ChatGPT

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли OpenAI ищет опытного Performance-инженера для масштабирования производительности, надёжности и эффективности систем. Роль предполагает оптимизацию инфраструктуры и производительности приложений для критически важных продуктов, включая ChatGPT и API для разработчиков. Это индивидуальный технический вклад с фокусом на анализ первопричин, профилирование, инструментирование и улучшение производительности на уровне архитектуры. Задачи - Анализировать и оптимизировать производительность на уровнях приложения, middleware, рантайма и инфраструктуры: сети, хранилища, Python-рантайм, использование GPU и другое. - Разрабатывать инструменты и метрики для глубокой наблюдаемости за производительностью систем. - Тесно взаимодействовать с командами инфраструктуры, платформы, обучения и продуктов для определения ключевых целей производительности и системных улучшений. - Влиять на архитектурные и дизайнерские решения, чтобы приоритизировать задержку, пропускную способность и эффективность в масштабе. - Проводить расследования значительных регрессий производительности или проблем масштабируемости в продакшене. - Разрабатывать стратегии тестирования производительности и помогать определять SLA/SLO по задержке и пропускной способности для критических систем. Требования - 7+ лет опыта в разработке ПО с подтверждённым опытом в производительности или надёжности высоконагруженных распределённых систем. - Уверенное владение инструментами профилирования производительности и системами трассировки. - Опыт оптимизации производительности на одном или нескольких уровнях стека: базы данных, сети, хранилища, рантайм приложения, настройка GC, внутренности Python/Golang, использование GPU. - Глубокое понимание внутренностей ОС, планировщика, управления памятью и паттернов ввода-вывода. - Участие в создании наблюдаемости, бенчмаркинга или инфраструктуры, ориентированной на производительность, в масштабе. - Подтверждённый опыт работы в условиях неопределённости и согласования заинтересованных сторон вокруг целей производительности. - Ценность простоты, строгости и сотрудничества при решении сложных системных задач. О компании OpenAI — исследовательская и внедренческая компания в области ИИ, миссия которой — обеспечить, чтобы общий искусственный интеллект приносил пользу всему человечеству. Компания расширяет границы возможностей систем ИИ и стремится безопасно внедрять их через свои продукты.

Формат

Офис

Страна

Колумбия

Город

Не указан

AI-инженер Компания: Loenbro, LLC Отдел: Информационные технологии Локация: Даллас, Техас; Гилберт, Аризона; Сентенниал, Колорадо; Вестминстер, Колорадо Тип занятости: Полная занятость, гибридный формат Классификация: Освобожденный сотрудник (Exempt) Требуется разрешение на работу без ограничений. Компания не предоставляет спонсорскую поддержку визы для этой роли. О компании Loenbro — надежный партнер в строительном жизненном цикле для тысяч клиентов по всей территории США. Рынок охватывает все отрасли, услуги включают критическое электрооборудование, механические и структурные работы, мягкие ремесла, инспекции, подземное обслуживание и монтаж, а также производство. Компания имеет национальное присутствие и локальный подход. Описание роли Loenbro ищет мотивированного AI-инженера, который активно создает, экспериментирует и учится в области искусственного интеллекта. Это отличная возможность для специалиста на раннем этапе карьеры, который уже имеет практический опыт — через личные проекты, курсы или профессиональную работу — и хочет внедрять ИИ-инструменты в реальной среде строительства и операционной деятельности. Работа может начаться с создания автономных ИИ-инструментов и рабочих процессов с постепенным переходом к более глубокой системной интеграции. Основные обязанности - Проектировать, создавать и развертывать легковесные ИИ-инструменты и приложения для повышения операционной эффективности в строительных и бизнес-функциях - Взаимодействовать с полевыми командами, операционными и бизнес-заинтересованными сторонами для выявления рутинных, повторяющихся или трудоемких процессов и преобразовывать их в ИИ-решения - Разрабатывать и итерировать стратегии промт-инжиниринга для обеспечения последовательных, точных и полезных результатов от больших языковых моделей (LLM) - Прототипировать и тестировать ИИ-рабочие процессы с использованием LLM API, платформ автоматизации (например, Zapier, Make, Power Automate) и пользовательских скриптов - Создавать автономные ИИ-решения (например, чат-боты, внутренние ассистенты, автоматизация рабочих процессов), которые приносят немедленную пользу без сложных системных зависимостей - Интегрировать ИИ-инструменты с внутренними и сторонними системами через API для масштабируемых и связанных рабочих процессов - Создавать дашборды, интерфейсы или простые приложения, позволяющие нетехническим пользователям легко взаимодействовать с ИИ-решениями - Мониторить, оценивать и улучшать производительность ИИ-инструментов, включая точность выходных данных, надежность и принятие пользователями - Внедрять защитные механизмы и процессы валидации для снижения галлюцинаций, обеспечения целостности данных и поддержки ответственного использования ИИ - Документировать рабочие процессы, инструменты и процессы для обеспечения масштабируемости, поддерживаемости и принятия командой - Отслеживать новые ИИ-инструменты, платформы и лучшие практики; проактивно рекомендовать новые технологии или подходы для бизнеса - Поддерживать эволюцию от автономных ИИ-инструментов к более интегрированным системам, внося вклад в долгосрочную ИИ-архитектуру и стратегию - Сотрудничать с ИТ, данными и бизнес-командами для согласования ИИ-инициатив с более широкими технологическими и операционными целями - Демонстрировать решения, собирать обратную связь и быстро итерировать для улучшения удобства использования и бизнес-эффекта Минимальные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, информационных технологий, науки о данных или смежной области - 2+ года опыта работы с данными — аналитика, бизнес-аналитика, системы ввода данных, отчетность или поддержка команд, работающих с данными - 1+ год активного практического опыта работы с ИИ-инструментами, платформами или API в профессиональном или личном качестве - Практический опыт работы с Claude (Anthropic), ChatGPT, Microsoft Copilot и/или Google Gemini - Портфолио ИИ-проектов — рабочий процесс, приложение, чат-бот, система промтов — демонстрирующее инициативу и результаты Предпочтительные квалификации - Навыки промт-инжиниринга: умение структурировать промты, итерировать и получать надежные результаты - Опыт создания ИИ-инструментов или легковесных приложений с использованием LLM API (Claude API, OpenAI API или аналогичных) - Опыт работы с платформами автоматизации рабочих процессов, такими как Make, n8n, Zapier или Microsoft Power Automate - Знакомство с no-code/low-code ИИ-инструментами и понимание, когда их использовать вместо написания пользовательского кода

