Вакансии для веб-разработчиков на Python
Вакансии для веб-разработчиков на Python: подборка ролей, где в задачах или стеке указан Python. Можно найти работу в этом направлении и сразу смотреть…
Фильтр вакансий
LLM Platform Engineer
Компания разрабатывает прикладные LLM-решения для внутренних продуктов и процессов: от ассистентов и автоматизации рутины до интеграции моделей с корпоративными системами. Фокус — надёжные прикладные сервисы. Чем предстоит заниматься проектировать и поддерживать MCP-серверы (Python/TypeScript): tools для LLM, auth, интеграция с корпоративными API (Bitbucket Server, EWS/Outlook, Grafana и др.); поддерживать и отвечать за единый реестр скиллов, плагинов и MCP-серверов; участвовать в разработке безопасной среды исполнения агентов; участвовать в выводе в prod/preprod: прототип → сервис → мониторинг качества, latency и cost; работать с кодовой базой и документацией, предлагать решения с учётом ограничений инфраструктуры. Ожидания от кандидата Обязательно: высшее техническое образование; уверенный Python; опыт backend-разработки и интеграций с API; понимание современных LLM и LLM-приложений: prompt engineering, function/tool calling, RAG там, где нужен контекст; опыт работы с Model Context Protocol (MCP); опыт интеграций через REST API и настройки доступа, плюсом — работа с системами контроля версий и review-процессами; сильные навыки CI/CD: Docker/k8s, gitlab-ci, Jenkins; опыт с трейсингом и логированием в контексте LLM: Langfuse, LangSmith, OpenTelemetry; умение писать поддерживаемый код, тесты на критичные сценарии, документация; опыт настройки инференса LLM (vLLM, SGLang, TensorRT). Желательно: опыт работы с векторными БД (Faiss, Chroma, Qdrant); опыт с LLM-платформами (OpenWebUI) и библиотеками оркестрации (чат-интерфейсы, LiteLLM, LangChain и аналоги). Условия работы необходимое оборудование и софт для работы; официальное трудоустройство; ДМС со стоматологией, офисный врач, доплата больничного листа, корпоративные скидки; льготные условия ипотеки в рамках зарплатного проекта; бесплатная подписка на сервисы партнёров; корпоративный спорт; насыщенная корпоративная жизнь; электронная библиотека издательства МИФ, в которую входят почти 2 тыс. единиц контента по бизнесу, саморазвитию, здоровому образу жизни и другим актуальным темам.
Middle Python-разработчик, бэкенд
Cloud.ru — ИТ-компания в сфере облачных и ИИ-технологий, входит в топ крупнейших ИТ-компаний России. Формат работы: удалённо. Чем предстоит заниматься: - Проектирование архитектуры решения для высокой доступности и масштабируемости - Оптимизация производительности - Code review - Участие в проектировании новых фич и сервисов Пожелания к кандидатам: - Опыт коммерческой разработки от 3 лет, на Python от 2 лет - Понимание настройки и запуска CI/CD пайплайнов - Экспертиза в облачной инфраструктуре - Опыт работы с бэкендом для AI и ML
Senior Backend-разработчик, Python
Компания разрабатывает AI-платформу Tenant Reply AI для автоматизации бизнес-процессов в сфере PropTech (Real Estate Tech) для рынка США. Ищем опытного инженера, который умеет самостоятельно проектировать архитектуру сервисов, принимать технические решения и реализовывать их в коде. Техническая команда с опытом разработки более 15 лет. Важно глубокое понимание архитектуры приложений, проектирования систем, моделей данных и интеграций. Обязанности: - Разработка backend-сервисов на Python. - Проектирование архитектуры новых компонентов системы. - Развитие и рефакторинг существующих сервисов. - Разработка REST API и интеграций с внешними сервисами. - Проведение технического анализа новых задач. - Оптимизация производительности существующего кода. - Участие в code review и обсуждении архитектурных решений. - Подготовка технических решений и аргументация выбранного подхода перед командой. - Использование современных AI-инструментов (Codex, Cursor AI, Claude Code и др.) для ускорения разработки при сохранении полного инженерного контроля над архитектурой и качеством решения. Требования: - Коммерческий опыт backend-разработки от 3 лет (Python или Java). - Опыт проектирования архитектуры высоконагруженных backend-систем. - Хорошее понимание PostgreSQL и проектирования реляционных БД. - Опыт проектирования REST API. - Понимание принципов SOLID, GRASP, DRY, KISS. - Знание основных GoF-паттернов и понимание, когда их действительно стоит применять. - Понимание микросервисной архитектуры и способов