Вакансии для промпт-инженеров с Claude
Вакансии для промпт-инженеров с Claude: подборка ролей, где в задачах или стеке указан Claude. Можно найти работу в этом направлении и сразу смотреть…
Фильтр вакансий
AI-промт-инженер
AI Prompt Engineer Компания Rootshell Enterprise Technologies, Inc. — поставщик ИТ-консалтинговых услуг в США. Условия: - Удалённая работа - Зарплата: $60–70 тыс. в год Обязанности: - Лингвистическая точность: исключительное владение английской грамматикой и семантикой, умение мгновенно отличать хороший текст от отличного - Работа с LLM: знание GPT-4, Claude или аналогичных моделей, включая их ограничения (галлюцинации, предвзятость) - Внимание к деталям: выполнение повторяющихся задач по ревизии данных без потери фокуса и последовательности Желательно: - Опыт аннотации: работа с RLHF, платформами разметки данных (Scale AI, Labelbox) или QA-ролями - Базовые технические навыки: уверенное владение Excel/Google Sheets (для организации данных) или базовый Python (для работы с JSON) - Экспертиза в области сетевых технологий для проверки сложных выходных данных моделей
Инженер по искусственному интеллекту II, агентные системы
ICON ищет прагматичного разработчика, который перешёл от традиционной разработки ПО к миру агентного ИИ. В роли инженера по ИИ в ICON вы будете отвечать за проектирование и внедрение инструментов, рабочих процессов и автономных агентов на базе ИИ, которые ускоряют работу платформы строительных технологий ICON. Должность подчиняется старшему директору программ оборонных технологий и доступна для удалённой работы с периодическими поездками в штаб-квартиру ICON в Остине, штат Техас, по мере необходимости. Обязанности - Проектировать и создавать агентные системы ИИ, автоматизирующие сложные многоэтапные рабочие процессы в программной платформе ICON. - Разрабатывать функции и продукты на основе LLM, используя современные фундаментальные модели и API (например, Anthropic, OpenAI). - Архитектура и реализация многогаентных конвейеров, систем использования инструментов и интеграций Model Context Protocol (MCP). - Создание надёжных RAG-систем, включая приём документов, стратегии разбиения, конвейеры эмбеддингов и векторный поиск. - Сотрудничать с командами разработчиков и профильными специалистами для выявления возможностей автоматизации с помощью ИИ и превращать их в готовые продукты. - Отвечать за полный жизненный цикл функций ИИ: прототипирование, оценка, развёртывание и итерации. - Выступать техническим ресурсом и неформальным наставником по лучшим практикам агентного ИИ в инженерной организации. - Быть на переднем крае агентного ИИ и внедрять новые методы в производство. Минимальные требования - 6+ лет профессионального опыта в разработке ПО с сильной базой в бэкенд или full-stack разработке. - Подтверждённый опыт создания и внедрения продуктов производственного уровня с использованием LLM и агентных фреймворков. - Владение TypeScript и/или Python. - Глубокое понимание промт-инжиниринга, управления контекстом и паттернов рассуждения LLM. - Опыт работы с инструментами, вызовом функций и оркестрацией агентов (например, LangChain, LlamaIndex, Claude Code или собственные реализации). - Умение проектировать и проводить структурированные оценки для измерения и улучшения производительности систем ИИ. - Отличные коммуникативные навыки и комфорт при работе с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. - Возможность получить и поддерживать допуск к секретной информации. Предпочтительные навыки и опыт - Опыт разработки и интеграции серверов MCP (Model Context Protocol). - Знакомство с векторными базами данных (например, pgvector, Pinecone, Weaviate). - Опыт с тонкой настройкой, RLHF или конвейерами оценки моделей. - Знание основ машинного обучения: эмбеддинги, трансформеры, механизмы внимания. - Опыт генерации структурированных выходных данных и извлечения данных на основе LLM. - Опыт работы с агентами генерации кода (например, Claude Code, Cursor, системы типа Devin). - Знакомство с AWS и серверной инфраструктурой для ИИ-нагрузок. - Опыт работы в государственных, оборонных или регулируемых средах. - Интерес или опыт в отрасли AEC (архитектура, инженерия, строительство). Диапазон оплаты: $126,400 - $180,000.
Вайбкодер начального уровня, генеративный ИИ
Обязанности - Создавать быстрые прототипы, proof-of-concepts, внутренние инструменты и приложения на базе ИИ с использованием современных практик разработки ПО и технологий генеративного ИИ. - Использовать AI-ассистированные инструменты разработки, такие как Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные платформы, для ускорения разработки и экспериментов. - Разрабатывать full-stack приложения и сервисы с использованием React, Next.js, Node.js, Python, JavaScript/TypeScript или Golang. - Работать с большими языковыми моделями (LLM), Retrieval-Augmented Generation (RAG), промт-инжинирингом, AI-агентами и Model Context Protocol (MCP). - Проектировать и интегрировать REST API, микросервисы и компоненты приложений с поддержкой ИИ. - Экспериментировать с паттернами оркестрации ИИ и новыми инструментами разработчика, быстро превращая идеи в работающие решения. - Взаимодействовать с командами продукта, UX и инженерии для понимания требований и разработки инновационных прототипов. - Использовать Git и GitHub для контроля версий, совместной работы и управления кодом. - Тестировать, отлаживать, дорабатывать и документировать прототипы и приложения. - Отслеживать новые технологии генеративного ИИ, фреймворки, coding-ассистенты и методологии разработки. Требования - Сильные навыки программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Golang или Node.js. - Опыт работы с React и/или Next.js. - Знание REST API, микросервисов и Git/GitHub. - Практический опыт работы с Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT или аналогичными AI-ассистированными инструментами кодирования. - Понимание LLM, RAG-архитектур, промт-инжиниринга, AI-агентов и MCP. - Развитые навыки решения проблем, аналитического и креативного мышления. - Способность быстро осваивать новые технологии и экспериментировать с новыми инструментами. - Хорошие коммуникативные навыки и умение работать в команде. - Интерес к генеративному ИИ, быстрому прототипированию и AI-ассистированной разработке ПО. Опыт и образование - 0–2 года профессионального опыта разработки ПО. - Подтверждённый опыт создания программных проектов, прототипов, приложений или proof-of-concepts с использованием современных технологий разработки. - Опыт использования AI-ассистентов кодирования или инструментов генеративного ИИ для улучшения разработки строго предпочтителен. - Академический, личный, стажёрский, open-source или проектный опыт может рассматриваться вместо большого профессионального опыта. - Обязательно гражданство США. - Предпочтительно степень бакалавра в Computer Science, Software Engineering, Information Technology или смежной технической области; эквивалентное образование, обучение, курсы или подтверждённый технический опыт могут быть рассмотрены. - Требуются отличные устные и письменные коммуникативные навыки на английском и способность профессионально взаимодействовать с разными людьми. Условия - Удалённая работа на территории США. - Длительность: 12 месяцев. - Ожидаемая базовая зарплата: $114,000–$135,000. Предложения по зарплате основываются на навыках, обучении, опыте, образовании, рыночных факторах и, где применимо, лицензиях или сертификатах. - Также предлагается конкурентный пакет льгот. О компании - CTG, компания Cegeka, предоставляет ИТ- и бизнес-решения, повышающие цифровую гибкость клиентов. - Более 60 лет опыта. - Более 9 000 сотрудников в более чем 15 странах. - Работает в Америке, Европе и Индии, с более чем 3 000 клиентов в отраслях с высоким ростом.
Инженер 1 по разработке агентных ИИ-решений
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.
Разработчик ИИ-агентов, агентные системы
О компании Aisle создает слой управления в реальном времени для физической розницы. Платформа связывает действия покупателей, стимулы и результаты в непрерывный цикл обратной связи, позволяя брендам запускать, измерять и оптимизировать розничные показатели в моменте. Это основа для автономного розничного исполнения. Сегодня 1600+ брендов и 5M+ потребителей используют Aisle. Под капотом — обработка событий с высокой нагрузкой, принятие решений в реальном времени и низколатентная инфраструктура. Небольшая быстрорастущая команда масштабирует систему. О роли Ищем Agent Builder для работы вместе с ведущим инженером по агентам над внутренним стеком агентов — сейчас это 8 агентов (Reggie и остальные) плюс экосистема плагинов. Стек построен на OpenClaw, но подойдет опыт с любым продакшн-харнессом (Hermes, кастомные решения). Работа делится на две части: - Операторский enablement: сидеть с операторами, изучать их рабочие процессы, проектировать и внедрять инструменты — tools, skills, плагины, интеграции. - Системы жизнеобеспечения агентов: память, системные промпты, управление контекстом, retrieval, эвалы, наблюдаемость, маршрутизация моделей. Обязанности - Тесно работать с доменными экспертами и операторами, превращать их неявные знания в возможности агентов. - Отвечать за системы жизнеобеспечения агентов: память, системные промпты, контекстные окна, retrieval, циклы эвалов, наблюдаемость. - Проектировать и создавать фоновые инструменты, плагины и скиллы. - Поддерживать систему в проде: диагностировать сбои агентов и исправлять первопричины, а не симптомы. - Проводить эксперименты, определять, где агенты полезны или вредны: задавать рубрики, читать трейсы, решать, что чинить дальше. - Разрабатывать и распространять паттерны: обобщать работающие решения в переиспользуемые паттерны для памяти, промптинга, контекста, инструментов и оркестрации. Приносить новые возможности моделей и дизайн-паттерны в команду. Требования Владение агентами: - Обязательно: практический продакшн-опыт с хотя бы одним агентным фреймворком (OpenAI Agents SDK, Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw, LangGraph, Hermes или собственный харнесс). Вы уже создавали и запускали агентов, которыми пользуются люди, и знаете их сбои наизусть. - Свободное владение сессиями, контекстными окнами, системами памяти, вызовом инструментов/функций и харнессами в стиле MCP/ACP. - Промпт и контекстный дизайн — ключевое ремесло, а не хобби; вы итеративно доводите поведение агента до надежного. - Мыслите в терминах результатов: можете сидеть с оператором, наблюдать за работой и декомпозировать его задачи на то, что агент реально может сделать. - У вас есть мнение о субстрате: дизайн памяти, архитектура системных промптов, управление контекстом, retrieval, эвалы — и вы внедряли это для агента, которым пользуются. Технический комфорт (минимум, не потолок): - Уверенно работаете в терминале: меняете конфиги, запускаете скрипты, перезапускаете сервисы, читаете логи — но не обязаны быть «фулстек-инженером». - Можете подключать инструменты и плагины по документации и примерам. - Можете работать вместе с инженерами, когда нужны реальные изменения кода, и понимаете, когда выходите за пределы своих знаний. Образ мышления (важнее резюме): - Чутье 80/20 в обе стороны: знаете, какие 20% фич дают 80% ценности, и какие 20% действий агенты делают плохо, проектируете компенсирующие паттерны на уровне харнесса. - Архитектурное мышление: видите агентные системы как системы, держите всю анатомию в голове, проектируете изменения с учетом побочных эффектов. - С одинаковым удовольствием отлаживаете странный трейс в OpenClaw TUI и обсуждаете с человеком, почему агент ощущается «не таким». - Ориентированы на результат: важно, что агент достигает, а не сколько строк вы написали. - Сильная декомпозиция задач и оркестрация: разбиваете сложные задачи на то, что агент реально может сделать.
