Hugging Face

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Проект Разработка AI-помощника на базе GigaChat в поверхности GigaAssistant в канале Казначейства. Помощник позволит клиенту самостоятельно вносить изменения в параметры работы услуги «Единый остаток». Команда также занимается разработкой услуг «Единый остаток», «Компенсационные продукты», «Контроль и акцепт» в канале Казначейства. Задачи - Проектирование, разработка и внедрение AI-агентов. - Интеграция 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 - Участие в интересном проекте. - Возможность профессионального и карьерного роста. - Работа в команде профессионалов. - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально. - Формат работы — удалённо на территории РФ.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Senior

Senior AI Researcher / ML & LLM Engineer Локация: Россия / Беларусь. Работа строго по МСК. Требования: — архитектура AI-агентов, tool calling, memory/context, human-in-the-loop — ML: обучение, признаки, регуляризация, борьба с overfitting и data leakage — матстатистика, A/B-тесты, гипотезы и доверительные интервалы — LLM Evals и система метрик — prompt injection, PII/privacy и безопасность AI-агентов — Python + NumPy / pandas / scikit-learn / CatBoost / XGBoost / PyTorch — продвинутый SQL — Hugging Face, LLM API, orchestration frameworks — Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes — Prometheus, Grafana, OpenTelemetry — GPU-инфраструктура и оптимизация inference — fine-tuning: LoRA / PEFT — agentic workflows / multi-agent systems — production-код, GitFlow, тестирование, code review — опыт в e-commerce, retail или highload-продуктах Подойдёт специалисту, который действительно глубоко понимает ML/LLM и умеет доводить AI-системы до production.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Т1 — один из лидеров российского ИТ-рынка, партнёр ключевых производителей и разработчиков в сфере ИТ. Направление Искусственного интеллекта: большие данные, платформы хранения информации, аналитические и рекомендательные системы для крупного бизнеса. Опыт работы: от 3 до 6 лет. Формат работы: Рязань, гибрид. Чем предстоит заниматься: - Интеграция LLM в продукты и сервисы (API, backend, пайплайны обработки данных). - Оценка качества ответов моделей (автоматические метрики, human eval). - Построение RAG-систем: индексация данных, работа с векторными БД. - Оптимизация производительности и стоимости инференса (квантизация, batching, caching). Пожелания к кандидатам: - Уверенное владение Python, SQL. - Знания в области NLP алгоритмов. - Опыт работы с prompt engineering, fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters), RAG-подходами. - Опыт с фреймворками: LangChain, LlamaIndex, Hugging Face.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О команде и проекте GE Vernova создаёт команду для применения генеративного ИИ. Цель — автоматизация промптинга и разработка фреймворка для промптинга, чтобы максимизировать переиспользование и обмен между бизнес-подразделениями. Сотрудник будет работать на стыке передовых технологий и традиционной индустрии, влияя на бизнес-процессы. Компания ведёт стратегию и R&D для энергетического перехода, сотрудничает с правительством США и более чем 420 организациями, реализует 150+ энергетических проектов. Задачи - Взаимодействовать с профильными экспертами для понимания бизнес-потребностей и превращения их в чёткие эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и уточнять промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно работать с разработчиками ПО для интеграции решений на основе LLM в существующие или новые приложения. - Участвовать в разработке масштабируемого фреймворка для промпт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Помогать в сборе и анализе обратной связи пользователей для постоянного улучшения эффективности промптов. - Следить за развитием технологий LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промпт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для создания базы знаний. Требования - Степень магистра в области компьютерных наук, ИИ/МО, инженерии, математики или смежной области и не менее 5 лет релевантного опыта. - Право на работу в США (требование работодателя). Предпочтительные качества - PhD в области компьютерных наук, инженерии, науки о данных или смежной области. - Опыт промпт-инжиниринга и знакомство с инструментами: OpenAI GPT, Hugging Face и др. - Владение Python или другими языками, обычно используемыми в ИИ/МО. - Опыт работы с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в NLP или проектах по машинному обучению. - Знакомство с системами контроля версий, например Git. - Понимание операционных процессов и задач традиционной индустрии. - Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, способность объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. Условия - Конкурентная компенсация, профессиональное развитие, сложные задачи, хорошая рабочая среда. - Вилка зарплаты для позиции в США: $98 400 – $164 000. - Компания выплачивает географическую надбавку 110%, 120% или 130% к зарплате в определённых регионах. - Возможен дискреционный ежегодный бонус. - Предоставляется помощь с переездом (relocation assistance). - Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая страховка и покрытие рецептурных препаратов; доступ к Health Coach от GE Vernova (круглосуточная поддержка медсестёр); программа помощи сотрудникам (EAP) с круглосуточной конфиденциальной оценкой и консультациями. - Предложение о работе зависит от успешного прохождения проверки на наркотики (если применимо).