взаимодействия сервисов. - Умение читать, анализировать и безопасно рефакторить существующий код. - Умение оценивать технический долг и предлагать способы его уменьшения. - Способность аргументировать архитектурные решения и защищать свою позицию в технической дискуссии. Условия: - Частичная занятость. - Удаленная работа. Для нас особенно важно: - Самостоятельное проектирование архитектуры системы. - Понимание устройства моделей данных и причин их структуры. - Осознанные технические решения, а не сгенерированные AI. - Умение объяснить преимущества выбранного решения. - Способность критически оценивать код, написанный AI. - Восприятие AI как инструмента повышения продуктивности, а не замены инженерному мышлению.
AI-инженер, специализация: AI-агенты
Инженерная культура Hatch строится на скорости, ответственности и влиянии. Это небольшая амбициозная команда, создающая ИИ, который меняет способы роста сервисных бизнесов. Инженеры владеют задачами от начала до конца, быстро выводят код в продакшн и работают с современным стеком (Elixir, Python, Go, React + TypeScript). В команде AI-агентов вы будете на стыке классической разработки продуктов и ИИ — создавать системы, которые позволяют агентам рассуждать, действовать и улучшаться. Ваша работа напрямую влияет на выручку клиентов. Требуется нахождение в США. Задачи - Проектировать, создавать и поддерживать системы, обеспечивающие работу голосовых и текстовых ИИ-агентов: обработка звонков, SMS и email на всех точках контакта с клиентом. - Разрабатывать системные промпты, формирующие поведение, надёжность и результаты агентов, с пониманием влияния структуры промпта на реальную производительность. - Разрабатывать интеграции вызова инструментов, чтобы агенты могли безопасно и предсказуемо выполнять действия: запись на приём, поиск данных клиентов, тёплая передача оператору. - Строить оценки LLM-as-a-judge и наблюдаемость ИИ: телеметрию, трейсы, дашборды качества для измерения производительности агентов, выявления регрессий и повышения надёжности. - Тесно работать с продуктом и дизайном: сочетать продуктовое чутьё, потребности пользователей, бизнес-цели и технические компромиссы. - Применять инженерные практики: тщательное ревью кода, автоматизированное тестирование, CI/CD, постепенное внедрение с фича-флагами и A/B-экспериментами, наблюдаемость, понятная техническая документация. - Наставлять младших инженеров, развивать культуру обучения и технического совершенства. Требования - Практический опыт работы с LLM в продакшене: промпт-инжиниринг, вызов инструментов/функций, фреймворки оценки или оркестрация агентов. - Уверенный бэкенд-опыт на одном из языков: Elixir, Go, Python или аналогичном серверном языке, готовность осваивать новые языки и фреймворки. - Комфортная работа со всем стеком: от модели данных и логики LLM/агентов до API и, при необходимости, UI. - Опыт ведения проектов от спецификации до запуска в команде с несколькими участниками. - Глубокое чувство ответственности и склонность к действию: доводить неоднозначные задачи до конца, работать через границы команд, оставаться подотчётным до доставки. - Чёткие коммуникативные навыки, умение эффективно взаимодействовать с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. - Стремление следить за изменениями в области ИИ: активно изучать новые модели, инструменты и техники, применять их в работе и продукте. Условия - Компенсация: $112 000 – $216 000 (в зависимости от опыта и других факторов). - Полная ответственность за проекты с первого дня, коллаборативная команда, динамичная рабочая среда. - С первого дня: полная медицинская страховка, стоматология и офтальмология. - Поддержка психического здоровья через Modern Health. - 15 дней оплачиваемого отпуска (начисление с даты найма, увеличивается после 2 лет работы), 12 оплачиваемых праздничных дней + один плавающий праздник. - До 14 недель отпуска по уходу за ребёнком. - Ежемесячная велнес-стипендия. - Пенсионный план 401(k). - Программа покупки акций для сотрудников. - Возмещение расходов на профессиональное развитие. - Возмещение расходов на работу из дома. - Возможность формировать будущее ИИ-клиентского сервиса. - Работа с основателями и лидерами, ценящими скорость, ответственность и амбициозность. - Решение сложных задач и влияние на реальный бизнес и клиентов. - Команда инженеров, которым важны качество, быстрая реализация и взаимная поддержка. - Гибридный формат работы в Нью-Йорке, США.