Senior AI-инженер, автоматизация и интеграция
Grafana Labs — компания, создавшая открытую облачную платформу для наблюдаемости, ищет Senior Engineer (AI & Automation) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Вы будете создавать мультиагентные архитектуры, интеграции с LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных. Это удалённая позиция для кандидатов из Канады. Жители Квебека не могут претендовать на эту роль. Задачи Агентные системы и AI-инфраструктура: - Полный цикл разработки мультиагентных AI-систем: от архитектуры и реализации до тестирования, развертывания и эксплуатации. - Создание модульных композитных агентных систем с использованием оркестрационных фреймворков (LangChain, CrewAI, Anthropic MCP или аналогичных), работающих круглосуточно. - Разработка переиспользуемых агентных навыков для вызова через интерфейсы (Slack, дашборды, внутренние приложения, CLI). - Внедрение наблюдаемости и циклов обратной связи: логирование, метрики производительности, итерация промптов, оценка моделей, управление затратами. - Установление стандартов управления и соответствия для AI-процессов: контроль доступа, аудит-трейлы, обработка PII, эскалация с участием человека. Интеграция систем и бэкенд-сервисы: - Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов для подключения AI-моделей к бизнес-системам (BigQuery, Slack, CRM, электронная почта, календари, аналитические инструменты). - Проектирование потоков данных для RAG: подключение LLM к внутренним базам знаний, данным о клиентах и бизнес-контексту в реальном времени. - Разработка serverless- или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся под нагрузку и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana. Автоматизация и поддержка процессов: - Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, регионального маркетинга и SDR для выявления высокоприоритетных задач автоматизации, поиска узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами. - Проектирование и развертывание процессов с помощью инструментов оркестрации (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности. - Создание систем для самостоятельного использования: документация, плейбуки и обучающие материалы, позволяющие командам работать независимо. Требования - 8+ лет опыта в разработке ПО с глубокими знаниями в бэкенд-разработке, системной интеграции или инженерии данных/аналитики. - 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах. - Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, знание Git-процессов, практик код-ревью и дисциплины тестирования. - Практический опыт работы с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции.
AI Automation Engineer, Full-stack разработчик
Производственная компания, 17 лет занимается шатрами, ангарами и каркасно-тентовыми конструкциями, внедряет ИИ в управление: продажи, производство, маркетинг, SEO, ERP, автоматизацию отделов и работу с данными. Ищет специалиста на постоянную работу, который сможет проектировать и внедрять реальные AI-инструменты в бизнес. Что уже есть ERP-система управления продажами и производственными процессами. Интеграции через API и MCP-серверы с Bitrix24 / внутренними сервисами. Архитектура системы управления производством, отделами и заказ-нарядами. 41 SEO/маркетинговый AI-агент, которые нужно развивать, улучшать и запускать в работу. Потребность в постоянной автоматизации: CRM, сайты, лидогенерация, маркетинг, производство, аналитика, внутренние ассистенты. Что нужно делать Работать с Claude Code, Codex и другими AI-инструментами для разработки. Проектировать и дорабатывать ERP, CRM-интеграции, MCP-серверы, API-связки. Создавать AI-агентов для SEO, маркетинга, продаж, аналитики и внутренних процессов. Разрабатывать небольшие веб-сервисы, панели управления, интеграции и автоматизации. Работать с базами данных, SQL, серверной логикой, backend/frontend-кодом. Разбираться в существующей архитектуре и предлагать решения, которые реально внедряются в работу компании. Помогать превращать бизнес-задачи в работающие технические решения. Кого ищут Нужен инженер, который понимает, как работают: языковые модели и ограничения LLM; prompt engineering, context engineering, agents, tools, MCP; API, webhooks, интеграции между сервисами; backend, frontend, базы данных, SQL; серверы, деплой, логи, отладка; бизнес-процессы: продажи, производство, маркетинг, CRM/ERP. Будет плюсом Опыт с Claude Code, Codex, Cursor или аналогичными AI coding tools. Опыт создания AI-агентов. Опыт с Bitrix24, n8n, Make, Telegram-ботами, CRM/ERP. Опыт SEO-автоматизации, генерации контента, лидогенерации. Примеры реальных проектов, где ИИ был внедрен в бизнес-процесс, а не остался демо. Формат Постоянная работа. Удаленно или гибридно обсуждается. Важен результат, самостоятельность и способность доводить решения до внедрения. В сопроводительном письме обязательно ответить: Какие AI-инструменты для разработки реально используете: Claude Code, Codex, Cursor, ChatGPT, другие? Показать 1-3 проекта, где автоматизировали бизнес-процесс с помощью ИИ, API, базы данных или агентов. Описать коротко один самый сложный технический кейс: задача, стек, что сделали, какой был результат. Как бы подошли к задаче: есть ERP, Bitrix24, база данных, сайт и SEO-агенты. Нужно связать это в единую AI-систему управления компанией. С чего начнете? Приложить GitHub, портфолио, описание проектов или короткое видео-демо, если есть. Отклики без сопроводительного письма и примеров работ не рассматриваются. Тестовое задание Диагностическое задание на мышление. Оно должно показать, умеет ли человек проектировать систему, работать с агентами, API, SQL и бизнес-задачей. Задание для кандидата Представьте, что у компании есть: сайт с заявками; Bitrix24 / CRM; ERP-система производства; база данных заказов; 41 SEO-агент; Claude Code / Codex для разработки; задача: автоматизировать путь от лида до производственного заказ-наряда. Нужно подготовить короткое техническое решение на 2-4 страницы: Какую архитектуру предложите? Какие сервисы, API, MCP-серверы или агенты нужны? Какие таблицы или сущности должны быть в базе данных? Как будет идти путь заявки: сайт → CRM → расчет → заказ → производство → контроль статуса? Какие ошибки и риски предусмотрите? Что можно сделать за первые 2 недели? Где ИИ действительно полезен, а где лучше обычная программная логика? Дополнительно, если кандидат сильный технически: сделать небольшой прототип API или псевдокод одного процесса, например: принять заявку; проверить данные; создать сделку в CRM; записать в БД; вызвать AI-агента для классификации заявки; вернуть статус. Формат: Markdown, PDF, GitHub или Google Doc. Срок: 1-2 дня. Объем: без воды, главное структура и логика.
Специалист, умеющий работать со сценарием, визуальной драматургией, генерацией, персонажами, звуком и монтажом
Производство AI-видеоконтента полного цикла — от готового сценария до финального смонтированного ролика. Требуется специалист, умеющий работать со сценарием, визуальной драматургией, генерацией, персонажами, звуком и монтажом. Задачи: — создание AI-видео по готовым сценариям: сериальный контент, промо и внутренние проекты; — доработка сценариев, создание раскадровок, подбор визуальных решений и референсов; — генерация консистентных персонажей и локаций; — работа над несколькими связанными сценами и эпизодами; — сборка финальных роликов: монтаж, цветокоррекция, звук, музыка, титры и субтитры; — создание AI-озвучки и lip-sync; — подбор или генерация музыки; — улучшение качества генераций и устранение артефактов; — ведение библиотеки промптов, персонажей и production-наработок; — развитие и оптимизация AI production-пайплайна; — контроль лицензирования и коммерческого использования контента. Требования: — уверенная работа с AI-видеогенераторами: Google Veo, Sora, Kling, Runway, Hailuo, Luma или аналогами; — Midjourney, FLUX, Nano Banana или другие инструменты для создания keyframes и image-to-video; — умение сохранять внешность персонажей между сценами; — сильный prompt engineering для видео: камера, свет, композиция, движение; — работа с start/end frame, референсами и инструментами контроля генерации; — ElevenLabs или аналоги для озвучки; — lip-sync: Runway Act-Two, Hedra, HeyGen и другие инструменты; — Suno или аналоги для генерации музыки; — уверенный монтаж в DaVinci Resolve, Premiere Pro или CapCut; — понимание цветокоррекции, ритма и киноязыка; — адаптация видео под форматы 9:16 / 16:9 / 1:1; — работа с апскейлом, интерполяцией и улучшением качества. Будет преимуществом: — опыт производства серийного AI-контента; — работа со сценариями и storytelling; — ChatGPT, Claude, Gemini для разработки сценариев и раскадровок; — ComfyUI, n8n и автоматизация AI-пайплайнов; — работа с API генеративных сервисов; — After Effects и композитинг; — высокая насмотренность и понимание киноязыка. Условия: — постоянное сотрудничество; — full-time или part-time — в зависимости от загрузки; — реальные проекты и готовый сериальный формат с первого дня; — доступ к необходимым AI-инструментам предоставляется; — оплата обсуждается индивидуально, в зависимости от опыта и уровня.
