Вакансии для промпт-инженеров с OpenAI
Вакансии для промпт-инженеров с OpenAI: подборка ролей, где в задачах или стеке указан OpenAI. Можно найти работу в этом направлении и сразу смотреть…
Фильтр вакансий
Staff-инженер по ИИ, промпт-инжиниринг
О команде и проекте GE Vernova создаёт команду для применения генеративного ИИ. Цель — автоматизация промптинга и разработка фреймворка для промптинга, чтобы максимизировать переиспользование и обмен между бизнес-подразделениями. Сотрудник будет работать на стыке передовых технологий и традиционной индустрии, влияя на бизнес-процессы. Компания ведёт стратегию и R&D для энергетического перехода, сотрудничает с правительством США и более чем 420 организациями, реализует 150+ энергетических проектов. Задачи - Взаимодействовать с профильными экспертами для понимания бизнес-потребностей и превращения их в чёткие эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и уточнять промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно работать с разработчиками ПО для интеграции решений на основе LLM в существующие или новые приложения. - Участвовать в разработке масштабируемого фреймворка для промпт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Помогать в сборе и анализе обратной связи пользователей для постоянного улучшения эффективности промптов. - Следить за развитием технологий LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промпт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для создания базы знаний. Требования - Степень магистра в области компьютерных наук, ИИ/МО, инженерии, математики или смежной области и не менее 5 лет релевантного опыта. - Право на работу в США (требование работодателя). Предпочтительные качества - PhD в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных или смежной области. - Опыт промпт-инжиниринга и знакомство с инструментами: OpenAI GPT, Hugging Face и др. - Владение Python или другими языками, обычно используемыми в ИИ/МО. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в NLP или проектах по машинному обучению. - Знакомство с системами контроля версий, например Git. - Понимание операционных процессов и задач традиционной индустрии. - Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. Условия - Конкурентная компенсация, профессиональное развитие, сложные задачи, хорошая рабочая среда. - Вилка зарплаты для позиции в США: $98 400 – $164 000. - Компания выплачивает географическую надбавку 110%, 120% или 130% к зарплате в определённых регионах. - Возможен дискреционный ежегодный бонус. - Предоставляется помощь с переездом (relocation assistance). - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и покрытие рецептурных препаратов; доступ к Health Coach от GE Vernova (круглосуточная поддержка медсестёр); программа помощи сотрудникам (EAP) с круглосуточной конфиденциальной оценкой и консультациями. - Предложение о работе зависит от успешного прохождения проверки на наркотики (если применимо).
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.
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.
AI-промпт-инженер, LLM и генеративный ИИ
Компания и контекст CACI International ищет AI-промпт-инженера в команду BEAGLE Agile Solution Factory (ASF), поддерживающую заказчика CBP в Северной Вирджинии. Команда работает над Agile-разработкой для Министерства внутренней безопасности (DHS). Задачи - Разработка и оптимизация промптов для различных генеративных ИИ-моделей (LLM) для получения желаемого поведения, ответов и творческих результатов. - Итеративное тестирование: сравнение вариантов промптов, анализ результатов и постоянное улучшение. - Взаимодействие с несколькими группами для интеграции промптов и оптимизации ручных процессов. - Исследования и разработка: отслеживание последних достижений в области LLM, генеративного ИИ и техник промпт-инжиниринга. - Поддержка тонкой настройки и RAG: участие в стратегиях улучшения точности моделей. - Решение проблем: отладка неожиданного поведения моделей, выявление корневых причин в структуре промпта, ограничениях модели или контексте данных. Требования - Гражданство США и способность пройти проверку службой CBP (проверка за 3 года на felony, за 1 год на употребление наркотиков, за 1 год на проступки, такие как кража или мошенничество). - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, информационных технологий или смежной области (эквивалентный опыт может быть рассмотрен). - 0–3 года профессионального опыта разработки ПО, стажировок или соответствующих академических проектов. - Более 1 года практической работы с большими языковыми моделями (например, OpenAI GPT, Llama, Gemini) или другими генеративными ИИ-моделями. - Опыт как минимум с одним языком программирования (Python, JavaScript/TypeScript). - Знание техник промпт-инжиниринга (few-shot, chain-of-thought, структурированные выходы, вызов функций). - Готовность к гибридному графику с работой на месте в Ашберне, Вирджиния. Желательно - Навыки решения проблем и подход к экспериментам, основанный на данных. - Письменные и устные коммуникационные навыки, умение ясно излагать сложные технические концепции. - Способность работать самостоятельно и в команде в быстро меняющейся среде. - Опыт работы с концепциями RAG, включая эмбеддинги и векторные базы данных. - Понимание вопросов безопасности ИИ (например, prompt injection, предвзятость, конфиденциальность данных). - Опыт работы в Agile/Scrum. Условия - Полная занятость, постоянная должность. - Допуск к гостайне не требуется. - Возможны локальные командировки до 10%. - Гибридный график с присутствием в офисе в Ашберне, Вирджиния. - Культура честности и среда доверия, гибкий график отпуска, доступ к обучающим ресурсам.
