FastAPI

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Senior

Senior NLP/LLM Engineer Сбер Опыт работы: 3–6 лет Полная занятость Формат работы: офис или гибрид (Москва) Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Команда переходит от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам. Чем предстоит заниматься - Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация) - Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG - Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование - Писать чистый, документированный и тестируемый python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент - Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами Наши пожелания к кандидатам - Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM - Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph - Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса - Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML - Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов - Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python Data Engineer Компания WhiteSnake занимается разработкой программного обеспечения и консалтингом, предлагая технологические решения клиентам по всему миру. Направления работы: Fintech, искусственный интеллект, блокчейн. Что для нас важно: - Коммерческий опыт работы от 2 лет - Опыт работы с SQL и Python - Data Modeling (DWH / Data Lake / Lake House) - Опыт работы с ClickHouse / Redshift / BigQuery - Опыт работы с Big Data stack (HDFS / Spark / Cloud / Object Storage) - Опыт работы с ETL / ELT (Airflow / Flink / Dagster) - Опыт работы с Agile методологиями - Опыт работы и интеграции с AI агентами (Cloude Code, ChatGPT, Copilot, OpenCode) - Английский B2 и выше Будет плюсом: - Опыт работы с веб-фреймворками (Flask / FastAPI / Django) - Опыт работы с Kafka / RabbitMQ / Kinesis / SQS - Опыт работы с облачными хранилищами, такими как AWS / Azure / GCP - Опыт работы с CI / CD Условия работы: - Просторный офис А класса в нескольких шагах от метро - Защищённая от инфляции заработная плата - Молодой и дружный коллектив, где ценятся инновации и совместная работа - Гибкий рабочий график, который поможет сохранить баланс между работой и личной жизнью Вакансия планируемая к созданию и / или замещению (перспективная).

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle / Senior

AI Engineer / AI Architect Компания Camirix — AI Business Operating System — ищет специалиста для создания интеллектуального ядра платформы — AI Brain, а на его основе — системы автономных AI-агентов. Чем предстоит заниматься - Проектировать архитектуру AI Brain. - Разрабатывать AI Agents и Agent Runtime. - Заниматься LLM orchestration, RAG, Memory и Context Engineering. - Реализовывать reasoning, planning и decision making. - Работать с Tool Calling и внешними API. - Разрабатывать Business Ontology и работать с бизнес-данными. - Создавать AI Employees: Sales, Marketing, Support, Finance, Operations и др. - Разрабатывать системы feedback, evaluation и обучения агентов. - Оптимизировать качество, скорость и стоимость AI-систем. Главная задача — построить AI Brain Camirix и систему автономных AI-агентов, способных понимать бизнес-контекст, принимать решения и самостоятельно выполнять реальные бизнес-процессы. Что ожидаем - Сильный Python. - Опыт разработки LLM/AI-приложений и AI-агентов. - Понимание LLM, RAG, embeddings, Tool Calling. - Опыт работы с API OpenAI / Anthropic / Gemini или аналогами. - PostgreSQL, Redis, FastAPI. - Понимание архитектуры production AI-систем. - Способность самостоятельно проектировать и реализовывать сложные системы. Условия - Full-time. - Удалённая работа. - Middle+ / Senior. - Задачи на уровне архитектуры и разработки AI-продукта с нуля.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Junior

