LangGraph

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Bright Vision Technologies — технологическая консалтинговая компания, разрабатывающая облачные, AI, данные и корпоративные решения по всей территории США. Должность: Conversational AI Engineer Локация: удаленно (США) Тип занятости: полная, прямая занятость (W2) Зарплата: $130,000–$180,000 в год (в зависимости от опыта) Требуемый опыт: 10+ лет Спонсорство: рассматриваются граждане США, обладатели грин-карт, EAD и кандидаты на перевод H-1B. Спонсорство новых H-1B не предоставляется. Компания ищет опытного инженера с 10+ годами опыта в разработке ПО и глубокой экспертизой в больших языковых моделях (LLM), агентном ИИ и разработке корпоративных AI-приложений. Кандидат будет определять и вести стратегию, архитектуру и инженерные практики для создания интеллектуальных диалоговых систем, фреймворков промт-инжиниринга и AI-приложений. Роль сочетает глубокие технические знания современных LLM с умением создавать переиспользуемые AI-платформы, оценочные фреймворки и инструменты для разработчиков, обеспечивающие масштабируемые, безопасные и готовые к продакшену решения. Задачи: - Проектировать, разрабатывать и внедрять корпоративные диалоговые AI-приложения на базе LLM. - Определять стандарты промт-инжиниринга, переиспользуемые библиотеки промтов и лучшие практики для корпоративной AI-разработки. - Архитектура и внедрение агентных AI-процессов, мультиагентных систем, оркестрации инструментов и решений RAG. - Создание масштабируемых оценочных фреймворков для качества промтов, обнаружения галлюцинаций, точности ответов, задержки и пользовательского опыта. - Разработка переиспользуемых SDK, API и инструментов, ускоряющих создание AI-приложений в командах. - Взаимодействие с продакт-менеджерами, AI-исследователями, инженерами и бизнес-стейкхолдерами для выпуска готовых к продакшену решений. - Внедрение практик безопасности ИИ, ответственного ИИ, безопасности, соответствия, защитных механизмов и управления для корпоративных развертываний. - Оптимизация производительности LLM, эффективности инференса, выполнения промтов, стратегий кэширования и операционной масштабируемости. - Наставничество инженеров и установление стандартов для архитектуры, тестирования, развертывания и мониторинга диалоговых систем. - Оценка новых LLM, агентных фреймворков и AI-технологий для стимулирования инноваций и улучшения платформы. Требования: - Степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, программной инженерии или смежной технической дисциплине. - 10+ лет профессионального опыта в разработке ПО, включая значительный опыт создания и развертывания приложений на базе LLM. - Подтвержденный опыт выпуска корпоративных диалоговых AI-продуктов или продуктов на базе LLM в продакшен. - Глубокая экспертиза в современных LLM API и моделях: OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, Llama или Mistral. - Сильный опыт с агентными фреймворками: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI или AutoGen. - Сильные навыки программирования на Python и опыт создания масштабируемых бэкенд-сервисов и API. - Опыт внедрения RAG, векторных баз данных, эмбеддингов, промт-инжиниринга и AI-оркестрации. - Глубокое понимание AI-оценки, мониторинга моделей, наблюдаемости, ответственного ИИ и корпоративного управления ИИ. - Отличные коммуникативные, аналитические навыки и лидерские качества. Предпочтительно: - Публичные технические публикации, выступления на конференциях, вклад в open-source или лидерство в разработке LLM-приложений. - Опыт проектирования мультиагентных архитектур, автономных AI-процессов и сложных систем использования инструментов. - Знакомство с тонкой настройкой LLM, параметрически эффективной настройкой (LoRA/QLoRA) и техниками выравнивания моделей. - Опыт разработки AI-решений для поддержки клиентов, ассистентов программирования, корпоративного поиска, аналитики, управления знаниями или бизнес-автоматизации. - Опыт интеграции диалогового ИИ в корпоративные приложения со строгими требованиями соответствия: HIPAA, PCI-DSS, SOC 2 или FedRAMP. - Опыт работы с Kubernetes, MLOps, CI/CD, облачными платформами (AWS, Azure или GCP) и продакшен-инфраструктурой ИИ.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

О компании Citi — глобальный банк с примерно 200 миллионами клиентских счетов, работающий более чем в 160 странах. Предоставляет финансовые продукты и услуги: потребительский банкинг и кредит, корпоративный и инвестиционный банкинг, брокерские услуги по ценным бумагам, транзакционные сервисы и управление капиталом. О роли Инженер агентного ИИ работает на стыке искусственного интеллекта и корпоративных финансовых технологий. Роль предполагает проектирование retrieval-grounded, контекстно-зависимых и автономных ИИ-систем для Controls Technology. Сотрудник будет работать с senior-разработчиками, ИИ-архитекторами и бизнес-стейкхолдерами по всему миру, развивая агентные ИИ-приложения: от RAG-пайплайнов и графов знаний до мультиагентных рабочих процессов и продакшн-решений на базе генеративного ИИ. Обязанности - Создавать и интегрировать приложения генеративного ИИ на основе предобученных и размещённых фундаментальных моделей (через управляемые GenAI API и эндпоинты открытых моделей). - Проектировать и внедрять контекстную инженерию: системные инструкции, извлечённые знания, определения инструментов, память диалога и метаданные задач в токен-эффективные промпты. - Участвовать в промпт-инжиниринге (zero-shot, few-shot, chain-of-thought, role-based) и разработке ИИ-рабочих процессов. - Разрабатывать и поддерживать RAG-системы: чанкинг, эмбеддинги, гибридный поиск (семантический + ключевой) и реранкинг. - Помогать в создании графов знаний и Graph RAG-пайплайнов для многошаговых рассуждений и отслеживаемых ответов. - Участвовать в разработке агентных рабочих процессов: ИИ-агенты с вызовом инструментов, структурным планированием и памятью, используя фреймворки Google ADK, LangGraph или CrewAI. - Интегрировать агентов с внешними инструментами и источниками данных через Model Context Protocol (MCP) и обеспечивать взаимодействие агентов через Agent2Agent (A2A) протокол. - Помогать с развёртыванием, мониторингом и сопровождением GenAI и агентных приложений в продакшене. - Сотрудничать с дата-сайентистами и инженерами для интеграции ИИ-возможностей. - Выполнять предобработку данных, загрузку документов и разработку API для ИИ-приложений. - Участвовать в код-ревью, тестировании и документировании для обеспечения качества и надёжности. - Отслеживать новые достижения в области генеративного и агентного ИИ и делиться знаниями.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Pliant — европейская финтех-компания, специализирующаяся на B2B-платежах. Модульная платформа с API-first подходом помогает бизнесу оптимизировать расходы, улучшать денежные потоки и интегрировать платежи в финансовые процессы. Компания обслуживает два сегмента клиентов: компании, оптимизирующие операционные процессы через приложения и API, и бизнесы (финансовые платформы, ERP-провайдеры, банки), которые запускают или улучшают свои кредитные карты через встроенные финансы и white-label решения. Основана в 2020 году, штаб-квартира в Берлине. Pliant поддерживает более 4 000 компаний и 20 партнеров по всему миру. Как лицензированное электронное денежное учреждение (EMI), компания выпускает кредитные карты Visa в 11 валютах в более чем 30 странах. Команда AI Experience строит AI-продукты, которые помогают финансовым командам понимать, автоматизировать и оптимизировать корпоративные расходы: AI-чаты, финансовые копилоты, аналитика расходов, внутренние AI-инструменты и автономные рабочие процессы. Это не роль промт-инженера — здесь строят сложные системы, где LLM — один из компонентов наряду со структурированными финансовыми данными, API, ретривалом, бизнес-логикой, оркестрацией, оценкой, наблюдаемостью и продакшн-инфраструктурой. Цель — превращать перспективные AI-возможности в надежные продуктовые решения. Роль — Applied AI-инженер в команде AI Experience. Работа на стыке разработки ПО, продуктового мышления и прикладного AI. Нужно комфортно работать в условиях неопределенности: часть задач не имеет четкого ТЗ, и роль включает определение того, что стоит строить, что автоматизировать, где AI полезен, а где лучше традиционный код. Задачи: - Проектировать и строить AI-продукты для финансов и управления расходами. - Создавать чаты, копилоты, автономные рабочие процессы и внутренние AI-инструменты. - Работать с LLM, структурированными финансовыми данными, API и бизнес-логикой для продакшн-систем, включая ретривальные системы (векторный поиск, гибридный ретривал, text-to-SQL), OCR и понимание документов. - Выбирать подходящий подход для задачи: tool calling, ретривал, агентные рабочие процессы, детерминированная логика или их комбинация. - Строить наблюдаемые и объяснимые системы с защитными механизмами и мониторингом качества для продакшна. - Создавать подходы к оценке, чтобы измерять улучшение AI-систем. - Экспериментировать с новыми моделями и техниками, внедрять полезные в продакшн. - Учитывать точность, задержку, стоимость, надежность и доверие пользователей. - Тесно сотрудничать с продакт-менеджерами, дизайнерами и инженерами. - Повышать стандарты AI-инженерии в компании. Требования: - Опыт вывода AI-продуктов или функций в продакшн. - Сильные навыки разработки на Java (Spring Boot) и/или Python. - Знание паттернов и анти-паттернов распределенной архитектуры. - Плюс: опыт с облачной инфраструктурой, Terraform и масштабируемыми бэкенд-системами. - Понимание устройства современных LLM-приложений за пределами простого промптинга. Плюс: опыт с LangChain, LlamaIndex или LangGraph и понимание концепций, чтобы не зависеть от одного фреймворка. - Практический опыт с паттернами взаимодействия с LLM: tool calling, память, структурированные выходы, RAG, эмбеддинги, агентные циклы, оценка. - Умение проектировать системы, где AI — часть большей архитектуры, а не вся архитектура. - Продуктовое мышление: важна полезность создаваемого, а не только техническая интересность.