Промт-инженер, ИИ-специалист
Задачи: — разрабатывать промпты для AI-ассистентов; — настраивать логику поведения ботов и сценарии диалогов; — интегрировать AI в бизнес-процессы; — тестировать и находить ошибки; — улучшать ответы и поведение ИИ; — работать с API и AI-инструментами; — создавать инструкции для LLM и оптимизировать промпты. Будет плюсом: — опыт работы с ChatGPT, Claude, Gemini и другими LLM; — понимание API, JSON и webhook; — опыт автоматизаций и работы с CRM; — базовые знания программирования; — опыт создания чат-ботов. Требования к кандидату: — понимание логики ИИ; — умение тестировать решения и доводить ботов до стабильной работы. Условия: — формат: офис; — график: 5/2, 10:00–19:00; — зарплата: обсуждается на месте.
Middle+ TechOps SAAS-инженер
TechOps SAAS Engineer (Middle+) Локация: удаленно (желательно часовой пояс GMT+5 - GMT+8) Язык команды: английский Обязанности: - Решать технические проблемы клиентов от начала до конца (Helpdesk + Slack) в рамках SLA - Проводить анализ первопричин с помощью Grafana, Datadog (логи, метрики, трейсы) - Строить дашборды мониторинга и проактивные алерты - Писать Python-скрипты для автоматизации и массовых операций - Активно использовать ИИ (Claude, Cursor, ChatGPT) для ускорения диагностики Требования: - Уверенный ежедневный опыт работы с LLM и промпт-инжинирингом - Практический опыт с Grafana/Datadog (создание дашбордов и алертов) - Python-скриптинг и глубокое понимание распределенных систем - 2+ года в TechOps/технической поддержке (FinTech/Forex/Crypto — плюс) - Отличный английский (C1+)
Инженер по оценке ИИ-агентов, разработчик задач
Компания Mindrift подбирает специалистов для проектной работы с ИИ-системами ведущих технологических компаний. Участие проектное, не постоянная занятость. Роль: разработка задач на кодинг для frontier-моделей ИИ. Каждая задача — самодостаточное Docker-окружение с неработающим кодом, который агент должен исправить; автоматические тесты проверяют результат. Итоговый результат — полный пакет: сломанный код, тесты, инструкция и эталонное решение. Задачи: - Придумать реалистичный сценарий разработчика — реальный баг, сломанный ETL, отсутствующая функция, а не учебная проблема. - Собрать воспроизводимое Docker-окружение с фиксированными зависимостями. - Написать pytest, проверяющий результат, а не команды, — детерминированный, стабильный, не раскрывающий исправление. - Написать instruction.md в формате Jira-тикета. - Написать эталонное решение solve.sh, доказывающее решаемость задачи. - Калибровать сложность так, чтобы современные агенты решали задачу в 20–60% случаев. - Дорабатывать задачи по обратной связи от экспертных QA-ревьюеров. - Позже — рецензировать задачи других авторов в роли QA-ревьюера. Вне области: разметка данных, промт-инжиниринг, продакшн-код, задачи уровня Leetcode. Требования: - 3+ года продакшн-разработки в одном бэкенд-стеке: Python, Go, Node.js, Java или Rust. - Свободное владение Python и pytest — обязательно независимо от основного стека: фикстуры, parametrize, monkeypatch, таймауты, conftest.py. - Опыт создания Docker-образов: воспроизводимые Dockerfile, фиксированные зависимости, multi-stage сборки, запуск от non-root пользователя. - Уверенная работа с Linux и Bash: отладка внутри контейнеров (strace, lsof, journalctl), shell-скрипты сложнее set -euo pipefail. - Опыт работы с ИИ-агентами кодинга — Claude Code, Cursor, Roo Code или аналогичными — на нетривиальных задачах; умение привести пример, когда ИИ уверенно ошибался, и как это было обнаружено. - Письменный английский уровня B2+. Не подходит: инженеры Data Science, ML или Computer Vision без бэкенд-опыта; мануальные QA без автоматизации; фронтенд-only, low-code/no-code, IT-поддержка, бизнес-аналитики; инженеры без опыта написания pytest с нуля; джуниоры, интерны или ассистенты на последней позиции. Предпочтительно: - Глубина в одной из областей: безопасность, системное администрирование (nginx, systemd, cron), научные вычисления (NumPy, PyTorch, SciPy), DevOps или внутренности Git. - Современный Python-тулинг: uv, poetry, pyproject.toml. - Инструменты покрытия: pytest-cov, coverage.py, gcov, llvm-cov, kcov. - Фаззинг или property-based тестирование (Hypothesis). - Опыт участия в бенчмарках оценки агентов. Процесс: заявка → квалификационный этап (90-минутный тест-задача и короткое поведенческое интервью) → присоединение к проекту → выполнение задач → оплата. Время: онбординг — около 10 часов на первую задачу; далее — около 5 часов на задачу, 2–4 параллельные задачи; реалистичная недельная нагрузка — 8–20 часов. График свободный, задачи сдаются к дедлайну и по критериям приёмки. Оплата: до $35 в час, зависит от экспертизы, оценки навыков, локации и потребностей проекта. Возможны повышенные ставки для узких специалистов, пониженные — на онбординге. Детали оплаты сообщаются по каждому проекту.
Staff-разработчик ПО, ИИ и платформа
О роли Staff-разработчик в команде AI & Platform — hands-on технический лидер, создающий AI-функциональность продукта. Работаете вместе со Staff Data Engineer (отвечает за фундамент данных) и подчиняетесь Engineering Manager. Фокус — на прикладном и агентном AI-слое: проектирование, разработка и выпуск AI-функций, с которыми взаимодействуют клиенты. Роль предполагает интенсивную работу с кодом и широкое техническое влияние на команду. Задачи - Проектировать и создавать AI-функции продукта: агенты на основе LLM, интеллектуальную автоматизацию, прогнозные возможности на операционных данных Auvik. - Вести сложные технические задачи от начала до конца: архитектура, продакшен-код, отладка на уровне систем, надёжный релиз. - Совместно с Data Engineer определять, какие данные нужны AI-слою, в каком виде и с какой свежестью; интегрироваться с инфраструктурой поиска и пайплайнов. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами и дизайнерами, превращая потребности клиентов в чётко ограниченные AI-функции. - Оценивать и внедрять новые AI-технологии (LLM, агентные фреймворки, RAG-паттерны, подходы к тонкой настройке), принимать прагматичные решения build-vs-buy. - Задавать стандарты в код-ревью, технических обсуждениях и инженерных практиках. - Наставлять других разработчиков. - Вносить вклад в общие инструменты, библиотеки и паттерны, ускоряющие AI-разработку в инженерной организации. Требования - Сильные основы программной инженерии и значительный опыт создания и выпуска продакшен-систем в масштабе. - Практический опыт создания AI/ML-функций: работа с LLM, промт-инжиниринг, RAG-архитектуры или агентные фреймворки. - Владение Go, Scala или TypeScript (React/GraphQL). Python для ML-процессов — плюс. - Глубокое понимание системного дизайна, распределённых систем, умение принимать архитектурные решения в условиях неопределённости. - Практический опыт работы с агентными инструментами кодинга (Cursor, Copilot Workspace, Claude Code), включая настройку ограничений и проверку результатов. - Сильные коммуникативные навыки: работа с AI-инженерами, продакт-менеджерами и инженерным руководством, умение переключаться между техническими и бизнес-обсуждениями. - Продуктовое мышление: понимание, зачем создаётся функция и решает ли она реальную проблему клиента. Бонусы - Опыт в управлении сетями, мониторинге или инфраструктурном ПО. - Опыт с AI-управляемой автоматизацией, обнаружением аномалий или прогнозной аналитикой в операционном контексте. Условия - Полностью распределённая команда, поддержка работы из дома или любого выбранного пространства. - Регулярные возможности для обучения и роста, обратная связь от руководства, тщательный онбординг. О компании Auvik — облачное ПО для управления сетями, дающее IT-командам мгновенную видимость и контроль над инфраструктурой: локальной, удалённой или распределённой по глобальным сетям. Платформа автоматизирует обнаружение сетей, картирование, мониторинг, резервное копирование конфигураций, анализ трафика и оповещения. Компания стремится к разнообразию и инклюзивности.