Лаборатория «Космос» — российский стартап, создающий собственные программно-аппаратные продукты: от первых прототипов до готовых устройств. Мы работаем на пересечении современных технологий, образования и искусства. Сейчас в нашем портфеле два продукта: — «Каспер» — робот с искусственным интеллектом для обучения детей; — «Света» — светозвуковая панель для дома. Ищем разработчика, который присоединится к команде и будет расти вместе с нами. Не обязательно уже знать всё — важнее хорошая техническая база, самостоятельность и желание разбираться в новых задачах. Чем предстоит заниматься — писать backend преимущественно на Python; — создавать и дорабатывать веб-интерфейсы; — подключать нейросети, распознавание и синтез речи; — связывать серверную часть с реальными устройствами; — тестировать идеи и превращать прототипы в стабильные продукты. Что нам важно — базовое понимание принципов программирования; — знание Python и основ JavaScript; — понимание взаимодействия API, сервера и клиента; — интерес к нейросетям и современным AI-инструментам; — умение самостоятельно искать решения и доводить задачи до результата; — базовые навыки работы с Git, Linux и Docker. Опыт с FastAPI, PostgreSQL, WebSocket, Android, Raspberry Pi или ESP32 будет плюсом, но не является обязательным. Формат: Работа предполагает присутствие в офисе в Санкт-Петербурге. Мы находимся в центре города, м. Горьковская. Работа оплачиваемая; занятость и график обсуждаются индивидуально; уровень вознаграждения зависит от навыков, опыта и объёма занятости.

Формат

Офис

Страна

Франция

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания CyberYozh — международная экосистема компаний в сфере кибербезопасности, образования и технологий. Формат Удалённо, полная занятость. Зарплата От $4,000 до $5,500+ на руки, в зависимости от глубины экспертизы. Стек Python, Django Rest Framework, FastAPI, Prometheus, Grafana, Docker, Strawberry, Celery, Redis, PostgreSQL, Kubernetes. Требования - Опыт работы в продуктовой компании, чей основной продукт — скрапер, парсер или агрегатор данных. Понимание специфики сбора данных, работы с очередями задач, прокси, обхода антибот-систем и структурирования собранной информации. - Python на уровне Senior (более 8 лет коммерческой разработки) и навыки работы с AI для ускорения (используется ClodeCode). - Глубокий опыт разработки и поддержки API. - Понимание принципов работы Kubernetes и контейнеризации. Задачи - Разработка, тестирование и интеграция API-функционала для продуктов экосистемы. - Работа с бэкенд-частью скрапинг-инфраструктуры: управление задачами парсинга, обработка и отдача собранных данных через API. - Участие в планировании архитектуры, предложение улучшений и рефакторинг. - Поддержка стабильности, мониторинг и сопровождение решений. - Взаимодействие с командами Frontend, DevOps и QA. Условия - Регулярный пересмотр дохода (раз в 6–12 месяцев). - Полная удалёнка, гибкий график работы. - Официальный долгосрочный контракт с международной компанией (компания на рынке 11 лет). - Сильная команда без джунов (в технической команде 20+ человек на разных продуктах). - Отпуск: 28 дней. - Свобода в принятии технических решений. - Работа с передовыми AI-технологиями, получение опыта в нише кибербезопасности и обработки больших данных.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle Python-разработчик (команда веб-разработки) Мы разрабатываем сайты и мобильные приложения, используем современный технологический стек и не боимся высоких нагрузок. Наша цель — сделать жизнь людей проще и удобнее. Ищем Python-разработчика уровня middle, который специализируется на разработке чатов: от простых ботов до AI-агентов со сложной логикой, состоянием и интеграциями. Стек: Python, Elasticsearch, PostgreSQL, Kafka, Clickhouse, Memcached, Redis, Docker. Инструменты: Jira, Confluence, Rocket.Chat, Telegram, Redash, Git, Gitlab, Docker, Redis. Чем предстоит заниматься - Выполнение технически сложных задач, проектирование архитектуры приложений - Применение знаний в области доставки приложений на контур (CI / CD) - Не только самостоятельное решение задач, но и заведение задач на рефакторинг приложений с аргументированной позицией, почему это следует сделать - Оказание помощи тимлиду в развитии и найме сотрудников, организация обучения и консультаций по спорным вопросам - Предложение решений по оптимизации процессов работы команды - Выполнение code-review кода коллег, формирование конструктивной критики, основанной на конкретных вариантах, как сделать лучше - Стандартизация решения для минимизации количества ошибок - Эффективное взаимодействие с другими членами команды, обсуждение сложных моментов с внешними командами, уточнение полноты требований или согласование важных технических решений с архитектором проекта - Написание тестов для работающих приложений - Фикс багов в приложениях в рамках компетенций - Постоянное обучение и совершенствование своих навыков Что важно для этой позиции - Опыт коммерческой разработки не менее трёх лет - Уверенное знание Python 3.9 и выше - Владение асинхронной разработкой на Python - Опыт работы с фреймворками: FastAPI, Sanic - Опыт в ML - Понимание принципов SOLID, ООП, основных шаблонов проектирования - Опыт разработки под Linux - Опыт работы с базами данных PostgreSQL (MySQL), понимание принципов ACID - Опыт работы с индексами и оптимизацией запросов - Опыт работы с Git, Gitlab CI / CD - Опыт работы с Docker, Memcached, Elasticsearch, Kafka - Опыт работы с микросервисной архитектурой - Опыт написания unit-тестов Будет плюсом - Высшее техническое образование - Опыт работы с Clickhouse, Kubernetes - Представление об устройстве Nginx, RabbitMQ, Swagger Мы предлагаем - Работу со смыслом — участие в создании удобных сервисов и услуг, которые делают жизнь людей лучше - Официальное трудоустройство - Комфорт Компания: ООО Исходный код Заработная плата: Уровень дохода не указан