Формат

Офис

Страна

Израиль

Город

Не указан

О компании Integrated Medical Systems, Inc. (IMS) — дистрибьютор на рынке альтернативной медицинской помощи, основан в 1994 году. Компания предлагает гибкие условия аренды и покупки одноразовых и арендных продуктов для инфузионной терапии, респираторной поддержки, энтерального питания, онкологии и чистых помещений. О роли IMS ищет AI-инженера для проектирования, создания и развертывания интеллектуальных агентных ИИ-приложений, которые подключаются к корпоративным данным, бизнес-системам и внешним сервисам. Это роль инженера приложений ИИ, а не традиционного ML-инженера или специалиста по обучению моделей. Основной фокус — создание систем, позволяющих ИИ-моделям работать с реальными данными и бизнес-инструментами: безопасные, надежные и масштабируемые ИИ-агенты, которые понимают контекст, получают доступ к информации, используют инструменты и выполняют действия. В работе активно используются Model Context Protocol (MCP), оркестрация LLM, API, вызовы инструментов, корпоративные данные и асинхронные архитектуры приложений. Обязанности - Проектировать, разрабатывать и развертывать MCP-серверы, которые безопасно подключают ИИ-приложения к внутренним базам данных, векторным хранилищам, бизнес-приложениям и другим корпоративным ресурсам. - Создавать стандартизированные интерфейсы, позволяющие ИИ-агентам обнаруживать и взаимодействовать с доступными инструментами, ресурсами и рабочими процессами. - Разрабатывать MCP-инструменты, ресурсы и промпты для поддержки повторяемых бизнес-процессов. - Оценивать и выбирать подходящую LLM для конкретных сценариев на основе возможностей рассуждения, стоимости, размера контекстного окна, задержки и производительности. - Проектировать ИИ-процессы, которые маршрутизируют задачи между несколькими моделями и сервисами. - Реализовывать вызовы инструментов и функций, чтобы ИИ-агенты могли взаимодействовать с внешними системами. - Создавать надежные интеграции REST API и сторонних систем. - Настраивать схемы вызова функций и инструментов для вызова внешних сервисов ИИ-агентами. - Преобразовывать ответы внешних систем в структурированные форматы, которые могут эффективно интерпретировать и использовать LLM. Обязательные требования - Уверенное владение Python или TypeScript. - Понимание асинхронного программирования и паттернов async/await. - Опыт создания и использования RESTful API. - Понимание JSON-RPC 2.0 и обмена сообщениями. - Практический опыт создания MCP-серверов с использованием стандартных SDK или фреймворков, таких как FastMCP. - Опыт работы с MCP-инструментами, ресурсами и промптами. - Понимание LLM API и вызова инструментов/функций. - Опыт интеграции ведущих LLM-платформ: OpenAI, Anthropic Claude или аналогичных. - Опыт работы с векторными базами данных/векторными хранилищами и ИИ-поиском. - Умение создавать инструменты поиска и извлечения, предоставляющие релевантный структурированный контекст для LLM. - Понимание идентификаторов документов, метаданных и обработки цитирований/источников. - Понимание безопасной аутентификации и авторизации для подключения ИИ-приложений к проприетарным данным и корпоративным системам. - Умение проектировать правильно ограниченный доступ между ИИ-агентами, внутренними системами и внешними сервисами. Предпочтительные требования - Опыт разработки агентных ИИ-приложений или многошаговых ИИ-процессов. - Опыт работы с FastMCP или другими MCP-фреймворками. - Опыт с LangChain, LangGraph, Semantic Kernel или аналогичными фреймворками оркестрации ИИ. - Опыт с Docker, Git, CI/CD и облачными платформами. - Опыт интеграции ИИ с корпоративными базами данных, ERP-системами, CRM-платформами или другими бизнес-приложениями. - Опыт наблюдаемости, логирования, тестирования и мониторинга ИИ-приложений. - Знакомство с требованиями к медицинским данным, конфиденциальности, безопасности или компетентности. Критерии успеха В этой роли вы поможете IMS перевести ИИ из экспериментов в практические, безопасные и готовые к бизнесу приложения. Успех означает создание ИИ-систем, которые могут: - Понимать правильный контекст. - Находить и извлекать нужную информацию. - Использовать подходящие бизнес-инструменты. - Безопасно взаимодействовать с корпоративными системами. - Выбирать правильную модель для задачи. - Надежно выполнять рабочие процессы. - Предоставлять точные и отслеживаемые ответы. Вы будете помогать создавать инфраструктуру и прикладной уровень, которые делают ИИ полезным внутри бизнеса.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