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания: Top Selection Ищем AI-исследователя в команду ИИ-инкубатора крупного ритейлера. Будем собирать PoC, агентов и внедрять LLM в реальные бизнес-процессы. Зарплата: 260-300 тыс. руб/мес График: МСК ± 2, полная удаленка Гражданство/локация: только РФ Проект до конца года + возможна пролонгация Оформление: по договору ИП Требования: - Разработка архитектуры агентов: управление состоянием диалога и контекстом, динамический выбор инструментов (tool calling), настройка уровней автономности и сценариев human-in-the-loop - Глубокое понимание жизненного цикла ML-модели: от подготовки признаков до интерпретации результатов - Знание методов борьбы с переобучением, data leakage, регуляризации; уверенный выбор алгоритмов под задачу - Владение матстатистикой для проверки гипотез, расчета доверительных интервалов и самостоятельного дизайна A/B-тестов - Построение системы метрик: разработка офлайн- и онлайн-показателей, кросс-валидация, прямая оценка бизнес-эффекта - Непрерывный мониторинг дрейфа моделей и качества данных в продакшене - 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 - Языки и библиотеки: Python (pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/XGBoost/LightGBM, PyTorch), продвинутый SQL - Написание поддерживаемого production-кода: модульная архитектура, юнит-тесты, логирование, документация, работа с GitFlow и код-ревью - Построение пайплайнов оценки (LLM Evals): контроль галлюцинаций, релевантности ответов и мониторинг поведения системы - Обеспечение безопасности: защита от prompt injection, предотвращение утечек персональных данных (PII/privacy) и аудит прав доступа агента - Практический опыт работы с API языковых моделей, платформой Hugging Face и orchestration-фреймворками - Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений - Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах - Инфраструктура и оркестрация: Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes - Мониторинг и наблюдаемость: Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference - Адаптация моделей через fine-tuning (LoRA/PEFT) - Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем - Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными Задачи на проекте: - Разработка генеративных ИИ-моделей для синтеза визуального и проектного контента на основе структурированных данных товарного каталога в рамках проверки гипотез (PoC) внутри корпоративной платформы по оценке ИИ-инициатив Условия: - Решаем нестандартные задачи ИИ-инкубатора (от гипотезы до защиты на Экспертном комитете) - Реальный highload и Big Data в Retail

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании GE Vernova развивает направление генеративного ИИ: создаёт команду для автоматизации промптинга и разработки фреймворка для переиспользования промптов между бизнес-подразделениями. GE Vernova Advanced Research выступает акселератором и ведёт исследования для энергетического перехода. Позиция предполагает работу на стыке передовых технологий и традиционной промышленности. Задачи - Взаимодействовать с профильными экспертами для перевода бизнес-потребностей в эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и улучшать промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно работать с разработчиками ПО для интеграции LLM-решений в существующие или новые приложения. - Участвовать в создании масштабируемого фреймворка для промпт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Помогать в сборе и анализе обратной связи пользователей для постоянного улучшения эффективности промптов. - Отслеживать достижения в области LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промпт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для создания базы знаний. Требования - 10+ лет релевантного опыта и степень магистра или PhD в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, AI-инжиниринга или смежных областях. - Готовность работать в офисе в Нискаюне (штат Нью-Йорк) или Кембридже (штат Массачусетс). - Для сотрудников в Кембридже: обязательная трёхмесячная гибридная адаптационная программа в Исследовательском центре GE Vernova Advanced Research в Нискаюне. Предоставляются расходы на поездки, жильё и проживание. - Наличие права на работу в США. Желательные качества - PhD в области компьютерных наук, ИИ, машинного обучения, инженерии, науки о данных или смежных областях. - 3+ года опыта в промпт-инжиниринге и знакомство с инструментами, такими как модели OpenAI GPT, Hugging Face и др. - 5+ лет опыта работы с Python или другими языками программирования, обычно используемыми в AI/ML. - Опыт с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (например, Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в проектах по NLP или машинному обучению. - Знакомство с системами контроля версий, например Git. - Понимание особенностей работы традиционной промышленности и её задач. - Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, умение объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. Условия - Компания предлагает хорошую рабочую среду, профессиональное развитие, интересные задачи и конкурентоспособную компенсацию.

