Hugging Face

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Москва

Грейд

Middle

Урал Логистика ML-инженер (Python, PyTorch, fine-tuning) Полная занятость. Формат работы: офис или гибрид (Москва). Чем предстоит заниматься - Строить конвейеры подготовки данных: сбор, очистку, нормализацию, дедупликацию и разметку. - Формировать обучающие, валидационные и независимые оценочные выборки, контролировать утечки и пересечения. - Создавать baseline для задач извлечения, классификации, определения сущностей и связей. - Дообучать модели, готовить инструктивные наборы, обучать адаптеры и сравнивать результаты с базовыми моделями. - Определять метрики, стратифицировать выборки и анализировать ошибки по типам документов, сценариям и полям. - Работать с извлечением сущностей и связей для построения и обновления графового представления данных. - Разворачивать локальный inference и оптимизировать его под доступную инфраструктуру. - Работать с tensor parallelism, batching, длиной контекста, GPU-памятью и квантованием. - Измерять задержку, пропускную способность, утилизацию и стоимость обработки документа. - Версионировать данные, модели, конфигурации обучения и результаты экспериментов. - Участвовать в интеграции моделей с прикладными AI-сервисами и production-конвейерами. Пожелания к кандидатам - Рассматриваем кандидатов уровня middle+ и выше. - Практический опыт построения ML-конвейеров, которые используются в production. - Уверенное владение Python, PyTorch и Hugging Face Transformers. - Практический опыт fine-tuning языковых моделей, подготовки данных и работы с PEFT. - Умение строить корректную оценку качества и контролировать утечки между обучающими и тестовыми данными. - Опыт локального inference LLM и понимание устройства GPU-памяти. - Знание компромиссов между качеством, скоростью, длиной контекста, batching и квантованием. - Linux, CUDA, SQL, Docker и Kubernetes. - Способность выйти за пределы notebook и довести модельное решение до устойчивой эксплуатации. - Стек: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, pandas, SQL, PostgreSQL, Airflow или аналог, MLflow или аналог, vLLM, CUDA, Docker, Kubernetes.