Principal-инженер AI, промпт-инжиниринг
О компании GE Vernova развивает направление генеративного ИИ: создаёт команду для автоматизации промптинга и разработки фреймворка для переиспользования промптов между бизнес-подразделениями. GE Vernova Advanced Research выступает акселератором и ведёт исследования для энергетического перехода. Позиция предполагает работу на стыке передовых технологий и традиционной промышленности. Задачи - Взаимодействовать с профильными экспертами для перевода бизнес-потребностей в эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и улучшать промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно работать с разработчиками ПО для интеграции LLM-решений в существующие или новые приложения. - Участвовать в создании масштабируемого фреймворка для промпт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Помогать в сборе и анализе обратной связи пользователей для постоянного улучшения эффективности промптов. - Отслеживать достижения в области LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промпт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для создания базы знаний. Требования - 10+ лет релевантного опыта и степень магистра или PhD в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, AI-инжиниринга или смежных областях. - Готовность работать в офисе в Нискаюне (штат Нью-Йорк) или Кембридже (штат Массачусетс). - Для сотрудников в Кембридже: обязательная трёхмесячная гибридная адаптационная программа в Исследовательском центре GE Vernova Advanced Research в Нискаюне. Предоставляются расходы на поездки, жильё и проживание. - Наличие права на работу в США. Желательные качества - PhD в области компьютерных наук, ИИ, машинного обучения, инженерии, науки о данных или смежных областях. - 3+ года опыта в промпт-инжиниринге и знакомство с инструментами, такими как модели OpenAI GPT, Hugging Face и др. - 5+ лет опыта работы с Python или другими языками программирования, обычно используемыми в AI/ML. - Опыт с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (например, Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в проектах по NLP или машинному обучению. - Знакомство с системами контроля версий, например Git. - Понимание особенностей работы традиционной промышленности и её задач. - Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, умение объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. Условия - Компания предлагает хорошую рабочую среду, профессиональное развитие, интересные задачи и конкурентоспособную компенсацию.
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.
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).
Инженер Agentic AI, Azure AI Foundry
Условия - Локация: Мэдисон, Висконсин; Колумбус, Огайо; Чикаго, Иллинойс; Миннеаполис, Миннесота; Детройт, Мичиган. - Долгосрочный контракт. - Рассматриваются кандидаты на W2. Без C2C. Мы ищем высококвалифицированного инженера Agentic AI для проектирования, разработки и развертывания интеллектуальных ИИ-агентов с использованием Azure AI Foundry и современных фреймворков для ИИ-агентов. Идеальный кандидат должен иметь сильный опыт в разработке ПО, практические навыки работы с приложениями на основе LLM и подтвержденную способность создавать масштабируемые, готовые к продакшену мультиагентные системы в облачных средах. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и развертывать интеллектуальных ИИ-агентов с использованием Azure AI Foundry и Azure OpenAI. - Создавать масштабируемые, готовые к продакшену мультиагентные системы для автоматизации предприятий. - Разрабатывать приложения на основе ИИ с использованием больших языковых моделей (LLM), генерации с дополненной выборкой (RAG) и техник промпт-инжиниринга. - Реализовывать оркестрацию агентов с помощью фреймворков, таких как AutoGen, Semantic Kernel, LangChain или аналогичных Agent SDK. - Разрабатывать RESTful API, микросервисы и событийно-ориентированные приложения для поддержки ИИ-решений. - Интегрировать ИИ-агентов с корпоративными системами, базами данных, API и SaaS-платформами. - Развертывать и управлять ИИ-нагрузками в облачных средах с использованием сервисов Azure. - Сотрудничать с кросс-функциональными командами для проектирования, разработки, тестирования и оптимизации ИИ-решений. - Внедрять CI/CD конвейеры и лучшие практики DevOps для развертывания ИИ-приложений. - Контейнеризировать приложения с помощью Docker и развертывать их в средах на основе Kubernetes. - Мониторить, устранять неполадки и оптимизировать производительность ИИ-агентов в продакшене. Требования - 5+ лет опыта в разработке ПО с сильным опытом разработки облачных приложений. - Сильные навыки программирования на Python (предпочтительно) или Java. - Практический опыт работы с Azure AI Foundry и Azure OpenAI. - Опыт разработки ИИ-агентов с использованием фреймворков, таких как: - AutoGen - Semantic Kernel - LangChain - Agent SDK Технические навыки - Языки программирования: Python, Java. - ИИ и машинное обучение: Azure AI Foundry, Azure OpenAI, большие языковые модели (LLM), промпт-инжиниринг, генерация с дополненной выборкой (RAG), мультиагентные системы.