О роли Acquia ищет Staff AI-инженера в команду AI Core Engineering. Это прежде всего практическая инженерная роль: большую часть времени вы будете проектировать, создавать и выпускать продакшн-агентные ИИ-процессы в Acquia DXP. Основные инструменты — LangGraph, Temporal, Pydantic и LangFuse. Также предусмотрена лёгкая, но значимая менторская роль: помощь в повышении ИИ-инженерных навыков коллег по мере роста команды. Обязанности - Ежедневно писать и выпускать продакшн-код для ИИ. - Проектировать агентные ИИ-процессы с использованием LangGraph, Temporal, Pydantic — многоагентные процессы с сохранением состояния, рассчитанные на корпоративный масштаб и надёжность. - Отвечать за наблюдаемость ИИ через LangFuse: трассировка, версионирование промптов, оценка и бенчмаркинг производительности всех взаимодействий с моделями. - Задавать стандарты ИИ-инженерии для паттернов агентов, RAG, управления промптами, оптимизации контекста и стратегий вызова инструментов. - Взаимодействовать с командами продукта и платформы для создания ИИ-архитектур, отвечающих корпоративным требованиям SLA, безопасности и соответствия. - Оценивать и внедрять новые инструменты: бенчмаркинг LLM-провайдеров, оркестрационных фреймворков и улучшений агентного стека. - Наставлять инженеров через код-ревью, парное программирование и дизайн-обсуждения. - Представлять ИИ-возможности Acquia в архитектурных обзорах клиентов, техническом исследовании и обсуждениях дорожной карты. Требования - 8+ лет в разработке ПО, из них 3+ года в продакшн-разработке ИИ-агентов. - Практический опыт с LangGraph, Temporal, Pydantic — процессы с сохранением состояния, циклические, многоагентные, в корпоративном масштабе. - Практический опыт с LangFuse — трассировка, оценка, управление промптами и тестирование на основе датасетов. - Владение фреймворками для агентов, такими как LangChain или аналоги (LlamaIndex, CrewAI) — компоновка цепочек, инструментов, памяти и пайплайнов поиска. - Глубокое знание Python и сильные инженерные основы (тестирование, CI/CD, архитектура). - Опыт облачного развёртывания ИИ (AWS, Azure или GCP), включая контейнеризацию и управление стоимостью инференса. - Знание архитектуры RAG — векторные базы данных, модели эмбеддингов и стратегии поиска. - Степень бакалавра в Computer Science или эквивалентный практический опыт. Желательные навыки - Опыт в корпоративном SaaS или CMS, включая знакомство с DXP Acquia на базе Drupal. - Свободное владение агентным процессом разработки — ИИ-ассистирующие инструменты (Copilot, Cursor, Claude) как повседневные ускорители. - Знакомство с персистентными рантаймами агентов — такими как OpenClaw и Hermes Agent, понимание кросс-сессионной памяти, автономного создания навыков и постоянно работающей инфраструктуры агентов. - Опыт тонкой настройки LLM или оценки моделей, понимание компромиссов фундаментальных моделей.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Мы ищем AI-разработчика для создания интеллектуальных решений по управлению неструктурированными данными и интеллектуальной обработке документов (IDP). Вы будете участвовать во всем жизненном цикле разработки — от концепции до развертывания — облачных систем, которые безопасно управляют, обрабатывают и используют неструктурированные данные в масштабе предприятия. Это стратегическая техническая роль, сочетающая AI-инжиниринг, backend-разработку и архитектуру корпоративных данных. Вы будете работать с AWS (Bedrock, S3, compute), Snowflake, векторными базами данных, агентными AI-фреймворками (Agent Core, LangGraph, MCP), паттернами интеграции агент-к-агенту (A2A) и платформами оркестрации рабочих процессов. Ключевые обязанности: - Разработка AI-решений для IDP: создание пайплайнов интеллектуальной обработки документов, которые извлекают, классифицируют и обогащают неструктурированные данные с помощью современных подходов AI/ML. - Архитектура и внедрение в облаке: проектирование и реализация масштабируемых, безопасных решений на AWS (S3, compute, networking), платформах данных Snowflake и инфраструктуре векторных баз данных. - Агентный AI и автоматизация: разработка и интеграция автономных агентов с использованием фреймворков Agent Core, LangGraph и Model Context Protocol (MCP) для обработки и маршрутизации корпоративных данных с минимальным участием человека. - Интеграция агент-к-агенту (A2A): создание и внедрение паттернов A2A-коммуникации, позволяющих автономным системам координировать и передавать работу внутри предприятия. - Оркестрация рабочих процессов: проектирование, создание и эксплуатация сложных production-grade процессов с использованием фреймворков оркестрации (например, Step Functions, Airflow, Temporal); обеспечение надежности, аудируемости и соответствия требованиям. - Реализация векторных баз данных: архитектура и внедрение решений на векторных базах данных для поддержки семантического поиска, RAG-пайплайнов и retrieval на основе эмбеддингов в масштабе. - Backend и разработка сервисов: создание синхронных и асинхронных сервисов, API и микросервисов для приема, обработки и дальнейшего потребления документов. - Управление данными и безопасность: применение принципов управления данными — каталогизация, происхождение, хранение, защита данных — с учетом требований здравоохранения (HIPAA) и безопасности как основы. - Наставничество и взаимодействие: работа с дата-инженерами, платформенными командами и бизнес-заинтересованными сторонами для преобразования требований в технические решения; наставничество младших инженеров. Требования: - 5 лет профессионального опыта разработки ПО, из них минимум 2 года — в AI/ML-разработке или дата-инжиниринге в production-среде. - Практический опыт работы с векторными базами данных (например, Pinecone, Weaviate, OpenSearch, pgvector или аналогичными) для поддержки RAG или семантического поиска. - Непосредственный production-опыт с A2A (agent-to-agent) фреймворками и паттернами. - Подтвержденный опыт работы с инструментами оркестрации рабочих процессов (AWS Step Functions, Apache Airflow, Temporal или эквивалент) в production. - Опыт работы с MCP (Model Context Protocol) для подключения агентов и инструментов к данным и сервисам. - Практический опыт работы с Agent Core или эквивалентным агентным AI-фреймворком. - Непосредственный опыт работы с AWS Bedrock для развертывания и интеграции фундаментальных моделей. - Практический опыт работы с AWS S3 и основными AWS compute-сервисами. - Общее владение платформой AWS (EC2, networking, основы безопасности). - Production-опыт работы со Snowflake или эквивалентным современным облачным хранилищем данных. - Владение backend-разработкой: создание масштабируемых API, микросервисов или событийно-ориентированных систем. - Опыт AI/ML-разработки: создание, обучение, развертывание и эксплуатация AI-моделей; рабочие знания LLM, фундаментальных моделей, промпт-инжиниринга и RAG-архитектур. - Практики корпоративной разработки ПО: CI/CD, тестирование, код-ревью, лучшие практики безопасности и соответствие регуляторным требованиям (опыт в здравоохранении — весомое преимущество). Предпочтительные требования: - Непосредственный опыт в интеллектуальной обработке документов (IDP), OCR, ICR, NLP или извлечении информации. - Опыт работы с LangGraph или аналогичными фреймворками оркестрации агентов. - Промпт-инжиниринг и RAG для доменно-специфичных приложений. - Опыт работы в сфере здравоохранения. - Вклад в проекты по неструктурированным данным и AI. - Продвинутая степень (BS/MS) в Computer Science, Data Science или смежной области. - Опыт работы в нескольких доменах (здравоохранение, финансовые услуги и т.д.). - Опыт работы с методологиями Agile, Waterfall или гибридной доставки. Требуемый опыт работы: 5 лет соответствующего опыта; профессиональный опыт технического проектирования и написания кода в IT-индустрии. Требуемое образование: профильный бакалаврский диплом или эквивалентный соответствующий опыт работы.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Местоположение: удалённо. Оплата: 58–63 $/час, контракт W2. Мы ищем Senior AI-разработчика для создания следующего поколения решений для интеллектуального управления неструктурированными данными и интеллектуальной обработки документов (IDP) для предприятий. Вы будете участвовать в полном жизненном цикле разработки — от концепции до развертывания — облачных систем, которые безопасно управляют, обрабатывают и используют неструктурированные данные в масштабе предприятия. Это стратегическая техническая роль, сочетающая AI-инженерию, бэкенд-разработку и корпоративную архитектуру данных. Вы будете работать с AWS (Bedrock, S3, compute), Snowflake, агентными AI-фреймворками (AgentCore, LangGraph и др.), решениями автоматизация-к-автоматизации (A2A) и платформами оркестрации рабочих процессов. Основные обязанности - Разработка AI-решений для IDP: создание конвейеров интеллектуальной обработки документов, которые извлекают, классифицируют и обогащают неструктурированные данные с использованием современных подходов AI/ML. - Облачная архитектура и реализация: проектирование и внедрение масштабируемых, безопасных решений с использованием AWS (S3, compute, networking), платформ данных Snowflake и связанных управляемых сервисов. - Агентный AI и автоматизация: разработка и интеграция автономных агентов с использованием фреймворков AgentCore и LangGraph для обработки и маршрутизации корпоративных данных с минимальным участием человека. - Оркестрация рабочих процессов: проектирование и реализация сложных production-grade рабочих процессов с использованием оркестрационных фреймворков; обеспечение надежности, аудируемости и соответствия требованиям. - Бэкенд-разработка и сервисы: создание синхронных и асинхронных сервисов, API и микросервисов для поддержки приема, обработки и последующего использования документов. - Управление данными и безопасность: применение принципов управления данными, таких как каталогизация, происхождение, хранение, защита данных, с соблюдением требований здравоохранения (HIPAA) и безопасности как основополагающего требования. - Наставничество и сотрудничество: взаимодействие с инженерами данных, платформенными командами и бизнес-заинтересованными сторонами для преобразования требований в технические решения; наставничество младших инженеров. Требования - Опыт работы: от 5 лет в профессиональной разработке ПО, из них не менее 2 лет в разработке AI/ML или инженерии данных в производственных средах. - Навыки бэкенд-разработки: подтвержденный опыт создания масштабируемых API, микросервисов или событийно-ориентированных систем. - Облачные платформы: практический опыт работы с AWS (S3, EC2 или аналоги) и современными хранилищами данных (Snowflake или аналоги). - AI/ML разработка: опыт создания, обучения, развертывания и эксплуатации AI-моделей; знание LLM, фундаментальных моделей, промпт-инжиниринга, RAG-архитектур и агентных фреймворков. - Оркестрация рабочих процессов: подтвержденный опыт работы с AWS Step Functions, Apache Airflow, Temporal или аналогичными инструментами в производстве. - Основы управления данными: уверенное понимание моделирования данных, архитектуры конвейеров, обеспечения качества и принципов управления. - Корпоративные практики разработки: уверенная работа с CI/CD, тестированием, код-ревью, лучшими практиками безопасности и регуляторными требованиями (опыт в здравоохранении — весомое преимущество). Обязательные технологии: Vector DB, A2A Framework, Workflow Orchestration/Development, MCP, Agent Core, Bedrock, S3, AWS, Snowflake. Образование: профильный бакалавр или соответствующий опыт работы. Предпочтительные квалификации - Опыт в интеллектуальной обработке документов (IDP), OCR, ICR, NLP или извлечении информации. - Практический опыт с агентными AI-фреймворками (AgentCore, LangGraph или аналоги). - Опыт с паттернами интеграции A2A (automation-to-automation). Льготы - Медицинская, стоматологическая и офтальмологическая страховка. - Гибкий счет на расходы на иждивенцев. - План 401(k). - Добровольное страхование жизни, краткосрочной нетрудоспособности, целой жизни, срочной жизни, от несчастных случаев и критических заболеваний. - Программа помощи сотрудникам. - Больничный в соответствии с нормативными требованиями.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Сиэтл