Формат

Офис

Страна

Габон

Город

Не указан

Компания Omnissa, создатель AI-ориентированной платформы для цифровой работы, ищет инженера-программиста в команду глобализации. Специалист будет разрабатывать AI-сервисы, инструменты и платформы для интернационализации (i18n) и локализации продуктов компании. Задачи: - Проектировать, разрабатывать и масштабировать бэкенд-сервисы на Python, Node.js и TypeScript для поддержки глобализации, интернационализации и локализации. - Разрабатывать и интегрировать AI/ML и LLM-решения, включая архитектуры RAG/GraphRAG, векторные эмбеддинги и семантический поиск, для повышения качества перевода и локализации. - Строить и поддерживать CI/CD-пайплайны, контейнеризированные сервисы (Docker, Kubernetes) и RESTful API, развернутые на Azure, AWS, GCP или аналогичных облачных платформах. - Интегрировать LLM-эндпоинты (Azure OpenAI, AWS или аналоги) с корпоративными системами с использованием MCP и оркестрационных фреймворков, таких как LangChain или LangGraph. - Работать с SQL, NoSQL и графовыми базами данных (например, Neo4j/Cypher) для поддержки масштабируемых решений в области глобализации. - Взаимодействовать с командами продукта, инженерии и локализации для продвижения стратегии глобализации компании. Требования: - Уверенные навыки Python и практический опыт работы с AI/ML-библиотеками: TensorFlow, PyTorch или Hugging Face. - Владение Node.js и TypeScript (или аналогичными бэкенд-фреймворками). - Опыт работы с Java или C будет преимуществом. - Владение SQL и NoSQL базами данных. - Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и RESTful API. - Опыт построения CI/CD-пайплайнов с использованием GitHub, Jenkins или аналогичных инструментов. - Знание векторных эмбеддингов, архитектур RAG/GraphRAG и фреймворков семантического поиска. - Опыт работы с графовыми базами данных (Neo4j/Cypher или аналоги). - Опыт интеграции LLM-эндпоинтов (Azure OpenAI, AWS или аналоги). - Опыт интеграции LLM с корпоративными системами с использованием MCP. - Опыт развертывания масштабируемых AI-сервисов на Azure, AWS, GCP или аналогичных платформах. - Знакомство с LangChain, LangGraph или аналогичными LLM-оркестрационными фреймворками. Предпочтительные квалификации: - Опыт проектирования и внедрения решений Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием векторного поиска и семантического поиска. - Опыт создания агентных AI-систем с использованием LangGraph, n8n или Flowise. - Опыт фронтенд-разработки с React.js и HTML/CSS/JavaScript-фреймворками. - Опыт работы с моделями эмбеддингов, векторными базами данных и технологиями семантического поиска. - Знание стандартов интернационализации (i18n) будет преимуществом. Условия: - Локация: Атланта, Джорджия. - Формат: гибридный. - Командировки не предусмотрены. - Образование: степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук или смежной области предпочтительна, либо эквивалентная комбинация образования и релевантного профессионального опыта. - Зарплата: типичный базовый оклад от $102 000 до $160 000 в год, возможно участие в корпоративной бонусной программе. Фактическое предложение может варьироваться в зависимости от географического местоположения, опыта, образования, уровня навыков и других факторов. - Льготы: участие в собственности компании, медицинская страховка, 401k с взносами работодателя, страхование по инвалидности, оплачиваемый отпуск, возможности роста и другое.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания Cherry Bekaert — одна из крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм в США, признана Great Place to Work. Команда Business Transformation ищет разработчика AI-агентов и автоматизации. Формат работы: гибридный, из любого офиса компании в США. Обязанности - Проектировать и внедрять AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разрабатывать архитектуры агентов, поддерживающие автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интегрировать агентов в приложения, API и рабочие процессы (например, чат-боты, инструменты автоматизации). - Сотрудничать с исследователями, инженерами и продуктовыми командами для развития возможностей агентов. - Оптимизировать поведение агентов через обратную связь, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управлять контекстом агентов, применяя методы: промпт-инжиниринг, файнтюнинг, RAG, использование инструментов, гибридные подходы. - Отслеживать производительность, проводить оценки, внедрять механизмы безопасности и ограничений. - Поддерживать документацию по логике агентов, дизайн-решениям и зависимостям. - Следить за развитием AI, машинного обучения и агентных технологий. - Интегрировать AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создавать и разворачивать корпоративные Copilot-решения с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и кастомными бизнес-приложениями. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, AI, машинного обучения или смежной области. - Подтвержденный опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией — от 2 лет в аналогичной роли. - Сильные навыки программирования на Python (или аналогичном языке) и опыт работы с AI/ML-библиотеками (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений с LLM или генеративными AI-моделями. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки и умение выстраивать отношения с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, умение решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. - Адаптивность, готовность к сотрудничеству и изучению новых технологий. Условия - Общие ценности: честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и выполнять мотивирующую работу. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - Конкурентная оплата и компенсационный пакет, ориентированный на благополучие. - Гибкость для значимой работы и время на жизнь вне работы. - Возможности общения и обучения у специалистов из разных культур и сфер.