AI-разработчик, Azure и Copilot Studio
О компании Itron разрабатывает новые способы управления энергией и водой для коммунальных предприятий и городов. Компания создаёт более рациональный мир для защиты важнейших ресурсов сегодня и в будущем. О роли Компания ищет AI-разработчика для проектирования и создания решений на базе ИИ с использованием экосистемы Microsoft: Azure, GitHub, Copilot Studio и Azure AI Foundry. В этой роли вы будете разрабатывать и интегрировать разговорные копилоты, сценарии RAG (генерация с дополнением по извлечённым данным) и автоматизированные рабочие процессы в корпоративные приложения. Вы будете тесно взаимодействовать с продуктовыми, инженерными, security- и бизнес-заинтересованными сторонами для создания масштабируемых, соответствующих требованиям и измеримых AI-возможностей для клиентов в сфере ЖКХ и энергетики. Обязанности Разработка и внедрение решений - Создание и поддержка AI-решений на базе Azure AI Foundry: выбор моделей, оркестрация промптов, оценка и паттерны развёртывания с фокусом на надёжные и клиентоориентированные результаты. - Разработка и настройка копилотов в Copilot Studio: темы, действия, плагины/коннекторы, инклюзивный дизайн диалогов. - Внедрение паттернов интеграции ИИ: RAG, вызов инструментов/функций, агентные рабочие процессы в приложениях и внутренних инструментах. - Создание и поддержка API-сервисов (например, Azure Functions, App Service, контейнерные сервисы) для предоставления AI-возможностей корпоративным бизнес-системам. - Проектирование и реализация безопасных и подотчётных паттернов доступа к корпоративным источникам знаний: SharePoint, Azure SQL, Blob Storage. DevOps, GitHub и инженерное совершенство - Использование Azure DevOps и GitHub для управления исходным кодом, pull request, код-ревью, стратегий ветвления и управления релизами в совместной agile-среде. - Построение CI/CD-пайплайнов с автоматическим тестированием, сканированием безопасности и развёртыванием в Azure. - Применение инженерных практик: модульное и интеграционное тестирование, телеметрия, обработка ошибок, оптимизация производительности и понятная документация. Безопасность, соответствие и управление - Соблюдение практик secure-by-design: управление доступом и идентификацией (Entra ID), управление секретами (Key Vault), принцип минимальных привилегий. - Поддержка требований ответственного ИИ и управления: логирование, аудит, оценка, безопасность контента, защитные ограничения промптов и безопасности. - Взаимодействие с командами безопасности и соответствия для обеспечения соответствия AI-решений корпоративным политикам и регуляторным требованиям, характерным для сектора ЖКХ и энергетики. Совместная работа и взаимодействие с заинтересованными сторонами - Перевод бизнес-потребностей в проекты AI-решений, пользовательские истории и технические планы реализации, которые практичны и измеримы. - Кросс-функциональная работа с продуктовыми, инженерными и бизнес-партнёрами для определения метрик успеха, проверки результатов и итераций на основе обратной связи и аналитики. - Обучение и поддержка команд, внедряющих паттерны Copilot Studio и Azure AI Foundry, развитие общей ответственности и непрерывного обучения. Требования - Опыт разработки программных решений на Azure, включая как минимум одно из: Functions, App Service, Storage, SQL или API Management. - Практический опыт работы с Azure DevOps и/или GitHub: pull request, стратегии ветвления, отслеживание задач, CI/CD. - Опыт разработки AI-приложений, включая как минимум одно из: - Копилоты, чат-боты или разговорные пользовательские интерфейсы. - Решения на основе поиска (RAG) и корпоративный поиск. - Промпт-инжиниринг и управление версиями промптов. - Вызов инструментов/функций или агентные рабочие процессы. - Умение работать с REST API и интегрировать AI-решения с корпоративными системами. - Сильные основы программной инженерии: структуры данных, проектирование API, тестирование, поиск и устранение неисправностей. - Чёткие коммуникативные навыки, способность объяснять концепции ИИ технической и нетехнической аудитории. Желательно - Опыт работы с Copilot Studio: темы, действия, коннекторы, публикация и управление. - Опыт работы с Azure AI Foundry: промпт-флоу и оркестрация, оценка, развёртывание и наблюдаемость. - Знакомство с Azure OpenAI или другими провайдерами больших языковых моделей и концепциями жизненного цикла моделей. - Опыт работы с корпоративными решениями идентификации: Entra ID, OAuth2, управление доступом на основе ролей, безопасные паттерны данных. - Знание инструментов мониторинга и наблюдаемости: Application Insights, Log Analytics, дашборды. - Опыт работы с Power Platform, Logic Apps или другими платформами интеграции и автоматизации. - Комфорт в работе по agile-моделям, совместный, инновационный и ответственный подход. Условия Конкурентоспособный компенсационный пакет: финансовые, социальные, медицинские программы и программы благополучия, оплачиваемый отпуск, 401k matching, программа покупки акций для сотрудников.