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания shokran.io развивает эквайринговую платформу для продажи цифровых товаров и подписок: игровые ключи и контент Steam, подписки на международные сервисы (ChatGPT, Zoom, Apple ID и другое), а также другие категории цифрового контента. Через сервисы проходит 800 тысяч транзакций и миллиард рублей в месяц. Компания — лидер на рынке цифровых товаров в СНГ с 10+ enterprise-клиентами. Ищем CTO, который возьмёт ответственность за архитектуру, инженерную команду, устойчивость сервисов, поддерживаемость, безопасность и скорость вывода новых партнёров. Задачи - Формировать техническую стратегию продукта: архитектуру, интеграции, roadmap. - Проектировать B2B-платформу для работы с цифровыми товарами. - Строить надёжные интеграции (поставщики, провайдеры, партнёры). - Принимать архитектурные решения и контролировать технический долг. - Развивать инженерную команду, внедрять инженерные практики. - Обеспечивать надёжность эксплуатации. - Отвечать за безопасность платформы. - Развивать Service Operations: SLA, поддержку L2/L3. - Учитывать unit-экономику и участвовать в продуктовой стратегии. Требования - Опыт в роли CTO / Head of Engineering / Architect с ответственностью за production и команду. - Опыт создания/развития B2B SaaS, marketplace, e-commerce или платёжной платформы. - Умение проектировать отказоустойчивые backend-системы с корректностью и согласованностью данных. - Опыт построения микросервисной архитектуры и API-дизайна. - Опыт с облаками, контейнеризацией и Kubernetes. - Знание DevSecOps-практик: IAM, управление секретами, безопасность API. - Опыт с PostgreSQL и проектированием данных для транзакционных систем. - Умение нанимать и развивать сильных инженеров. - Способность говорить с бизнесом на языке денег, рисков и сроков. - Готовность работать hands-on в ключевых технических вопросах. Условия - Полностью удалённый формат. - Конкурентная зарплата + годовая премия. - Оформление по контракту: ГПХ/ИП/СЗ. - Прямое влияние на продукт с оборотом в миллиард рублей в месяц и амбицией удвоиться.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Санкт-Петербург

О компании Media Research Family — команда профессионалов в репутационном маркетинге. Более 10 лет помогает создавать и восстанавливать репутацию клиентов. Компания разрабатывает новые продукты, в том числе GEO (Generative Engine Optimization) — работу над тем, чтобы информация о бренде, продуктах и услугах появлялась в ответах ChatGPT, Алисы AI, генеративного поиска Яндекса, GigaChat, Gemini, DeepSeek и других AI-систем. Задачи Полный цикл GEO-продвижения: от аудита видимости бренда в ответах нейросетей до разработки стратегии. Проведение исследований и написание рекомендаций. Самостоятельное создание страниц и материалов, размещение контента. Доведение работы до измерения результатов. Требования Начинающий специалист. Опыт и понимание работы GEO. Любознательность, самостоятельность, способность разбираться в незнакомых задачах. Готовность расти и развиваться вместе с командой, работать с реальными проектами. Условия Первый проект — продвижение собственной компании, далее — постепенный переход к клиентским GEO-проектам. Направление ещё формируется в агентстве. Компания ценит сотрудников и создаёт условия для развития и роста.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Маркетолог в IT-рекрутинговом агентстве. Локация: Тбилиси, удалённо. Задачи - Генерация лидов на recruitment-услуги. - Развитие founder brand и соцсетей агентства. - Создание контента: кейсы, вакансии, экспертные посты. - Тестирование growth-гипотез и маркетинговых связок. Требования - Опыт в B2B-маркетинге, IT, recruitment или tech-продуктах. - Понимание LinkedIn, Telegram, outbound/inbound-лидогенерации. - Умение работать руками и самостоятельно запускать гипотезы. - Сильный copywriting и упаковка экспертного контента. - Понимание воронок, лидов и маркетинга под продажи, а не просто SMM. - Стек: LinkedIn, Telegram-маркетинг, email-marketing / cold outreach, Notion, Google Sheets, ChatGPT / AI-tools, базовая аналитика, Canva/Figma/Miro на базовом уровне. - Желательно опыт с CRM и automation tools. - Не рассматриваются: чистые SMM-специалисты без B2B-опыта, кандидаты только из lifestyle/e-commerce, кандидаты без понимания IT-аудитории и продаж. Условия - Удалённая работа. - Зарплата до 1000 USD.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Стажировка

