LangChain

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

Канада

Город

Не указан

Компания: Adobe Роль: Applied AI Engineer Задачи: - Разработка, создание и поддержка интеллектуальных агентов для автоматизации и бизнес-эффекта в масштабах предприятия. - Полный цикл разработки агентов: от проектирования до версионирования, оркестрации и непрерывного обучения. - Создание масштабируемых платформ Agentic AI, расширяющих возможности разработчиков и ускоряющих внедрение ИИ. - Создание переиспользуемых шаблонов агентов и модульных компонентов для ускорения развертывания в бизнес-подразделениях. - Перевод моделей ИИ из прототипов в продакшен-системы. - Разработка автономных агентов и навыков для задач генерации кода и вызова инструментов. - Оптимизация производительности моделей, снижение задержек и повышение надежности. - Внедрение стратегий промт-инжиниринга, управления памятью, распределения ресурсов и интеграции вызова инструментов. Требования: - Опыт работы в AI/ML-инжиниринге и бэкенд-разработке от 3 до 5+ лет. - Опыт работы с LLM API или ИИ-сервисами в продакшене. - Опыт работы с инструментами ИИ: LangChain, LlamaIndex или векторными базами данных. - Умение измерять и улучшать показатели решаемости задач и точности моделей. - Сильные инженерные основы: Python, REST. - Опыт работы с потоковой передачей событий (Kafka, Flink, Kinesis или аналоги) и конвейерами данных (Spark, Databricks или сопоставимые). - Знакомство с продакшен-операциями: Kubernetes, CI/CD, мониторинг, алертинг и реагирование на инциденты. - Знакомство с облачными платформами (AWS/GCP/Azure), REST API, Python и контейнеризацией (Docker, K8s). Условия: - Вилка зарплаты в США: $114 100 — $214 950 в год, зависит от географического рынка и опыта. - Для Калифорнии: $148 500 — $214 950.

Формат

Офис

Страна

Монголия, США

Город

Остин

О компании Компания AVP VIGILANT TECHNOLOGY PVT LTD создаёт AI-продукты нового поколения на основе больших языковых моделей и интеллектуальной автоматизации для решения сложных бизнес-задач. Инженерные команды сочетают современные AI-технологии с масштабируемой разработкой ПО для создания надёжных, безопасных и готовых к продакшену решений на базе генеративного ИИ. О роли Ищем GenAI-инженера для проектирования, разработки и развёртывания приложений генеративного ИИ на основе LLM, RAG, Python и LangChain. Работа охватывает полный жизненный цикл AI-приложений: от прототипирования и экспериментов до продакшен-развёртывания и оптимизации. Локация Сан-Франциско, Калифорния; Нью-Йорк, Нью-Йорк; Сиэтл, Вашингтон; Остин, Техас. Ключевые обязанности - Проектирование и разработка готовых к продакшену приложений генеративного ИИ на основе LLM. - Построение и оптимизация RAG-пайплайнов для точных и контекстно-зависимых ответов. - Разработка AI-воркфлоу и компонентов приложений с использованием Python и LangChain. - Интеграция коммерческих и открытых больших языковых моделей в корпоративные приложения. - Разработка процессов приёма документов, чанкинга, эмбеддингов, поиска и реранжирования. - Внедрение промт-инжиниринга, структурированных выводов, вызова инструментов и AI-агентов. - Оценка качества, релевантности, задержки и надёжности моделей с помощью соответствующих методов. - Оптимизация приложений по производительности, масштабируемости, стоимости и качеству ответов. - Создание API и сервисов, интегрирующих возможности GenAI с существующими программными платформами. - Совместная работа с инженерами, дата-сайентистами, продакт-менеджерами и бизнес-стейкхолдерами. - Мониторинг продакшен-систем и непрерывное улучшение производительности моделей и приложений. - Соблюдение лучших практик ответственного ИИ, безопасности, приватности и разработки ПО. Требования - 2–5 лет профессионального опыта в разработке ПО, машинном обучении, AI-инжиниринге или смежной области. - Уверенное программирование на Python. - Практический опыт создания приложений на основе LLM. - Опыт разработки приложений на базе RAG. - Опыт работы с LangChain или аналогичными фреймворками для LLM-приложений. - Понимание эмбеддингов, векторных баз данных, семантического поиска и информационного поиска. - Глубокое понимание промт-инжиниринга и архитектуры LLM-приложений. - Опыт работы с API и продакшен-разработкой ПО. - Навыки отладки, аналитического мышления и решения проблем. Желательно - Опыт с LangGraph, LlamaIndex или аналогичными фреймворками. - Опыт с векторными базами данных: Pinecone, Weaviate, Milvus или pgvector. - Знакомство с фундаментальными моделями OpenAI, Anthropic, Google, Meta и других. - Опыт с облачными платформами AWS, Azure или Google Cloud. - Знание Docker, Kubernetes, CI/CD и MLOps-практик. - Опыт в оценке LLM, наблюдаемости, guardrails и безопасности ИИ. - Знакомство с концепциями NLP, машинного обучения или глубокого обучения. Условия - Полная занятость. - Зарплата $130,000–$210,000+ в год в зависимости от опыта и квалификации. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - 401(k) и пенсионные выплаты. - Оплачиваемый отпуск и корпоративные праздники. - Возможности профессионального развития и обучения. - Гибкий или гибридный формат работы в зависимости от локации. - Возможность работать над высокоэффективными продуктами генеративного ИИ.