Senior Software Engineer, AI и Healthcare Analytics
О роли В Oracle Health создают будущее здравоохранения — облачные решения с ИИ в основе, рассчитанные на работу в масштабе страны. Миссия — изменить то, как работают больницы и врачи, обеспечивая лучший уход за пациентами и точное своевременное возмещение расходов. Модернизируют системы электронных медицинских карт (EHR) и управления циклом доходов (RCM) с помощью LLM и ИИ-агентов, помогая клиницистам больше сосредоточиться на пациентах и меньше на административной нагрузке. Ищут высококвалифицированных ИИ-инженеров для проектирования и создания высокомасштабируемых облачных конвейеров обработки данных, которые принимают, преобразуют и анализируют огромные объёмы медицинских данных с низкой задержкой, обеспечивая бизнес-аналитику и аналитику в системах EHR и RCM. Вы будете использовать LLM, ИИ-агентов и современные платформы данных для решения таких задач, как поддержка клинических решений, оптимизация доходов и автоматизация рабочих процессов, а также использовать инструменты разработки с поддержкой ИИ для ускорения поставки. Обязанности - Создавать и улучшать конвейеры данных, ETL-процессы и трансформации. - Участвовать в разработке функций на основе LLM и ИИ-агентов, а также аналитических сценариев. - Работать с наборами данных EHR/RCM и поддерживать разработку KPI и дашбордов. - Изучать и применять лучшие практики в облаке, инженерии данных и LLMOps. Обязательные требования - Степень бакалавра/магистра в области компьютерных наук или эквивалент. - Более 5 лет релевантного опыта в разработке ПО. - Сильные навыки программирования на Python/Java. - Хорошее знание SQL. - Глубокая экспертиза в инженерии данных: ETL, трансформация данных, моделирование данных (Spark, SQL). - Опыт создания высокомасштабируемых распределённых систем. - Опыт работы с облаком (OCI/AWS/Azure). - Опыт создания крупной новой функциональности в программной системе от проектирования через разработку и тестирование до продакшена. - Опыт взаимодействия с несколькими функциональными областями для разработки компонентов в составе более крупной системы. - Опыт работы с LLM, промт-инжинирингом и фреймворками для ИИ-агентов. - Опыт сочетания ручного кодирования и разумного использования ИИ-решений для быстрого прототипирования, тестирования, итераций и поставки надёжного кода. - Опыт регулярного использования ChatGPT, Claude или аналогичных моделей для повышения продуктивности. Желательные требования - Опыт работы с агентными архитектурами или GenAI-платформами. - Опыт в здравоохранении или цифровых медицинских системах. - Понимание систем EHR и процессов RCM. - Знакомство со стандартами медицинского кодирования (ICD/CPT). Условия - Вилка зарплаты в США: от $89 200 до $209 500 в год. - Возможно получение бонуса и акций. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка, включая экспертное медицинское мнение. - Страхование по краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности. - Страхование жизни и от несчастных случаев (AD&D). - Дополнительное страхование жизни (сотрудник/супруг/ребёнок). - Гибкие счета расходов на медицинское обслуживание и иждивенцев. - Льготы на поездки на работу и парковку до вычета налогов. - Пенсионный план 401(k) с корпоративным взносом. - Оплачиваемый отпуск: гибкий отпуск для сотрудников на окладе; накопительный отпуск для остальных. Для сотрудников, работающих не менее 35 часов в неделю, накопление отпуска составляет 13 дней в год в первые три года работы и 18 дней в год в последующие годы. Для сотрудников, работающих от 20 до 34 часов в неделю, отпуск пропорционален. Сотрудники, работающие менее 20 часов в неделю, не имеют права на отпуск. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - Оплачиваемый больничный: 72 часа при приёме на работу, обновляется каждый календарный год, неиспользованный остаток переносится до максимального лимита 112 часов. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком. - Помощь в усыновлении. - План покупки акций для сотрудников. - Финансовое планирование и юридическая помощь. - Добровольные льготы, включая авто-, домовладельческое и страхование домашних животных.
Прикладной AI-инженер продукта, full-stack
О компании EZLabs — подразделение AI-инноваций компании VetsEZ. Ищем нескольких прикладных AI-инженеров продукта для работы в полностью удалённом формате. Проекты связаны с созданием интеллектуальных платформ для здравоохранения и решений на основе ИИ. Компания трансформирует оказание медицинской помощи с помощью технологий, инноваций и продуманного дизайна. Партнёры: медицинские команды, поставщики услуг и страховщики. Цель — улучшение вовлечённости пациентов, координации ухода и обработки претензий через продвинутую аналитику, интеллектуальную автоматизацию и защищённые цифровые платформы. Роль подходит инженеру-практику, работающему на стыке ИИ, разработки продуктов и full-stack разработки. Идеальный кандидат имеет практический опыт создания и развёртывания реальных AI-приложений с использованием современных инструментов: Cursor, Claude, Codex, OpenAI и связанных LLM-технологий. Кандидат должен проживать на территории континентальных штатов США. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и внедрять AI-функции в медицинских продуктах и операционных системах. - Создавать full-stack приложения с использованием современных AI-инженерных процессов и инструментов: Cursor, Claude, Codex, OpenAI API и связанных LLM-технологий. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, дизайнерами, инженерами и клиническими специалистами для создания масштабируемых решений, ориентированных на пользователя, улучшающих вовлечённость пациентов, координацию ухода и операционную эффективность. - Разрабатывать API, бэкенд-сервисы, конвейеры автоматизации и AI-процессы, поддерживающие интеллектуальные возможности продуктов и production-ready развёртывание. - Применять лучшие практики разработки ПО, DevOps и MLOps для тестирования, развёртывания, мониторинга и оптимизации AI-решений. - Исследовать новые AI-технологии, паттерны внедрения LLM и современные фреймворки разработки продуктов для постоянного улучшения возможностей платформы. - Работать в условиях неопределённости, решать сложные технические задачи, эффективно взаимодействовать с техническими и нетехническими командами в быстрой Agile-среде. - Выполнять дополнительные задачи по мере необходимости для достижения целей команды и успеха проекта. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, разработки ПО, искусственного интеллекта, науки о данных или смежной технической дисциплине. - 2+ года профессионального опыта в разработке ПО, продуктовой инженерии или full-stack разработке. - Практический опыт реализации как минимум 2–3 production-level AI-проектов с использованием таких инструментов, как Cursor, Claude, Codex, OpenAI, Anthropic или аналогичных AI-платформ. - Сильные навыки программирования: Python, TypeScript, JavaScript или смежные современные языки, а также опыт создания и развёртывания production-grade full-stack приложений. - Опыт интеграции больших языковых моделей (LLM), промт-инжиниринга, AI-агентов, генеративных AI-процессов или архитектур retrieval augmented generation (RAG). - Знакомство с облачными платформами: AWS, Azure или Google Cloud Platform, а также с технологиями контейнеризации и развёртывания: Docker и Kubernetes. - Развитые коммуникативные навыки, умение работать в команде, аналитические и решающие задачи способности, способность работать самостоятельно в удалённой Agile-среде. Дополнительные квалификации - Опыт с AI-ассистированными процессами разработки ПО, векторными базами данных, эмбеддингами, семантическим поиском, оркестрационными фреймворками или автоматизацией AI-процессов. - Знакомство с фреймворками машинного обучения: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face или scikit-learn. - Опыт работы с CI/CD конвейерами, DevOps-практиками, автоматизацией инфраструктуры или защищёнными средами медицинских технологий. - Предпочтителен опыт поддержки инициатив в здравоохранении, у страховщиков/поставщиков, в федеральном правительстве или в технологических проектах Департамента по делам ветеранов (VA). - Возможность получения допуска к государственной тайне будет плюсом. Условия - Медицинская страховка, стоматология и зрение. - 401k с корпоративным взносом. - Оплачиваемый отпуск и федеральные праздники. - Корпоративный ноутбук. - Возможности обучения. - Удалённая работа. Примечания - Отобранные кандидаты должны будут пройти дактилоскопию в государственном учреждении и проверку биографии в рамках процесса найма. - VetsEZ — работодатель с равными возможностями. Кандидаты рассматриваются без учёта расы, цвета кожи, религии, пола, национального происхождения, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, инвалидности или статуса защищённого ветерана. - На данный момент компания не может предоставить спонсорскую поддержку (визу).
AI-инженер, LLM и RAG
Implicit создаёт AI-движок знаний для обслуживания и поддержки. Платформа без кода преобразует сложные технические документы, инструкции, процедуры и операционные данные в структурированные знания для людей и AI-агентов. Ищем инженера по ИИ на частичную занятость для создания AI-возможностей следующего поколения. Работа в команде с опытными инженерами, продакт-лидерами и исследователями ИИ над задачами в оборонной отрасли, производстве, поддержке клиентов и других отраслях. Обязанности - Проектировать и создавать AI-приложения на основе LLM, RAG, семантического поиска и AI-агентов. - Разрабатывать интеллектуальные пайплайны для загрузки документов, извлечения знаний и поиска. - Улучшать качество ответов с помощью промт-инжиниринга, фреймворков оценки и оптимизации поиска. - Создавать и оптимизировать продакшн-сервисы ИИ на Python и современных AI-фреймворках. - Работать с инструментами агентной разработки, включая Claude Code, Cursor, и AI-ассистируемыми процессами написания кода. - Писать чистый, поддерживаемый, хорошо протестированный код с акцентом на качество и надёжность. - Тесно сотрудничать с командами продукта, разработки и Data Science для быстрого прототипирования и выпуска новых возможностей. - Оценивать новые AI-модели, инструменты и техники для постоянного улучшения платформы. Требования - Опыт от 3 лет в создании AI, ML или NLP-приложений в индустрии, open-source или исследованиях. - Уверенный опыт с большими языковыми моделями (LLM), RAG, эмбеддингами и семантическим поиском. - Хорошее понимание NLP, машинного обучения и современных техник глубокого обучения. - Практический опыт с PyTorch, TensorFlow или аналогичными ML-фреймворками. - Навыки разработки на Python и опыт создания продакшн-программного обеспечения. - Опыт работы с API, векторными базами данных и AI-фреймворками приложений. - Степень бакалавра в Computer Science или смежной области, или эквивалентный практический опыт. Предпочтительно - Опыт создания AI-систем для корпоративного управления знаниями или технической документации. - Опыт с AI-агентами, вызовом инструментов и агентными процессами. - Знакомство с графами знаний, OCR, парсингом документов или мультимодальным ИИ. - Опыт развёртывания AI-приложений с использованием современных практик MLOps. - Опыт оценки и бенчмаркинга производительности LLM. Условия - Конкурентоспособная оплата. - Гибкий график частичной занятости. - Удалённая работа в пределах США. - Гибкая политика отпусков. - Возможность создавать передовые AI-продукты в небольшой, опытной и высокотехничной команде, решающей сложные реальные задачи.