О роли Vosyn — AI-стартап в области языкового синтеза, готовящийся к IPO. Отдел: разработка программного обеспечения. Ищем стажёра уровня Master's на позицию Prompt & Agentification Engineer. Стажёр будет работать с инженерной командой над стратегиями промтов и их внедрением. Стажировка даёт практический опыт, взаимодействие со старшим менеджментом и работу в быстрорастущей среде. Обязанности - Проектировать, тестировать и улучшать промты. - Оптимизировать выходные данные AI-моделей. - Оценивать контекст и назначение промта. - Выявлять и решать этические вопросы. - Анализировать выходные данные для понимания паттернов и трендов. - Взаимодействовать с кросс-функциональными командами. Требования - Текущее обучение или недавнее окончание магистерской программы по Data Science, Computer Science, Statistics или смежной области. Обязательно наличие или завершение магистерской программы. - Глубокое понимание концепций данных и аналитических методов. - Владение соответствующими инструментами и технологиями: Python, Java, R, C++. - Навыки программирования, включая написание кода на Python и других языках для скриптов, автоматизации и взаимодействия с AI-моделями. - Знание различных языковых моделей: ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Google Gemini, Microsoft Copilot и других. - Умение анализировать данные, генерируемые языковыми моделями, и извлекать инсайты для улучшения производительности моделей. - Способность работать как самостоятельно, так и в команде. - Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям. - Выпускники также приглашаются к отклику. Требования к компетенциям (n8n) - Автоматизация рабочих процессов с n8n: умение проектировать, создавать и управлять надёжными workflow с помощью визуального интерфейса и node-based системы n8n для AI-оркестрации. - Интеграция AI-моделей: опыт подключения и оркестрации больших языковых моделей и других AI-сервисов (например, OpenAI, Gemini) в workflow n8n. - Промт-инжиниринг и управление: умение структурировать, передавать и управлять промтами в workflow n8n, включая обработку динамических входных и выходных данных для AI-агентов. - Интеграция API и сервисов: способность интегрировать различные внешние API и сервисы с n8n для передачи данных в AI-модели и получения результатов. - Потоки данных и трансформация: навыки обработки, преобразования и маршрутизации данных в workflow n8n для оптимизации входных данных для AI и обработки выходных. - Отладка и оптимизация workflow: умение тестировать, отлаживать и улучшать сложные workflow n8n для обеспечения эффективной и надёжной AI-автоматизации. - Понимание AI-агентов: концептуальное или практическое понимание того, как использовать n8n для создания и управления автономными или полуавтономными AI-агентами. Условия - Длительность: 520 часов (примерно 3 месяца). - Формат: удалённо, возможны гибридные варианты в Торонто. - Оплата: эквивалент $32 CAD в час, выплачивается обыкновенными акциями компании по справедливой рыночной стоимости. Наличные не выплачиваются. - Участие в процессе перехода стартапа к IPO. - Прямое взаимодействие со старшим менеджментом и стратегическим консультационным советом. - Практический опыт в быстрорастущей среде.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Компания: Nasscomm, Inc. Длительность: более 5 месяцев Локация: полностью удалённо Задачи: - Разработка агентных ИИ-систем для автоматизации многошаговых корпоративных процессов с использованием инструментов, API и внутренних источников данных - Быстрое прототипирование ИИ-решений и доказательств концепции, часто в течение нескольких дней - Разработка, поддержка и оптимизация веб-приложений и API на C - Работа с асинхронными паттернами программирования в C для создания эффективных и масштабируемых веб-API - Использование генеративных ИИ-инструментов (например, GitHub Copilot, ChatGPT, Claude) для ускорения написания кода, код-ревью, отладки и документации Требования: - .NET с Angular, продвинутый уровень (6–9 лет опыта) - Python, средний уровень (3–5 лет опыта) - GenAI Engineering, средний уровень (3–5 лет опыта)

Формат

Офис

Страна

Польша

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Docplanner (также известна как Znany Lekarz) работает в сфере здравоохранения. Платформа позволяет пациентам оставлять и читать отзывы о визитах, а врачам — управлять записью. Компания представлена в 13 странах, ежемесячно ей доверяют более 90 миллионов пациентов, продуктом пользуются более 300 тысяч специалистов. Инвесторы — Point Nine Capital, Goldman Sachs Asset Management, One Peak Partners. В компании работает более 2500 человек по всему миру, сохраняется стартап-подход. О роли Senior Engineering Manager в направлении Patient Engagement. Работа 100% удалённо в пределах Польши. Роль предполагает активную работу с кодом (около 70% времени) и лидерство. Руководитель будет вести небольшую команду: один Engineering Manager и 4–6 старших индивидуальных разработчиков. Оставшиеся ~30% времени распределяются между развитием команды и технической трансформацией. Задачи - Решать задачи вовлечения пациентов и непрерывности лечения через написание кода с использованием AI-инструментов (GitHub Copilot, ChatGPT, Claude). - Создавать прототипы и решения, демонстрирующие AI-практики в продуктах для пациентов. - Работать в кодовых базах команды: реализовывать функции и архитектурные изменения. - Внедрять AI-рабочие процессы и обучать других на практике. - Руководить командой (один Engineering Manager и 4–6 старших инженеров), отвечать за их рост, эффективность и найм, коучить Engineering Manager. - Тесно взаимодействовать с Product и Design для решения проблем пациентов. - Внедрять новые AI-практики в Patient Engagement, доказывать их эффективность и масштабировать на другие команды. - Влиять на инженерное сообщество компании через пример и обмен опытом. Критерии успеха за 6 месяцев - Команда быстрее поставляет результаты и с более высоким качеством, AI-процессы становятся стандартом работы. - Команда (Engineering Manager и инженеры) растёт, вовлечена и повышает свою планку. - Лично вы регулярно пишете код и поставляете функции, задавая стандарт AI-разработки. - В Patient Engagement заметны улучшения в вовлечении, удержании и непрерывности лечения. - Другие команды начинают перенимать ваши практики и результаты.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Access Sofotek более 30 лет разрабатывает программное обеспечение для финансовой индустрии. Штаб-квартира компании находится в Беркли, Калифорния. Компания работает с сотнями банков и кредитных союзов по всей территории США, помогая им создавать современные цифровые банковские продукты для миллионов пользователей. Ищем Senior Back End Developer (C) в команду Banking Platform. Команда разрабатывает и поддерживает ключевые сервисы, лежащие в основе платформы онлайн-банкинга, которой пользуются более 400 финансовых организаций. В задачи команды входит реализация сложных функциональных возможностей, а также переход от монолитной архитектуры к микросервисам. Это работа, сочетающая глубокую backend-разработку с практическими задачами в области FinTech и облачной архитектуры. Команда подойдет разработчику, которому интересно решать сложные backend-задачи, работать с высоконагруженными системами и глубоко погружаться в облачную архитектуру в критически важном финансовом домене. Стек: C, .NET Core, .NET Framework 4.8, MS SQL Server, RabbitMQ, REST. В работе используется AI-инструменты для разработки, включая GitHub Copilot, Cursor, Claude Code и ChatGPT, которые помогают ускорять задачи, связанные с кодингом, отладкой, рефакторингом, тестированием и документацией. Важно: для этой роли необходимо пересечение рабочего времени с периодом 2:00–10:00 по Pacific Time (PST / PDT). Возможна определенная гибкость в обе стороны. Основные обязанности: - Руководить проектированием и реализацией сложного функционала — от идеи до выхода в production - Самостоятельно выявлять проблемы и принимать технические решения с минимальным контролем - Использовать AI-инструменты для ускорения разработки, критически проверяя полученный результат на корректность и безопасность - Подготавливать понятную и подробную документацию для пользователей API - Развивать автоматизированное тестовое покрытие своих компонентов - Отвечать за развитие кода в своей продуктовой области, включая микросервисную архитектуру - Модернизировать legacy-функциональность и повышать поддерживаемость существующих решений - Следовать инженерным best practices в части code review, version control, CI / CD и secure development - Исследовать инциденты, анализировать логи и telemetry, а также внедрять безопасные и надежные исправления - Делиться знаниями и участвовать в улучшении командных инженерных практик