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.
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.
AI-инженер, промпт-инжиниринг и агентные системы
О роли Один из стартапов-клиентов компании RS Global Services нанимает AI-инженера на полный рабочий день. Инженер будет отвечать за промпты, агентов, оценки (evals) и пайплайны, лежащие в основе пользовательских функций. Вы будете превращать продуктовые требования в работающие промпты, агентов и пайплайны, строго их оценивать, итерировать до готовности к продакшену и продолжать улучшать после релиза. Роль находится на стыке продукта и платформы: вы решаете, что должна делать ИИ-система, доказываете, что она работает, и доводите её до пользователей. Компания находится на ранней стадии и движется быстро, поэтому ищем человека, который умеет быстро работать с неоднозначными ИИ-задачами, измерять качество вывода и выпускать систему только тогда, когда она достаточно надёжна для продакшена. Работа очная, 5 дней в неделю в офисе. Важно уметь отличать «хорошо выглядит в демо» от «работает в продакшене». Задачи - Создавать новые ИИ-функции полностью, от прототипа до продакшена. - Улучшать качество вывода ИИ через промпт-инжиниринг, выбор моделей, retrieval и оценку. - Проектировать и запускать оценки (evals), которые измеряют реальное качество вывода, а не только первое впечатление. - Быстро итерировать промпты, дизайн агентов и паттерны оркестрации. - Работать с продуктовым инженером над превращением требований в реально работающие ИИ-функции. - Работать с платформенной ИИ-командой для размещения функций на надёжной инфраструктуре. - Оценивать новые модели, инструменты и техники, когда они улучшают качество, задержку, стоимость или надёжность. Требования Опыт - Практический опыт создания функций на базе LLM, которые были выпущены для реальных пользователей. - 3–8 лет опыта в практической разработке ПО и создании LLM-функций, выпущенных для реальных пользователей (обязательно). - Опыт выпуска LLM-функций в продакшен в репутабельном быстрорастущем стартапе с высокой инженерной планкой; умение рассказать, что ломалось (обязательно). - Опыт создания агентов и агентных систем — оркестрация LLM, использование инструментов на больших объёмах данных. - Следит за передовыми методами агентного ИИ; опыт только с LangChain — жёлтый флаг (обязательно). - Опыт работы в небольшой команде (менее 15 инженеров), или в роли founding engineer, или бывший основатель. - Опыт в корпоративном вертикальном SaaS. - Опыт в роли FDE или явно клиентоориентированный опыт. Образование - Степень бакалавра в области компьютерных наук (обязательно). Профессиональные навыки - Продакшен-инжиниринг на TypeScript/Node (основной, особенно AWS Lambda) и/или Python (обязательно). - Опыт с системами оценки (evals), структурированным выводом и вызовом функций (обязательно). - Опыт с Anyscale Ray или аналогичными фреймворками распределённых вычислений для батч-инференса, eval-пайплайнов или масштабирования агентных нагрузок. - Опенсорс-вклад в области LLM или агентных инструментов. - Знакомство с pgvector или другими векторными retrieval-системами. - Опыт пост-обучения или файн-тюнинга. Личные качества - Искренний интерес к работе на ранней стадии и к миссии компании (обязательно). Не подходят кандидаты - Короткие периоды работы (менее 2 лет в любой компании, кроме стажировок и контрактной работы). - Только крупные техкомпании (FAANG, Netflix) с очень узкой ролью. - Опыт только с RAG или с упором на LangChain — указывает на отсутствие актуальных знаний агентного ИИ. - Кандидаты без инженерной глубины — например, опыт в анализе данных является негативным сигналом. Условия - Зарплата: $180K–$250K. - Опционы: конкурентные. - Формат: очно, 5 дней в неделю в офисе в SOMA, Сан-Франциско. - Спонсирование визы: E3, H1B Transfer, TN. Новые H1B не рассматриваются.