Формат

Офис

Страна

Канада, США, Латинская Америка

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания RevenueCat — платформа для монетизации мобильных приложений, убирающая сложности создания и масштабирования встроенных подписок. Выпускник YC S18, используется в более чем 40% новых приложений с подписками, обрабатывает $12+ млрд годового объёма покупок. Помогает разработчикам от соло-разработчика в Бразилии до мобильной команды OpenAI. Команда — 150+ человек, полностью удалённая, в 25+ странах. Ценности: Customer Obsession, Always Be Shipping, Own It, Balance. Роль Создание ИИ-ассистента, который помогает разработчикам понимать и увеличивать доход от подписок. Сейчас живёт в Slack, расширяется на дашборд и API. Ассистент умеет получать данные в реальном времени, оценивать эксперименты, отлаживать интеграции и объяснять, что происходит в приложении, на естественном языке. В будущем большая часть взаимодействий пользователя будет опосредована или автоматизирована агентом. Нужен инженер, способный построить базовую инфраструктуру агента: оркестрацию, выполнение инструментов, управление контекстом, оценку и уровень доверия, позволяющий давать агенту больше автономии. Требования - 5+ лет опыта запуска production-систем. - Практический опыт работы с LLM — не только промптинг, но и создание систем вокруг: использование инструментов, структурированный вывод, управление контекстом, оценка, оркестрация. - Сильный бэкенд-фундамент: надёжность, наблюдаемость, безопасность. - Комфорт в условиях неопределённости: ранний продукт внутри компании на стадии роста, архитектура ещё формируется. - Самостоятельность: умение определить, что нужно построить, построить и выпустить. - Хорошая коллаборация и эффективная коммуникация в полностью удалённой культуре. Бонусы - Опыт с API OpenAI/Anthropic. - Создание агентов, которыми пользуются другие. - Опыт с фреймворками оценки и наблюдаемости (Langfuse, Langchain и др.). - Знакомство с моделями подписок, App Store или инструментами для разработчиков. - Опыт создания Slack-интеграций или других разговорных интерфейсов. - Вклад в open-source AI/ML-инструменты. Первый месяц - Выпустить первую фичу агента, познакомиться с архитектурой, экосистемой инструментов и тем, как Rico взаимодействует с API RevenueCat. - Определить самый большой пробел в надёжности или производительности и начать его исправлять. - Познакомиться с командой, настроить репозитории, окружение разработки и инструменты отладки. - Изучить дашборды RevenueCat, логирование, инструменты отладки, облачных провайдеров, управление инфраструктурой и общую архитектуру. Первые 3 месяца - Запустить новую агентную фичу для десятков тысяч разработчиков. - Владеть ключевой областью инфраструктуры — оркестрация, eval-пайплайн, инструментальный фреймворк или уровень доверия/разрешений. - Самостоятельно планировать и выполнять проекты. - Изучить основы реагирования на инциденты и участвовать в дежурствах (on-call). Первые 6 месяцев - Агент станет заметно надёжнее, быстрее и функциональнее благодаря вашей работе. - Построить инфраструктуру, с помощью которой команда выпускает агентов. - Ревьюить код, создавать предложения, участвовать в архитектурных обсуждениях. - Выпустить крупный продукт или фичу. Первые 12 месяцев - RevenueCat станет AI-native компанией; вы построите движок под ней. - Знать все основные компоненты агентной системы и уметь отлаживать сложные проблемы. - Иметь собственные инициативы по улучшению агентных продуктов, понимать текущие проблемы и приоритеты. - Менторить других инженеров, присоединяющихся к команде. Условия - Конкурентный equity в быстрорастущем стартапе Series C при поддержке топ-инвесторов, включая Y Combinator. - Окно 10 лет для реализации vested equity-опционов. - Полностью удалённая и гибкая рабочая среда. - 4–5 недель рекомендованного отпуска в год. - $2,000 USD на обустройство рабочего места и $1,000 USD ежегодно на непрерывное обучение.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