Senior AI-инженер платформы и инструментов
О компании Crunchyroll — сервис, основанный фанатами, доставляет искусство и культуру аниме сообществу. Компания обслуживает более 100 миллионов фанатов аниме и манги в более чем 200 странах и территориях. Опыт включает онлайн и офлайн-форматы: стриминг, кинотеатральные показы, игры, мерчандайз, события и другое. О роли Senior AI-инженер платформы и инструментов создаёт платформу, автоматизацию и инструменты, на которых работает остальная часть AI Enablement, и администрирует корпоративные AI-инструменты, на которые полагается вся компания. Роль входит в команду Tools & Governance платформы внутри AI Enablement (AIEN), подчиняется AI Platform, Strategy & Governance Lead. Это универсальная позиция полного цикла: автоматизация оценки и управления AI, переиспользуемые строительные блоки для других команд и повседневное администрирование одобренных AI-инструментов. Работа охватывает три связанных направления: - Превращение оценки и управления AI из ручного процесса в автоматизированную платформу: структурированные оценки, конвейеры приёма и скоринга, маршрутизация согласований, policy-as-code и телеметрия использования. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов, отслеживание новых релизов и оценка целесообразности их внедрения. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов: RAG-паттерны, каркасы агентов, библиотеки промптов, eval-харнессы — на которых строит команда Build & Partner. Это ранняя небольшая команда, поэтому инженер совмещает несколько ролей, ведёт функции от начала до конца и помогает задавать инженерные стандарты роста функции. Задачи - Создание платформы оценки AI: автоматизированные инструменты для структурированных оценок (возможности, стоимость, задержка, поведение, надёжность) в масштабе, а не разовых ручных проверок. - Инструментирование телеметрии использования и затрат по одобренному AI-стеху: расход токенов, использование мест, расходы по вендорам и обнаружение отклонений в одобренных инструментах. - Автоматизация управления AI: приём заявок, скоринг, маршрутизация согласований и enforcement policy-as-code, интегрированные с Glean-агентами и JSM-процессами. - Разработка golden-path шаблонов, эталонных архитектур и переиспользуемых компонентов — RAG-паттерны, каркасы агентов, библиотеки промптов, eval-харнессы — для команды Build & Partner. - Администрирование и настройка одобренных корпоративных AI-инструментов Crunchyroll, включая ChatGPT, Glean, Claude и Gemini; управление настройками, паттернами доступа, включением функций и операционными изменениями совместно с IT и Security. - Отслеживание новых релизов и изменений продуктов среди одобренных AI-инструментов, оценка необходимости их внедрения в Crunchyroll и организация раскатки для максимальной пользы сотрудников. - Обеспечение того, чтобы платформа была путём наименьшего сопротивления: решения AIEN по умолчанию используют golden paths и стандарты, и улучшение ключевых метрик (время оценки, adoption golden-path). - Создание агентов и воркфлоу средней сложности для нетехнических команд на одобренных AI-платформах с соблюдением стандартов AIEN по безопасности, управляемости, поддерживаемости и измеримости. - Совместная работа с AI Security Engineer для встраивания необходимых контролов, обнаружения и предотвращения в платформу, чтобы безопасность обеспечивалась на уровне платформы, а не добавлялась отдельно к каждому проекту. - Работа универсалом в небольшой команде: ведение функций от дизайна до продакшена и помощь в установлении инженерных паттернов для масштабирования команды. Требования - 6+ лет инженерной работы в software или platform engineering, включая создание инструментов или сервисов, используемых другими инженерами. - Практический опыт администрирования, настройки или поддержки корпоративных SaaS-инструментов, AI-платформ или внутренних продуктовых платформ в производственной бизнес-среде. - Сильные навыки разработки (например, Python, плюс Go/TypeScript или аналогичные) — создание production-quality инструментов, а не только