Staff AI-инженер, автоматизация и агентные системы
Grafana Labs ищет Staff-инженера (AI и автоматизация) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Кандидат будет создавать мультиагентные архитектуры, интеграции LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных, и запускать производственные системы, от которых команды зависят ежедневно. Роль предполагает высокую автономию и владение техническим направлением: определение наиболее эффективных задач для маркетинга, RevOps и SDR-команд, проектирование решений и их внедрение. Также потребуется задавать техническое направление платформы автоматизации (модели данных, контракты API, общие библиотеки, эталонные архитектуры) и сотрудничать с командами Data Engineering, GTM Systems и Field Operations для создания масштабируемой автоматизации, устраняющей ручную работу. Задачи: Агентные системы и AI-инфраструктура: - Владение полным циклом 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, вызываемых 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. Системная интеграция и бэкенд-сервисы: - Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов, соединяющих AI-модели с бизнес-системами (BigQuery, Slack, CRM, email, календари, аналитические инструменты). - Проектирование потоков данных для RAG, соединяющих LLM с внутренними базами знаний, данными клиентов и бизнес-контекстом в реальном времени. - Разработка serverless или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся с нагрузкой и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana. Автоматизация и поддержка процессов: - Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, Regional Marketing и SDR для определения задач автоматизации, выявления узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами. - Проектирование и развертывание процессов с помощью оркестрационных инструментов (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности. - Создание систем, рассчитанных на самостоятельное использование: документация, плейбуки и обучающие материалы для независимой работы команд. Требования: - 8+ лет опыта в разработке ПО с углублением в бэкенд-разработку, системную интеграцию или инженерию данных/аналитики. - 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах. - Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, включая Git-процессы, практики код-ревью и дисциплину тестирования. - Практический опыт с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции и инструменты.
Ведущий ML-инженер, LLM и генеративный ИИ
Инженеры-программисты и ИИ-агенты сталкиваются с общей проблемой: найти того человека или место, которые ответят на их сложный специфический вопрос. Многие решения обещают решить это с помощью поиска по векторным базам данных. Однако найти ответ часто бывает непросто: его части разбросаны по множеству противоречивых источников, и без точного поиска и тщательного анализа не обойтись. Spectrum собирает данные из кода, документации и задач организации и организует знания в единую онтологию, которую ИИ-агенты могут эффективно искать и анализировать. Мы стремимся произвести революцию в семантическом слое для организаций, создающих программное обеспечение, и выйти за рамки спецификаций, которые рассинхронизируются с кодом, представив «живую спецификацию» — извлекаемую из всей системы и используемую для поддержания её согласованности. Spectrum должен стать единым источником истины для всех знаний о продукте и архитектуре. Spectrum — резидент стартап-инкубатора JetBrains, с темпом и автономией стартапа, опирающийся на 25-летний опыт создания инструментов для разработчиков. Мы ищем первоклассного ML-инженера, который поможет нам формировать будущее разработки программного обеспечения. Вы будете владеть нашим стеком AI и ML и помогать определять исследовательскую повестку команды. Ваше техническое видение и дизайнерские решения напрямую повлияют на продукт и определят его успех. Задачи - Проектирование и создание ML/LLM-решения для приёма данных, извлечения знаний, поиска и последующего рассуждения. - Создание наборов данных, метрик и пайплайнов, обеспечивающих измеримые улучшения в системе. - Проектирование и улучшение агентов для поиска контекста, извлечения знаний и согласования данных, включая промпт-инжиниринг, выбор моделей и оптимизацию инференса. - Внедрение практик MLOps, включая оркестрацию, наблюдаемость и отслеживание экспериментов. - Совместная работа с инженерной командой над системным дизайном и с JetBrains Research над исследовательской повесткой. - Определение критериев найма, развитие ML-команды и формирование её культуры. Требования - Подтверждённый опыт работы в роли ML/AI-лида. - Не менее пяти лет опыта в системах ML/AI, из них не менее двух лет — с LLM и генеративным ИИ. - Глубокое понимание экосистемы LLM, включая архитектуры моделей и подходы к тонкой настройке. - Практический опыт с: - Промпт-инжинирингом и проектированием LLM-пайплайнов, включая оценку. - Агентными фреймворками, такими как LangChain, LlamaIndex, LangSmith, smolagents или аналогичными. - Векторными базами данных и паттернами RAG (retrieval-augmented generation). - Развёртыванием и масштабированием приложений на LLM с использованием API (например, OpenAI или Anthropic) или open-source моделей. - Уверенное владение Python; знание Kotlin будет плюсом. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции разной аудитории. - Владение английским языком в письменной и устной форме. Идеальный кандидат - Опыт работы с онтологиями, графами знаний или рассуждениями на основе графов. - Опыт работы в стартапах на ранней стадии — вам нравится этап «с нуля до единицы». - Способность мыслить стратегически о продукте на основе ИИ, а не только обучать модели изолированно. - Опыт в анализе кода, инструментах для разработчиков или исследованиях в области разработки ПО. - Опыт работы с мультиагентными системами или сложными агентными процессами. - Активное участие в соответствующих open-source проектах или публикациях. Условия - Конкурентная зарплата и льготы JetBrains. - Достаточный запас ресурсов и корпоративные возможности при автономии стартапа.