О команде и роли Nordstrom инвестирует в ИИ как ключевой драйвер розничных инноваций. Команда AI Agentic Solutions отвечает за превращение этих инвестиций в результаты. Мы определяем «искусство возможного» с агентами — сотрудничаем с бизнес- и технологическими командами, чтобы определить, где агентный ИИ может изменить работу Nordstrom, и проектируем и создаём такие решения от начала до конца в областях коммерции, персонализации, управления запасами и обслуживания клиентов. Команда находится на пересечении четырёх дисциплин: инженерия агентов, контекстная инженерия, оценки и защитные механизмы, а также управление памятью и состоянием для агентных решений. В роли Engineer 1 вы начинаете карьеру и строите фундамент в инженерии агентного ИИ. Вы работаете под руководством старших инженеров над чётко очерченными задачами — реализуете компоненты агентов, пишете тесты и учитесь тому, как создаются, оцениваются и эксплуатируются продакшн-системы агентов. Эта роль подходит тем, кто находится в начале карьеры, интересуется прикладным ИИ и хочет вырасти в полноценного инженера агентных решений. Чем предстоит заниматься - Реализовывать отдельные компоненты агентных решений — интеграции инструментов, шаблоны промптов, шаги поиска — под руководством старших инженеров, писать чистый, хорошо протестированный код и документировать работу. - Учиться применять контекстную инженерию — что видит агент, когда и почему — и активно получать знания о LLM, агентных фреймворках и промпт-инжиниринге для применения в работе. - Помогать создавать и запускать скрипты оценки и офлайн-бенчмарки для проверки безопасности, точности и надёжности поведения агентов. - Участвовать в дежурствах (on-call) и ревью дизайна, учиться отлаживать проблемы и выявлять компромиссы по своим компонентам. - Добавлять базовую инструментацию — логирование, метрики, алерты — в создаваемые системы и следовать инженерным стандартам и стандартам безопасности Nordstrom, включая безопасную обработку чувствительных данных. - Сотрудничать с коллегами из инженерии, продуктовых и бизнес-команд, чтобы понимать, как ваша работа вписывается в общее решение. Требования Обязательные: - 1+ год профессионального опыта в разработке ПО (стажировки учитываются) или профильный сертификат (например, буткемп). - Владение ИИ: практический опыт работы с LLM или API фундаментальных моделей (OpenAI, Anthropic, Google и т.п.) — через курсы, проекты, стажировки или профессиональный опыт. - Искренний интерес к агентному ИИ — как агенты используют инструменты, получают контекст и совершают действия — и желание развивать продакшн-навыки в этой области. - Твёрдые основы CS: структуры данных, алгоритмы, объектно-ориентированное проектирование, а также знакомство с RESTful API, JSON и взаимодействием сервисов. - Базовое понимание практик тестирования ПО и систем контроля версий (например, Git). - Готовность изучать современные агентные фреймворки: LangGraph, CrewAI, Semantic Kernel или Claude Agent SDK. - Развитые навыки устного и письменного общения, нацеленность на сотрудничество и обратную связь. Желательно: - Курсы, личные проекты или стажировки с промпт-инжинирингом, RAG или векторными базами данных. - Опыт работы с облачными платформами AWS или GCP. - Знакомство с контейнеризацией (Docker) и основами CI/CD. - Интерес или курсы в области розницы, электронной коммерции или цепочек поставок. - Вклад в open-source ИИ-проекты или личные эксперименты с LLM-приложениями. Условия - Гибридный формат, Сиэтл, Вашингтон. - Вилка зарплаты: $104,500–$162,500 в год (зависит от локации, знаний, навыков и опыта). - Медицинская страховка, стоматология, офтальмология, пенсионный план, оплачиваемый отпуск. - Страхование жизни и инвалидности. - Скидка на товары Nordstrom и ресурсы EAP. - Возможность получения бонусов по результатам работы. - Участие в программе 401k, медицинские/стоматологические/оптические/страхование жизни и инвалидности, начисление PTO, праздничные дни и другое. Условия зависят от локации, уровня должности, классификации и стажа.