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Сбер Senior NLP/LLM-инженер. Опыт работы: 3–6 лет. Полная занятость. Формат работы: офис или гибрид (Москва). Команда управления развития искусственного интеллекта (блок «Развитие клиентского опыта B2C») ищет NLP/LLM-инженера для развития AI-copilot премиальных клиентских менеджеров. Команда переходит от классических NLP-решений к адаптивным мультиагентным системам. Чем предстоит заниматься - Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация). - Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG. - Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование. - Писать чистый, документированный и тестируемый Python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент. - Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами. Наши пожелания к кандидатам - Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM. - Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph. - Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса. - Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML. - Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов. - Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. Команда создаёт AI-помощника (на базе GigaChat) в канале Казначейства: помощник позволит клиенту самостоятельно менять параметры услуги «Единый остаток». Чем предстоит заниматься - Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов - Интеграция различных решений с другими системами, обеспечение их взаимодействия - Работа с LLM, включая prompt engineering и оптимизацию взаимодействия с большими языковыми моделями Требования - Отличное знание Python, опыт коммерческой разработки от 3 лет (по ТК РФ) - Хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования - Опыт работы с PostgreSQL, Docker / Docker Compose - Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных - Практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering - Опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов - Опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers - Опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог - Опыт написания unit- и интеграционных тестов Условия - Полная занятость - Удалённо на территории РФ

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Компания и проект Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. Команда создаёт AI-помощника (на базе GigaChat) в канале Казначейства: помощник позволит клиенту самостоятельно менять параметры услуги «Единый остаток». Условия - Полная занятость - Удалённо на территории РФ Задачи - Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов - Интеграция различных решений с другими системами, обеспечение их взаимодействия - Работа с LLM, включая prompt engineering и оптимизацию взаимодействия с большими языковыми моделями Требования - Отличное знание Python, опыт коммерческой разработки от 3 лет (по ТК РФ) - Хорошее знание FastAPI, REST API и асинхронного программирования - Опыт работы с PostgreSQL, Docker / Docker Compose - Опыт работы с Qdrant или другими векторными базами данных - Практическое понимание RAG: chunking, embeddings, vector search, metadata filtering - Опыт интеграции LLM API: OpenAI, GigaChat, Anthropic или аналогов - Опыт работы с LangChain, LlamaIndex, HuggingFace или sentence-transformers - Опыт работы с Kafka; RabbitMQ может рассматриваться как аналог - Опыт написания unit- и интеграционных тестов