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior

Компания: MISE Формат работы: Удалённо Страна работы: Россия Обязанности - Ручное функциональное и регрессионное тестирование веб-приложения (React/Next.js) и REST API (Python/FastAPI) - Составление тест-кейсов и чек-листов на основе требований и пользовательских сценариев - Тестирование REST API через Postman/Insomnia — проверка кодов ответа, структуры данных, граничных случаев - Поиск, воспроизведение и оформление дефектов в таск-трекере, приоритизация по severity/priority - Ретест после фиксов и участие в приёмочном тестировании перед релизом - Базовые SQL-запросы для проверки данных в БД - Ведение тестовой документации: тест-планы, чек-листы, отчёты о тестировании Требования - Понимание основ тестирования: виды тестирования, тест-дизайн, классы эквивалентности и граничные значения - Базовый опыт работы с Postman/Insomnia или готовность быстро в этом разобраться - Умение внятно и подробно описать баг — так, чтобы разработчику не пришлось переспрашивать - Базовое понимание HTTP (методы, коды ответа) и общее представление о том, как работает клиент-серверное взаимодействие - Усидчивость, внимание к деталям, желание разбираться в продукте, а не просто «прогонять чек-лист» - Плюсом — опыт написания SQL-запросов, знакомство с Git, опыт хотя бы одного pet/учебного/тестового проекта Условия - Полностью удалённая работа - Свободный график, без привязки к часам - Ревью раз в полгода, перспектива роста до Middle - Доступ к AI-сервисам (ChatGPT, Claude и другие), обучение и участие в профильных мероприятиях за счёт компании

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания: BRANDPOL Обязанности - Разработка backend-сервисов, API, интеграций и внутренних инструментов на Python. - Проектирование архитектуры решений совместно с командой. - Написание чистого, поддерживаемого и тестируемого кода. - Работа с базами данных, очередями, внешними API и инфраструктурными сервисами. - Участие в code review и обсуждении технических решений. - Автоматизация рутинных задач разработки. Требования - Уверенное знание Python и опыт коммерческой разработки от 2-3 лет. - Опыт работы с backend-фреймворками: FastAPI, Django, Flask или аналогами. - Понимание принципов ООП, SOLID, REST API, асинхронного программирования. - Опыт работы с PostgreSQL, Redis, Docker, Git. - Умение писать и поддерживать тесты. - Опыт настройки CI/CD. - Опыт работы с микросервисной архитектурой. - Готовность быстро разбираться в новом коде и технических доменах. Будет плюсом - Опыт использования AI-инструментов для разработки: ChatGPT, Claude, Cursor, GitHub Copilot, Aider, Devin, OpenAI API или аналогов — для генерации кода, написания тестов, анализа логов, рефакторинга. - Умение проверять и дорабатывать код, сгенерированный AI, оценивать его безопасность и производительность. - Опыт построения собственных AI-агентов или инструментов автоматизации разработки. - Опыт работы с LLM API, LangChain, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK или аналогичными фреймворками. - Понимание DevOps-практик и облачных платформ. Условия работы - Интересные задачи в области разработки современных backend-систем. - Возможность использовать современные инструменты в рабочем процессе. - Пространство для экспериментов с новыми подходами к разработке ПО. - Формат: офис. - Занятость: полная. - Уровень: middle. - Оплата: обсуждается по результатам собеседования.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Лос-Анджелес