Формат

Офис

Страна

Марокко

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания GE Vernova внедряет передовые технологии для оптимизации операций, улучшения клиентского опыта и роста. Создается команда для использования генеративного ИИ. Цель команды — автоматизировать промптинг, разработать фреймворк для промптинга для переиспользования и обмена между бизнесами. GE Vernova Advanced Research — акселератор, занимающийся стратегией и исследованиями для энергетического перехода. Исследователи сотрудничают с бизнесами GE Vernova, правительством США и более чем 420 организациями, выполняя 150+ проектов в области энергетики. Обязанности - Сотрудничать с экспертами в предметной области для понимания бизнес-потребностей и преобразования их в четкие эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и улучшать промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно работать с разработчиками ПО для интеграции решений LLM в существующие или новые приложения. - Вносить вклад в разработку масштабируемого фреймворка для промпт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Помогать в сборе и анализе отзывов пользователей для постоянного улучшения эффективности промптов. - Следить за развитием технологий LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промпт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для создания базы знаний. Требования - 5+ лет релевантного опыта и степень магистра или PhD в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, AI-инжиниринга или смежных областях. Условия - Готовность работать в офисе в Кембридже, Массачусетс, или Нискаюне, Нью-Йорк. - Для сотрудников в Кембридже предусмотрена обязательная трехмесячная (гибридная) онбординг-резиденция в Исследовательском центре GE Vernova Advanced Research в Нискаюне, Нью-Йорк. Программа позволяет старшим талантам установить прочную техническую основу, сотрудничать с ведущими учеными и инженерами. Предоставляются расходы на поездки, жилье и стипендия. - Компания предлагает отличную рабочую среду, профессиональное развитие, сложные задачи и конкурентоспособную компенсацию. Предпочтительно - Степень магистра или PhD в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных или смежных областях. - 3+ года опыта в промпт-инжиниринге и знакомство с инструментами, такими как модели GPT от OpenAI, Hugging Face и др. - 3+ года опыта с Python или другими языками программирования, обычно используемыми в AI/ML разработке. - Опыт с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (например, Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в проектах NLP или машинного обучения. - Знакомство с системами контроля версий, такими как Git. - Сильные навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. - Понимание операций и проблем традиционной промышленности.

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

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer Компания Cherry Bekaert, входящая в число крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм США, ищет разработчика AI-агентов и автоматизации в команду Business Transformation. Возможна гибридная модель работы из любого офиса компании в США. Обязанности: - Проектирование и внедрение AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разработка архитектур агентов, поддерживающих автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интеграция агентов в приложения, API и рабочие процессы (чат-боты, инструменты автоматизации). - Совместная работа с исследователями, инженерами и продуктовыми командами над улучшением возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через циклы обратной связи, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов, включая: - Prompt Engineering — внедрение информации непосредственно в промпты. - Fine-tuning — дообучение моделей на дополнительных данных. - Retrieval-Augmented Generation (RAG) — внедрение документов в векторные базы данных и поиск релевантной информации. - Tool Use — использование субагентов или детерминированных моделей для поиска контекста. - Гибридные подходы — комбинирование двух и более методов для повышения надежности. - Мониторинг производительности, проведение оценок и внедрение механизмов безопасности. - Ведение документации по логике агентов, проектным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области AI, машинного обучения и агентных технологий. - Интеграция AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI и Semantic Kernel SDK. - Создание и развертывание корпоративных Copilot-решений с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и кастомными приложениями. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, AI, машинного обучения или смежной области. - Опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией от 2 лет. - Уверенное владение Python (или аналогичным языком) и опыт работы с AI/ML-библиотеками (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений на основе LLM или генеративных моделей. - Знакомство с разработкой API, бэкенд-сервисами и пайплайнами развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, умение решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия: - Корпоративные ценности, включающие честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность заниматься инновационной работой. - Среда, ориентированная на карьерный рост и профессиональное развитие. - Конкурентоспособная компенсация и пакет льгот, охватывающий все аспекты благополучия. - Гибкость для выполнения значимой работы и время для жизни вне работы. - Возможности общения и обучения у профессионалов из разных культур и слоев общества.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer в команду Business Transformation компании Cherry Bekaert, одной из крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм в США. Гибридный формат работы из любого офиса компании в США. Задачи: - Проектирование и внедрение AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разработка архитектур агентов, поддерживающих автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интеграция агентов в приложения, API и рабочие процессы (чат-боты, инструменты автоматизации). - Совместная работа с исследователями, инженерами и продуктовыми командами над развитием возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через обратную связь, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов: промпт-инжиниринг, дообучение моделей, RAG (векторные базы данных), использование инструментов и гибридные подходы. - Мониторинг производительности, проведение оценок, внедрение механизмов безопасности и защитных ограничений. - Ведение документации по логике агентов, архитектурным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области ИИ, машинного обучения и агентных технологий. - Интеграция агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создание и развертывание корпоративных Copilot-решений с использованием оркестраторов Microsoft для работы с Microsoft 365, Dynamics и кастомными бизнес-приложениями. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, ИИ, машинного обучения или смежной области. - Опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией от 2 лет. - Уверенное владение Python (или аналогичным языком) и опыт работы с библиотеками ИИ/МО: LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch. - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений на базе LLM или генеративных моделей. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки и умение выстраивать отношения с техническими и бизнес-заинтересованными сторонами. - Аналитическое мышление, навыки решения сложных задач и принятия решений на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия: - Корпоративная культура, основанная на ценностях: честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и заниматься мотивирующей работой. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - Конкурентоспособная компенсация и пакет льгот, ориентированный на благополучие. - Гибкость для выполнения значимой работы и время для жизни вне работы. - Возможности общения и обучения у профессионалов из разных культур и слоев общества.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