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

Формат

Удалённо

Страна

Не указана

Город

Не указан

Компания ru.shopping ищет специалиста в команду для автоматизации бизнес-процессов в сфере e-commerce. Компания работает с более чем 2 000 брендов и ассортиментом свыше 3 млн SKU. Задача Автоматизировать процессы подразделений логистики, байинга и финансов с помощью AI. Формат работы Полностью удалённо, можно работать из любой точки мира. Формат сотрудничества — удалённый. Задачи - анализировать внутренние бизнес-процессы; - находить точки для автоматизации; - создавать AI-решения и интегрировать их в существующий IT-ландшафт; - тестировать разработанный функционал; - внедрять новые инструменты; - обучать ключевых пользователей. Требования - от 3 лет коммерческой разработки в автоматизации бизнеса; - профессиональное владение несколькими языками программирования; - понимание баз данных; - опыт анализа бизнес-процессов и проектирования автоматизации; - базовые навыки архитектурного проектирования. AI-стек Практический опыт с Cursor, Claude Code, Windsurf, n8n, Make, LangChain или аналогами. Также важно понимание Prompt Engineering, RAG, оркестрации AI-агентов. Условия - полностью удалённая работа без привязки к стране; - доступ к продвинутым платным AI-инструментам для разработки; - Bitrix24 как виртуальный офис; - минимум микроменеджмента; - быстрое принятие решений; - упорядоченные процессы и дружелюбная атмосфера; - своевременная оплата.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

О роли Присоединяйтесь к команде AI Forward Deployed Engineering — клиентоориентированной группе специалистов в Databricks, которая реализует проекты профессиональных услуг, помогая клиентам создавать и внедрять в производство инновационные GenAI-приложения. Вы будете работать кросс-функционально с инженерными, продуктовыми командами и разработчиками, формируя долгосрочные стратегические приоритеты. Условия - Локация: в любой точке мира - Удалённая работа - Полная занятость Технологии - AI - Machine Learning - GenAI - LLM - RAG - Python - PyTorch - LangChain

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

Не указана

Город

Не указан

Грейд

Senior

Обязанности: - Проектирование и разработка production AI-приложений, интегрирующих foundation-модели, системы поиска, внешние инструменты и корпоративные источники данных. - Архитектура модульных и переиспользуемых AI-компонентов для промптинга, поиска, оркестрации, выполнения инструментов, памяти и оценки. - Создание AI-приложений с использованием структурированных выходов, эмбеддингов, RAG, длинноконтекстного рассуждения и агентных рабочих процессов. - Разработка пайплайнов данных для приёма, трансформации, индексации и обновления структурированных и неструктурированных данных. - Внедрение фреймворков оценки для измерения корректности, надёжности, безопасности и результатов миссии с помощью автоматизированных и ручных методов. - Оптимизация AI-приложений по задержке, надёжности, масштабируемости и операционным затратам через эксперименты, бенчмаркинг и непрерывное улучшение. - Применение асинхронного программирования и событийно-ориентированных паттернов для поддержки длительных рабочих процессов и распределённых AI-приложений. - Внедрение наблюдаемости, мониторинга, guardrails, контроля доступа и ответственных практик AI на всём жизненном цикле приложения. - Развёртывание AI-сервисов на AWS или аналогичных облачных платформах с использованием Docker, Kubernetes, serverless или других cloud-native паттернов. - Применение современных практик разработки ПО, включая автоматизированное тестирование, CI/CD, версионирование промптов и рабочих процессов, безопасный rollout AI-обновлений. - Использование AI-ассистированных инструментов разработки для ускорения реализации при сохранении инженерной строгости и качества кода. - Сотрудничество с клиентами и кросс-функциональными командами для выявления ценных AI-возможностей, быстрого прототипирования и перевода успешных концепций в production. - Презентация технических решений техническим и нетехническим заинтересованным сторонам. Требования: - 3+ лет опыта в программной инженерии в профессиональной среде. - 2+ лет опыта разработки AI или ML-решений в профессиональной среде. - Опыт создания production AI-приложений на Python. - Опыт проектирования и внедрения генеративных AI-приложений с использованием больших языковых моделей. - Опыт создания RAG-решений и интеграции AI-систем с корпоративными данными. - Опыт работы с фреймворками оркестрации AI, такими как LangChain. - Опыт разработки AI-приложений, взаимодействующих с внешними инструментами, API или корпоративными системами, а также оценки и улучшения качества AI-приложений через тестирование, эксперименты или бенчмаркинг. - Опыт развёртывания cloud-native приложений на облачных платформах, таких как AWS. - Наличие допуска Secret. - Степень бакалавра в области компьютерных наук, инженерии или технологической сфере. Желательно: - Опыт создания AI-приложений с автономными или агентными рабочими процессами. - Опыт работы с мультимодальными AI-приложениями, включающими текст, изображения, аудио или документы. - Опыт проектирования фреймворков оценки, наблюдаемости или безопасности AI. - Опыт развёртывания портативных, edge или офлайн-совместимых AI-приложений. - Опыт разработки пользовательских интерфейсов для эффективного взаимодействия с AI-приложениями. - Опыт поставки технических решений в клиентских средах. - Опыт использования AI-ассистированных инструментов разработки для повышения продуктивности. - Степень магистра в области компьютерных наук, AI или смежной технической области.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