Старший инженер-программист II (AI)
Удалённая работа для кандидатов в США. Обязанности - Проектирование, разработка и эксплуатация production AI-функций: RAG-пайплайны, рекомендации на основе LLM, диалоговые агенты или автоматизация рабочих процессов. - Создание общей AI-платформы: инфраструктура поиска, фреймворки оценки, мониторинг моделей, guardrails и наблюдаемость. - Написание LLM-приложений и интеграций с маркетинговыми платформами, BI-инструментами или пользовательскими продуктами. - Оценка моделей и функций с помощью eval-фреймворков; итерации по промптам, стратегиям поиска и выбору моделей на основе данных. - Ежедневное использование AI-инструментов разработки, таких как Claude, для задач, связанных и не связанных с AI. - Координация с командой персонализации для интеграции GenAI-функций с существующими ML-сигналами персонализации. - Документирование AI-дизайна, результатов оценки и операционных уроков в общей базе знаний. - Обеспечение наблюдаемости AI-систем: задержка, стоимость, ошибки; участие в on-call ротации и реагирование на инциденты в production. Требования - Опыт разработки с AI-инструментами (Claude, Copilot и т.п.) в ежедневной работе, а не просто ознакомление. - Понимание full-stack: готовность работать в разных частях стека; чистые специалисты по одному направлению не подходят. - Опыт владения функциями от спецификации до деплоя, наблюдаемости и on-call; инженеры отвечают за свой код, отдельной ops-команды нет. - Сильные знания принципов проектирования ПО, автоматизированного тестирования, код-ревью и CI/CD. - Полная автономность; умение вести технические решения и наставлять младших инженеров. - Владение Python; уверенная разработка и эксплуатация production LLM-приложений. - Практический опыт минимум в одной специализации: RAG и системы поиска, оценка LLM, фреймворки оценки LLM или автоматизация рабочих процессов на основе LLM. - Понимание промпт-инженерии, управления контекстным окном и компромиссов LLM. - Знакомство с базами данных, эмбеддинг-моделями или семантическим поиском. - Высокая точность и внимание к деталям. - Отличные организационные навыки и способность к многозадачности. - Опыт работы с MLOps-инструментами или пайплайнами деплоя моделей. - Вклад во внутренние инструменты разработки, золотые стандарты или улучшение SDLC-процессов. - Опыт работы с e-commerce платформами, каталогами продуктов или высоконагруженными потребительскими приложениями. - Опыт работы в глобальных распределённых командах. - Опыт документирования архитектурных решений, написания RFC или ведения инженерных вики. Условия - Медицинская, стоматологическая, страхование жизни и базовые программы для сотрудников и их семей (при соответствии критериям). - Участие в 401(k) плане. - Оплачиваемый отпуск и отгулы в соответствии с политикой компании. - Праздничные дни в течение календарного года. - Возможность получения рестриктных акций и ежегодных бонусов в зависимости от соответствия критериям и результатам работы. О компании Компания основана в 1996 году, штаб-квартира в Ирвайне, Калифорния, США. Численность сотрудников: 1001–5000. Компания имеет опыт H1B-спонсорства.
GenAI-инженер, AI-ассистированная разработка
Локация Колумбус (Огайо), Чикаго (Иллинойс), Миннеаполис (Миннесота), Детройт (Мичиган), Мэдисон (Висконсин). О роли Ищем высококвалифицированного GenAI-инженера с практическим опытом работы с Devin AI, Claude Code и AI-ассистированной разработкой ПО для ускорения разработки за счет интеллектуальной автоматизации. Кандидат будет работать с инженерными командами над проектированием, разработкой, тестированием и развертыванием корпоративных приложений, используя AI-кодинг-агентов для повышения производительности, качества кода и скорости поставки. Роль требует сильных базовых знаний в разработке ПО, опыта облачной разработки, экспертизы в CI/CD и интереса к созданию переиспользуемых AI-инженерных активов. Обязанности - Проектировать, разрабатывать, тестировать и развертывать корпоративные программные решения совместно с инженерными командами. - Использовать Devin AI, Claude Code, GitHub Copilot или аналогичные AI-ассистенты для ускорения разработки, тестирования, отладки, документирования и модернизации. - Создавать и поддерживать переиспользуемые AI-активы: Devin Playbooks, Knowledge Assets, файлы CLAUDE.md, Skills, Hooks и шаблоны рабочих процессов. - Участвовать в онбординге репозиториев и стандартизации AI-рабочих процессов в инженерных командах. - Взаимодействовать с архитекторами, владельцами продуктов, QA-командами и разработчиками для поставки масштабируемых и качественных программных решений. - Обеспечивать соответствие AI-сгенерированного кода инженерным практикам, стандартам безопасности, требованиям качества и комплаенса. - Постоянно оценивать и улучшать AI-ассистированные процессы разработки и инженерные практики. - Продвигать лучшие практики AI-инжиниринга и делиться переиспользуемыми активами между командами. - Поддерживать DevOps-инициативы, автоматизацию CI/CD и разработку облачных приложений. Обязательные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Сильный опыт в разработке ПО и корпоративных приложений. - Практический опыт работы с Devin AI, Claude Code, GitHub Copilot или аналогичными AI-ассистированными платформами разработки. - Глубокое знание современных методологий разработки ПО и Agile-практик. - Опыт работы с CI/CD-пайплайнами, автоматизированным тестированием и разработкой облачных приложений. - Опыт разработки API и микросервисов. - Понимание архитектуры ПО, паттернов проектирования и инженерных лучших практик. - Отличные аналитические, коммуникационные навыки и навыки совместной работы. - Интерес к AI-ассистированной инженерии и повышению продуктивности разработчиков. Предпочтительные требования - Опыт разработки агентного ИИ (Agentic AI). - Опыт создания генеративных AI-приложений. - Знание RAG (Retrieval-Augmented Generation). - Опыт в промпт-инжиниринге и контекст-инжиниринге. - Опыт в DevOps и платформенной инженерии. - Опыт работы с фреймворками автоматизации рабочих процессов. - Опыт работы с облачными платформами: AWS, Azure или Google Cloud Platform. Обязательные навыки - Devin AI - Claude Code - GitHub Copilot - Программная инженерия - CI/CD - Облачные приложения - Разработка API - Микросервисы - Agile/Scrum - DevOps - AI-ассистированная разработка Желательные навыки - Agentic AI - Generative AI - RAG - Промпт-инжиниринг - Контекст-инжиниринг - Автоматизация рабочих процессов - Платформенная инженерия Условия - Долгосрочный контракт. - Рассматриваются кандидаты по форме W2; C2C не рассматривается.
AI-инженер Oracle SCM Cloud
Контракт. Удалённая работа, предпочтительно в Атланте, Далласе или Нью-Джерси. AI-First-инженер с экспертизой в Oracle SCM и подтверждённым опытом применения ИИ на всём жизненном цикле разработки ПО (SDLC). Роль направлена на трансформацию процессов проектирования, разработки, тестирования, развертывания и поддержки Supply Chain-приложений через инженерные практики с использованием ИИ. Кандидат — не просто разработчик Oracle SCM, который иногда использует ИИ-инструменты, а инженер, который систематически применяет ИИ для повышения продуктивности, качества кода, эффективности тестирования, операционной поддержки и результатов поставки ПО. Роль предполагает внедрение ИИ-управляемых инициатив по разработке и модернизации в Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS. Кандидаты должны продемонстрировать и количественно измерить достигнутые бизнес-результаты от внедрения ИИ, включая сокращение циклов разработки, улучшение качества кода, снижение трудозатрат на тестирование, ускорение развертываний и более быстрое решение инцидентов. Основные обязанности: AI-управляемая инженерия на протяжении всего SDLC: 1. AI-ассистируемые требования и проектирование решений: - Использование ИИ и LLM-технологий для анализа бизнес-требований, BRD, пользовательских историй, процессов и функциональных спецификаций SCM. - Генерация технических проектов, оценок влияния, матриц трассируемости, альтернативных решений и оценок трудозатрат с помощью AI-ассистируемых рабочих процессов. - Использование ИИ для ускорения fit-gap-анализа и оценки влияния квартальных обновлений Oracle Cloud. - Применение ИИ-управляемого поиска знаний для сокращения циклов анализа и проектирования. 2. AI-управляемая генерация кода и рефакторинг: - Использование GitHub Copilot, Oracle Code Assist, агентных AI-фреймворков и аналогичных инструментов для ускорения разработки на PL/SQL, Java, JavaScript, Groovy, VBCS, OIC и APEX. - Внедрение AI-ассистируемой генерации кода, оптимизации, рефакторинга, обратного инжиниринга и инициатив по модернизации легаси-систем. - Разработка кастомизаций, интеграций, расширений, отчетов и решений по автоматизации Oracle SCM с использованием AI-управляемых практик. - Применение ИИ для автоматизации интеграционных маппингов, создания API, генерации отчетов и технической документации. 3. AI-ассистируемое тестирование, автоматизация тестов и стратегии регрессионного тестирования: - Построение AI-управляемых стратегий тестирования, охватывающих функциональное, интеграционное, регрессионное, нагрузочное и приемочное тестирование. - Использование ИИ для автоматической генерации тест-кейсов, создания тестовых данных, выявления дефектов и поддержки тестов. - Внедрение AI-усиленных фреймворков регрессионного тестирования для поддержки квартальных релизов Oracle Cloud. - Использование ИИ-инструментов для триажа дефектов, анализа первопричин и прогнозной аналитики качества. 4. AI-управляемые DevOps, ревью кода, генерация документации и операционная поддержка: - Интеграция AI-ассистируемых ревью кода, анализа безопасности, статического сканирования кода и quality gates в CI/CD-пайплайны. - Использование ИИ для генерации документации по развертыванию, release notes, руководств по внедрению и операционных runbook. - Применение AI-управляемого мониторинга и аналитики для оценки готовности квартальных релизов Oracle и их бизнес-влияния. - Поддержка AI-управляемой автоматизации развертывания и практик управления окружениями. 5. Опыт работы с GitHub Copilot, агентными AI-фреймворками, промт-инжинирингом, RAG-паттернами и AI-ассистируемыми рабочими процессами разработчика: - GitHub Copilot - Oracle Code Assist - ChatGPT - Claude - Агентные AI-фреймворки - OCI Generative AI 6. Экспертиза в Oracle SCM и технические навыки: - Сильный практический опыт работы с Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS. Бизнес-влияние и измерение результатов: - Способность количественно оценивать и коммуницировать результаты от внедрения ИИ, включая: - Сокращение цикла разработки - Улучшение качества кода - Снижение уровня дефектов - Снижение трудозатрат на тестирование - Ускорение циклов развертывания - Ускорение решения инцидентов - Повышение продуктивности разработчиков