Грейд

Senior

О роли Crunchyroll — сервис, доставляющий аниме и мангу более чем 100 миллионам фанатов в 200+ странах и территориях. В команде AI Enablement (AIEN) открыта позиция Senior AI Platform & Tools Engineer. Роль входит в команду Tools & Governance платформы внутри AIEN, подчиняется AI Platform, Strategy & Governance Lead. Это ранняя небольшая команда, поэтому предполагается универсальность и ведение функций от дизайна до продакшена. Чем предстоит заниматься - Создание платформы оценки AI: автоматизированные инструменты для структурированных оценок (возможности, стоимость, задержка, поведение, надёжность) в масштабе, а не разовых ручных проверок. - Внедрение телеметрии использования и затрат по одобренному стеку AI: расход токенов, загрузка лицензий, расходы по вендорам и обнаружение отклонений в одобренных инструментах. - Автоматизация AI-управления: триаж заявок, конвейеры оценки, маршрутизация согласований и enforcement политик как код, интегрированные с агентами Glean и процессами JSM. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов — паттернов RAG, каркасов агентов, библиотек промптов, eval-инструментов — на которых строит команда Build & Partner. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов Crunchyroll, включая ChatGPT, Glean, Claude и Gemini; управление настройками, паттернами доступа, включением функций и операционными изменениями совместно с IT и Security. - Отслеживание новых версий и изменений продуктов в одобренных AI-инструментах, оценка целесообразности внедрения и организация раскатки для максимальной пользы сотрудников. - Сделать платформу путём наименьшего сопротивления, чтобы решения AIEN по умолчанию следовали golden-путям и стандартам, и улучшать ключевые метрики (время оценки, принятие golden-путей). - Создание агентов и рабочих процессов средней сложности для нетехнических команд на одобренных AI-платформах с соблюдением стандартов AIEN по безопасности, управлению, поддерживаемости и измеримости. - Совместная работа с AI Security Engineer для встраивания необходимых контролей, обнаружения и предотвращения угроз в платформу, чтобы безопасность обеспечивалась на уровне платформы, а не добавлялась к каждому проекту отдельно. - Работа универсалом в небольшой команде: ведение функций от дизайна до продакшена и помощь в установлении инженерных паттернов, на которых команда будет масштабироваться. Требования - 6+ лет опыта в разработке ПО или платформенной инженерии, включая создание инструментов или сервисов, используемых другими инженерами. - Практический опыт администрирования, настройки или поддержки корпоративных SaaS-инструментов, AI-платформ или внутренних продуктовых платформ в производственной бизнес-среде. - Сильные навыки разработки ПО (например, Python, плюс Go/TypeScript или аналогичные) — создание продакшен-инструментов, а не прототипов. - Рабочее понимание устройства современных AI-систем: LLM API, RAG, агентные фреймворки, методологии оценки и основы инференса. - Опыт создания автоматизации, конвейеров данных или внутренних инструментов для разработчиков. - Опыт создания практических AI-агентов, ассистентов или автоматизации рабочих процессов для бизнес-пользователей, включая сбор требований, дизайн промптов и процессов, тестирование, внедрение и итерации. - Опыт ведения функций от начала до конца в небольшой команде: дизайн, разработка, выпуск, итерации. - Чёткая письменная коммуникация — ваши инструменты и документация должны использоваться другими инженерами.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

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.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Simcon — высокотехнологичная софтверная компания в области компьютерного инжиниринга (CAE). Более 30 лет разрабатывает инновационные решения для симуляции в индустрии пластмасс и помогает компаниям по всему миру эффективно разрабатывать и оптимизировать пластиковые компоненты. Задачи - Участие в подготовке, проведении и оценке симуляционных проектов в области литья пластмасс под давлением: - проведение внутренних симуляционных проектов; - участие в клиентских проектах и технических услугах; - создание и проведение бенчмарк-симуляций; - анализ, интерпретация и документирование результатов симуляций. - Подготовка технических материалов для различных форматов обучения: - контент онлайн-академии; - учебные материалы; - руководства и материалы для самостоятельного обучения; - презентации и техническая документация. - Поддержка технической клиентской поддержки: - участие в обработке обращений; - отслеживание запросов клиентов; - подготовка технической информации и вариантов решений. Требования - Студент, зачисленный в вуз, по направлению машиностроение, технология пластмасс, промышленный инжиниринг или смежная специальность. - Техническое понимание и интерес к симуляции и технологии литья под давлением. - Структурированный, самостоятельный и надёжный подход к работе. - Хорошее знание немецкого и английского языков. - Уверенное владение MS Office. - Желательно: первый опыт работы с CAD- или симуляционным ПО. - Желательно: первый опыт работы с ИИ-инструментами или кодинг-агентами (например, ChatGPT, Claude, GitHub Copilot). - Важно: не обязательно соответствовать всем пунктам — решающее значение имеют готовность учиться, любознательность и увлечённость техническими темами. Стиль работы и культура - Практичность: симуляции оцениваются по тому, насколько хорошо они решают реальные проблемы. - Прагматичный инжиниринг: решения, создающие реальную ценность, — ясные, эффективные, без лишней сложности. - Итеративность: раннее тестирование, быстрое обучение, постоянное улучшение. - Самостоятельность: вы берёте на себя собственные темы и активно участвуете в работе. - Подход «сделай сам»: пробуем, берём ответственность и совместно развиваем прагматичные решения. Рабочая среда и преимущества - Полная удалённая работа в Германии, если желаете. - Знакомство с современными процессами симуляции и инжиниринга. - Реальная ответственность: работа над реальными клиентскими проектами с непосредственным влиянием на результат. - Современная среда: использование ИИ, автоматизации и методов, основанных на данных. - Быстрая кривая обучения: тесная работа с опытными экспертами по симуляции. - Командная культура: открытая коммуникация, короткие пути принятия решений, мотивированная команда с высоким техническим уровнем.