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Backend-разработчик Python Чем предстоит заниматься: - разрабатывать и поддерживать backend-логику и сервисы на Python; - работать с фреймворками FastAPI, Django, Flask в зависимости от проекта; - проектировать и разрабатывать REST API; - работать с эндпоинтами и сериализацией данных; - документировать API с использованием Swagger; - соблюдать стандарты проекта: типизация, структура проекта, миграции БД; - оптимизировать производительность и стабильность приложения; - работать с запросами к БД, кэшированием и обработкой нагрузки; - разбираться в существующей кодовой базе и самостоятельно находить решения. Что мы ждем от тебя: - коммерческий опыт backend-разработки от 1 года; - уверенное владение Python; - уверенное знание хотя бы одного из фреймворков: FastAPI, Django или Flask; - понимание принципов построения и работы REST API; - готовность разбираться в чужом коде; - умение самостоятельно решать поставленные задачи, внимательность к деталям; - готовность пройти Live-coding - практическое задание в реальном времени вместе с тимлидом. Будет плюсом: - опыт разработки SaaS-продуктов; - опыт работы с AI-продуктами; - знание английского языка. Что мы предлагаем тебе: - стабильный и высокий заработок; - полную занятость (5 / 2, с 09-00 до 18-00 по МСК); - удалённую работу, без привязки к офису (можно работать за пределами РФ); - интересные и амбициозные задачи. Заработная плата: до 130 000 ₽ за месяц, на руки.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Интерика Лаб ищет технического лидера, который будет проектировать AI-решения end-to-end — от бизнес-задачи до стабильной работы в production. Компания внедряет AI в реальные бизнес-процессы: AI-ассистенты, RAG, OCR, CRM-интеграции, автоматизацию продаж, бухгалтерии и складских процессов. Задачи - проектировать архитектуру AI-сервисов, интеграций и backend-платформ; - работать с LLM, RAG, OCR и AI-агентами; - интегрировать CRM, API и базы данных; - вести техническую реализацию проектов; - менторить разработчиков; - доводить AI-решения до полноценной работы у клиентов. Требования - сильный Python; - опыт с FastAPI / Django / Flask; - опыт технического лидерства; - понимание backend-архитектуры; - интеграции, очереди и production-надежность; - опыт внедрения AI/ML-решений; - LLM API, RAG, vector DB, чат-боты, обработка документов. Будет плюсом - Битрикс24, amoCRM, 1С, МойСклад, LangChain, LlamaIndex, Qdrant, Milvus, pgvector, OCR, n8n, Kubernetes, Airflow.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Обязанности - Разрабатывать и прототипировать агентные AI-приложения и рабочие процессы с использованием больших языковых моделей и современных AI-фреймворков. - Создавать AI-агентов, способных к рассуждению, использованию инструментов, оркестрации задач, поиску информации и взаимодействию с внешними системами и API. - Разрабатывать и интегрировать приложения на основе LLM, включая retrieval-augmented generation (RAG), мультиагентные системы и AI-автоматизацию. - Проектировать и реализовывать бэкенд-сервисы и API для поддержки AI-приложений и интеграции моделей. - Интегрировать LLM с структурированными и неструктурированными источниками данных, API, базами данных и программными инструментами. - Разрабатывать процессы оценки и валидации для измерения производительности, точности, надежности и поведения AI-моделей и агентов при использовании инструментов. - Выполнять обработку, преобразование и анализ данных для поддержки разработки и оценки AI. - Экспериментировать