Senior AI-инженер, AI-агенты и RAG-пайплайны
Компания: TMS LLC О позиции Ищем Senior AI Software Engineer с опытом проектирования, создания и развертывания production-grade Agentic AI-систем. Нужен опыт разработки AI-агентов с многошаговыми рассуждениями, оркестрацией инструментов, RAG и безопасных корпоративных AI-решений. Это не традиционная Java/.NET Full Stack или интеграция чат-ботов. Нужны инженеры с реальным production-опытом создания AI-агентов на Python и современных Agentic AI-фреймворках. Задачи - Проектировать и разрабатывать корпоративные Agentic AI-решения. - Создавать AI-агентов с планированием, рассуждением, использованием инструментов и многошаговым выполнением задач. - Разрабатывать переиспользуемые AI-агентные фреймворки, SDK и RAG-пайплайны. - Создавать безопасные AI-сервисы с guardrails, approval workflows, retries и отказоустойчивостью. - Внедрять production LLMOps, мониторинг, оценку, наблюдаемость и оптимизацию производительности. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, дата-сайентистами и инженерными командами для создания масштабируемых AI-платформ. Требования - 5–10+ лет опыта в разработке ПО. - Сильный практический опыт с Python и бэкенд-разработкой (предпочтительно FastAPI). - Опыт создания и развертывания production AI-агентов / Agentic AI-приложений. - Сильный опыт с LangGraph, LangChain, CrewAI, AutoGen или аналогичными AI-агентными фреймворками. - Практический опыт с RAG, архитектурой AI-агентов, мультиагентными системами, tool calling / function calling, памятью агентов, промт-инжинирингом, эмбеддингами. - Опыт с векторными базами данных: Pinecone, FAISS, Weaviate, ChromaDB или Azure AI Search. - Опыт развертывания LLM-приложений с использованием OpenAI, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Anthropic Claude, Google Vertex AI или Llama-моделей. - Сильный опыт с Docker, Kubernetes, CI/CD, LLMOps, мониторингом и наблюдаемостью. - Опыт работы с AWS, Azure или GCP. - Понимание AI-безопасности, guardrails, защиты от prompt injection, обработки PII, RBAC и Responsible AI. Желательно - LangGraph. - MCP (Model Context Protocol). - Фреймворки оценки AI-агентов. - Опыт в регулируемых отраслях: healthcare, banking, insurance. Условия - Очное собеседование в Нью-Джерси.