Компания INA Solution Условия - Локация: Шампейн, Иллинойс (офис) - Прямой найм - Требуется разрешение на работу: гражданство США, грин-карта или GC-EAD. H1B, OPT, CPT не рассматриваются Задачи - Создание и развертывание приложений на основе LLM и ИИ-агентов - Разработка RAG-пайплайнов, оркестрация рабочих процессов, работа с фундаментальными моделями Требования - Python, Agents SDK, LangChain/LangGraph - PyTorch, HuggingFace - Azure OpenAI, AWS Bedrock - Snowflake, Databricks, Pinecone - RAG, AI-агенты, дообучение и оценка моделей - Управление ИИ, мониторинг и guardrails

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О компании Sonatype — компания в сфере управления цепочками поставок программного обеспечения. Она управляет Maven Central — крупнейшим в мире репозиторием Java-компонентов с открытым исходным кодом. Платформу Sonatype используют более 2000 организаций, включая 70% компаний из Fortune 100, и более 15 миллионов разработчиков. Роль Ищем Data Scientist в растущую команду AI и Data Science. Вы будете работать как внутренний ИИ-консультант и технический лидер, помогая командам Sonatype применять машинное обучение и генеративный ИИ: от обнаружения вредоносного поведения и аномалий в данных безопасности до GenAI-решений для разработчиков и аналитиков. Вы будете исследовать сложные наборы данных, проектировать эксперименты, строить и валидировать модели, тесно сотрудничать с командами продукта, инженерии и безопасности, превращая исследовательские идеи в практические масштабируемые решения. У нас зрелая команда инженерии данных, поэтому вы сможете сосредоточиться на построении и запуске моделей. Роль подходит тому, кто комфортно работает с автономией, любит превращать неоднозначные идеи в работающие системы и предпочитает работать на стыке направлений. Что вы будете делать - Вести прикладные AI-проекты от концепции до результата: прототипирование, валидация, помощь командам во внедрении практических ML и GenAI-решений. - Выступать внутренним консультантом для команд продукта, инженерии, безопасности и исследований: определять задачи, оценивать подходы, давать рекомендации по лучшим практикам ML/AI и продуктивному использованию генеративных технологий. - Руководить исследованиями, разработкой и внедрением моделей для таких задач, как обнаружение вредоносного поведения, аномалий и мошенничества — с использованием методов от классического ML до LLM, эмбеддингов, retrieval-augmented generation и агентных рабочих процессов. - Проектировать надёжные эксперименты и создавать пайплайны оценки надёжности, точности и бизнес-эффекта моделей (кросс-валидация, мониторинг дрейфа, оценка на эталонных данных). - Соединять исследования и продакшн: превращать исследовательские результаты в масштабируемые API, инструменты или рабочие процессы, позволяющие другим командам эффективно применять AI. - Исследовать новые техники (LLM, эмбеддинг-модели, RAG, агентные рабочие процессы) для улучшения опыта разработчиков и специалистов по безопасности. - Понятно доносить технические концепции, компромиссы и рекомендации до технических и нетехнических заинтересованных сторон через презентации, документацию и совместную работу; наставлять коллег и повышать AI-грамотность организации. - Сотрудничать с командой управления данными для соблюдения нормативных требований по конфиденциальности данных и этических соображений при работе с данными клиентов. Что мы ждём - 5+ лет практического опыта в прикладной науке о данных, машинном обучении, AI-инженерии или AI-исследованиях. - Степень в области компьютерных наук или эквивалентную техническую степень (желательно). - Уверенные навыки Python и практический опыт работы с библиотеками и платформами для данных и AI: Databricks, LLM API, scikit-learn. - Опыт создания и запуска ML или GenAI-приложений — от раннего прототипа до рабочего внутреннего или клиентского процесса. - Глубокое знакомство с современными LLM-экосистемами: OpenAI, Anthropic/Claude, Hugging Face, модели с открытыми весами. - Умение выбирать модели и проектировать эффективные LLM-приложения с использованием промптинга, управления контекстом, структурированных выходов, поиска и использования инструментов. - Опыт создания агентных или многошаговых AI-рабочих процессов с LangGraph, LangChain, Semantic Kernel или аналогичными фреймворками оркестрации. - Сильное аналитическое мышление: определение полезных метрик качества, создание репрезентативных оценочных датасетов, оценка надёжности и принятие решений на основе данных. - Комфортная работа с большими, «грязными», структурированными и неструктурированными данными для создания признаков, инсайтов и понятных визуализаций. - Владение Git, тестированием, код-ревью и совместными практиками разработки ПО. - Практичный и взвешенный подход: интерес к новым возможностям AI при создании поддерживаемых, безопасных и надёжных систем. - Проактивность и ответственность, сильные письменные и устные коммуникативные навыки для работы с техническими и нетехническими специалистами.