Brellium — платформа на базе ИИ для повышения качества медицинской помощи в США. Компания основана в 2021 году, обслуживает более 250 000 врачей во всех 50 штатах. Серия A, финансирование более $30 млн от First Round Capital, Left Lane Capital и Menlo Ventures. Ищем Backend или Fullstack-разработчика для создания и масштабирования ключевых систем платформы. Ценим опыт внедрения и интеграции ИИ-моделей в реальные приложения. Задачи: - Интеграция современных LLM в реальные приложения совместно с продуктовой командой - Проектирование и разработка систем end-to-end: от пайплайнов данных до пользовательских интерфейсов - Создание ИИ-систем, оптимизированных под производительность и надежность - Построение пайплайнов оценки и метрик для ИИ-агентов и рабочих процессов - Быстрая поставка качественных функций, работа в коллаборативной среде Требования: - Опыт работы Software Engineer от 0 до 6 лет (бонус за степень магистра в области ИИ) - Владение Python и TypeScript - Опыт разработки ИИ-приложений и архитектуры ИИ-систем - Владение современными ИИ-фреймворками и API, такими как LangChain и LlamaIndex - Интерес к новым моделям и инструментам и их применению в реальных задачах - Навыки решения сложных задач, готовность работать с неоднозначными вызовами - Владение SQL и реляционными базами данных, управление end-to-end процессами данных - Опыт развертывания в AWS, знание современных LLM (бонус за React/Next.js) - Опыт работы в быстрорастущих стартапах, коммуникабельность, готовность расти вместе с компанией Условия: - Зарплата: $140 000 - $200 000 - 401(k), опционы на акции - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка (до 100% оплаты для сотрудника и семьи) - HSA / FSA - 11 оплачиваемых праздников в год - Безлимитный отпуск - Обучение и профессиональное развитие - Гибридный график: 4 дня в офисе, 3 дня — если вы находитесь более чем в часе езды