Формат

Офис

Страна

Не указана

Город

Не указан

Местоположение: Дубай, работа на месте (onsite). Требования: - Опыт работы 6–9 лет. - Кандидаты должны находиться в Дубае и быть готовы к немедленному выходу. - Обязательные навыки: Python, GenAI/LLMs, мультиагентные ИИ-системы, RAG, мультимодальный ИИ, LangChain/LangGraph/CrewAI/AutoGen. - Требуется опыт в разработке ИИ-продуктов, Data Science и выводе ИИ-решений в продакшн.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

О компании Aisle создает слой управления в реальном времени для физической розницы. Платформа связывает действия покупателей, стимулы и результаты в непрерывный цикл обратной связи, позволяя брендам запускать, измерять и оптимизировать розничные показатели в моменте. Это основа для автономного розничного исполнения. Сегодня 1600+ брендов и 5M+ потребителей используют Aisle. Под капотом — обработка событий с высокой нагрузкой, принятие решений в реальном времени и низколатентная инфраструктура. Небольшая быстрорастущая команда масштабирует систему. О роли Ищем Agent Builder для работы вместе с ведущим инженером по агентам над внутренним стеком агентов — сейчас это 8 агентов (Reggie и остальные) плюс экосистема плагинов. Стек построен на OpenClaw, но подойдет опыт с любым продакшн-харнессом (Hermes, кастомные решения). Работа делится на две части: - Операторский enablement: сидеть с операторами, изучать их рабочие процессы, проектировать и внедрять инструменты — tools, skills, плагины, интеграции. - Системы жизнеобеспечения агентов: память, системные промпты, управление контекстом, retrieval, эвалы, наблюдаемость, маршрутизация моделей. Обязанности - Тесно работать с доменными экспертами и операторами, превращать их неявные знания в возможности агентов. - Отвечать за системы жизнеобеспечения агентов: память, системные промпты, контекстные окна, retrieval, циклы эвалов, наблюдаемость. - Проектировать и создавать фоновые инструменты, плагины и скиллы. - Поддерживать систему в проде: диагностировать сбои агентов и исправлять первопричины, а не симптомы. - Проводить эксперименты, определять, где агенты полезны или вредны: задавать рубрики, читать трейсы, решать, что чинить дальше. - Разрабатывать и распространять паттерны: обобщать работающие решения в переиспользуемые паттерны для памяти, промптинга, контекста, инструментов и оркестрации. Приносить новые возможности моделей и дизайн-паттерны в команду. Требования Владение агентами: - Обязательно: практический продакшн-опыт с хотя бы одним агентным фреймворком (OpenAI Agents SDK, Claude Code, Codex, Cursor, OpenClaw, LangGraph, Hermes или собственный харнесс). Вы уже создавали и запускали агентов, которыми пользуются люди, и знаете их сбои наизусть. - Свободное владение сессиями, контекстными окнами, системами памяти, вызовом инструментов/функций и харнессами в стиле MCP/ACP. - Промпт и контекстный дизайн — ключевое ремесло, а не хобби; вы итеративно доводите поведение агента до надежного. - Мыслите в терминах результатов: можете сидеть с оператором, наблюдать за работой и декомпозировать его задачи на то, что агент реально может сделать. - У вас есть мнение о субстрате: дизайн памяти, архитектура системных промптов, управление контекстом, retrieval, эвалы — и вы внедряли это для агента, которым пользуются. Технический комфорт (минимум, не потолок): - Уверенно работаете в терминале: меняете конфиги, запускаете скрипты, перезапускаете сервисы, читаете логи — но не обязаны быть «фулстек-инженером». - Можете подключать инструменты и плагины по документации и примерам. - Можете работать вместе с инженерами, когда нужны реальные изменения кода, и понимаете, когда выходите за пределы своих знаний. Образ мышления (важнее резюме): - Чутье 80/20 в обе стороны: знаете, какие 20% фич дают 80% ценности, и какие 20% действий агенты делают плохо, проектируете компенсирующие паттерны на уровне харнесса. - Архитектурное мышление: видите агентные системы как системы, держите всю анатомию в голове, проектируете изменения с учетом побочных эффектов. - С одинаковым удовольствием отлаживаете странный трейс в OpenClaw TUI и обсуждаете с человеком, почему агент ощущается «не таким». - Ориентированы на результат: важно, что агент достигает, а не сколько строк вы написали. - Сильная декомпозиция задач и оркестрация: разбиваете сложные задачи на то, что агент реально может сделать.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Lead

Позиция: Ведущий DevSecOps / MLOps Инженер Название компании: Агрохолдинг Формат: удалённая работа Занятость: полная, долгосрочный проект Оформление: аутстафф ИП, СЗ Ставка: от 270 000 до 280 000 RUB Гражданство — РФ/РБ, локация — РФ, РБ Ищем ведущего DevSecOps/MLOps-инженера для внедрения ИИ и цифровой трансформации. Роль сочетает техническую экспертизу, архитектуру и бизнес-анализ: будете проектировать инфраструктуру для AI/ML- и RAG-сервисов, выстраивать DevSecOps-практики и интегрировать ИИ-решения с корпоративными системами. Ключевые требования: - Опыт от 3 лет в DevSecOps с фокусом на ИТ- и AI-решениях, проекты в промышленной эксплуатации. - Проектирование AI/ML/RAG-инфраструктуры (LLM, векторные БД, GPU-инференс, оркестрация). - CI/CD (Jenkins, K8s, Helm), IaC (Terraform, Ansible), Linux, сетевые контуры (VLAN, DMZ). - Мониторинг и безопасность: Prometheus/Grafana, SAST/DAST, Trivy, Vault; знание 152-ФЗ, 187-ФЗ. - Инструменты и стек: Python 3.10+, SQL, JS/TS, vLLM, Qdrant/Weaviate, Airflow, MLflow, Keycloak, Dify/LangGraph. - Архитектурные навыки: C4, UML, BPMN; интеграция с 1С, CRM, DWH, BI. Будет плюсом: - Построение DevSecOps с нуля или развитие практик. - MLOps/LLMOps: версионирование, мониторинг качества моделей. - Облака (Yandex Cloud, AWS, GCP), сертификаты DevOps/Kubernetes/ИБ. Основные задачи: - Проектировать и сопровождать инфраструктуру (DataHub, AI/ML, RAG, чат-боты, базы знаний). - Развивать DevSecOps: CI/CD, IaC, управление секретами, контроль уязвимостей, аудит. - Настраивать пайплайны сборки, тестирования и доставки в dev/test/preprod/prod. - Обеспечивать надёжность, отказоустойчивость, масштабирование и оптимизацию затрат. - Собирать требования бизнеса, формировать ТЗ, совместно с DE/DS/ML определять архитектуру ИИ-решений. - Интегрировать ИИ-сервисы с корпоративными системами.