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

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Cherry Bekaert — одна из крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм США, признанная отличным местом для работы. В команду Business Transformation требуется разработчик AI-агентов и автоматизации. Работа предполагает гибридный формат из любого офиса Cherry Bekaert в США. Задачи - Проектировать и внедрять AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разрабатывать архитектуры агентов, поддерживающие автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интегрировать агентов в приложения, API или рабочие процессы (например, чат-боты, инструменты автоматизации). - Сотрудничать с исследователями, инженерами и продуктовыми командами для итеративного улучшения возможностей агентов. - Оптимизировать поведение агентов с помощью обратной связи, обучения с подкреплением или взаимодействия с пользователями. - Управлять контекстом для агентов, чтобы они получали нужную информацию в нужное время, применяя методы: промпт-инжиниринг, тонкая настройка (где применимо), RAG (извлечение с дополнением генерации), использование инструментов, гибридные подходы. - Мониторить производительность, проводить оценки, внедрять механизмы безопасности и ограничений. - Поддерживать подробную документацию по логике агентов, проектным решениям и зависимостям. - Следить за отраслевыми разработками и достижениями в области ИИ, машинного обучения и агентных технологий. - Интегрировать AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI и Semantic Kernel SDK. - Создавать и разворачивать корпоративные Copilot'ы с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и пользовательскими бизнес-приложениями. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, ИИ, машинного обучения или смежной области. - Подтверждённый опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией, минимум 2 года на аналогичной должности. - Сильные навыки программирования на Python (или аналогичном языке) и опыт работы с библиотеками ИИ/ML (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений с использованием LLM или генеративных моделей ИИ. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развёртывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки и умение выстраивать отношения с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, способность решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия - Общие ценности, включающие инклюзивность и принадлежность: непоколебимая честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и выполнять работу, которая мотивирует и вовлекает. - Коллаборативная среда, способствующая карьерному росту и непрерывному профессиональному развитию. - Конкурентоспособная компенсация и пакет вознаграждения, охватывающий все аспекты благополучия. - Гибкость для выполнения значимой работы и время для жизни вне работы. - Возможности общаться и учиться у профессионалов с разным опытом и культурой.