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

Россия

Город

Не указан

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

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

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

Формат

Офис

Страна

Ватикан

Город

Не указан

О компании Credence — компания в сфере AI, облачных технологий, кибербезопасности и модернизации. Штат — более 1700 сотрудников, включая 1500+ экспертов по AI и данным. Компания имеет 100+ prime-контрактов. Признана Top Workplace по версии Washington Post шесть лет подряд и входит в Inc. 5000 Fastest Growing Private Companies 13 из последних 14 лет. О роли Credence ищет AI Software Engineer в практику AI и автоматизации. Роль предполагает техническое лидерство в практике, применение фундаментальных навыков AI для создания и развертывания решений на основе данных. Под руководством старших AI-лидеров инженер будет вести жизненный цикл разработки агентного ИИ и взаимодействовать с командами инженеров, данных и заинтересованными сторонами для создания высокоэффективных облачных AI-возможностей для федеральных миссий. Обязанности - Генеративный ИИ и LLM: участие в проектах с генеративным ИИ и LLM, прототипирование, кастомизация и доработка AI-функций. - Разработка агентных ИИ-систем: поддержка полного цикла разработки — выбор модели, создание агентов, вызов инструментов, синтез ответов и фоновые агенты. - Инженерия ПО: соблюдение принципов разработки с использованием современных AI-инструментов генерации кода для ускорения рабочих процессов. - Совместная работа: работа с инженерами данных, разработчиками ПО и дата-сайентистами над созданием операционных агентных AI-систем. - Облачная поддержка: автоматизация развертывания моделей с помощью Infrastructure as Code (IaC), CI/CD и инструментов оркестрации контейнеров. - Мониторинг и оптимизация: мониторинг AI-систем после развертывания, настройка производительности, обеспечение надежности и масштабируемости. - Техническая строгость и документация: написание чистого, документированного кода по отраслевым и федеральным стандартам; поддержка воспроизводимой разработки. - Профессиональный рост: отслеживание трендов AI/ML, обучение у старших коллег через менторство и технические ревью. Требования - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, AI/ML или смежной области. - 1–5 лет практического опыта в разработке AI/ML-решений. - Опыт работы с генеративным ИИ, LLM и добавлением вызовов инструментов (MCP). - Опыт работы с агентными фреймворками: Agent2Agent Protocol, Mastra, Strands, AgentCore и/или Gemini Agent Platform. - Глубокое понимание AI API: OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock. - Владение TypeScript и ключевыми библиотеками и фреймворками (Nx, NextJS, Mastra, Vercel AI SDK, Playwright, Jest, Vite). - Владение Python и библиотеками и фреймворками (uv, Pydantic, FastAPI, CrewAI, LangChain, LangGraph, Unstructured). - Опыт развертывания приложений с использованием облачных платформ (AWS, GCP) и контейнерных инструментов (Docker, Kubernetes). - Знакомство с CI/CD (GitLab CI). - Опыт использования AI-инструментов для кодинга (Claude Code, Codex, Antigravity). - Развитые коммуникативные навыки и клиентоориентированность. - Гражданство США и возможность получения допуска DoD Secret. Предпочтительно - Интерес к новейшим AI-инновациям, нацеленность на достижение миссии. - Опыт в смежных областях: инженерия данных, дата-сайенс, UI/UX, облачная и платформенная инженерия. - Опыт с IaC-инструментами: Terraform, Open Tofu, AWS CDK или CloudFormation. - Знание федеральной кибербезопасности, RMF, FedRAMP или регуляторных фреймворков. Зарплата и условия - Зарплата: $120,000–$150,000 в год. Фактическая компенсация зависит от опыта, образования, сертификатов, навыков и квалификации. - Медицинская страховка (медицина, стоматология, зрение). - Пенсионный план (401k, IRA). - Страхование жизни (базовое, добровольное, AD&D). - Оплачиваемый отпуск (отпуск, больничные, государственные праздники). - Семейный отпуск (декретный, отцовский). - Краткосрочная и долгосрочная нетрудоспособность. - Обучение и развитие.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О компании Future создаёт персонализированную систему рекомендаций для поддержания здоровья на протяжении всей жизни. Компания помогает людям понимать, что делать дальше для своего тела, целей и этапа жизни, а затем поддерживает их в превращении этих решений в устойчивое изменение поведения. Сочетая ИИ, человеческий опыт, персональные данные о здоровье и ответственность, Future помогает участникам улучшать результаты сегодня, одновременно развивая устойчивость, ресурс и продолжительность здоровой жизни на десятилетия вперёд. О роли Мы ищем прикладного AI-инженера, который поможет создавать и внедрять AI-функции, напрямую улучшающие продуктовый опыт и бизнес-результаты. Это практическая, продуктовая роль: от идеи до продакшена — проектирование интеллектуальных систем, проверка их на реальных пользователях и превращение в надёжные масштабируемые сервисы. Вы будете работать на стыке AI, продукта и инженерии, в тесном сотрудничестве с кросс-функциональными командами, чтобы находить возможности с высоким влиянием, быстро создавать прототипы и итерировать на основе данных. Это не исследовательская роль. Вы будете владеть полным циклом: эксперименты, оценка, развёртывание, мониторинг и постоянное улучшение. Задачи - Создавать и запускать AI-агентов для реальных пользователей: LLM-системы с вызовом инструментов, структурированным выводом, параллельной оркестрацией API и потоковой передачей ответов. - Проектировать оценочные стенды и скоринг качества — используются Langfuse и рубрики для измерения безопасности, эффективности и персонализации. - Владеть полным циклом: прототип новой возможности агента, проверка с помощью оценок, развёртывание в staging и production, мониторинг трейсов и итерации. - Улучшать надёжность, задержку и стоимость за счёт стратегий кэширования промптов, бюджетов токенов, логики повторов и наблюдаемости. - Писать инструменты, которые используют агенты: интеграции API с валидацией Pydantic, поиск упражнений по локальным базам данных, структурированная отправка тренировок. Требования - Сильные навыки Python: создание и развёртывание сервисов в крупных production-системах. - Опыт с LangChain/LangGraph или аналогичными агентными фреймворками. - Практический опыт работы с LLM в production: промпт-инжиниринг, вызов инструментов/функций, структурированный вывод, оценка. - Уверенное владение асинхронным Python, HTTP API и потоковыми протоколами (SSE, webhooks). - Опыт валидации данных и проектирования схем (Pydantic, JSON Schema). - Способность отлаживать на разных уровнях: от сломанного вызова инструмента LLM до неправильно настроенного ресурса Terraform. - Чёткая коммуникация: вы будете работать напрямую с продуктовыми, мобильными и бэкенд-инженерами. Будет плюсом - Знакомство с AWS (Bedrock, ECR, CloudFront, S3, Cognito) или другим облачным хостингом агентов. - Инструменты наблюдаемости и трейсинга (Langfuse, OpenTelemetry, Datadog). - Опыт с фреймворками оценки: LLM-as-a-judge, автоматическое скоринг, управление датасетами. - Инфраструктура как код (Terraform, CDK). Условия и компенсация - Базовая зарплата: $215,000–$250,000 в год + опционы на акции. - Диапазон зарплаты определяется с учётом бизнес-потребностей, рыночного спроса, доступности талантов, опыта и уникальных навыков. Диапазон может быть изменён в будущем. - Участие в капитале компании (equity). - Медицинская страховка: комплексное покрытие (медицина, зрение, стоматология) и страхование по инвалидности, а также налоговые сберегательные счета для всех подходящих сотрудников. - Пенсионный план 401(k). - Удалённая работа (Remote-First) для всех сотрудников, находящихся в континентальной части США. Командировки не требуются. - Ежемесячный стипендиат на здоровье и фитнес, доступ к платформе ментального здоровья, возмещение расходов на медицинские поездки и ежегодный бюджет на обучение и развитие. - Гибкий отпуск (PTO). - Бесплатное использование платформы Future.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