Формат

Офис

Страна

США

Город

Не указан

Обязанности - Совместно с командой проектировать и разрабатывать высококачественные веб-приложения с использованием Python, Flask, Django и смежных технологий. - Писать чистый и эффективный код, обеспечивать его поддерживаемость и переиспользуемость. - Проектировать и внедрять RAG-пайплайны на Google Cloud / Vertex AI (chunking, эмбеддинги, индексация, поиск, реранкинг, grounding). - Строить агентные рабочие процессы (использование инструментов, планирование, рефлексия/guardrails, структурированные выходные данные) с использованием Python-first фреймворков. - Проводить ревью кода для обеспечения качества и согласованности. - Проводить тестирование для обеспечения качества и надежности приложений. - Создавать и поддерживать техническую документацию для веб-приложений. - Участвовать в планировании проекта, оценке и приоритизации задач. - Следить за новейшими технологиями в области разработки на Python. - Определять и запускать оценку (метрики поиска, качество ответов, проверки галлюцинаций/grounding) и итеративно улучшать качество системы. - Выпускать в продакшн: API, мониторинг/наблюдаемость, оптимизация стоимости и производительности, CI/CD и лучшие практики безопасности. Обязательные требования - Python, Flask/Django, RAG. - Опыт разработки программного обеспечения на Python 3. - Понимание жизненного цикла разработки и тестирования ПО. - Знание реляционных баз данных (например, MySQL, PostgreSQL и т.д.). - Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git. - Опыт создания RAG-решений (гибридный поиск, реранкинг, стратегии chunking, эмбеддинги, дизайн промптов и схем). - Знакомство как минимум с одним агентным фреймворком (например, LangGraph/LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen) и паттернами вызова инструментов/функций. - Уверенные знания концепций векторного поиска и как минимум одной векторной БД в продакшене. - Сильные инженерные практики: ревью кода, тестирование, телеметрия, безопасность по дизайну, надежность. Желательно - LLM, LangChain, AWS, Kubernetes, Docker. - Степень магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Более 1 года профессионального опыта разработки веб-приложений на Python с использованием Flask или Django. - Опыт разработки RESTful API на Python. - Понимание фреймворков веб-приложений на Python, таких как Flask или Django. - Опыт работы с облачными сервисами, такими как AWS. - Опыт работы с Vertex AI и основами GCP (IAM, логирование/мониторинг, Cloud Run/GKE, хранилища). - Графы знаний для RAG (связывание сущностей, обход графа + гибридный поиск). - Стриминг/обмен сообщениями (Pub/Sub, Kafka), пайплайны документов (Document AI) и мультиязычный поиск. - Опыт работы с инструментами оценки (RAGAS, TruLens, пользовательские eval-харнессы), управление версиями промптов. - Интеграция с фронтендом (базовый React/Next.js) или развитие платформы (внутренние инструменты разработчика). Условия - Зарплата: $62,000 – $80,000. - Кандидаты должны быть готовы к переезду в пределах США (например, CA, TX, NY).

Формат

Офис

Страна

США

Город

Нью-Йорк

BeaconFire Inc. ищет Python-разработчика для работы над веб-приложениями и системами генеративного ИИ. Задачи: - Проектирование и разработка веб-приложений на Python, Flask, Django. - Написание чистого и эффективного кода с поддержкой поддерживаемости и переиспользуемости. - Проектирование и внедрение RAG-пайплайнов на Google Cloud / Vertex AI (чанкинг, эмбеддинги, индексация, поиск, реранкинг, grounding). - Построение агентных рабочих процессов (использование инструментов, планирование, рефлексия/ограничения, структурированные выводы) с использованием Python-first фреймворков. - Проведение код-ревью для обеспечения качества и согласованности кода. - Тестирование для обеспечения качества и надежности приложений. - Создание и поддержка технической документации для веб-приложений. - Участие в планировании проекта, оценке и приоритизации задач. - Отслеживание новейших технологий для разработки на Python. - Определение и запуск оценки (метрики поиска, качество ответов, проверки галлюцинаций/grounding) и итеративное улучшение качества системы. - Вывод в продакшн: API, мониторинг/наблюдаемость, оптимизация стоимости и производительности, CI/CD, практики безопасности. Требования: - Опыт разработки программного обеспечения на Python 3. - Понимание жизненного цикла разработки и тестирования ПО. - Знание реляционных баз данных (например, MySQL, PostgreSQL). - Опыт работы с системами контроля версий, такими как Git. - Опыт создания RAG-решений (гибридный поиск, реранкинг, стратегии чанкинга, эмбеддинги, дизайн промптов и схем). - Знание как минимум одного агентного фреймворка (например, LangGraph/LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen) и паттернов вызова инструментов/функций. - Уверенное знание концепций векторного поиска и как минимум одной векторной БД в продакшне. - Сильные инженерные практики: код-ревью, тестирование, телеметрия, безопасность по дизайну, надежность. Предпочтительные квалификации: - Степень магистра в области компьютерных наук, программной инженерии или смежной области. - Более 1 года профессионального опыта разработки веб-приложений на Python с Flask или Django. - Опыт разработки RESTful API на Python. - Понимание веб-фреймворков Python, таких как Flask или Django. - Опыт работы с облачными сервисами, такими как AWS. - Опыт работы с Vertex AI и основами GCP (IAM, логирование/мониторинг, Cloud Run/GKE, хранилища). - Графы знаний для RAG (связывание сущностей, обход графа + объединение поиска). - Стриминг/обмен сообщениями (Pub/Sub, Kafka), пайплайны документов (Document AI) и мультиязычный поиск. - Опыт работы с инструментами оценки (RAGAS, TruLens, пользовательские eval-системы), управление версиями промптов. - Интеграция фронтенда (базовый React/Next.js) или платформенная поддержка (внутренние инструменты разработчика). Условия: - Зарплата: $62 000 – $80 000. - Кандидаты должны быть готовы к переезду в пределах США (например, Калифорния, Техас, Нью-Йорк).

Формат

Офис

Страна

Тунис

Город

Не указан

Ultimate Knowledge Institute ищет AI Workflow Engineer для проектирования агентного SDLC с нуля: формализованные пайплайны, где AI-агенты планируют, создают, тестируют, ревьюят и выпускают код вместе с командой старших инженеров, с управлением, обоснованием и метриками эффективности. Это не исследовательская роль и не работа с промптами — вы будете проектировать систему доставки: рабочие процессы, защитные механизмы и циклы обратной связи, позволяющие команде работать значительно быстрее без потери инженерного качества. Работа напрямую ускоряет миссию: обеспечение готовности кадров для кибервойск страны. О компании: с 1999 года Ultimate Knowledge Institute задает стандарты обучения кибербезопасности для Министерства обороны, федеральных агентств и компаний из списка Fortune 500. Платформа выявляет индивидуальные пробелы в экспертизе и строит адаптивные индивидуальные планы обучения для федеральных клиентов США, оборонного сектора, разведывательного сообщества, местных и коммерческих заказчиков. Вы присоединитесь к новой формирующейся AI-команде внутри зрелой продуктовой инженерной команды — реальные пользователи, реальные stakes и зеленое поле для трансформации процессов разработки. Задачи: - Построить агентный SDLC-пайплайн: проектировать, внедрять и эксплуатировать агентные рабочие процессы на всех этапах жизненного цикла разработки — планирование, генерация кода, ревью, тестирование, документация и релиз, интегрированные с GitOps и CI/CD-инфраструктурой. - Улучшить опыт разработчиков: внедрять современные AI-интеграции в ежедневный процесс команды — кодинг-агенты, автоматическое ревью, интеллектуальная генерация тестов и self-service инструменты. - Строить обоснованные и надежные системы: разрабатывать retrieval-grounded и контекстно-зависимые AI-системы с надежными и проверяемыми результатами, проектировать оценочные стенды для их подтверждения. - Установить управление и защитные механизмы: определять и внедрять политики, контрольные точки с участием человека, аудит-трейлы и меры безопасности для ответственного применения агентного AI в средах, где доверие критично. - Формализовать и масштабировать: превращать успешные практики в повторяемые фреймворки, плейбуки и внутренние платформы, расширяя агентное ускорение за пределы инженерии на всю организацию. - Продвигать практику: обучать и поддерживать внедрение AI в команде, выступая мультипликатором, а не изолированным специалистом. Требования: - 2-3+ года практического опыта создания систем на AI/LLM в продакшене. - 2+ года проектирования и эксплуатации агентных рабочих процессов и пайплайнов, включая многошаговую оркестрацию агентов, использование инструментов, оценку и управление. - Опыт работы в современных командах разработки с практиками GitOps и CI/CD. - Рабочее знание паттернов grounded AI: RAG, контекстная инженерия, структурированные выходы, оценка и наблюдаемость LLM-систем. - Солидные основы программной инженерии на JavaScript/TypeScript и/или Python; уверенная работа со стеком (Angular/React фронтенды на Express веб-приложениях). - Соответствие культуре continuous delivery — подход Аллспоу/Хаммонда, Phoenix Project (Ким): малые партии, быстрая обратная связь, обучение без обвинений, операционное совершенство. - Проактивность: видите возможность ускорить команду — строите, измеряете и делитесь результатом. - Сильные коммуникационные навыки: умение объяснить агентную архитектуру инженеру и ее ROI — руководителю. - Требуется разрешение на работу в США; роль — удаленная в США. Будет плюсом: - Опыт с агентными фреймворками и протоколами (LangGraph/LangMem, Claude Agent SDK, MCP, OpenAI Agents) и AI-инструментами для кодинга (Claude Code, Copilot, Cursor).