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

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Capital One — финансовая компания, создающая ответственные и надёжные системы ИИ. Компания использует машинное обучение для персонализированного обслуживания клиентов в реальном времени, информирует о подозрительных операциях и отвечает на вопросы клиентов. О команде Организация Consumer Engagement Platform обеспечивает быстрые инновации финансовых продуктов и удобство разработчиков для всех потребительских продуктов Capital One. Подразделение Hyper Personalization строит интеллектуальные системы и инфраструктуру для индивидуального клиентского опыта в реальном времени: от домашних лент до маркетинговых и сервисных сообщений. Миссия — персонализация уровня «cohort-of-one» на основе надёжных данных, production-grade ML и GenAI-систем и низколатентных платформ. Задачи - Определять и вести техническую стратегию и дорожную карту платформы персонализации для реального времени и таргетированных сообщений по всем продуктам Capital One. - Совместно с командами Product, Data Science, Cloud Infrastructure и ML Platform развивать рекомендательные системы и алгоритмы. - Развивать гибкий масштабируемый rules engine для бизнес-логики персонализации: сегментация пользователей, таргетинг, решение в реальном времени, интеграция с ML-рекомендациями. - Проектировать и поддерживать ML-инфраструктуру и пайплайны: извлечение признаков, обучение, тестирование, guardrails, оценка моделей, деплой, real-time и batch inference. - Архитектура низколатентных event-driven систем для динамической персонализации на основе потоковых данных, поведения пользователя и контекстных сигналов. - Развивать MLOps: автоматизированные деплой-процессы с метриками, интеграционные валидации, тестирование, масштабируемый мониторинг и наблюдаемость. - Внедрять современные техники оптимизации LLM для улучшения масштабируемости, стоимости, задержки и пропускной способности production AI-систем. - Использовать открытые и SaaS AI-технологии: AWS Ultraclusters, Hugging Face, VectorDBs, Nemo Guardrails, PyTorch и другие. - Обеспечивать техническое лидерство: влиять на архитектуру, стандарты инженерии, кросс-командные стратегии, менторить инженеров. Идеальный кандидат - Любит создавать системы, гордится качеством работы, разделяет стремление менять банковское дело к лучшему. - Следит за последними исследованиями, понимает научные публикации и обоснованно применяет новые техники в production. - Быстро адаптируется, умеет прояснять крупные неопределённые задачи, задаёт вопросы, находит корень проблем и чётко формулирует выводы. - Готов предлагать новые идеи, даже если они ещё не доказаны. - Обладает сильным фундаментом в инженерии и математике, экспертизой в hardware, software и AI, видит возможности оптимизации, которые другие упускают. - Устойчив, умеет прокладывать новые пути для достижения бизнес-целей, когда маршрут неизвестен. Условия - Capital One рассматривает возможность найма удалённого сотрудника на эту позицию.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Аккредитованная ИТ-компания «Системы и Алгоритмы» ищет GenAI-разработчика. Условия: - Зарплата: 230 000 рублей gross. - Формат: удалённо. - Занятость: полная. - Трудоустройство: ТД/ИП/СЗ/ГПХ. Требования: - Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей. - Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling. - Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. - Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. - Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. - Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными. Задачи: - Разработка сервисов ИИ-платформы для создания функциональных агентов и ИИ-ассистентов. - Подготовка бэкенда для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource-агенты. - Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов. - Создание единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Обязанности: - Разработка ИИ-ассистентов и функциональных агентов в рамках проверки PoC для ИИ-идей, входящих в ИИ-инкубатор. - Практическое применение знаний в NLP. - Запуск моделей на GPU и CPU. - Контейнеризация. - Работа с Jenkins. - Использование векторных баз и эмбеддингов для RAG. - Реализация function calling. - Работа с KServe. - Применение BERT-подобных моделей. - Работа с эвристиками. - Опыт квантизации LLM. Требования: - Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop. - Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных и признаков, выбор моделей, регуляризация, переобучение, data leakage, интерпретация результатов. - Знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов. - Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline- и online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных. - Опыт работы хотя бы в одном из направлений: классическое машинное обучение; временные ряды и прогнозирование; рекомендательные системы, поиск и ранжирование; NLP, LLM и генеративный AI. - Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas или polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch или аналогичные инструменты. - Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, работа с Git и участие в code review. - Уверенное владение SQL. - Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. - Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента. - Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. - Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений. - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. - Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana. - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference. - Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT. - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем. - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer Компания Cherry Bekaert, входящая в число крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм страны, ищет разработчика AI-агентов и автоматизации в команду Business Transformation. Возможна гибридная модель работы из любого офиса компании в США. Обязанности: - Проектирование и внедрение AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разработка архитектур агентов, поддерживающих автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интеграция агентов в приложения, API и рабочие процессы (чат-боты, инструменты автоматизации). - Совместная работа с исследователями, инженерами и продуктовыми командами для улучшения возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через циклы обратной связи, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов, включая: - Prompt Engineering — внедрение информации в промпты. - Fine-tuning — дообучение моделей на дополнительных данных. - Retrieval-Augmented Generation (RAG) — индексация документов в векторных базах и поиск релевантной информации. - Tool Use — использование субагентов или детерминированных моделей для поиска контекста. - Гибридные подходы — комбинация двух и более методов. - Мониторинг производительности, проведение оценок, внедрение механизмов безопасности и защитных мер. - Ведение документации по логике агентов, проектным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области ИИ, машинного обучения и агентных технологий. - Интеграция AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создание и развертывание корпоративных Copilot-решений с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и кастомными приложениями. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, ИИ, машинного обучения или смежной области. - Опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией от 2 лет. - Уверенное владение Python (или аналогичным языком) и опыт работы с библиотеками ИИ/МО (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений на основе LLM или генеративных моделей. - Знакомство с разработкой API, бэкенд-сервисами и пайплайнами развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, умение решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия: - Корпоративная культура, основанная на честности, сотрудничестве, доверии и взаимном уважении. - Возможность внедрять инновации и заниматься мотивирующей работой. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - Конкурентоспособная компенсация и пакет льгот, охватывающий все аспекты благополучия. - Гибкость для выполнения значимой работы и время для жизни вне работы. - Возможности общения и обучения у профессионалов из разных культур и слоев общества.

