Работали с высоконагруженными распределёнными системами - Знакомы с инфраструктурой голосовых ассистентов - Понимаете принципы ML-инфраструктуры Наши бонусы: Мы заботимся, чтобы вы были сыты, и компенсируем обеды. А на кофепойнтах всегда можно перекусить свежими фруктами. Это не все бонусы — полный список.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания разрабатывает прикладные LLM-решения для внутренних продуктов и процессов: от ассистентов и автоматизации рутины до интеграции моделей с корпоративными системами. Фокус — надёжные прикладные сервисы. Чем предстоит заниматься проектировать и поддерживать MCP-серверы (Python/TypeScript): tools для LLM, auth, интеграция с корпоративными API (Bitbucket Server, EWS/Outlook, Grafana и др.); поддерживать и отвечать за единый реестр скиллов, плагинов и MCP-серверов; участвовать в разработке безопасной среды исполнения агентов; участвовать в выводе в prod/preprod: прототип → сервис → мониторинг качества, latency и cost; работать с кодовой базой и документацией, предлагать решения с учётом ограничений инфраструктуры. Ожидания от кандидата Обязательно: высшее техническое образование; уверенный Python; опыт backend-разработки и интеграций с API; понимание современных LLM и LLM-приложений: prompt engineering, function/tool calling, RAG там, где нужен контекст; опыт работы с Model Context Protocol (MCP); опыт интеграций через REST API и настройки доступа, плюсом — работа с системами контроля версий и review-процессами; сильные навыки CI/CD: Docker/k8s, gitlab-ci, Jenkins; опыт с трейсингом и логированием в контексте LLM: Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry; умение писать поддерживаемый код, тесты на критичные сценарии, документация; опыт настройки инференса LLM (vLLM, SGLang, TensorRT). Желательно: опыт работы с векторными БД (Faiss, Chroma, Qdrant); опыт с LLM-платформами (OpenWebUI) и библиотеками оркестрации (чат-интерфейсы, LiteLLM, LangChain и аналоги). Условия работы необходимое оборудование и софт для работы; официальное трудоустройство; ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; бесплатная подписка на сервисы партнёров; корпоративный спорт; насыщенная корпоративная жизнь; электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Команда поиска — ключевое направление бизнеса Okko, генерирующее основной трафик на просмотры тайтлов. Для развития продукта проводятся исследования и эксперименты. Требуется ML-инженер, готовый слушать предложения бизнеса и предлагать собственные идеи. Ожидания от кандидата - знание основ математической статистики и основных методов расчета A/B-тестов, интерес к другим методикам (bootstrap, cuped, diff-in-diff и др.); - глубокое понимание области NLP; - опыт вывода нейронных сетей в продакшен; - знание методов ускорения инференса нейронных сетей; - знание методов ранжирования; - уверенное владение и опыт разработки на Python; - уверенное владение SQL; - опыт в разработке и выкатке в продакшн ML-моделей. Условия - необходимое оборудование и софт для работы; - официальное трудоустройство; - ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; - льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; - бесплатная подписка на сервисы партнёров; - корпоративный спорт; - насыщенная корпоративная жизнь; - электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Позиция: Ведущий DevSecOps / MLOps Инженер Название компании: Агрохолдинг Формат: удалённая работа Занятость: полная, долгосрочный проект Оформление: аутстафф ИП, СЗ Ставка: от 270 000 до 280 000 RUB Гражданство — РФ/РБ, локация — РФ, РБ Ищем ведущего DevSecOps/MLOps-инженера для внедрения ИИ и цифровой трансформации. Роль сочетает техническую экспертизу, архитектуру и бизнес-анализ: будете проектировать инфраструктуру для AI/ML- и RAG-сервисов, выстраивать DevSecOps-практики и интегрировать ИИ-решения с корпоративными системами. Ключевые требования: - Опыт от 3 лет в DevSecOps с фокусом на ИТ- и AI-решениях, проекты в промышленной эксплуатации. - Проектирование AI/ML/RAG-инфраструктуры (LLM, векторные БД, GPU-инференс, оркестрация). - CI/CD (Jenkins, K8s, Helm), IaC (Terraform, Ansible), Linux, сетевые контуры (VLAN, DMZ). - Мониторинг и безопасность: Prometheus/Grafana, SAST/DAST, Trivy, Vault; знание 152-ФЗ, 187-ФЗ. - Инструменты и стек: Python 3.10+, SQL, JS/TS, vLLM, Qdrant/Weaviate, Airflow, MLflow, Keycloak, Dify/LangGraph. - Архитектурные навыки: C4, UML, BPMN; интеграция с 1С, CRM, DWH, BI. Будет плюсом: - Построение DevSecOps с нуля или развитие практик. - MLOps/LLMOps: версионирование, мониторинг качества моделей. - Облака (Yandex Cloud, AWS, GCP), сертификаты DevOps/Kubernetes/ИБ. Основные задачи: - Проектировать и сопровождать инфраструктуру (DataHub, AI/ML, RAG, чат-боты, базы знаний). - Развивать DevSecOps: CI/CD, IaC, управление секретами, контроль уязвимостей, аудит. - Настраивать пайплайны сборки, тестирования и доставки в dev/test/preprod/prod. - Обеспечивать надёжность, отказоустойчивость, масштабирование и оптимизацию затрат. - Собирать требования бизнеса, формировать ТЗ, совместно с DE/DS/ML определять архитектуру ИИ-решений. - Интегрировать ИИ-сервисы с корпоративными системами.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Cloud.ru — ИТ-компания в сфере облачных и ИИ-технологий, входит в топ крупнейших ИТ-компаний России. Формат работы: удалённо. Чем предстоит заниматься: - Проектирование архитектуры решения для высокой доступности и масштабируемости - Оптимизация производительности - Code review - Участие в проектировании новых фич и сервисов Пожелания к кандидатам: - Опыт коммерческой разработки от 3 лет, на Python от 2 лет - Понимание настройки и запуска CI/CD пайплайнов - Экспертиза в облачной инфраструктуре - Опыт работы с бэкендом для AI и ML

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания: Top Selection Ищем AI-исследователя в команду ИИ-инкубатора крупного ритейлера. Будем собирать PoC, агентов и внедрять LLM в реальные бизнес-процессы. Зарплата: 260-300 тыс. руб/мес График: МСК ± 2, полная удаленка Гражданство/локация: только РФ Проект до конца года + возможна пролонгация Оформление: по договору ИП Требования: - Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop - Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов - Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации; уверенный выбор алгоритмов под задачу - Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов - Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта - Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене - Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование; рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI - Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL - Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью - Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы - Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента - Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками - Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах - Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes - Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference - Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT) - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными Задачи на проекте: - Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив Условия: - Решаем нестандартные задачи ИИ-инкубатора (от гипотезы до защиты на Экспертном комитете) - Реальный highload и Big Data в Retail

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания, Испания, Польша

Город

Не указан

Компания: Intellias Уровень: principal, lead Обязанности: - Создание фундамента данных и оценочных фреймворков, обеспечивающих надежность ИИ-агентов в регулируемой финансовой компании, управляющей активами на сумму более $228 млрд. - Разработка пайплайнов обработки и извлечения документов. - Оценка качества и обоснованности выходных данных моделей. - Преобразование полученных результатов в практические улучшения в области безопасности агентов и данных, готовых для ИИ. Локация: Удаленно — Польша, Испания, Великобритания. Запрещенные локации: за пределами Польши, Испании и Великобритании. Формат: Полная занятость. Теги: ИИ, машинное обучение, LLM, RAG, Python, инженерия данных, финтех, удаленная работа, principal.