прототипов. - Рабочее понимание устройства современных AI-систем: LLM API, RAG, агентные фреймворки, методологии оценки и основы инференса. - Опыт создания автоматизации, пайплайнов данных или внутренних инструментов для разработчиков. - Опыт создания практичных AI-агентов, ассистентов или автоматизации воркфлоу для бизнес-пользователей, включая сбор требований, дизайн промптов и воркфлоу, тестирование, внедрение и итерации. - Опыт ведения функций от начала до конца в небольшой команде: дизайн, разработка, релиз, итерации. - Чёткая письменная коммуникация: инструменты и документация должны приниматься другими инженерами.
Инженер по ИИ-системам, LLM-агенты
Компания Postali создает ИИ-ассистированные рабочие процессы для контента, поиска, исследований, отчетности и публикации на сайте. В команду ищут AI-native инженера, который использует ИИ как инструмент решения задач, а не только как помощника для написания текстов. Роль предполагает владение полным циклом: от неоднозначной бизнес-задачи до работающей, контролируемой системы, которой пользуются люди. Задачи - Управлять портфелем ИИ-агентов и ИИ-процессов в области контента, SEO, исследований, анализа отчетности, поддержки публикаций и внутренних операций. - Находить задачи с высокой ценностью: описывать текущий процесс, определять точки принятия решений и риски, выбирать сочетание LLM, детерминированной логики, автоматизации и контроля со стороны человека. - Проектировать и поддерживать переиспользуемые навыки агентов, промпты, контекстные файлы, базы знаний и системы поиска, структурированные выходы, подключения к инструментам и конфигурации под конкретных клиентов. - Развивать систему ИИ-контента: исследования, черновики, контекст клиента, проверка фактов и цитирований, контроль бренда и юридического качества, передача редакторам и настройка под новых клиентов. - Создавать агентные процессы, помогающие командам анализировать эффективность, изучать конкурентов, обобщать данные, предлагать следующие шаги и превращать одобренные решения в исполнимую работу. - Проектировать контроль с участием человека: определять, что система делает автономно, что требует проверки экспертом, а что нельзя автоматизировать (особенно заявления для клиентов, регулируемый контент, чувствительные данные и изменения в продакшене). - Подключать агентов к одобренным инструментам и данным через API, вебхуки, MCP, платформы автоматизации и небольшой продакшен-код. - Строить оценки до объявления системы готовой: измерять точность, полноту, согласованность, соответствие требованиям, задержку, стоимость и практическую полезность, использовать результаты для улучшения или отключения процесса. - Отвечать за надежность ИИ-систем в продакшене: логи, мониторинг, алерты, версионирование, права доступа, стоимость моделей и токенов, поведение при сбоях, реагирование на инциденты и восстановление. - Создавать переиспользуемые фреймворки, масштабируемые на разных клиентов, с сохранением специфичного контекста, стандартов и экспертизы каждой юридической фирмы. - Документировать архитектуру системы, модели, источники данных, промпты, навыки, зависимости, решения, учетные данные, runbook и владельцев резервного копирования. - Обучать команды эффективно использовать системы, отслеживать, где ломается внедрение или доверие, и улучшать как технологию, так и операционные процессы. - Постоянно экспериментировать: тестировать новые модели, инструменты и паттерны на понятных кейсах и доказательствах, а не внедрять технологии ради самих технологий. Требования - Подтвержденный опыт самостоятельной разработки и эксплуатации ИИ, автоматизации, программных или данных-систем, которыми пользуются другие люди. Точные должности и годы не важны; важны продуманные, продакшен-ориентированные результаты. - Настоящее владение ИИ: умение показать, как ИИ изменил подход к исследованию, рассуждению, разработке, отладке и решению задач. - Практический опыт с агентами на основе LLM, вызовом инструментов, структурированными выходами, поиском или системами знаний, контекстной инженерией, оценками и процессами с одобрением человека. - Понятная коммуникация и лидерство в изменениях: умение объяснять ИИ-системы техническим и нетехническим коллегам, писать полезную документацию и помогать команде осваивать новые способы работы. - Практические навыки интеграции: API, вебхуки, аутентификация, JSON, платформы автоматизации. Понимание, когда достаточно no-code, а когда код надежнее. - Опыт с MCP, векторным или гибридным поиском, оркестрационными фреймворками, платформами автоматизации рабочих процессов и наблюдаемостью.