с промпт-инжинирингом, конфигурациями моделей, техниками поиска и архитектурами агентов для улучшения производительности систем. - Писать чистый, поддерживаемый и хорошо протестированный код с использованием современных практик программной инженерии. - Устранять неполадки в приложениях, интеграции моделей и конвейерах данных. - Участвовать в код-ревью, тестировании, документировании и процессах непрерывной интеграции и развертывания. - Исследовать новые разработки в области генеративного AI, LLM, агентных фреймворков и инструментов разработки AI и применять релевантные технологии в инженерных проектах. - Сотрудничать с инженерами и другими техническими заинтересованными сторонами для преобразования требований в функциональные AI-решения. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, науки о данных, информационных систем или смежной технической области, либо эквивалентный практический опыт. - Сильные навыки программирования на Python и знакомство как минимум с одним дополнительным языком программирования, таким как JavaScript/TypeScript, Java, C/C++ или Rust. - Опыт работы с агентными AI или фреймворками оркестрации LLM, такими как LangChain, LangGraph, CrewAI или аналогичными технологиями. - Опыт разработки мультиагентных систем или AI-приложений, включающих автономное выполнение задач и использование инструментов. - Опыт работы с OpenAI API, Hugging Face, Ollama или другими коммерческими или открытыми LLM-платформами. - Знакомство с RAG-конвейерами, векторными базами данных, семантическим поиском или FAISS. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения, такими как PyTorch, TensorFlow или scikit-learn. - Опыт работы с бэкенд-фреймворками, такими как FastAPI, Flask или Node.js. - Знакомство с SQL и/или NoSQL базами данных. - Опыт работы с Docker, CI/CD, GitHub Actions или облачными платформами, такими как AWS, Google Cloud или Azure. - Опыт оценки AI-моделей, бенчмаркинга, автоматизированной валидации или рабочих процессов качества данных. - Опыт использования AI-ассистируемых инструментов разработки, таких как GitHub Copilot, Cursor, Claude Code или аналогичных. - Проявленный интерес к генеративному AI через академические проекты, хакатоны, стажировки, исследования или вклад в open-source.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания: АО Квазар Условия - График: 5/2, удалённо - Работа в небольшой команде, быстрые решения без бюрократии - Зарплата: до 200 000 ₽ в месяц, на руки Основные задачи - Создание и дообучение моделей для работы с изображениями, текстом и аудио - Точечное дообучение LLM под специализированные задачи - Разработка и развёртывание API для доступа к обученным агентам - Оптимизация инференса новых и уже работающих связок - Интеграция моделей в существующие микросервисы Технические требования - Уверенное знание Python (asyncio, typing, dataclasses) - Опыт работы с PyTorch / Transformers / vLLM - Опыт тонкой настройки и дообучения LLM - Понимание принципов RAG, LoRA, QLoRA - Навыки в обработке изображений и OCR / CV задачах (Tesseract, OpenCV, Yolo) - Умение создавать REST API (FastAPI, Flask) - Понимание основ работы контейнеров и взаимодействия микросервисов - Опыт оптимизации на GPU (CUDA, TensorRT, bitsandbytes) и развертывания на multi-GPU серверах - Опыт интеграции моделей в продакшн Преимущество - Опыт работы с SQL и NoSQL - Опыт работы с Redis - Опыт построения архитектуры приложений, как общей, так и отдельных сервисов - Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka) - Знание других языков программирования