Формат

Гибрид

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

Т1 — один из лидеров российского ИТ-рынка, партнёр ключевых производителей и разработчиков в сфере ИТ. Направление Искусственного интеллекта: большие данные, платформы хранения информации, аналитические и рекомендательные системы для крупного бизнеса. Опыт работы: от 3 до 6 лет. Формат работы: Рязань, гибрид. Чем предстоит заниматься - Интеграция LLM в продукты и сервисы (API, backend, пайплайны обработки данных). - Оценка качества ответов моделей (автоматические метрики, human eval). - Построение RAG-систем: индексация данных, работа с векторными БД. - Оптимизация производительности и стоимости инференса (квантизация, batching, caching). Наши пожелания к кандидатам - Уверенное владение Python, SQL. - Знания в области NLP алгоритмов. - Опыт работы с prompt engineering, fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters), RAG-подходами. - Опыт с фреймворками: LangChain, LlamaIndex, Hugging Face.

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Lead

AI Product Manager / AI Lead Компания T1 развивает продукты на основе больших данных и искусственного интеллекта, создаёт платформы хранения данных, аналитические и рекомендательные системы для крупного бизнеса. Компания ищет специалиста, который сможет управлять AI-продуктами, координировать технические команды и участвовать в развитии AI-стратегии. Чем предстоит заниматься - Управлять AI-продуктами от идеи до запуска в production. - Участвовать в формировании AI-стратегии: Roadmap, KPI и приоритизация инициатив. - Прорабатывать архитектуру AI-решений. - Координировать команды Data Scientists, ML-инженеров и Data Engineers. - Запускать PoC и MVP AI-продуктов. - Решать задачи масштабирования моделей и повышения качества данных. - Оптимизировать инференс моделей по скорости, стоимости и точности. - Работать с дообучением open-source моделей под бизнес-задачи. Что важно - Опыт работы на релевантной позиции от 5 лет. - Опыт в сфере AI. - Опыт коммерческой разработки и широкий технический кругозор. - Опыт управления командой — обязательно. - Умение презентовать решения и ценность продуктов C-level. - Понимание Agile / Scrum в ML-проектах. - Лидерские качества, критическое мышление и сильные коммуникационные навыки. Технологический стек - Python, SQL. - scikit-learn, TensorFlow, PyTorch. - Hugging Face, LangChain. - MLflow, Kubeflow, Airflow. - Docker, Kubernetes, K8s. - Spark. - DWH: BigQuery, Snowflake. - Векторные базы: FAISS, Pinecone. - Kafka. - LLM и NLP-модели. - Embeddings, NER, classification. О компании В состав T1 входят Т1 Иннотех, Т1 ИИ, Т1 Интеграция, Т1 Облако, Т1 Сервионика, Т1 Цифровая Академия и НОТА от Т1. Компания предлагает стабильную работу, профессиональное развитие, интересные AI-проекты и комфортный гибридный формат.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании EZLabs — подразделение AI-инноваций компании VetsEZ. Ищем нескольких прикладных AI-инженеров продукта для работы в полностью удалённом формате. Проекты связаны с созданием интеллектуальных платформ для здравоохранения и решений на основе ИИ. Компания трансформирует оказание медицинской помощи с помощью технологий, инноваций и продуманного дизайна. Партнёры: медицинские команды, поставщики услуг и страховщики. Цель — улучшение вовлечённости пациентов, координации ухода и обработки претензий через продвинутую аналитику, интеллектуальную автоматизацию и защищённые цифровые платформы. Роль подходит инженеру-практику, работающему на стыке ИИ, разработки продуктов и full-stack разработки. Идеальный кандидат имеет практический опыт создания и развёртывания реальных AI-приложений с использованием современных инструментов: Cursor, Claude, Codex, OpenAI и связанных LLM-технологий. Кандидат должен проживать на территории континентальных штатов США. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и внедрять AI-функции в медицинских продуктах и операционных системах. - Создавать full-stack приложения с использованием современных AI-инженерных процессов и инструментов: Cursor, Claude, Codex, OpenAI API и связанных LLM-технологий. - Взаимодействовать с продакт-менеджерами, дизайнерами, инженерами и клиническими специалистами для создания масштабируемых решений, ориентированных на пользователя, улучшающих вовлечённость пациентов, координацию ухода и операционную эффективность. - Разрабатывать API, бэкенд-сервисы, конвейеры автоматизации и AI-процессы, поддерживающие интеллектуальные возможности продуктов и production-ready развёртывание. - Применять лучшие практики разработки ПО, DevOps и MLOps для тестирования, развёртывания, мониторинга и оптимизации AI-решений. - Исследовать новые AI-технологии, паттерны внедрения LLM и современные фреймворки разработки продуктов для постоянного улучшения возможностей платформы. - Работать в условиях неопределённости, решать сложные технические задачи, эффективно взаимодействовать с техническими и нетехническими командами в быстрой Agile-среде. - Выполнять дополнительные задачи по мере необходимости для достижения целей команды и успеха проекта. Требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, разработки ПО, искусственного интеллекта, науки о данных или смежной технической дисциплине. - 2+ года профессионального опыта в разработке ПО, продуктовой инженерии или full-stack разработке. - Практический опыт реализации как минимум 2–3 production-level AI-проектов с использованием таких инструментов, как Cursor, Claude, Codex, OpenAI, Anthropic или аналогичных AI-платформ. - Сильные навыки программирования: Python, TypeScript, JavaScript или смежные современные языки, а также опыт создания и развёртывания production-grade full-stack приложений. - Опыт интеграции больших языковых моделей (LLM), промт-инжиниринга, AI-агентов, генеративных AI-процессов или архитектур retrieval augmented generation (RAG). - Знакомство с облачными платформами: AWS, Azure или Google Cloud Platform, а также с технологиями контейнеризации и развёртывания: Docker и Kubernetes. - Развитые коммуникативные навыки, умение работать в команде, аналитические и решающие задачи способности, способность работать самостоятельно в удалённой Agile-среде. Дополнительные квалификации - Опыт с AI-ассистированными процессами разработки ПО, векторными базами данных, эмбеддингами, семантическим поиском, оркестрационными фреймворками или автоматизацией AI-процессов. - Знакомство с фреймворками машинного обучения: PyTorch, TensorFlow, Hugging Face или scikit-learn. - Опыт работы с CI/CD конвейерами, DevOps-практиками, автоматизацией инфраструктуры или защищёнными средами медицинских технологий. - Предпочтителен опыт поддержки инициатив в здравоохранении, у страховщиков/поставщиков, в федеральном правительстве или в технологических проектах Департамента по делам ветеранов (VA). - Возможность получения допуска к государственной тайне будет плюсом. Условия - Медицинская страховка, стоматология и зрение. - 401k с корпоративным взносом. - Оплачиваемый отпуск и федеральные праздники. - Корпоративный ноутбук. - Возможности обучения. - Удалённая работа. Примечания - Отобранные кандидаты должны будут пройти дактилоскопию в государственном учреждении и проверку биографии в рамках процесса найма. - VetsEZ — работодатель с равными возможностями. Кандидаты рассматриваются без учёта расы, цвета кожи, религии, пола, национального происхождения, сексуальной ориентации, гендерной идентичности, инвалидности или статуса защищённого ветерана. - На данный момент компания не может предоставить спонсорскую поддержку (визу).