Формат

Офис

Страна

Канада, США

Город

Лос-Анджелес

Грейд

Senior

О компании Crunchyroll — сервис, основанный фанатами, доставляет искусство и культуру аниме сообществу. Компания обслуживает более 100 миллионов фанатов аниме и манги в более чем 200 странах и территориях. Опыт включает онлайн и офлайн-форматы: стриминг, кинотеатральные показы, игры, мерчандайз, события и другое. О роли Senior AI-инженер платформы и инструментов создаёт платформу, автоматизацию и инструменты, на которых работает остальная часть AI Enablement, и администрирует корпоративные AI-инструменты, на которые полагается вся компания. Роль входит в команду Tools & Governance платформы внутри AI Enablement (AIEN), подчиняется AI Platform, Strategy & Governance Lead. Это универсальная позиция полного цикла: автоматизация оценки и управления AI, переиспользуемые строительные блоки для других команд и повседневное администрирование одобренных AI-инструментов. Работа охватывает три связанных направления: - Превращение оценки и управления AI из ручного процесса в автоматизированную платформу: структурированные оценки, конвейеры приёма и скоринга, маршрутизация согласований, policy-as-code и телеметрия использования. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов, отслеживание новых релизов и оценка целесообразности их внедрения. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов: RAG-паттерны, каркасы агентов, библиотеки промптов, eval-харнессы — на которых строит команда Build & Partner. Это ранняя небольшая команда, поэтому инженер совмещает несколько ролей, ведёт функции от начала до конца и помогает задавать инженерные стандарты роста функции. Задачи - Создание платформы оценки AI: автоматизированные инструменты для структурированных оценок (возможности, стоимость, задержка, поведение, надёжность) в масштабе, а не разовых ручных проверок. - Инструментирование телеметрии использования и затрат по одобренному AI-стеху: расход токенов, использование мест, расходы по вендорам и обнаружение отклонений в одобренных инструментах. - Автоматизация управления AI: приём заявок, скоринг, маршрутизация согласований и enforcement policy-as-code, интегрированные с Glean-агентами и JSM-процессами. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов — RAG-паттерны, каркасы агентов, библиотеки промптов, eval-харнессы — для команды Build & Partner. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов Crunchyroll, включая ChatGPT, Glean, Claude и Gemini; управление настройками, паттернами доступа, включением функций и операционными изменениями совместно с IT и Security. - Отслеживание новых релизов и изменений продуктов среди одобренных AI-инструментов, оценка необходимости их внедрения в Crunchyroll и организация раскатки для максимальной пользы сотрудников. - Обеспечение того, чтобы платформа была путём наименьшего сопротивления: решения AIEN по умолчанию используют golden paths и стандарты, и улучшение ключевых метрик (время оценки, adoption golden-path). - Создание агентов и воркфлоу средней сложности для нетехнических команд на одобренных AI-платформах с соблюдением стандартов AIEN по безопасности, управляемости, поддерживаемости и измеримости. - Совместная работа с AI Security Engineer для встраивания необходимых контролов, обнаружения и предотвращения в платформу, чтобы безопасность обеспечивалась на уровне платформы, а не добавлялась отдельно к каждому проекту. - Работа универсалом в небольшой команде: ведение функций от дизайна до продакшена и помощь в установлении инженерных паттернов для масштабирования команды. Требования - 6+ лет инженерной работы в software или platform engineering, включая создание инструментов или сервисов, используемых другими инженерами. - Практический опыт администрирования, настройки или поддержки корпоративных SaaS-инструментов, AI-платформ или внутренних продуктовых платформ в производственной бизнес-среде. - Сильные навыки разработки (например, Python, плюс Go/TypeScript или аналогичные) — создание production-quality инструментов, а не только прототипов. - Рабочее понимание устройства современных AI-систем: LLM API, RAG, агентные фреймворки, методологии оценки и основы инференса. - Опыт создания автоматизации, пайплайнов данных или внутренних инструментов для разработчиков. - Опыт создания практичных AI-агентов, ассистентов или автоматизации воркфлоу для бизнес-пользователей, включая сбор требований, дизайн промптов и воркфлоу, тестирование, внедрение и итерации. - Опыт ведения функций от начала до конца в небольшой команде: дизайн, разработка, релиз, итерации. - Чёткая письменная коммуникация: инструменты и документация должны приниматься другими инженерами.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Остин