О роли Ищем Enterprise-инженера в команду данных. В этой роли вы поможете проектировать и создавать взаимосвязанные системы, которые обеспечивают работу бизнеса, используя сторонние инструменты, MCP-серверы, внутренние API, лёгкие веб-приложения и автоматизированные рабочие процессы. Это роль для Python-инженера, который хочет создавать, разворачивать и поддерживать высокоэффективные внутренние инструменты и автоматизацию. Команда небольшая, с высоким уровнем доверия, ценит ясность, поддерживаемость и внимание к деталям. Что вы будете делать - Создавать и поддерживать MCP-серверы, которые открывают возможности платформы данных и корпоративных бизнес-систем для внутренних инструментов и ИИ-процессов детерминированным образом. - Создавать внутренние API для обогащения экосистемы программно адресуемых ресурсов. - Создавать лёгкие веб-приложения и дашборды на Streamlit для поддержки внутренних процессов. - Разрабатывать stateful-приложения, обеспечивающие соблюдение стандартных операционных процедур (SOP) в правильном порядке. - Разрабатывать и поддерживать автоматизированные рабочие процессы и пайплайны на Python. - Писать чистый, хорошо документированный код и поддерживать культуру технического качества. Что мы ищем Обязательно: - 2+ года опыта с Python. - 1+ год full-stack разработки. - Уверенное владение SQL и работа с реляционными базами данных. - Развитые коммуникативные навыки и способность работать кросс-функционально. Желательно: - Опыт в финтехе, платежах или финансовых услугах. - Опыт создания или работы с MCP-серверами. - Опыт проектирования и создания API (предпочтительно FastAPI или Flask). - Опыт работы со Streamlit или аналогичными лёгкими UI-фреймворками. - Опыт детерминированного LLM-программирования (например, LangChain, UserPromptSubmit, PostToolUse). - Опыт работы с OLTP-базами данных и технологиями кэширования. - Знакомство с инструментами автоматизации рабочих процессов (например, Airflow, Prefect, n8n). - Знакомство с облачной инфраструктурой (например, AWS, GCP, Azure). Компенсация Диапазон базовой зарплаты для этой роли: $120–125 тыс. Указанный диапазон отражает среднюю базовую зарплату по позиции по всем США. Предложенная базовая зарплата может быть выше или ниже в зависимости от конкретных навыков, глубины опыта, профильного образования или обучения кандидата. Локация Позиция классифицируется как удалённая в пределах США. Найм кандидатов за пределами США невозможен. Преимущества - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка рыночного уровня. - Опционы на акции. - Бесплатная подписка Premium-Tier Origin Financial Wellness. - Ежемесячная надбавка на домашний офис. - 401k (TransAmerica). - 12 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком для рожавших и нерожавших родителей. - Гибкий отпуск + больничный и безопасный отпуск. - 11 оплачиваемых корпоративных праздников. - Опция Same Day Pay Branch@Branch.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Грейд