Формат

Офис

Страна

Европа

Город

Не указан

Грейд

Senior

Zartis — глобальный партнер по AI-трансформации и технологическому консалтингу. Команда работает над проектами в области AI-платформ, безопасных API-архитектур и cloud-native разработки. Инженерные хабы расположены в EMEA и LATAM, компания имеет долгосрочные партнерства в финансовых услугах, здравоохранении, науках о жизни, энергетике и климате. Проект относится к логистической отрасли: поддержка лидера цепочки поставок, который предоставляет экспертный консалтинг, специализированное ПО и управляемые сервисы для оптимизации сквозных логистических операций. Роль предполагает работу в распределенной команде. Задачи: - Проектирование, разработка и развертывание AI-приложений на Python. - Интеграция моделей машинного обучения, AI-API и интеллектуальных алгоритмов в масштабируемые бэкенд-системы. - Совместная работа с дата-сайентистами, продакт-менеджерами и инженерами для разработки AI-функций. - Участие в архитектуре ПО, системном дизайне и технических решениях для AI-продуктов. - Разработка и поддержка CI/CD пайплайнов и контейнерных сред с использованием Docker. - Развертывание и управление AI-приложениями на облачных платформах: AWS, Azure или Google Cloud Platform. - Оптимизация AI-решений по масштабируемости, производительности, надежности и поддерживаемости. - Отслеживание последних достижений в области AI и машинного обучения, оценка возможностей их внедрения. Требования: - Степень бакалавра в Computer Science, программной инженерии или смежной области. - 5+ лет профессионального опыта разработки ПО с фокусом на интеграцию AI/ML-решений в продакшн-приложения. - Сильные навыки программирования на Python (предпочтительно) или Java. - Практический опыт с фреймворками машинного обучения: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn или Hugging Face Transformers. - Понимание концепций машинного обучения, data engineering, ETL-процессов и развертывания моделей. - Опыт работы с SQL и крупномасштабными наборами данных. - Знакомство с контейнеризацией (Docker), CI/CD практиками и облачными платформами (AWS, Azure или GCP). - Опыт создания или потребления RESTful API и интеграции AI-сервисов в корпоративные приложения. - Опыт работы с LLM, векторными базами данных, промт-инжинирингом или AI-агентами. - Развитые аналитические и проблемно-ориентированные навыки. - Отличные коммуникационные навыки и умение работать в команде. - Проактивность, адаптивность, самостоятельность. - Способность работать независимо и в кросс-функциональных командах. - Мотивация вносить вклад в успех организации и соответствие её культуре и ценностям. Будет плюсом: - Опыт с современными фронтенд-фреймворками: React, Angular или Vue.js. - Знание MLOps-инструментов и практик. - Знакомство с Kubernetes, infrastructure as code или микросервисной архитектурой. Условия: - 100% удаленная работа. - Ежемесячная надбавка на удаленную работу. - Программа карьерного развития с 360-градусной обратной связью. - Обучение: выделенное время в течение недели, онлайн-курсы (Pluralsight, Educative.io), уроки английского, книги, конференции и мероприятия. - Программа менторства.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

LLM-инженер Задачи - Проектирование, дообучение и развертывание больших языковых моделей (LLM), таких как OpenAI GPT, BERT или собственных архитектур, для решения задач обработки естественного языка. - Разработка и оптимизация API для интеграции ИИ-функциональности в основные продукты Qelp, обеспечение совместимости и производительности. - Совместная работа с кросс-функциональными командами, включая UX/UI-дизайнеров, фронтенд-разработчиков и продакт-менеджеров, для согласования возможностей ИИ с бизнес-задачами. - Повышение масштабируемости ИИ-решений за счет модульной архитектуры и эффективных практик развертывания моделей. - Разработка пайплайнов для обработки больших наборов данных, обеспечение качества и релевантности данных для обучения и дообучения LLM. - Обеспечение этичного и прозрачного использования ИИ: внедрение механизмов обнаружения смещений, объяснимости и соответствия требованиям. - Отслеживание последних достижений в области ИИ и машинного обучения, особенно в NLP и LLM, для внедрения передовых функций в продукты Qelp. - Внедрение инструментов для отслеживания производительности и надежности ИИ-моделей в продакшене, итеративное улучшение. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, науки о данных или смежной области. - Минимум 5 лет опыта в разработке машинного обучения и ИИ, из них не менее 2 лет — в работе с LLM или NLP. - Владение Python и фреймворками TensorFlow, PyTorch или Hugging Face Transformers. - Подтвержденный опыт развертывания и оптимизации LLM в продакшене. - Знакомство с облачными платформами (AWS, Azure или Google Cloud) для развертывания ИИ. - Продвинутое владение техниками NLP и разработкой ИИ-моделей. - Глубокое знание архитектур на основе трансформеров, таких как GPT, BERT или T5. - Навыки разработки API и микросервисной архитектуры. - Знакомство с DevOps-инструментами для развертывания ИИ-моделей (например, Docker, Kubernetes). - Понимание регулирования ИИ и лучших практик этичного развертывания. - Понимание техник предобработки данных и управления наборами данных. Условия - Конкурентоспособный компенсационный пакет. - Возможности для обучения и развития (ИИ, технологии, эволюция BPO-индустрии). - Возможности карьерного роста в расширяющейся команде. - Полностью удаленная работа (рынки EMEA, LATAM или APAC). - Работа в команде высококвалифицированных и динамичных лидеров. - Культура здорового баланса между работой и личной жизнью. - Зарплата: 72 000–108 000 долларов США в год.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании Career.zycto — компания, работающая на переднем крае искусственного интеллекта. Разрабатывает AI-решения в области машинного обучения и обработки естественного языка. В компании ценят творческий подход и техническое мастерство, поддерживают среду для экспериментов и роста. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и оптимизировать промпты для больших языковых моделей (LLM) и других генеративных AI-систем. - Проводить тестирование и оценку ответов AI-моделей, выявлять области для улучшения эффективности промптов и поведения моделей. - Взаимодействовать с исследователями AI/ML, дата-сайентистами и продакт-менеджерами для понимания требований проектов и превращения их в эффективные промпт-стратегии. - Разрабатывать и поддерживать лучшие практики, руководства и фреймворки по промпт-инжинирингу для различных приложений. - Участвовать в разработке внутренних инструментов и платформ для создания, тестирования и развертывания промптов. - Следить за новейшими достижениями в области AI, NLP и техник промпт-инжиниринга. - Обучать и наставлять кросс-функциональные команды по принципам и применению эффективного промпт-инжиниринга. Требования - Подтвержденный опыт от 3 лет в промпт-инжиниринге, обработке естественного языка (NLP) или смежных областях AI. - Глубокое понимание больших языковых моделей (LLM) и их архитектуры. - Владение Python и опыт работы с библиотеками AI/ML (TensorFlow, PyTorch, Hugging Face). - Развитые аналитические навыки и навыки решения задач, умение интерпретировать сложные данные и итерировать решения. - Отличные письменные и устные коммуникативные навыки, внимание к языковым нюансам и ясности. - Опыт работы с системами контроля версий (например, Git). Предпочтительно - Степень магистра или PhD в Computer Science, AI, лингвистике или смежной количественной области. - Опыт тонкой настройки (fine-tuning) или обучения LLM. - Знакомство с облачными платформами (AWS, Azure, GCP) и принципами MLOps. - Подтвержденный вклад в open-source проекты или исследовательские публикации в области AI/NLP. - Опыт технического написания или создания контента по сложным техническим темам. Условия - Полностью удаленная работа. - Конкурентоспособная зарплата и комплексный пакет льгот. - Щедрый бюджет на профессиональное развитие: курсы, конференции, сертификации. - Возможность работать с передовыми AI-технологиями. - Совместная и инклюзивная культура компании, регулярные тимбилдинги. - Гибкий график и неограниченный оплачиваемый отпуск (с согласованием с руководителем).