О роли Компания Truss — финтех-стартап (YC S21) из примерно дюжины сотрудников, строящий банкинг и платежи для строительной отрасли. Уже использует ИИ в двух направлениях, каждому нужен владелец на полную ставку. - Внутренние ИИ-системы уже в продакшене. Запущен внутренний ИИ-харнесс. Бэк-офис по фроду и поддержке клиентов построен на ИИ: обработка кейсов, ревью, операционная поверхность, а не чат-бот на стороне. Система требует ежедневной поддержки, развития и отношения как к продукту. - Инженерная фабрика. Команда работает в Cursor и Claude Code. Настройка неравномерна: виртуальные окружения, виртуальные машины, скиллы и репозитории расходятся, скиллы устаревают. Нет ежедневной картины того, что вышло и насколько хорош код. Нужно сделать каждого инженера одинаково эффективным. Позиция — инженерная, а не DevRel, не «театр внедрения» и не стажер по промптам. Вы будете владеть продакшен-системами внутреннего ИИ (харнесс и бэк-офис по фроду/поддержке) и ускорять работу инженерной команды. Задачи - Владение внутренним ИИ-харнессом. Он существует: поддержка, укрепление, развитие на полную ставку. Эвалы, подключение инструментов, песочницы — всё, что делает агентов надежными. - Владение ИИ-бэк-офисом. Фрод и поддержка клиентов уже работают на ИИ-бэк-офисе. Расширение, обеспечение корректности, работа с операционной командой при сбоях в кейсах. Это продакшен, а не демо. - Обеспечение работоспособности окружений всех инженеров: Cursor, агентные рантаймы, виртуальные окружения, виртуальные машины, секреты, языковые тулчейны. Когда кто-то клонирует репозиторий, агент должен запускаться, тестироваться и выкатываться. - Владение командными скиллами: общие скиллы для стека и стиля работы, поддержание их актуальности. Устаревший скилл — это баг, который нужно исправить, а не вики, которую кто-то прочитает. - Подготовка репозиториев для агентов, а не только для людей: devcontainers или аналоги, таск-раннеры, точки входа для тестов, линтеры, фикстуры, документация, понятная модели. - Создание джобов для ежедневной оценки работы: сигнал о том, что вышло, качество ревью, здоровье тестов, использование агентов, узкие места. Улучшение фабрики, а не создание витринной дашборд-панели. - Внедрение устойчивых процессов: как открываются PR, как проходит ревью с агентами, как продвигается скилл, как отключается плохой. Скучно, с контролем, легко. - Работа с пользователями системы: инженерами и операционной командой. Наблюдение за сессией или сбоем кейса и исправление харнесса, скилла или бэк-офиса. Без перекладывания ответственности через Notion-страницу. Требования - Минимум 6 лет опыта инженерной работы с продакшен-софтом. Языки и стеки менее важны, чем наличие вкуса, выработанного в реальных проектах. - Доказательство работы: харнесс, eval-фреймворк, система агентов/скиллов или значимый опенсорс-вклад в этой области со ссылкой. Посты в блоге про «использование ChatGPT» не считаются. - Опыт настройки окружений для других людей, а не только для себя. Репозитории, которые запускаются, тесты, которые работают, агенты с нужными инструментами. - Отношение к харнессам, скиллам и бэк-офису как к продакшен-коду: версионирование, ревью, деприкация при устаревании. Уверенное владение Python/TypeScript или аналогичным: CI, скрейперы, MCP/инструмент-серверы, песочницы, операционные интерфейсы. - Опыт работы в малой команде. Не будет платформенного отдела — вы и есть функция внутреннего ИИ и ускорения инженерии. - Соответствие правилам локации и разрешения на работу из раздела Sanity Check. Условия - Удаленная работа в США или Канаде. Возможна работа в офисе в Остине, Техас, с 1 января 2026 года. - Полная занятость. - Опыт от 6 лет. - Зарплата: CAD 150K–250K для удаленной работы в Канаде, USD 125K–175K для удаленной работы в США. Оплата в валюте локации. - Опционы: 0.25%–0.50% капитала. - Виза TN допустима для канадцев. Другие визы не спонсируются. Не подходит, если - Менее 6 лет опыта написания продакшен-софта. - Опыт с ИИ ограничен ChatGPT в браузере и курсом на LinkedIn. - Хотите быть продуктовым инженером, который «заодно помогает» с ИИ.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О роли Replit — платформа для создания программного обеспечения с помощью агентов, позволяющая любому человеку создавать приложения на естественном языке. Миллионы пользователей по всему миру. Поиск перестраивается в реальном времени: миллионы людей начинают с вопроса к ChatGPT, Claude, Gemini или Perplexity, и полученный ответ определяет, какие продукты они попробуют. Replit должен быть ответом на вопрос, как создать приложение, сайт или инструмент для бизнеса. Мы нанимаем AEO/GEO/SEO-лида, который будет отвечать за то, как Replit находят через AI-ответы и традиционный поиск. Это роль с нуля: вы определите стратегию и будете реализовывать её сами, используя AI-инструменты, партнёрские агентства и кросс-функциональные команды. Ежедневная работа с командами Web, Growth, Brand, Content, Product, Engineering и Analytics. Быстрорастущие AI-нативные компании уже превратили AI-ответы в основной канал привлечения. Ваша задача — сделать то же для Replit: превратить AI-реферальный трафик в один из крупнейших источников новых пользователей, поддерживать рост традиционного поиска и сделать Replit платформой, которую AI-ассистенты рекомендуют всем, кто хочет создавать ПО. Replit движется быстро: непрерывные релизы, постоянные эксперименты. Нужен человек, который thrives в такой среде: частично стратег, частично оператор, частично исследователь канала, который меняется каждый месяц. Что нужно делать - Владеть стратегией AEO/GEO: определить, где Replit должен появляться в ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity и Google AI Overviews, для каких запросов и покупательских интентов, и создать плейбук для победы в этих ответах. Устанавливать цели, планировать дорожную карту и защищать стратегию данными. - Завоевывать цитирования в открытом вебе: LLM цитируют то, чему доверяют: треды Reddit, видео на YouTube, авторитетные публикации, контент сообществ и хорошо структурированные собственные страницы. Создавать долгосрочные программы на каждой из этих поверхностей, понимать период полураспада AI-цитирования и поддерживать позиции Replit при переобучении моделей и изменении систем поиска. - Управлять SEO от начала до конца: стратегия ключевых слов, оптимизация страниц, техническое SEO и контентный органический рост в партнёрстве с руководителем Web. Защищать и развивать поисковый капитал во время крупного редизайна сайта, координировать с командой платного поиска покрытие ключевых слов. - Создавать контент-движок: производить и направлять контент, рассчитанный на два типа читателей одновременно: LLM-краулеры и людей. Блоги, страницы сравнений, видео и структурированные ресурсы, создаваемые в объёме с помощью AI-ассистированных процессов и удерживаемые на высоком уровне качества. Основная человеческая работа здесь — суждение: стратегия, редакционное качество и