Principal AI/ML-инженер, LLM и генеративный ИИ
О компании Common App — национальная некоммерческая организация, которая занимается доступом, равенством и честностью в процессе поступления в колледжи. Ежегодно организация поддерживает более 1 миллиона студентов, треть из которых — первопоколенческие, при подаче заявлений в более чем 1100 колледжей и университетов через бесплатное онлайн-приложение Common App. Обязанности Principal AI & Machine Learning Engineer — технический лидер, отвечающий за внедрение искусственного интеллекта в корпоративные рабочие процессы и аналитические процессы для достижения измеримых улучшений в производительности, генерации инсайтов и поддержке принятия решений в подразделении Data Analytics & Research (DAR). - Подчиняется старшему директору по аналитической инженерии. - Тесно сотрудничает с командами Data Engineering, Data Governance и кросс-функциональными бизнес-заинтересованными сторонами. - Обеспечивает масштабируемость, безопасность, соответствие требованиям и согласованность AI-решений с корпоративной стратегией данных. - Работает как старший индивидуальный контрибьютор и технический авторитет: устанавливает стандарты практики AI-разработки, наставляет коллег по прикладным AI-техникам, превращает сложные возможности машинного обучения в корпоративные системы. - Признанный эксперт в области AI, к которому обращаются за техническим руководством, наставничеством и экспертизой как внутри организации, так и в более широком сообществе AI и данных в высшем образовании. Требования - Кандидат должен проживать в США. - Готовность к поездкам для участия в двух ежегодных выездных мероприятиях Common App Retreat. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных, статистики, математики или смежной количественной/технической области; или эквивалентная комбинация образования и опыта. - 8–10 лет прогрессивного опыта в машинном обучении, AI-инженерии или науке о данных, из них не менее 3 лет — в прикладном AI и продакшн-системах ML. - Подтверждённый опыт интеграции LLM и генеративного AI в корпоративные аналитические или операционные рабочие процессы. - Подтверждённый опыт работы в рамках корпоративных систем управления данными и соответствия требованиям. - Экспертиза в прикладном машинном обучении и AI, включая обучение с учителем и без учителя, обработку естественного языка и интеграцию больших языковых моделей (например, OpenAI, Anthropic, open-source LLM через Hugging Face). - Подтверждённый опыт проектирования и развёртывания продакшн-систем AI/ML, включая сквозные ML-пайплайны: обучение, оценка, версионирование, развёртывание и мониторинг. - Владение R и Python для машинного обучения и AI-разработки; знакомство с ML-фреймворками: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow или эквивалентами. - Опыт создания и эксплуатации приложений на базе LLM, включая промт-инжиниринг, retrieval-augmented generation (RAG) и фреймворки оркестрации инструментов и агентов. - Сильные навыки SQL и опыт работы с крупномасштабными облачными платформами данных (например, Databricks, Snowflake, BigQuery); умение проектировать AI-ready пайплайны данных в корпоративных хранилищах. - Знание AI-управления, принципов ответственного AI и требований соответствия для систем, работающих с чувствительными или персонально идентифицируемыми данными. - Подтверждённая способность работать как старший технический индивидуальный контрибьютор: устанавливать стандарты, принимать архитектурные решения и наставлять коллег без формальных управленческих полномочий. - Сильные межличностные и коммуникационные навыки, умение объяснять сложные концепции AI/ML доступным языком для нетехнических заинтересованных сторон и руководителей. - Подтверждённая способность управлять несколькими конкурирующими приоритетами и поставлять качественные AI-решения в быстро меняющейся среде. Желательно - Степень магистра или доктора в области компьютерных наук, машинного обучения, науки о данных или смежной области. - Соответствующие сертификаты AI/ML или облачные сертификаты (например, Databricks Certified Machine Learning Professional, AWS Machine Learning Specialty или эквивалент). - Опыт работы с Agile-фреймворками для кросс-функциональной, продуктоориентированной коллаборации. - Опыт работы с агентными AI-фреймворками.