AI-инженер по разработке AI-агентов
Hatch — небольшая команда, создающая ИИ для роста сервисных компаний. Стек: Elixir, Python, Go, React + TypeScript. Роль входит в команду AI-агентов: вы будете строить системы, которые позволяют агентам рассуждать, действовать и улучшаться. Требуется нахождение в США. Формат — гибридный, Сан-Франциско. Задачи - Проектировать, создавать и поддерживать системы, обеспечивающие работу голосовых и текстовых ИИ-агентов: обработка звонков, SMS и email-переписки на всех точках взаимодействия с клиентом. - Разрабатывать системные промпты, определяющие поведение, надёжность и результаты агентов, с пониманием влияния структуры промпта на реальную производительность. - Развивать интеграции вызова инструментов (tool calling), чтобы агенты могли надёжно выполнять действия: запись на приём, поиск данных клиента, тёплая передача оператору — безопасно и предсказуемо. - Строить оценки на базе LLM-as-a-judge и observability для ИИ: телеметрия, трейсы, дашборды качества — для измерения производительности агентов, выявления регрессий и повышения надёжности. - Тесно работать с продуктом и дизайном: применять продуктовое чутьё в каждой функции, балансируя потребности пользователей, бизнес-цели и технические компромиссы. - Применять инженерные практики: тщательное ревью кода, автоматическое тестирование, CI/CD, постепенная выкатка с фича-флагами и A/B-экспериментами, observability, понятная техническая документация. - Наставлять младших инженеров, развивать культуру обучения и технического совершенства. Требования - Практический опыт работы с LLM в продакшене: промпт-инжиниринг, вызов функций/инструментов, фреймворки оценки, оркестрация агентов. - Уверенный бэкенд-опыт в одном из языков: Elixir, Go, Python или аналогичном серверном языке, готовность осваивать новые языки и фреймворки. - Комфортная работа на всех уровнях стека: от модели данных и логики LLM/агентов до API и (где нужно) UI. - Опыт ведения проектов от спецификации до запуска в команде с несколькими участниками. - Чувство ответственности и склонность к действию: доводить неоднозначные задачи до конца, работать через границы команд, отвечать за результат. - Чёткие коммуникативные навыки, умение эффективно взаимодействовать с техническими и нетехническими заинтересованными сторонами. - Стремление следить за изменениями в области ИИ: изучать новые модели, инструменты и техники, применять их в работе и продукте. Условия - Ожидаемый диапазон компенсации: $112,000–$216,000 в зависимости от уровня опыта. Фактическая зарплата может варьироваться в зависимости от локации и опыта. - Полная ответственность за проекты с первого дня, коллаборативная команда, динамичная рабочая среда. - С первого дня: полная медицинская страховка, стоматология и офтальмология. - Поддержка психического здоровья через Modern Health. - 15 дней оплачиваемого отпуска (начисление с даты найма, увеличивается после 2 лет работы), 12 оплачиваемых праздничных дней + один плавающий праздник. - До 14 недель отпуска по уходу за ребёнком. - Ежемесячный велнес-стипендия. - Пенсионный план 401(k). - Программа покупки акций для сотрудников. - Возмещение расходов на профессиональное развитие. - Возмещение расходов на работу из дома. - Возможность формировать будущее ИИ-клиентского сервиса. - Работа с основателями и лидерами, ценящими скорость, ответственность и амбициозность. - Решение сложных задач и видимый эффект для реального бизнеса и клиентов. - Команда инженеров, ценящих качество, быструю разработку и друг друга.