Senior

О компании Branch помогает компаниям ускорять платежи и предоставляет работающим американцам доступные бесплатные финансовые услуги. Компания работает полностью удалённо, сотрудники находятся в США. О роли Ищем Senior Enterprise Engineer в команду данных. Роль предполагает проектирование и создание взаимосвязанных систем, которые управляют бизнесом, с использованием сторонних инструментов, MCP-серверов, внутренних API, лёгких веб-приложений и автоматизированных процессов. Нужно тесно работать с инженерами, аналитиками и бизнес-заинтересованными сторонами. Это роль для опытного Python-инженера, который умеет вести сложные проекты от начала до конца: от планирования и архитектуры до развёртывания и поддержки. Команда небольшая, с высоким уровнем доверия, ценит ясность, поддерживаемость и внимание к деталям. Задачи - Создавать и поддерживать MCP-серверы, которые предоставляют возможности платформы данных и корпоративных бизнес-систем внутренним инструментам и ИИ-процессам детерминированным образом. - Создавать внутренние API для обогащения экосистемы программно адресуемых ресурсов. - Создавать лёгкие веб-приложения и дашборды на Streamlit для поддержки внутренних процессов. - Разрабатывать stateful-приложения, обеспечивающие соблюдение стандартных операционных процедур в соответствии с политиками. - Разрабатывать и управлять автоматизированными процессами и пайплайнами на Python. - Управлять SDLC для преобразования высокоценных макросов и других инструментов, созданных менее техническими пользователями, в отдельные сервисы и low-code процессы, которые могут использоваться несколькими внутренними командами. - Определять стандарты кодирования и лучшие практики взаимодействия с ИИ-агентами в Branch. - Взаимодействовать с заинтересованными сторонами для определения объёма и реализации решений. - Писать чистый, хорошо документированный код и вносить вклад в культуру технического качества. Требования Обязательные: - 5+ лет профессионального опыта в Python. - 3+ года опыта проектирования и создания API (предпочтительно FastAPI или Flask). - 3+ года опыта full-stack разработки на Python. - Опыт создания или работы с MCP-серверами. - Опыт детерминированного LLM-программирования (например, LangChain, UserPromptSubmit, PostToolUse). - Знакомство с OLTP-базами данных и технологиями кэширования. - Уверенное владение SQL и работа с реляционными базами данных. - Отличные коммуникативные навыки и способность работать кросс-функционально. - Подтверждённая способность вести полный жизненный цикл проекта. Желательно: - Опыт в финтехе, платежах или финансовых услугах. - Опыт работы со Streamlit или аналогичными лёгкими UI-фреймворками. - Знакомство с инструментами автоматизации процессов (например, Airflow, Prefect, n8n). - Знакомство с облачной инфраструктурой (например, AWS, GCP, Azure). Условия - Зарплата: $175 000–190 000 в год (базовый диапазон для США). - Удалённая работа в пределах США. - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Опционы на акции. - Бесплатная подписка Origin Financial Wellness (премиум-тариф). - Ежемесячная надбавка на домашний офис. - 401k (TransAmerica). - 12 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком для обоих родителей. - Гибкий график отпусков + больничные. - 11 оплачиваемых праздничных дней. - Опция Same Day Pay от Branch@Branch.