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

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

AI Agent & Automation Developer Компания Cherry Bekaert, входящая в число крупнейших бухгалтерских и консалтинговых фирм США, ищет разработчика AI-агентов и автоматизации в команду Business Transformation. Возможна гибридная модель работы из любого офиса компании в США. Обязанности: - Проектирование и внедрение AI-агентов с использованием LLM, алгоритмов планирования и фреймворков принятия решений. - Разработка архитектур агентов, поддерживающих автономность, интерактивность и выполнение задач. - Интеграция агентов в приложения, API и рабочие процессы (чат-боты, инструменты автоматизации). - Совместная работа с исследователями, инженерами и продуктовыми командами для улучшения возможностей агентов. - Оптимизация поведения агентов через циклы обратной связи, обучение с подкреплением или взаимодействие с пользователями. - Управление контекстом для агентов, включая методы: промт-инжиниринг, файнтюнинг, RAG, использование инструментов, гибридные подходы. - Мониторинг производительности, проведение оценок, внедрение механизмов безопасности и ограничений. - Ведение документации по логике агентов, проектным решениям и зависимостям. - Отслеживание отраслевых новинок в области AI, машинного обучения и агентных технологий. - Интеграция AI-агентов с платформами Microsoft: Copilot Studio, Azure AI, Semantic Kernel SDK. - Создание и развертывание корпоративных Copilot-решений с использованием оркестрационных инструментов Microsoft для взаимодействия с Microsoft 365, Dynamics и кастомными приложениями. Требования: - Степень бакалавра в области компьютерных наук, AI, машинного обучения или смежной области. - Опыт работы с агентными системами или интеллектуальной автоматизацией от 2 лет. - Уверенное владение Python (или аналогичным языком) и опыт работы с AI/ML-библиотеками (LangChain, OpenAI API, Hugging Face, PyTorch). - Понимание агентного моделирования, мультиагентных систем или обучения с подкреплением. - Опыт создания приложений на основе LLM или генеративных моделей. - Знание разработки API, бэкенд-сервисов и пайплайнов развертывания. - Способность работать самостоятельно в экспериментальной и быстро меняющейся среде. - Отличные коммуникативные навыки для взаимодействия с бизнес- и техническими стейкхолдерами. - Аналитическое мышление, умение решать сложные задачи и принимать решения на основе данных. - Понимание качества данных, целостности и системной интеграции. Условия: - Корпоративные ценности, включающие честность, сотрудничество, доверие и взаимное уважение. - Возможность внедрять инновации и заниматься мотивирующей работой. - Среда для карьерного роста и непрерывного профессионального развития. - Конкурентоспособная компенсация и пакет льгот, ориентированный на благополучие. - Гибкость для выполнения значимой работы и времени на личную жизнь. - Возможности общения и обучения у профессионалов с разным опытом и культурным бэкграундом.