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Middle+ Python Developer Мы — IT-компания Napoleon IT, более 250 сотрудников, 3 офиса в России, направления: заказная разработка, outstaffing, собственные продукты. Развиваем разработку с использованием LLM и Generative AI, строим мультиагентные системы и платформенные решения для брендов, ритейла и маркетплейсов. Ищем Python-разработчика на проект по созданию высоконагруженной системы автоматического управления пополнением товарных запасов. Проект реализуется на микросервисной архитектуре и направлен на создание решения, которое рассчитывает рекомендации по формированию заказов поставщикам с учетом параметров логистики, складских остатков, спроса и других бизнес-ограничений. Вы будете работать в команде аналитиков, архитекторов и разработчиков, участвуя в проектировании, проработке требований и создании интегрированного решения для управления цепочками поставок. Задачи: - Разработка и поддержка высоконагруженных микросервисов; - Интеграция с Kafka для обработки потоков данных; - Проектирование Event Sourcing и CQRS паттернов; - Разработка API для межсервисного взаимодействия; - Настройка мониторинга и алертинга сервисов; - Code review. Требования: - Опыт работы с Python от 5 лет; - Django / FastAPI — опыт разработки REST API; - Микросервисная архитектура — опыт проектирования и поддержки; - Apache Kafka — продакшн опыт работы с producers / consumers; - PostgreSQL — проектирование схем, оптимизация запросов; - ETL процессы — Extract, Transform, Load данных; - Docker / Kubernetes — контейнеризация и оркестрация; - Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse; - Event-driven архитектура — паттерны работы с событиями; - API Gateway — опыт интеграции через шлюзы; - Мониторинг: Prometheus, Grafana или аналоги; - Git, CI / CD — DevOps практики. Будет плюсом: - Знание gRPC для межсервисного взаимодействия; - Опыт с ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana); - Redis Cluster для высокодоступного кэширования; - Знание Domain-Driven Design (DDD); - Опыт performance tuning Python приложений. Условия: - Уровень дохода не указан.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Мы — продуктовая IT-компания со стабильным продуктом, который с каждым годом растёт и развивается. В связи с расширением команды мы ищем Python-разработчика в AI Data Growth Lab, работающего на стыке данных и аналитики, ML-моделей и AI-фич продукта, внутренних сервисов, внешних API и интеграций. Нам нужен человек, который: - Умеет доводить ML-идеи до продакшена - Понимает принципы обработки и хранения больших данных - Пишет поддерживаемый Python-код - Понимает, что такое продукт, а не только модели Мы строим интеллектуальные механики вокруг пользовательских данных: персонализация, предсказания поведения и рекомендации, антифрод, B2B-аналитика, AI-помощники. Требования: - Уверенный Python (3+ лет), чистый код, понимание архитектуры - Работа с данными: SQL, pandas / numpy, понимание бизнес-метрик, агрегаций, окон, когорт - ML / Data: опыт работы с ML-библиотеками, понимание ML-пайплайна: данные → модель → прод - Backend / API: FastAPI / Flask, REST / JSON, асинхронность Будет плюсом: - ClickHouse (очень большой плюс) - Опыт с HuggingFace / трансформерами - Опыт работы с продуктовой аналитикой Обязанности: - Подготовка и обработка данных - ML-модели (подбор и обучение, эксперименты, подготовка к продакшену) - Создание и поддержка дашбордов и аналитика - Разработка внутренних API-сервисов на Python, интеграция моделей с продуктом, FastAPI / Flask - Улучшение и поддержка чат-ботов, интеграция LLM (Q&A, рекомендации, copilot-механики), prompt-логика, сценарии, пайплайны - Участие в аналитических ревью, ML-дизайне, запуске AI-фич в продукт Условия: - Работа над стабильным и растущим продуктом - Гибкий формат работы (удаленно / гибрид / офис) - Возможность влиять на продукт и технические решения - Конкурентная заработная плата 100 000 – 170 000 ₽ - Небольшая, дружная команда без лишней бюрократии