Младший вайбкодер, GenAI-прототипирование
О вакансии - Компания: COVET IT INC - Роль: Vibe Coding Engineer / GenAI Prototyping Developer - Локация: Лос-Анджелес, Калифорния (удалённо) - Тип занятости: долгосрочный контракт - Уровень: начальный, 0–2 года опыта Задачи - Использовать AI-ассистентов кодирования: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT и аналогичные инструменты. - Быстро превращать идеи в функциональные прототипы, AI-приложения, внутренние инструменты и proof-of-concept. - Работать с LLM, AI-агентами, RAG, MCP-серверами, API, современными full-stack фреймворками и паттернами AI-оркестрации. - Сотрудничать с командами product, UX и engineering. Требования - 0–2 года опыта в разработке ПО, включая выпускников с сильным академическим, проектным, стажёрским или личным опытом программирования. - Уверенные основы программирования на Python, JavaScript/TypeScript, Node.js или Golang. - Базовый практический опыт с React, Next.js, REST API, Git и GitHub. - Знакомство с AI-ассистентами: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, ChatGPT, Windsurf или Replit AI. - Понимание основ генеративного ИИ, LLM, промт-инжиниринга, AI-агентов и RAG. - Базовое понимание MCP (Model Context Protocol) и того, как AI-агенты взаимодействуют с инструментами, API и внешними системами. - Опыт создания AI/LLM-приложений, чат-ботов, рабочих процессов или proof-of-concept в академических, стажёрских, личных или open-source проектах. - Понимание API, JSON, веб-сервисов и базовой архитектуры приложений. - Знакомство с Git-процессами и инженерными практиками. - Сильные аналитические навыки и способность быстро осваивать новые технологии. - Любознательность и готовность экспериментировать с новыми AI-инструментами, фреймворками и технологиями повышения продуктивности разработчика. - Практический подход и умение быстро собирать работающие прототипы с помощью AI-инструментов. Желательно - Опыт с LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen или аналогичными AI-фреймворками. - Знакомство с векторными базами данных, эмбеддингами и семантическим поиском. - Базовый опыт с Docker, Kubernetes, AWS, Azure или GCP. - Опыт интеграции AI-приложений с корпоративными системами, базами данных или сторонними API. - Личные проекты, вклад в GitHub, хакатоны или академические проекты с GenAI или AI-агентами. - Продуктовое мышление и способность быстро превращать идею в работающее демо или прототип. - Комфорт в среде с быстрыми экспериментами, неопределённостью и постоянным обучением.
Senior AI/ML-инженер, Generative AI и RAG
О компании Работодатель — консалтинговая фирма, специализирующаяся на внедрении комплексных AI и ML-решений в различных отраслях. Компания использует современные технологии и отраслевую экспертизу для повышения инновационности и эффективности клиентов. Задачи - Проектирование, разработка и внедрение enterprise-grade приложений на основе генеративного ИИ с использованием современных AI-фреймворков и облачных платформ. - Создание и оптимизация решений на основе RAG (Retrieval Augmented Generation) с применением векторных баз данных и корпоративных баз знаний. - Разработка AI-агентов и мультиагентных рабочих процессов с использованием фреймворков LangChain, LangGraph, Semantic Kernel и AutoGen. - Интеграция больших языковых моделей (LLM), таких как GPT, Llama, Claude и Gemini, в бизнес-приложения. - Взаимодействие с архитекторами, владельцами продуктов и бизнес-заинтересованными сторонами для реализации AI-решений, соответствующих бизнес-целям. - Внедрение промпт-инжиниринга, управления контекстом, фреймворков памяти и оркестрации рабочих процессов для повышения производительности ИИ. Требования - Более 7 лет опыта в разработке ПО с сильными навыками Python. - Подтверждённый опыт работы с генеративным ИИ, Azure OpenAI и Azure AI. - Практический опыт с RAG, векторными базами данных и фреймворками LangChain или LangGraph. - Навыки разработки масштабируемых API, микросервисов и бэкенд-сервисов с использованием облачных технологий. - Опыт с практиками LLMOps и MLOps, включая CI/CD пайплайны, мониторинг и управление жизненным циклом моделей. - Приверженность принципам ответственного ИИ, стандартам безопасности, конфиденциальности данных и политикам управления. Условия - Возможность работы над передовыми проектами в области генеративного ИИ и машинного обучения. - Коллаборативная среда, ориентированная на техническое лидерство и инновации. - Непрерывное обучение и развитие с учётом достижений в области AI-технологий. - Участие в технических ревью дизайна, стандартах кодирования и лучших практиках.
Voice AI-инженер, Conversational AI
Компания: Beyond-ED Задачи - Проектировать и масштабировать промпты и поведение агентов на живых звонках. - Анализировать реальные данные звонков для поиска следующих улучшений. - Создавать eval-системы и бенчмарки, чтобы быстро и уверенно повышать качество. - Цель — выпускать больше улучшений быстрее, каждое подтверждено данными, а не догадками. Обязательные требования - Опыт применения LLM в продакшене: вы создавали и запускали LLM-функции в реальных продуктах, а не только прототипы. - Серьёзный опыт промпт-инжиниринга: умение разбивать сложную задачу на надёжные промпты и шаги агента; понимание структуры, версионирования и поддержки промптов в масштабе. - Подход evals-first: вы создавали eval-системы, бенчмарки и тестовые наборы; качество измеряется, а не оценивается по ощущениям. - Уверенная работа с данными: SQL и Python/TypeScript для анализа звонков и транскриптов, поиска сигналов и оценки влияния. - Инженерная база: production-код на TypeScript/Node и интеграция в реальный бэкенд, а не передача в виде ноутбука. - Строгость вместо интуиции: эксперименты и доказательства, аргументация данными. - Владение Claude Code / Codex или аналогами: уверенное и осознанное использование AI-ассистированной разработки; в 2026 году это считается обязательным. - Ответственность за качество агента end-to-end, включая продакшен, и понимание влияния на реальные агентства и их клиентов. Навыки и языки - Node.js — 4 года - TypeScript — 4 года - LLM — 4 года - Английский язык — обязательно
Старший Oracle SCM-инженер, AI-first
Задачи - Использование AI/LLM-технологий для анализа бизнес-требований, BRD, пользовательских историй, процессов и функциональных спецификаций SCM. - Генерация технических проектов, оценок влияния, матриц трассировки, альтернативных решений и оценок трудозатрат с помощью AI-ассистированных процессов. - Применение AI для ускорения fit-gap анализа и оценки влияния ежеквартальных обновлений Oracle Cloud. - Использование AI-управляемого поиска знаний для сокращения циклов анализа и проектирования. - Использование GitHub Copilot, Oracle Code Assist, Agentic AI-фреймворков и аналогичных инструментов в PL/SQL, Java, JavaScript, Groovy, VBCS, OIC и APEX. - AI-ассистированная генерация кода, оптимизация, рефакторинг, обратный инжиниринг и модернизация легаси-систем. - Разработка кастомизаций, интеграций, расширений, отчетов и решений автоматизации Oracle SCM. - Использование AI для автоматизации интеграционных маппингов, создания API, генерации отчетов и технической документации. - Разработка AI-управляемых стратегий тестирования: функциональное, интеграционное, регрессионное, нагрузочное и UAT. - Использование AI для генерации тест-кейсов, создания тестовых данных, выявления дефектов и поддержки тестов. - Внедрение AI-улучшенного регрессионного тестирования для ежеквартальных релизов Oracle Cloud. - Применение AI для триажа дефектов, анализа первопричин и прогнозной аналитики качества. - Интеграция AI-ассистированных ревью кода, анализа безопасности, статического сканирования и quality gates в CI/CD пайплайны. - Генерация документации по деплою, release notes, руководств по внедрению и операционных runbook с помощью AI. - Применение AI-управляемого мониторинга и аналитики для готовности ежеквартальных релизов Oracle. - Поддержка AI-управляемой автоматизации деплоя и управления окружениями. Требования - 11+ лет общего опыта в IT. - Сильный опыт работы с Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS. - Подтвержденный опыт применения AI на протяжении всего SDLC. - Сильный опыт разработки и модернизации ПО. - Опыт AI-ассистированной разработки, тестирования, DevOps и продакшн-поддержки. - Развитые коммуникативные и аналитические навыки. - Способность демонстрировать измеримые бизнес-результаты от внедрения AI: сокращение цикла разработки, улучшение качества кода, снижение уровня дефектов, сокращение трудозатрат на тестирование, ускорение циклов деплоя, ускорение инцидент-менеджмента, повышение продуктивности разработчиков. - Практический опыт с одним или несколькими инструментами: GitHub Copilot, Oracle Code Assist, ChatGPT, Claude, Agentic AI-фреймворки, Prompt Engineering, RAG, OCI Generative AI. - Сильный практический опыт с Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS. - Опыт кастомизаций, интеграций, расширений, отчетов и автоматизации Oracle SCM. - Сильный опыт разработки с PL/SQL, Java, JavaScript, Groovy, VBCS, OIC и/или APEX. - Простое перечисление ChatGPT/Copilot в резюме недостаточно — требуется реальный опыт. Условия - Локация: Альфаретта, Джорджия / удалённо. - Тип занятости: контракт.