Формат

Удалённо

Страна

Германия

Город

Берлин

О компании JetBrains с 2000 года разрабатывает инструменты для разработчиков. Компания работает над новой платформой, которая предоставляет возможности ИИ всем продуктам JetBrains. Платформа основана на моделях, разработанных внутри компании для помощи в написании кода и текстов, а также на интеграции со стратегическими партнёрами. JetBrains — работодатель равных возможностей. Важные качества - Умение самостоятельно планировать проекты и принимать решения, при необходимости консультируясь с другими. - Способность определять потребности клиентов и расставлять приоритеты задач. - Начинать с простейших решений и постепенно добавлять сложность по мере необходимости. - Готовность нести единоличную ответственность за целую подсистему. - Увлечённость обучением и желание быть в курсе последних разработок в области LLM. Задачи - Совместно со стейкхолдерами преобразовывать бизнес-требования в технические спецификации. - Обучать LLM с нуля на большом GPU-кластере. - Собирать и обрабатывать датасеты для предобучения и дообучения. - Поддерживать и улучшать существующие подсистемы. Требования - Опыт проектирования, развертывания и поддержки продакшн-ML-систем. - Сильная теоретическая база в NLP и подходах на основе трансформеров. - Свободное владение современными фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch, и распространёнными библиотеками для NLP. - Опыт распределённого обучения моделей с миллиардами параметров. - Внимание к деталям и отличные коммуникативные навыки. Будет плюсом - Опыт работы с фреймворками инференса LLM: vLLM, DeepSpeed, TensorRT. - Опыт применения техник выравнивания LLM: RLHF/RLAIF. - Инструменты и практики MLOps, включая CI/CD для ML. - K8s и Kubeflow. - Научные публикации в области NLP. Стек и инфраструктура - Кластер из сотен NVIDIA GPU в качестве инфраструктуры для обучения. - Git для управления исходным кодом. - Python, PyTorch и Hugging Face как ML-стек. - Kubeflow и Weights & Biases для отслеживания экспериментов. - TeamCity как система автоматизации CI.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