дистрибуция. - Настроить измерение: создать отчётность для канала без идеальной атрибуции: AI-реферальный трафик, доля голоса в AI-ответах, отслеживание цитирований и последующие регистрации и выручка. Проводить контролируемые эксперименты, выявлять, что реально влияет на цитирования, и обучать остальную компанию. - Управлять агентствами и инструментами: владеть отношениями с агентствами и вендорами в области поиска и AI-видимости, а также стеком инструментов для отслеживания и производства. Составлять брифы, держать планку качества и решать, что остаётся внутри компании. Требования - 5+ лет в SEO, органическом росте или контентном привлечении (желательно в SaaS, технологических или разработческих компаниях), включая практическую работу с AEO/GEO в течение последнего года. - Подтверждённые результаты: рост AI-реферального трафика, выигранные цитирования, изменённые позиции и описание того, как вы это измеряли. - Техническое понимание SEO: исследование ключевых слов, краулинг, индексация, структурированные данные, архитектура сайта, анализ логов. - Понимание того, как LLM на самом деле извлекают и цитируют источники, и как это различается между ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity. - Умение ясно и быстро писать, способность направлять людей, агентства и AI-инструменты на создание контента, который получает цитирования. - Аналитические способности для создания достоверных измерений в быстро меняющемся канале, связывая органическую видимость с трафиком, регистрациями, принятием продукта и выручкой. - Умение работать с инженерными, продуктовыми, контентными и аналитическими стейкхолдерами для быстрого внедрения изменений. - Любовь к созданию с нуля: фреймворки, процессы, стратегия. - Мышление основателя: вы видите пробелы и заполняете их, действуете быстро и не ждёте, пока кто-то другой определит плейбук. - Совместный подход без большого эго и готовность вникать в детали. Будет плюсом - Превращение AI-ответов в основной канал привлечения в PLG, потребительской или разработческой компании. - Глубокое понимание Reddit: как работают сообщества и как заслужить там доверие. - Опыт ведения YouTube как органического канала обнаружения. - Практическая работа с инструментами AI-видимости и отслеживания цитирований (Profound, Peec, Ahrefs Brand Radar или аналоги). - Программный SEO в значимом масштабе. - Вы создавали с помощью Replit или других AI-инструментов для создания и понимаете наших пользователей из первых рук. - Опыт управления SEO/AEO-агентствами и фракционными специалистами. Условия - Конкурентная зарплата и опционы. - Программа 401(k) с матчем 4% (только для США). - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и страхование жизни. - Страхование краткосрочной и долгосрочной нетрудоспособности. - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, медицинский и по уходу за родственником. - Гибкий график отпусков (FTO) + праздники. - Компенсация транспортных расходов (для офиса и только для США). - Ежемесячная стипендия на здоровье. - Автономная рабочая среда. - Возмещение расходов на обустройство офиса (только для офиса). - Ежеквартальные командные встречи. - Офисные удобства (только для офиса). О компании Replit — платформа для создания программного обеспечения с помощью агентов, которая позволяет любому человеку создавать приложения на естественном языке. Миссия — сделать программирование более доступным во всём мире. Мы приветствуем уникальные перспективы и опыт, поощряем кандидатов из разных слоёв общества, включая недостаточно представленные и нетрадиционные группы.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании DuckDuckGo — компания в сфере онлайн-защиты, удалённая команда из более чем 300 человек. Основана в 2008 году, прибыльна с 2014 года, годовая выручка превышает 100 млн долларов США. Продукты: браузер для Mac, Windows, iOS и Android, поисковая система, подписка DuckDuckGo, а также приватный ИИ Duck.ai, позволяющий общаться с ChatGPT, Claude и другими ИИ. Культура доверия, инклюзивности и самостоятельного управления проектами: каждый член команды полностью отвечает за свои проекты — от планирования и выполнения до постмортема. Роль и задачи Работа в функциональной команде Data Science. Задачи: улучшение качества поисковой выдачи и ранжирования. Недавние проекты: - Улучшение качества и точности первого этапа ранжирования без потери скорости. - Разработка новых сигналов лексического сопоставления и авторитетности документов. - Расширение поисковых оценок для измерения готовности релевантности и выявления слепых зон ранжирования. - Исследование LLM для генерации признаков и ранжирования. Данные соответствуют строгим стандартам приватности и ограничены, поэтому требуется творческий подход для получения практических выводов в культуре, основанной на фактах, где количественная строгость является базовым уровнем. Требования - Опыт работы в Data Science от 10 лет, из них от 2 лет на уровне Staff, Principal или Director. - Опыт руководства сложными проектами от планирования до продакшена с минимальным руководством. - Умение консультировать других по сложным задачам data science. - Способность разрабатывать стратегии для неоднозначных задач и превращать их в серию чётко определённых проектов. - Практический опыт внедрения ML в продакшен, разработки NLP-решений и использования AI-ассистированной разработки. - Написание продакшен-кода на Python или аналогичном высокоуровневом языке. - Продвинутые навыки SQL и оптимизации запросов. - Эффективное взаимодействие с продуктовыми командами и вклад в общую производительность команды. Предпочтительно: - Опыт реализации поисковых проектов (ранжирование, поиск или индексация) от планирования до продакшена. - Опыт работы с масштабной поисковой инфраструктурой (например, Vespa, Elasticsearch, OpenSearch или Solr). Условия - Зарплата: 222 033 доллара США в год и опционы на акции. Компенсация одинакова для профессиональных уровней независимо от географического расположения или команды. Уровень компенсации прозрачен внутри организации. - Право на медицинские льготы от компании ограничено сотрудниками, находящимися в США; не распространяется на сотрудников в других странах (например, Канада или Великобритания). - Поддержка благополучия: оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком, обустройство офиса, надбавка на коворкинг. - Требуется участие в видеоконференциях с включённой камерой. - Ожидаются поездки минимум два раза в год: на общую встречу команды и на командный ретрит (каждый по 4–5 дней). Посещение настоятельно рекомендуется. - Гибкий график без фиксированных часов, но в среднем полная занятость 40 часов в неделю. - Успешный кандидат должен пройти проверку биографии (background check) как условие присоединения к команде.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

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.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

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.