Инженер Oracle SCM с применением ИИ
AI-First Engineer — Oracle SCM Applications Suite (AI-Fueled SDLC & Modernization). Инженер, использующий ИИ на протяжении всего жизненного цикла разработки ПО — от требований до развертывания и поддержки. Краткое описание должности: ищем AI-First инженера с глубокой экспертизой в Oracle SCM и подтвержденным опытом применения ИИ на всех этапах жизненного цикла разработки ПО (SDLC). Роль направлена на трансформацию процессов проектирования, разработки, тестирования, развертывания и поддержки приложений Supply Chain с помощью практик, основанных на ИИ. Идеальный кандидат — не просто разработчик Oracle SCM, который иногда использует ИИ-инструменты, а инженер, который систематически применяет технологии ИИ для повышения производительности, качества кода, эффективности тестирования, операционной поддержки и общих результатов поставки ПО. Роль предполагает реализацию инициатив по AI-управляемой разработке и модернизации в Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS. Кандидаты должны уметь демонстрировать и количественно оценивать измеримые бизнес-результаты, достигнутые за счет внедрения ИИ, включая сокращение циклов разработки, улучшение качества кода, снижение трудозатрат на тестирование, ускорение развертываний и более быстрое решение проблем. Ключевые обязанности AI-управляемая разработка ПО на всех этапах SDLC Применение практик на основе ИИ на всех фазах жизненного цикла ПО: AI-ассистируемые требования и проектирование решений Использование ИИ и LLM-технологий для анализа бизнес-требований, BRD, пользовательских историй, процессов и функциональных спецификаций SCM. Генерация технических проектов, оценок влияния, матриц трассируемости, альтернативных решений и оценок трудозатрат с помощью AI-ассистируемых рабочих процессов. Использование ИИ для ускорения fit-gap анализа и оценки влияния ежеквартальных обновлений Oracle Cloud. Применение AI-управляемого поиска знаний для сокращения времени анализа и проектирования. AI-управляемая генерация и рефакторинг кода Использование GitHub Copilot, Oracle Code Assist, агентных AI-фреймворков и аналогичных инструментов для ускорения разработки на PL/SQL, Java, JavaScript, Groovy, VBCS, OIC и APEX. Реализация AI-ассистируемой генерации кода, оптимизации кода, рефакторинга, обратного проектирования и инициатив по модернизации легаси-систем. Разработка кастомизаций, интеграций, расширений, отчетов и решений автоматизации Oracle SCM с использованием практик разработки на основе ИИ. Применение ИИ для автоматизации интеграционных маппингов, создания API, генерации отчетов и технической документации. AI-ассистируемое тестирование, автоматизация тестов и стратегии регрессионного тестирования Построение стратегий тестирования на основе ИИ, охватывающих функциональное, интеграционное, регрессионное, нагрузочное и приемочное тестирование. Использование ИИ для автоматической генерации тест-кейсов, создания тестовых данных, выявления дефектов и поддержки тестов. Внедрение AI-усиленных фреймворков регрессионного тестирования для поддержки ежеквартальных релизов Oracle Cloud. Использование ИИ-инструментов для триажа дефектов, анализа первопричин и прогнозной аналитики качества. AI-управляемые DevOps, ревью кода, генерация документации и операционная поддержка Интеграция AI-ассистируемых ревью кода, анализа безопасности, статического сканирования кода и контроля качества в CI/CD пайплайны. Использование ИИ для генерации документации по развертыванию, релизных заметок, руководств по внедрению и операционных runbook. Применение AI-управляемого мониторинга и аналитики для оценки готовности ежеквартальных релизов Oracle и их бизнес-влияния. Поддержка AI-управляемой автоматизации развертывания и практик управления окружениями. Опыт работы с GitHub Copilot, агентными AI-фреймворками, промт-инжинирингом, RAG-паттернами и AI-ассистируемыми рабочими процессами разработчика GitHub Copilot Oracle Code Assist ChatGPT Claude Агентные AI-фреймворки OCI Generative AI Экспертиза в Oracle SCM и технические навыки Сильный практический опыт работы с Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS.
Эксперт Claude Code, промт-инжиниринг и автоматизация
Компания: Grandeur Design Supply Мы ищем высококвалифицированного эксперта Claude Code с глубоким опытом в AI-ассистированной разработке, промт-инжиниринге и автоматизации рабочих процессов с использованием моделей Claude (Anthropic). Роль сосредоточена на использовании Claude для задач программирования, проектирования систем, документации и оптимизации процессов. Обязанности - Проектировать, тестировать и оптимизировать продвинутые промты для Claude для генерации качественного кода и технических результатов. - Создавать и поддерживать AI-ассистированные рабочие процессы разработки с использованием возможностей Claude Code. - Сотрудничать с инженерными и продуктовыми командами для интеграции Claude в инструменты, системы и процессы. - Отлаживать, дорабатывать и проверять AI-сгенерированный код на нескольких языках программирования. - Разрабатывать внутренние инструменты, скрипты и автоматизации на основе Claude API. - Документировать лучшие практики промт-инжиниринга и AI-ассистированного программирования. - Отслеживать новейшие достижения в моделях Claude и инструментах AI-разработки. - Оценивать производительность, точность и надёжность AI-сгенерированных результатов. Требования - Подтверждённый опыт работы с Claude (Anthropic) или аналогичными LLM (например, GPT, Gemini) для задач программирования. - Свободное владение одним или несколькими языками программирования (Python, JavaScript, TypeScript и т.д.). - Экспертиза в промт-инжиниринге и оптимизации выходных данных AI. - Опыт работы с API, интеграцией SDK и автоматизацией рабочих процессов. - Знакомство с жизненным циклом разработки ПО (SDLC) и системой контроля версий (Git). - Способность эффективно отлаживать и проверять AI-сгенерированный код. - Развитые навыки решения проблем и аналитического мышления. - Отличные письменные коммуникативные навыки и способность к документированию. Предпочтительные квалификации - Опыт создания AI-ассистированных инструментов для разработчиков или копилов. - Знание DevOps, CI/CD пайплайнов или облачных платформ (AWS, GCP, Azure). - Опыт в машинном обучении или обработке естественного языка. - Опыт работы с агентными системами или автономными рабочими процессами. Условия - Оплата: $10–15 в час (в зависимости от опыта и типа занятости). - Тип занятости: контракт. - Место работы: удалённо.
AI Designer / AI Content Engineer
Обязанности - Продакшн AI-видео, рекламных креативов и контента с виртуальными аватарами - Ведение нескольких аватаров одновременно — консистентность лица, голоса, характера и визуального стиля - Сборка пайплайнов: бриф → сценарий и референсы → генерация → постпродакшн → готовый ассет - Автоматизация через шаблоны, API, n8n, MCP и кастомные агенты/Skills в Claude, Codex и аналогах - Ведение библиотеки промтов и контент-календаря по аватарам, форматам и площадкам - Постпродакшн в Premiere Pro: монтаж, цвет, звук, липсинк, субтитры, адаптация под TikTok / Reels / Shorts - Анализ конкурентов и трендов, тестирование хуков, форматов и новых инструментов Требования - Опыт коммерческой работы с AI-генерацией видео от 2 лет и портфолио с кейсами - Видеомодели: Seedance, Kling, Veo, Runway и другие актуальные - Аватары: HeyGen, Synthesia, Hedra, D-ID или аналоги - Higgsfield и Magnific, включая работу с Elements и консистентными персонажами - Понимание diffusion, image-to-video, text-to-video, TTS, voice cloning, lipsync - Промт-инжиниринг для изображений, видео, звука и агентных систем - Опыт с MCP, Skills и кастомными агентами — готовность собирать решения под свои задачи - Уверенный Premiere Pro и базовое понимание SMM - Системность: готовность лезть в автоматизацию, документацию и техническую часть, а не только в визуал Условия - Международная команда, полностью удалённый формат, комфортный график - Оплата с привязкой к доллару - Инструменты и генерации за счёт компании - Открытая культура: прозрачность, уважение и результат
AI Designer / AI Content Engineer
Обязанности - Продакшн AI-видео, рекламных креативов и контента с виртуальными аватарами; - Ведение нескольких аватаров одновременно — консистентность лица, голоса, характера и визуального стиля; - Сборка пайплайнов: бриф → сценарий и референсы → генерация → постпродакшн → готовый ассет; - Автоматизация через шаблоны, API, n8n, MCP и кастомные агенты/Skills в Claude, Codex и аналогах; - Ведение библиотеки промтов и контент-календаря по аватарам, форматам и площадкам; - Постпродакшн в Premiere Pro: монтаж, цвет, звук, липсинк, субтитры, адаптация под TikTok / Reels / Shorts; - Анализ конкурентов и трендов, тестирование хуков, форматов и новых инструментов. Требования - Опыт коммерческой работы с AI-генерацией видео от 2 лет и портфолио с кейсами; - Видеомодели: Seedance, Kling, Veo, Runway и другие актуальные; - Аватары: HeyGen, Synthesia, Hedra, D-ID или аналоги; - Higgsfield и Magnific, включая работу с Elements и консистентными персонажами; - Понимание diffusion, image-to-video, text-to-video, TTS, voice cloning, lipsync; - Промт-инжиниринг для изображений, видео, звука и агентных систем; - Опыт с MCP, Skills и кастомными агентами — готовность собирать решения под свои задачи; - Уверенный Premiere Pro и базовое понимание SMM; - Системность: готовность лезть в автоматизацию, документацию и техническую часть, а не только в визуал. Условия - Международная команда, полностью удалённый формат, комфортный график; - Оплата с привязкой к доллару; - Инструменты и генерации за счёт компании; - Открытая культура: прозрачность, уважение и результат.