Forward-Deployed AI-инженер, автоматизация и инфраструктура
О роли Компания Truss — финтех-стартап (YC S21) из примерно дюжины сотрудников, строящий банкинг и платежи для строительной отрасли. Уже использует ИИ в двух направлениях, каждому нужен владелец на полную ставку. - Внутренние ИИ-системы уже в продакшене. Запущен внутренний ИИ-харнесс. Бэк-офис по фроду и поддержке клиентов построен на ИИ: обработка кейсов, ревью, операционная поверхность, а не чат-бот на стороне. Система требует ежедневной поддержки, развития и отношения как к продукту. - Инженерная фабрика. Команда работает в Cursor и Claude Code. Настройка неравномерна: виртуальные окружения, виртуальные машины, скиллы и репозитории расходятся, скиллы устаревают. Нет ежедневной картины того, что вышло и насколько хорош код. Нужно сделать каждого инженера одинаково эффективным. Позиция — инженерная, а не DevRel, не «театр внедрения» и не стажер по промптам. Вы будете владеть продакшен-системами внутреннего ИИ (харнесс и бэк-офис по фроду/поддержке) и ускорять работу инженерной команды. Задачи - Владение внутренним ИИ-харнессом. Он существует: поддержка, укрепление, развитие на полную ставку. Эвалы, подключение инструментов, песочницы — всё, что делает агентов надежными. - Владение ИИ-бэк-офисом. Фрод и поддержка клиентов уже работают на ИИ-бэк-офисе. Расширение, обеспечение корректности, работа с операционной командой при сбоях в кейсах. Это продакшен, а не демо. - Обеспечение работоспособности окружений всех инженеров: Cursor, агентные рантаймы, виртуальные окружения, виртуальные машины, секреты, языковые тулчейны. Когда кто-то клонирует репозиторий, агент должен запускаться, тестироваться и выкатываться. - Владение командными скиллами: общие скиллы для стека и стиля работы, поддержание их актуальности. Устаревший скилл — это баг, который нужно исправить, а не вики, которую кто-то прочитает. - Подготовка репозиториев для агентов, а не только для людей: devcontainers или аналоги, таск-раннеры, точки входа для тестов, линтеры, фикстуры, документация, понятная модели. - Создание джобов для ежедневной оценки работы: сигнал о том, что вышло, качество ревью, здоровье тестов, использование агентов, узкие места. Улучшение фабрики, а не создание витринной дашборд-панели. - Внедрение устойчивых процессов: как открываются PR, как проходит ревью с агентами, как продвигается скилл, как отключается плохой. Скучно, с контролем, легко. - Работа с пользователями системы: инженерами и операционной командой. Наблюдение за сессией или сбоем кейса и исправление харнесса, скилла или бэк-офиса. Без перекладывания ответственности через Notion-страницу. Требования - Минимум 6 лет опыта инженерной работы с продакшен-софтом. Языки и стеки менее важны, чем наличие вкуса, выработанного в реальных проектах. - Доказательство работы: харнесс, eval-фреймворк, система агентов/скиллов или значимый опенсорс-вклад в этой области со ссылкой. Посты в блоге про «использование ChatGPT» не считаются. - Опыт настройки окружений для других людей, а не только для себя. Репозитории, которые запускаются, тесты, которые