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

Офис

Страна

Марокко

Город

Не указан

Грейд

Senior

GE Vernova — команда, работающая на стыке передовых технологий и традиционной промышленности. Сотрудники взаимодействуют с бизнес-подразделениями GE Vernova, правительством США и более чем 420 организациями, выполняя более 150 проектов в сфере энергетики. Обязанности - Совместно с профильными экспертами выявлять бизнес-потребности и превращать их в понятные и эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и улучшать промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно взаимодействовать с разработчиками для интеграции LLM-решений в существующие и новые приложения. - Участвовать в создании масштабируемого фреймворка для промт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Собирать и анализировать обратную связь от пользователей для постоянного повышения эффективности промптов. - Отслеживать развитие технологий LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для формирования базы знаний. Требования - Опыт работы от 10 лет. - Минимум степень бакалавра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, AI-инжиниринга или смежных областях. Условия - Готовность работать в офисе в Кембридже (Массачусетс) или Нискаюне (Нью-Йорк). - Для сотрудников на базе Кембриджа: обязательная трёхмесячная (гибридная) программа адаптации в Исследовательском центре GE Vernova Advanced Research Center в Нискаюне. Предоставляются расходы на поездки, жильё и стипендия. - Предоставляется помощь с переездом. - Требуется разрешение на работу в США. - Предложение о работе обусловлено успешным прохождением теста на наркотики (где применимо). - Вилка зарплаты для позиций в США: $152 400 – $254 000. В отдельных регионах применяется географический коэффициент 110%, 120% или 130% от зарплаты. Конкретный размер оплаты зависит от опыта, образования и навыков кандидата. - Бонус: дискреционный ежегодный бонус. - Льготы: медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и покрытие рецептурных препаратов; доступ к Health Coach от GE Vernova (круглосуточный ресурс с медсёстрами); Программа помощи сотрудникам (конфиденциальные консультации и услуги 24/7). - Пенсионные льготы: GE Vernova Retirement Savings Plan — налогово-эффективный 401(k) с матчинг-взносами компании. - Компания предлагает рабочую среду, профессиональное развитие, интересные задачи и конкурентоспособную компенсацию. Будет плюсом - Степень магистра или PhD в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных или смежных областях. - Опыт промт-инжиниринга и знакомство с инструментами: модели OpenAI GPT, Hugging Face и др. - Опыт работы с Python или другими языками программирования, обычно используемыми в AI/ML-разработке. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в проектах по NLP или машинному обучению. - Знакомство с системами контроля версий, например Git. - Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, умение объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. - Понимание операционных процессов и вызовов традиционной промышленности.