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания Эра Проект — бюро цифрового проектирования городской среды. В портфолио более 200 объектов. Компания ищет специалиста по AI, AI-агентам и автоматизации; идеи по внедрению AI ждут технической реализации. Задачи - Разрабатывать AI-решения на базе OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek. - Создавать AI-агентов с LangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGen. - Автоматизировать бизнес-процессы через API. - Интегрировать CRM, Google Sheets, Notion, Telegram, hh.ru и другие сервисы. - Писать асинхронные сервисы на Python / FastAPI / asyncio. - Работать с PostgreSQL / SQLite. - Использовать Docker и Git. - Быстро превращать идеи в работающие прототипы — за 1–2 дня. Требования - Уверенный Python и реальные проекты в портфолио. - Практический опыт работы с LLM. - Понимание архитектуры AI-агентов. - Опыт API-интеграций. - FastAPI, asyncio, pandas, requests. - PostgreSQL или SQLite. - Docker и Git. Будет плюсом: MCP и Telegram Bot API. Личные качества - Самостоятельная декомпозиция задач и доведение до результата. - Быстрое прототипирование и готовность экспериментировать. - Отслеживание новых AI-технологий. - Предложение собственных идей и решений. Условия - Зарплата обсуждается. - Гибкий график. - Частичная удалённая работа. - Официальное оформление по ТК РФ. - Реальные проекты и возможность влиять на технологическую стратегию.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Python AI-разработчик WILIX — аккредитованная IT-компания. Создает корпоративные системы, помогает компаниям оптимизировать и развивать бизнес. В поиске Python-разработчика для работы на внешних проектах в сферах финтеха, ритейла, эдтеха и других. Обязанности: - Написание кода на Python. - Участие в проектировании и реализации новых функций и модулей. - Оптимизация и улучшение производительности существующих систем. - Написание тестов. - Участие в планировании, проектировании, code review. - Ежедневная работа с AI-код-агентами от 6+ месяцев (Claude Code / Cursor / Copilot / Cline). - Умение вести задачу через полный AI-workflow. - Подготовка context pack для агента. - Декомпозиция функциональных заданий на vertical slices. - Test-first подход с AI-агентом. - Review AI-generated diff. Требования: - Хорошее владение Python, ООП. - Покрытие своего кода тестами (Pytest, PyUnit). - Опыт в асинхронных (asyncio) и параллельных вычислениях (threading, multiprocessing). - Опыт разработки микросервисов на FastAPI (только Django или Flask не подойдут). - Опыт применения Polars и/или DuckDB. - Опыт работы с PostgreSQL (в том числе кластерами), ClickHouse. - Опыт работы с Redis, Kafka. Будет плюсом: - Опыт применения AI-агентов. - Django / Flask как дополнение. Условия: - Интересные и разнообразные проекты. - Возможности карьерного и профессионального роста. - Работа в энергичной молодой команде, готовой обмениваться опытом. - В сопроводительном письме указать желаемый уровень финансовой мотивации.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Сфера компетенций Спецвуза включает все аспекты работ в сферах безопасности и защиты информации, управления проектами и внедрения инновационных технологий. В команду, занимающуюся исследованиями и разработкой решений на базе технологий ИИ, требуется Python-разработчик уровня middle / middle+. Задачи: - разработка и доработка Python-сервисов: микросервисы, REST API, бизнес-логика, интеграции; - повышение качества решений путем внедрения AI: тестирование, ревью, CI/CD (GitLab CI), устранение багов; - разработка и кастомизация LLM-компонентов: RAG-системы (эмбеддинги, векторные БД), настройка агентов; - проектирование и реализация ETL/ELT-пайплайнов: сбор данных из внешних систем (Jira, GitLab и других), очистка, нормализация, дедупликация. Требования: - опыт промышленной разработки на Python: Django (Django REST Framework) и/или FastAPI, pytest, Celery (с брокером RabbitMQ), PostgreSQL, Redis; - опыт проектирования и разработки REST API (DRF или FastAPI), понимание принципов REST; - опыт работы с Git и CI/CD (GitLab CI), контейнеризация приложений с Docker; - понимание микросервисной архитектуры и принципов взаимодействия сервисов (опыт с очередями сообщений, Docker Compose будет плюсом). Желательно: - опыт работы с LLM/ML-стеком: LLM API (локальные модели), эмбеддинги, RAG, промпт-инжиниринг; - опыт разработки и кастомизации LLM-агентов (deepagents / LangChain и аналоги); - понимание принципов работы векторных БД и поисковых систем в контексте RAG (pgvector, Qdrant, FAISS или аналоги); - знание английского языка на уровне чтения технической документации. Будет плюсом: - опыт интеграций с государственными / корпоративными платформами; - опыт построения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных, включая выгрузку из внешних систем (Jira, GitLab API); - опыт работы с данными: сбор, очистка, нормализация, дедупликация (SQL, NumPy); - опыт оценки качества данных, расчета метрик полноты и построения аналитических дашбордов. Условия: - реальная бронь сотрудников от мобилизации; - высокая степень свободы принятия технических решений; - политика «открытых дверей» руководства; - работа в аккредитованной организации со всеми льготами, оформление по ТК РФ; - заработная плата: фиксированный оклад, ежемесячная надбавка за эффективность; - годовая премия по итогам работы; - заработная плата от 95 000 до 135 000 ₽ в месяц, на руки.