Формат

Удалённо

Страна

Великобритания

Город

Не указан

Грейд

Senior

GitLab — платформа оркестрации для DevSecOps. Компания помогает организациям повышать продуктивность разработчиков, улучшать операционную эффективность, снижать риски безопасности и соответствия требованиям, ускорять цифровую трансформацию. Более 50 миллионов зарегистрированных пользователей и более 50% компаний из Fortune 100 используют GitLab. Роль: Senior Backend Engineer в команде Flow Components. Вы будете помогать создавать Flow Registry — набор переиспользуемых примитивов для агентных потоков на платформе GitLab Duo Agent Platform. Основной фокус — бэкенд-разработка на Python с использованием LangChain и LangGraph для создания безопасных, надежных и масштабируемых возможностей в Duo Workflow Service и монолите GitLab. Также потребуется работа по всему стеку, включая JavaScript и фронтенд, для поддержки официального клиента GitLab Duo Agent Platform, Duo CLI. Задачи: - Разработка, выпуск и поддержка безопасных, хорошо протестированных и производительных функций Flow Registry в Duo Workflow Service и бэкенде монолита GitLab. - Совместная работа с менеджментом продукта, UX, фронтенд-, бэкенд- и AI-специалистами для уточнения требований и итеративных улучшений продукта. - Проектирование, реализация и ревью GraphQL и REST API, связанной бэкенд-логики и контрактов с фронтенд-клиентами. - Улучшение автоматизированного тестирования с RSpec и другими фреймворками. - Обмен стандартами, паттернами и уроками с другими инженерами для поддержки ответственной интеграции ИИ. - Участие в on-call ротации Tier 2, диагностика проблем в продакшене, анализ первопричин, улучшение наблюдаемости и отказоустойчивости. - Мониторинг конкурентной среды и поддержание конкурентоспособности примитивов Flow Registry. Требования: - Опыт создания и поддержки продакшен-Python-приложений с LangChain и LangGraph, включая фоновые задачи, API и модели данных. - Опыт проектирования и выпуска AI-функций и интеграций на бэкенде, понимание ограничений больших языковых моделей и ответственного использования в продакшене. - Владение проектированием и расширением REST и GraphQL API с вниманием к масштабируемости, поддерживаемости и обратной совместимости. - Сильные навыки SQL и знание реляционных баз данных, таких как PostgreSQL, включая эффективные запросы и моделирование данных. - Уверенная работа по всему стеку в зрелой кодовой базе, устранение узких мест производительности на уровне приложения и инфраструктуры. - Знакомство с JavaScript и Vue для фронтенд-разработки, понимание принципов UX. - Четкие письменные и устные коммуникационные навыки, включая написание технических предложений и документации, опыт работы в удаленной асинхронной кросс-функциональной среде. - Готовность изучать и применять переносимые навыки из смежных технологий и доменов. О команде: команда работает на стыке бэкенда, фронтенда, UX, менеджмента продукта и ИИ, улучшая такие возможности, как Memory и Duo Developer, и поддерживая клиентов, включая Duo CLI. Работа ведется в удаленной асинхронной среде GitLab. Условия для штатных сотрудников: - Льготы для поддержки здоровья, финансов и благополучия. - Гибкий оплачиваемый отпуск. - Ресурсные группы сотрудников. - Акционерная компенсация и программа покупки акций. - Фонд роста и развития. - Отпуск по уходу за ребенком.

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Грейд

Middle

ООО «М-ТЕХ» — ИТ-компания, развивающая направление ИИ-автоматизации: прикладные LLM/RAG-решения и ИИ-агенты для процессов малого и среднего бизнеса. Условия: - Зарплата до 200 000 ₽ - Опыт коммерческой разработки на Python от 2–3 лет - Неполный рабочий день - Формат работы: можно удалённо (Москва, Санкт-Петербург, Самара) Чем предстоит заниматься: - Проектирование, разработка и внедрение ИИ-агентов под конкретные бизнес-задачи - Настройка сценариев работы агента: диалог, вызов инструментов, работа с базой знаний - Интеграция ИИ-агентов с внешними и внутренними системами (API, БД, ERP/CRM, мессенджеры) - Проектирование RAG-пайплайнов: загрузка документов, чанкинг, embeddings, поиск, ранжирование - Оптимизация качества, скорости ответа и стоимости использования токенов Пожелания к кандидатам: - Опыт коммерческой разработки на Python от 2–3 лет - Практический опыт с LLM-приложениями, RAG, ИИ-ассистентами от 6 месяцев - Опыт работы хотя бы с одним из инструментов: LangChain, LangGraph и аналоги

Формат

Удалённо

Страна

Россия

Город

Не указан

Компания собирает и классифицирует тренды в нишах по соцсетям. Система парсит контент площадок, размечает его по тематикам и форматам через LLM и отдает результат в контент-планы экспертов. Сейчас модуль работает на сторонних платных сервисах, запускается вручную и считает нишу несколько дней из-за лимитов на выгрузку. Задача инженера — перевести его на собственные парсеры и автоматический запуск, расширить список площадок и снизить стоимость прогона до близкой к нулю. Проект находится на стадии MVP. Первые эксперты должны начать пользоваться продуктом в августе 2026 года, первые клиенты ожидаются ориентировочно в сентябре. Бэклог на следующие 6–12 месяцев ещё формируется, поэтому задачи и приоритеты будут уточняться по мере тестирования продукта. Задачи: - Писать и поддерживать парсеры соцсетей: Instagram, TikTok, Threads, дальше Facebook, X и другие площадки. - Уходить со сторонних платных сервисов на Apify и затем на собственные решения, контролируя стоимость прогона. - Сделать автозапуск пайплайна: расписания, очереди, ретраи, мониторинг и оповещения о сбоях. - Классифицировать контент через LLM: тематики, форматы, признаки тренда. - Собирать и вести пайплайны обработки на LangGraph или LangChain. - Сравнивать модели по качеству и цене и переводить разметку на более выгодную. - Проектировать хранение и витрины данных, из которых собираются контент-планы. - Держать систему живой при изменениях на стороне площадок. Задачи приходят не как готовые технические задания, а как описание процесса и ожидаемого результата. Инженеру нужно самостоятельно уточнить ограничения, сравнить варианты реализации и выбрать решение, подходящее для текущего масштаба, а не для гипотетического. Инженер будет работать напрямую с Product Manager и fullstack-инженерами платформы, которая потребляет данные трендвотчинга. CTO, отдельного архитектора и DevOps в команде пока нет, поэтому сотрудник должен самостоятельно принимать технические решения и доводить задачи до production.