GenAI/LLM-инженер, удалённо, работа в часовом поясе PST. Предпочтителен кандидат из района залива Сан-Франциско. Роль требует практикующего специалиста по глубокому обучению, уверенно работающего с современными фреймворками и библиотеками для разработки LLM. Задачи: - Внедрение и оптимизация продвинутых методов тонкой настройки (LoRA, PEFT, QLoRA) для адаптации фундаментальных моделей под домен клиента. - Разработка системных методологий промт-инжиниринга для операционной деятельности, нормативного соответствия и технической документации. - Создание переиспользуемых шаблонов и библиотек промтов для стандартизации взаимодействия с LLM-приложениями. - Внедрение фреймворков тестирования промтов для количественной оценки и итеративного улучшения их эффективности. - Настройка систем версионирования промтов и управления для поддержания качества. - Применение методов кастомизации моделей: дистилляция знаний, квантизация, прунинг — для снижения потребления памяти и затрат на инференс. - Решение проблем с памятью с помощью шардированного параллелизма данных, выгрузки на GPU или гибридных подходов CPU+GPU. - Построение пайплайнов RAG с векторными базами данных, пайплайнами эмбеддингов и оптимизированными стратегиями чанкинга. - Разработка продвинутых стратегий промтинга: цепочки рассуждений, оркестрация диалогов, агентные подходы. - Совместная работа с MLOps-инженером для эффективного развертывания, мониторинга и переобучения моделей. Требования: - Глубокое обучение и NLP: владение PyTorch/TensorFlow, Hugging Face Transformers, DSPy, продвинутыми техниками обучения LLM. - Знание GPU и аппаратного обеспечения: опыт многогпу-обучения, оптимизации памяти, стратегий параллелизации. - LLMOps: знакомство с процессами поддержки LLM-приложений в продакшене и мониторингом производительности моделей. - Техническая адаптивность: умение читать исследовательские статьи и внедрять новые техники (без обязательного владения математикой уровня PhD). - Доменная адаптация: навыки создания пайплайнов данных для тонкой настройки моделей под специфический контент.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