Senior AI/LLM-инженер, генеративный ИИ
О компании и проекте Компания: NTT DATA North America. Требуется Senior AI/LLM-инженер для проектирования, разработки и внедрения корпоративных решений генеративного ИИ на основе больших языковых моделей. Кандидат должен обладать опытом разработки на Python, RAG, AI-оркестрации и облачных архитектур. Роль предполагает работу с владельцами продуктов, архитекторами решений, инженерами данных и бизнес-заинтересованными сторонами для создания масштабируемых, безопасных и готовых к продакшену AI-приложений на базе OpenAI и других ведущих фундаментальных моделей. Локация: удалённо, необходимо поддерживать часовой пояс EST. Задачи - Проектировать, разрабатывать и внедрять корпоративные генеративные AI-приложения с использованием современных LLM-технологий. - Создавать продакшен-бэкенд-сервисы на Python с применением современных практик разработки ПО. - Разрабатывать масштабируемые AI-архитектуры с использованием OpenAI, Anthropic Claude, Gemini, Llama или аналогичных фундаментальных моделей. - Проектировать и внедрять RAG-пайплайны с использованием векторных баз данных и семантического поиска. - Разрабатывать мультиагентные AI-системы для оркестрации сложных бизнес-процессов. - Проектировать архитектуры AI-решений, отвечающие требованиям масштабируемости, безопасности и поддерживаемости. - Интегрировать AI-возможности в существующие корпоративные приложения, API и бизнес-процессы. - Разрабатывать и использовать REST API, микросервисы и событийно-ориентированные сервисы для AI-приложений. - Внедрять фреймворки оркестрации, такие как LangChain и связанные агентные фреймворки. - Оптимизировать промпты для повышения точности, качества рассуждений и бизнес-результатов. - Оценивать производительность LLM и внедрять методы улучшения качества ответов. - Устанавливать практики AI-управления, оценки моделей и ответственного ИИ. - Мониторить производительность AI-приложений и оптимизировать задержку, стоимость и качество. - Создавать облачные AI-решения с использованием Azure или AWS AI-сервисов. - Внедрять Azure AI Search и векторный поиск. - Проектировать безопасные корпоративные AI-приложения в соответствии со стандартами облачной безопасности и управления. - Взаимодействовать с DevOps-командами для развертывания AI-решений через CI/CD-пайплайны. - Взаимодействовать с бизнес-заинтересованными сторонами для понимания AI-кейсов и их трансформации в масштабируемые технические решения. - Представлять архитектурные решения и AI-стратегии технической и нетехнической аудитории. - Наставлять младших инженеров и развивать лучшие практики AI-инжиниринга. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, программной инженерии или смежной области. - 6+ лет опыта в разработке ПО или машинном обучении. - Минимум 3 года практического опыта создания решений в области ИИ и генеративного ИИ. - 3–5 лет сильного практического опыта разработки продакшен-приложений на Python. - 1–3 года опыта создания приложений с использованием OpenAI (предпочтительно), Anthropic Claude, Gemini, Llama или аналогичных LLM-платформ. - 3+ года опыта внедрения RAG-архитектур. - 1–3 года опыта интеграции векторных баз данных и решений семантического поиска. - 1–3 года уверенного понимания LangChain и фреймворков AI-оркестрации. - Опыт проектирования мультиагентных AI-архитектур. - Глубокие знания промпт-инжиниринга, оценки моделей, AI-управления и принципов ответственного ИИ. - Опыт создания REST API, микросервисов и событийно-ориентированных архитектур. - Опыт работы с облачными платформами Azure или AWS. - Понимание масштабируемой корпоративной архитектуры приложений. - Отличные аналитические навыки, навыки решения проблем и коммуникации. Необходимые технические навыки - Python - JavaScript - Генеративный ИИ - Большие языковые модели (LLM) - OpenAI (предпочтительно) - Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Мультиагентная AI-оркестрация - LangChain - Langfuse - Архитектура AI-решений - Azure AI Search - Векторные базы данных - Промпт-инжиниринг - REST API - Микросервисы - Событийно-ориентированная архитектура - Облачные сервисы Azure или AWS Предпочтительно - Опыт работы с LangGraph, AutoGen, CrewAI, Semantic Kernel или аналогичными агентными фреймворками. - Опыт работы с векторными базами данных, такими как Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant.
Founding AI Engineer
Founding AI Engineer Ищем инженера, который превращает AI-идеи в готовые продукты и отвечает за весь путь — от концепции до релиза в App Store и Google Play. Это не исследовательская позиция. Вы будете напрямую работать с командой основателей, влиять на продукт и формировать инженерные стандарты будущей команды. Чем предстоит заниматься - Создавать AI-функции от prompt engineering и агентных workflow на Claude до пользовательского интерфейса. - Разрабатывать и выпускать кросс-платформенные мобильные приложения. - Полностью вести процесс релиза в App Store и Google Play. - Быстро прототипировать и итерировать с помощью Lovable и AI-инструментов. - Разрабатывать frontend на React Native (CLI), React.js и Next.js. - Создавать backend-сервисы и API на Node.js. - Принимать архитектурные решения и закладывать инженерные стандарты. - Работать на всех этапах разработки продукта. Обязательно - Уверенная работа с Claude: prompt engineering, tool use, structured outputs. - Опыт работы с Lovable. - Production-опыт с React Native (CLI), не только Expo. - Сильные навыки React.js / Next.js. - Опыт разработки backend на Node.js. - Подтверждённый опыт публикации мобильных приложений в App Store и Google Play. - Понимание сборки, code signing и прохождения App Store / Google Play review. Условия - Москва, Ярославское шоссе, 146к2. - Офисный формат. - Оформление по ТК РФ. - 170 000 ₽/месяц. - 5/2, 10:00–19:00. - Выплаты 2 раза в месяц без задержек.
Область и стек: Системная аналитика
Область и стек: Системная аналитика Должность: Support Manager (L2) Компания: Scela Зарплатная вилка: 1000-1500$ Формат работы: Удаленка Страна работы: РФ Компания создает автономную инфраструктуру монетизации трафика в Telegram на базе AI. Цифровые сотрудники заменяют целые отделы ручных операторов для крупных команд. Ищут специалиста технической поддержки второй линии, который умеет работать с языковыми моделями (LLM) под капотом, понимает логику промптинга и готов обеспечивать бесперебойную работу систем в ночное время и выходные. Чем предстоит заниматься - Обрабатывать входящие обращения от клиентов в Telegram-боте поддержки. - Настраивать и оптимизировать prompt-инструкции для ИИ-ассистентов под конкретные сценарии и вертикали продаж. - Оперативно диагностировать и устранять логические ошибки в диалогах. - Помогать клиентам настраивать авто-дожимы и сценарии в no-code/low-code конструкторе воронок. - Мониторить работоспособность Telegram-сессий клиентов. - Отсеивать платформенные баги и заводить технические таски на бэкенд/фронтенд-разработчиков. Что ожидаем - Опыт в support на 2 линии поддержки от 1 года — обязательно. - Навык чтения или написания кода — обязательно. - Базовое понимание prompt engineering: умение писать четкие системные инструкции для LLM (ChatGPT, Claude, Gemini) и понимание, как системный промпт влияет на поведение модели. - Понимание логики no-code/low-code конструкторов воронок и базовых принципов работы CRM. - Умение быстро разбираться в чужих переписках, логах и находить причинно-следственные связи. - Опыт общения с клиентами в техподдержке или B2B-клиентском сервисе. - Базовые знания Git. - Высокий уровень самодисциплины: готовность стабильно работать в ночные часы и оперативно реагировать на критические алерты о падении сессий. Что предлагаем - Полностью удаленный формат работы из любой точки мира. - Оплачиваемая стажировка (1 месяц): график — 6/1 (ПН–ПТ: с 10:00 до 19:00; СБ — с 10:00 до 14:00 МСК). - График после прохождения стажировки: 6/1, ночные смены — выходные предусмотрены только в будние дни в середине недели. Смена длится 12 часов (с 22:00 до 10:00 МСК). В течение смены чистое рабочее время — 8 часов, но все 12 часов надо быть на связи. - Оклад: 1000–1500$ в месяц по результатам собеседования. Выплаты 1 и 16 числа на кошелек BEP20. - Обучение работе на no-code платформе и тонкостям настройки ИИ под конвертящий трафик. - Работа в быстрорастущем AI-стартапе с сильной технической командой. - Возможность карьерного роста до руководителя Support-отдела. - Подписание договора NDA (по паспортным данным и видеоверификации).
Senior AI-First инженер Oracle SCM Cloud
Компания Bright Sol ищет senior AI-First инженера с экспертизой Oracle SCM и практическим опытом применения ИИ на всём протяжении SDLC. Это не традиционная роль Oracle SCM-разработчика. Кандидат должен иметь подтверждённый опыт использования AI/GenAI для улучшения разработки, тестирования, модернизации, развёртывания и поддержки производства. Локация: Alpharetta, GA / удалённо. Обязательные требования - 12+ лет опыта в ИТ - Сильный практический опыт работы с Oracle SCM Cloud и/или Oracle EBS - Подтверждённый опыт AI/GenAI на всём протяжении SDLC - GitHub Copilot / Oracle Code Assist - LLM / ChatGPT / Claude - Агентные AI-фреймворки - Prompt Engineering - RAG (Retrieval-Augmented Generation) - OCI Generative AI - Сильный опыт разработки с PL/SQL, Java, JavaScript, Groovy, VBCS, OIC и/или APEX - AI-ассистированная генерация кода, рефакторинг и модернизация - AI-управляемая генерация тест-кейсов, автоматизация и регрессионное тестирование - AI-ассистированные ревью кода, CI/CD и DevOps - Опыт работы с интеграциями, кастомизациями, расширениями и отчётами Oracle SCM