Forward Deployed Engineer, AI-решения
Forward Deployed Engineer — инженер, который помогает бизнесу внедрять AI-решения. Роль предполагает работу с бизнес-подразделениями: от постановки задачи до запуска и оптимизации решений в production. Задачи: - Совместно с бизнес-заинтересованными сторонами определять и приоритизировать высокоценные сценарии использования, соответствующие стратегическим целям. - Переводить бизнес-задачи в технические проекты, архитектуру решений и планы внедрения. - Проектировать, разрабатывать и разворачивать комплексные решения: пайплайны данных, API, оркестрацию рабочих процессов и AI/ML-функциональность. - Интегрировать решения в существующие корпоративные системы и рабочие процессы. - Ускорять вывод решений из пилота в production итеративным методом (в течение месяца). - Обеспечивать надежность, масштабируемость и производительность решений через мониторинг, тестирование и оптимизацию. - Сотрудничать с командами архитектуры, инженерии, безопасности и данных для соблюдения корпоративных стандартов и требований безопасности. - Поддерживать решения в соответствии с отраслевыми требованиями, управлением данными и внутренним аудитом, обеспечивая контроль и документацию. - Вносить переиспользуемый код, паттерны и компоненты в корпоративные платформы. Требования: - Опыт работы с AI/LLM-технологиями от 5 до 7 лет: большие языковые модели (LLM), retrieval augmented generation (RAG), фреймворки автоматизации. - Опыт работы Forward Deployed Engineer или в аналогичной роли в сфере быстрой разработки AI-решений. - Опыт работы с облачными платформами (предпочтительно Azure), контейнеризацией и инфраструктурой как кодом. - Опыт проектирования и внедрения корпоративных решений на уровнях данных, приложений и интеграции. - Сильные full-stack навыки: бэкенд-разработка, инженерия данных, системная интеграция (React, Next.js, Python, Node.js, AI SDK, Snowflake, Azure, OpenAI API, Anthropic Claude, PyTorch, Pinecone, Qdrant). - Умение проектировать и реализовывать пайплайны данных, API и масштабируемые архитектуры решений. - Опыт в разработке ПО, инженерии данных или смежных технических ролях: фронтенд, фуллстек, бэкенд, пайплайны данных, интеграция агентов, промт-инжиниринг, быстрая разработка приложений, UX-прототипирование. - Знание управления данными, стандартов безопасности и требований соответствия. - Умение работать в кросс-функциональных командах: бизнес, продукт, инженерия. - Отличные коммуникационные навыки, способность объяснять технические концепции нетехнической аудитории. Условия: - Полная занятость, постоянная роль, не контракт. - Полная удалённая работа или гибрид в Род-Айленде. - Для удалённых кандидатов: проживание в одном из штатов — Аризона, Коннектикут, Флорида, Джорджия, Луизиана, Массачусетс, Северная Каролина, Оклахома, Род-Айленд, Южная Каролина, Техас, Вирджиния. - Работодатель не спонсирует визы.
ML-инженер
Мы — Далее, и мы занимаемся разработкой и поддержкой сложных digital-решений для крупных клиентов: от веб-сайтов до приложений, от Сбербанка до Nestle. Мы — один из крупнейших независимых продакшнов в России, работаем с 2005 года, сейчас в штате более 550 человек. Мы занимаем 1-е место в рейтинге Adindex Digital Index в сегменте web-production, входим в топ-20 Tagline. Сейчас мы ищем ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для различных проектов компании. Предстоит разрабатывать и внедрять ML-модели, участвуя во всем жизненном цикле продукта. Обязанности: Поддерживать текущие алгоритмические решения. Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы. Разрабатывать методологию и проектировать NLP/LLM решения. Адаптировать и дообучать LLM (например, LLaMA, Mistral, YaLM 2) под специфику продукта. Интегрировать LLM API (OpenAI, Claude) с fallback-механизмами. Проводить исследования, тестировать новые идеи, оценивать жизнеспособность и качество моделей, реализовывать R&D-подходы на реальных бизнес-данных. Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных (POI, отзывы, описания). Настраивать векторные БД (Pinecone/Weaviate/Qdrant) и оптимизировать кэширование. Заниматься prompt engineering — создавать и тестировать промты для различных сценариев. Вести рабочую документацию и создавать отчеты о результатах работы. Мониторить ключевые показатели эффективности процессов, анализировать отклонения и их воздействие на общие показатели. Участвовать в проектировании архитектуры, CI/CD, мониторинге и оптимизации сервисов. Требования: Высшее образование в области математики, информатики или смежных дисциплин. Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других). Навыки создания ML-пайплайнов и backend-сервисов. Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow, понимание принципов работы алгоритмов (GBDT, CNN, Transformers). Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных. Понимание процессов Fine-tuning LLM и оценки качества моделей. Опыт внедрения RAG. Умение писать unit-тесты. Будет плюсом: Позитивный опыт внедрения RAG агентов в существующие бизнес-процессы. Реализованные проекты с существенной пользовательской нагрузкой. Понимание инфраструктуры для ML-сервисов (GPU, CPU). Мы предлагаем: Полностью белую заработную плату. Ориентируемся на ваши пожелания, опыт и навыки. Оформление по ТК РФ, оплачиваемый отпуск и больничный с первого рабочего дня. Работу в компании с аккредитацией в Минцифры. Расширенный пакет ДМС со стоматологией. 8-часовой рабочий день, удаленный формат работы. Спорт – корпоративный волейбол, беговой клуб и киберспортивные турниры). Яркую корпоративную жизнь – более 400 мероприятий в год (2 корпоратива с оплатой трансфера, разговорный клуб английского, совместные походы в музей, квизы, книжный и киноклуб, мем-чат и многое другое). Обучение и участие в профессиональных конференциях.