О компании Common App — национальная некоммерческая организация, которая занимается доступом, равенством и честностью в процессе поступления в колледжи. Ежегодно организация поддерживает более 1 миллиона студентов, треть из которых — первопоколенческие, при подаче заявлений в более чем 1100 колледжей и университетов через бесплатное онлайн-приложение Common App. Обязанности Principal AI & Machine Learning Engineer — технический лидер, отвечающий за внедрение искусственного интеллекта в корпоративные рабочие процессы и аналитические процессы для достижения измеримых улучшений в производительности, генерации инсайтов и поддержке принятия решений в подразделении Data Analytics & Research (DAR). - Подчиняется старшему директору по аналитической инженерии. - Тесно сотрудничает с командами Data Engineering, Data Governance и кросс-функциональными бизнес-заинтересованными сторонами. - Обеспечивает масштабируемость, безопасность, соответствие требованиям и согласованность AI-решений с корпоративной стратегией данных. - Работает как старший индивидуальный контрибьютор и технический авторитет: устанавливает стандарты практики AI-разработки, наставляет коллег по прикладным AI-техникам, превращает сложные возможности машинного обучения в корпоративные системы. - Признанный эксперт в области AI, к которому обращаются за техническим руководством, наставничеством и экспертизой как внутри организации, так и в более широком сообществе AI и данных в высшем образовании. Требования - Кандидат должен проживать в США. - Готовность к поездкам для участия в двух ежегодных выездных мероприятиях Common App Retreat. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, науки о данных, статистики, математики или смежной количественной/технической области; или эквивалентная комбинация образования и опыта. - 8–10 лет прогрессивного опыта в машинном обучении, AI-инженерии или науке о данных, из них не менее 3 лет — в прикладном AI и продакшн-системах ML. - Подтверждённый опыт интеграции LLM и генеративного AI в корпоративные аналитические или операционные рабочие процессы. - Подтверждённый опыт работы в рамках корпоративных систем управления данными и соответствия требованиям. - Экспертиза в прикладном машинном обучении и AI, включая обучение с учителем и без учителя, обработку естественного языка и интеграцию больших языковых моделей (например, OpenAI, Anthropic, open-source LLM через Hugging Face). - Подтверждённый опыт проектирования и развёртывания продакшн-систем AI/ML, включая сквозные ML-пайплайны: обучение, оценка, версионирование, развёртывание и мониторинг. - Владение R и Python для машинного обучения и AI-разработки; знакомство с ML-фреймворками: scikit-learn, PyTorch, TensorFlow или эквивалентами. - Опыт создания и эксплуатации приложений на базе LLM, включая промт-инжиниринг, retrieval-augmented generation (RAG) и фреймворки оркестрации инструментов и агентов. - Сильные навыки SQL и опыт работы с крупномасштабными облачными платформами данных (например, Databricks, Snowflake, BigQuery); умение проектировать AI-ready пайплайны данных в корпоративных хранилищах. - Знание AI-управления, принципов ответственного AI и требований соответствия для систем, работающих с чувствительными или персонально идентифицируемыми данными. - Подтверждённая способность работать как старший технический индивидуальный контрибьютор: устанавливать стандарты, принимать архитектурные решения и наставлять коллег без формальных управленческих полномочий. - Сильные межличностные и коммуникационные навыки, умение объяснять сложные концепции AI/ML доступным языком для нетехнических заинтересованных сторон и руководителей. - Подтверждённая способность управлять несколькими конкурирующими приоритетами и поставлять качественные AI-решения в быстро меняющейся среде. Желательно - Степень магистра или доктора в области компьютерных наук, машинного обучения, науки о данных или смежной области. - Соответствующие сертификаты AI/ML или облачные сертификаты (например, Databricks Certified Machine Learning Professional, AWS Machine Learning Specialty или эквивалент). - Опыт работы с Agile-фреймворками для кросс-функциональной, продуктоориентированной коллаборации. - Опыт работы с агентными AI-фреймворками.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания Proxify ищет Senior Data Scientist (Python) для одной из быстрорастущих клиентских команд в роли технического лидера по инновациям в данных. Задача — превращать сложные высокоскоростные наборы данных в прогнозные модели и практические системы, которые напрямую влияют на продуктовую стратегию и бизнес-операции. Специалист будет соединять чистые исследования и продакшн-разработку: не только строить прототипы в ноутбуках, но и проектировать, обучать, оценивать и разворачивать надежные модели машинного обучения в облачных средах. Роль подходит дата-сайентисту с системным мышлением, ценящему чистую модульную Python-архитектуру, статистическую строгость и масштабируемые пайплайны данных. Задачи - Проектировать, создавать и оптимизировать масштабируемые прогнозные модели и алгоритмы машинного обучения для решения сложных бизнес-задач. - Архитектурно выстраивать и поддерживать надежные пайплайны данных и наборы признаков, обеспечивая качество, согласованность и целостность данных на этапах обучения и инференса. - Взаимодействовать с дата-инженерами, продакт-менеджерами и бэкенд-командами для бесшовной интеграции моделей в основные API приложений. - Проводить тщательные код-ревью рабочих процессов data science, продвигая продакшн-стандарты Python и линтинг. - Переводить технические метрики (Precision, Recall, ROC-AUC, RMSE) в понятные бизнес-результаты и рекомендации для руководства. Требования - 5+ лет профессионального опыта в роли Data Scientist, экспертное владение экосистемой Python для данных (Pandas, NumPy, SciPy, Scikit-Learn). - Глубокие теоретические и практические знания supervised и unsupervised обучения, регрессии, классификации, кластеризации и прогнозирования временных рядов. - Подтвержденный опыт вывода моделей из Jupyter Notebook в продакшн с использованием контейнеризации (Docker) и микросервисной архитектуры. - Уверенное написание сложных оптимизированных SQL-запросов, опыт работы с большими данными с использованием распределенных вычислений (PySpark или Ray). - Опыт работы с инструментами жизненного цикла ML (MLflow, DVC или Weights & Biases) для отслеживания моделей, версионирования и управления feature store. - Практический опыт работы с облачной инфраструктурой (AWS, GCP или Azure) и управляемыми ML-сервисами (например, SageMaker или Vertex AI). - Часовой пояс: CET (±3 часа). Кандидаты из других часовых поясов не рассматриваются. Желательно: - Опыт глубокого обучения с использованием PyTorch или TensorFlow/Keras. - Опыт работы с NLP-фреймворками (Hugging Face, spaCy) или развертывание пайплайнов на основе LLM (LangChain, векторные базы данных). - Знакомство с инструментами оркестрации, такими как Apache Airflow или Prefect. - Сильный бэкграунд в дизайне экспериментов, методологии A/B-тестирования и проверке статистической значимости. Условия - Своевременные ежемесячные выплаты с гибкими вариантами вывода средств. - Предсказуемые часы проекта: стабильные 8-часовые рабочие дни с клиентами. - До 24 гибких выходных дней в год без потери оплаты для полной занятости на позициях, найденных через Proxify. - Долгосрочные удаленные позиции в технологических компаниях. - Персональный подбор проектов без типичных барьеров и предвзятости в рекрутинге. - Единый процесс найма для множества возможностей без дополнительных оценок. - Одинаковая ежемесячная оплата на позициях, найденных через Proxify.