Формат

Удалённо

Страна

Любая

Город

Не указан

Грейд

Senior

Компания AIT Global, Inc. Локация Удалённо О роли Ищем опытного архитектора Generative AI / Agentic AI для руководства проектированием, разработкой и внедрением корпоративной AI-платформы нового поколения. Идеальный кандидат — практикующий архитектор с глубокой экспертизой в Agentic AI, больших языковых моделях (LLM), облачных технологиях AWS и современных фреймворках оркестрации ИИ. Роль требует сильного технического лидерства для проектирования масштабируемых AI-решений, а также наставничества и руководства командой разработчиков. Обязанности - Проектировать и создавать корпоративную платформу Generative AI и Agentic AI с нуля. - Руководить проектированием и разработкой AI-агентов и мультиагентных систем с использованием современных фреймворков Agentic AI. - Определять архитектуру платформы, переиспользуемые компоненты, стандарты безопасности, управления, наблюдаемости и развёртывания. - Руководить и наставлять команду AI-инженеров и разработчиков: архитектура, дизайн, код-ревью, поставка. - Взаимодействовать с бизнес- и техническими стейкхолдерами для преобразования требований в масштабируемые AI-решения. - Оценивать и интегрировать новые AI-технологии и фреймворки. Требования - 15+ лет опыта в разработке ПО, из них 3+ года в Generative AI / Agentic AI. - Практический опыт проектирования и разработки решений Agentic AI с использованием: LangGraph/LangChain, Strands Agents, Model Context Protocol (MCP), Agent-to-Agent (A2A), Loop Engineering, оркестрация AI-воркфлоу и мультиагентные архитектуры. - Опыт создания LLM-приложений: промпт-инжиниринг, RAG, Function Calling, Tool Calling, управление памятью, AI Guardrails. - Практический опыт работы с AWS: Amazon Bedrock, EKS/ECS, Lambda, API Gateway, Step Functions, S3, DynamoDB/Aurora, IAM, CloudWatch. - Сильные навыки Python; опыт с FastAPI и REST API. - Знание React/TypeScript — плюс. - Опыт с векторными базами данных, микросервисами, Docker, Kubernetes и CI/CD. - Понимание концепций Generative UI (GenUI) и AI-управляемого пользовательского опыта. Предпочтительные квалификации - Опыт создания корпоративных AI-платформ от концепции до продакшена. - Желателен опыт в здравоохранении, особенно с данными плательщиков (payer data). - Знание Responsible AI, управления ИИ, безопасности и наблюдаемости. - Желательны сертификаты AWS Solution Architect или AI/ML. - Отличные коммуникативные навыки, управление стейкхолдерами и техническое лидерство.

Формат

Офис

Страна

Канада

Город

Не указан

Грейд

Junior

О роли Компания PolicyMe, удалённая команда из Торонто, развивает продуктовую линейку для страховых брокеров с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения. Инженер будет работать над frontend, backend и AI/ML-направлениями, участвовать в архитектурных обсуждениях, планировании релизов и общеинженерных инициативах. Основной стек: Python, React, Redux, PostgreSQL, n8n, LangChain/LangGraph и AWS. Задачи - Разрабатывать fullstack-функциональность AI-приложения на Python, React, Redux, PostgreSQL и AWS. - Интегрировать AI-модели и API для обработки документов, извлечения данных, рекомендательных систем и других задач. - Работать с старшими инженерами по AI для интеграции моделей в продакшен. - Отслеживать новые AI-технологии и фреймворки, исследовать новые применения. - Создавать масштабируемые и надёжные backend-сервисы для AI-процессов. - Проектировать пользовательские интерфейсы для AI-функций. - Участвовать в архитектурном планировании, код-ревью и брейнштормах. - Отвечать за разработку фич от начала до конца, координируясь с QA и другими командами. - Взаимодействовать с командами для снятия зависимостей и улучшения релизного процесса. - Делиться идеями на квартальном планировании. - Участвовать в хакатонах, инженерных гильдиях и экспериментах с AI-инструментами. Требования - Уверенные fullstack-навыки: Python, React, Redux, PostgreSQL, AWS. - Понимание AI/ML-концепций из курсов, пет-проектов или опыта работы. - Интерес к созданию интеллектуальных приложений. - Готовность учиться, работать в условиях неопределённости и быстро осваивать новое. - Практический опыт или проекты с AI-API и моделями, включая промт-инжиниринг. - Самостоятельность, ответственность и ориентация на результат. - Умение работать в команде, открытость к обратной связи. - Внимательность к деталям при решении сложных задач. Условия - 20 отпускных дней. - Опционы на акции и расширенный соцпакет. - Удалённая работа, оплачиваемые очные встречи команды, возможность работать из офиса в Торонто. - Бюджет на обучение и развитие, оценка эффективности два раза в год, регулярная обратная связь. - Общая компенсация: 85 000–115 000 CAD в зависимости от опыта, плюс бонусная программа и возможность получить долю в компании. О компании PolicyMe — канадский цифровой страховой сервис. Продуктовая линейка включает страхование жизни, страхование критических заболеваний, медицинскую и стоматологическую страховку, а также B2B2C-решения для организаций. Компания основана в 2018 году, продала страховое покрытие на сумму более 10 млрд CAD.

Формат

Офис

Страна

Россия

Город

Не указан

Python разработчик Компания: Bell Integrator Технологический стек - Язык программирования: Python 3.12+ - Фреймворки: FastAPI, LangChain / LangGraph, FastStream - Базы данных: PostgreSQL, Redis - Очереди: Kafka, RabbitMQ - Поиск и аналитика: Opensearch, Elasticsearch - CI/CD: Jenkins, Nexus, BitBucket, SonarQube - Инфраструктура: OpenShift (Kubernetes), DropApp, Docker - Управление: Jira, Confluence Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 4 лет - Уверенное знание Python 3.7+ (в проекте используется 3.12+) - Понимание и успешный опыт применения паттернов проектирования (GoF, SOLID, GRASP) - Опыт проведения код-ревью и работы по GitFlow - Опыт разработки агентных систем с помощью langchain, langgraph и успешное внедрение в промышленную среду - Опыт разработки приложений, основанных на микросервисной архитектуре - Уверенное знание SQL и понимание принципов работы реляционных СУБД (PostgreSQL) - Опыт написания unit-тестов - Опыт разработки асинхронных приложений на Python - Понимание жизненного цикла разработки приложений в контексте Agile - Важно: опыт и желание работать в команде, умение аргументировать свои решения и договариваться Будет плюсом Современные инструменты и практики (будет большим плюсом): - Понимание принципов Domain-Driven Design (DDD) и принципов построения микросервисной архитектуры - Опыт работы с Apache Kafka, Elasticsearch (OpenSearch), Qdrant - Опыт использования AI-инструментов в разработке: GitHub Copilot, Codium, Cursor или их аналоги - Навыки промпт-инжиниринга для эффективного взаимодействия с AI-ассистентами - Знакомство с концепциями vibe coding и инструментами для генерации кода (наподобие GigaCode, Copilot, Roo Code) Обязанности - Разработка co-pilot решения на базе данных RAG и применении LLM - Разработка и интеграция AI-агентов, исследование новых поверхностей взаимодействия с AI - Разработка микросервисов на Python в качестве MCP инструментов - Анализ требований, формализация функционала, проектирование архитектуры взаимодействия агентов и сервисов - Участие в планировании, декомпозиции задач и оценке сложностей, планировании спринтов на основе SCRUM церемоний - Проведение код-ревью, поддержание высокого стандарта качества и чистоты кода - Тесное взаимодействие с командой на всех этапах разработки - Участие в подготовке и выпуске релизов, взаимодействие со смежными подразделениями - Документирование своей работы и менторство джуниор-разработчиков Условия - Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах - Опыт работы в распределенной команде профессионалов - Уровень заработной платы обсуждается индивидуально - Работа только в офисе - г. Москва