работают, агенты с нужными инструментами. - Отношение к харнессам, скиллам и бэк-офису как к продакшен-коду: версионирование, ревью, деприкация при устаревании. Уверенное владение Python/TypeScript или аналогичным: CI, скрейперы, MCP/инструмент-серверы, песочницы, операционные интерфейсы. - Опыт работы в малой команде. Не будет платформенного отдела — вы и есть функция внутреннего ИИ и ускорения инженерии. - Соответствие правилам локации и разрешения на работу из раздела Sanity Check. Условия - Удаленная работа в США или Канаде. Возможна работа в офисе в Остине, Техас, с 1 января 2026 года. - Полная занятость. - Опыт от 6 лет. - Зарплата: CAD 150K–250K для удаленной работы в Канаде, USD 125K–175K для удаленной работы в США. Оплата в валюте локации. - Опционы: 0.25%–0.50% капитала. - Виза TN допустима для канадцев. Другие визы не спонсируются. Не подходит, если - Менее 6 лет опыта написания продакшен-софта. - Опыт с ИИ ограничен ChatGPT в браузере и курсом на LinkedIn. - Хотите быть продуктовым инженером, который «заодно помогает» с ИИ.
DevOps/SRE-инженер, Go и Python
Позиция: DevOps Формат: удаленный ЗП: от 200 000 до 600 000 рублей Быстрорастущий сервис с аудиторией в несколько сотен тысяч пользователей активно масштабируется и ищет сильного DevOps/SRE для развития проекта. Чем предстоит заниматься: — Администрировать и развивать Linux-инфраструктуру; — Настраивать и оптимизировать сетевой стек; — Писать production-код на Go и Python; — Работать с сетевыми протоколами, поддерживать и развивать распределенную инфраструктуру доставки и маршрутизации трафика. Что мы ожидаем: — Уверенное администрирование Ubuntu; — Опыт работы с systemd (юниты, зависимости, hot-reload сервисов), netplan, journald, logrotate; — Настройку и оптимизацию сетевого стека Linux через sysctl (буферы, conntrack, очереди NIC), настройка IPv4/IPv6, swap; — Опыт написания идемпотентных Bash-скриптов; — Уверенная работа по SSH с большим количеством серверов; — Опыт реализации безопасных деплоев и green-blue updates; — Глубокое понимание TCP/UDP, TLS (SNI, ALPN, handshake на уровне пакетов), HTTP/1.1–HTTP/2, WebSocket; — Экспертное знание DNS; — Опыт построения DNS Load Balancing; — Опыт работы с CDN, nginx Reverse Proxy, TLS-терминацией, проксированием WebSocket, fallback-страницами и health-check; — Уверенный опыт разработки на Go (concurrency, тестирование, работа с сетевым стеком); — Опыт разработки на Python (FastAPI, слоистая архитектура); — Уверенный технический стек (SQLAlchemy, Alembic, pytest (unit и e2e), генерация конфигураций из YAML-деклараций); — Опыт работы с Prometheus, Grafana, Docker, Docker Compose; — Навыки диагностики production-инцидентов с использованием tcpdump, dig, ss, iproute2; — Ежедневное использование AI-инструментов в разработке, автоматизации и инженерных задачах. Мы предлагаем: — Полностью Remote, full-time 5/2; — Конкурентную заработную плату; — Полностью оплачиваемый испытательный срок (1 месяц); — Возможность напрямую влиять на архитектуру продукта и принимать ключевые технические решения; — Работу в небольшой сильной команде без бюрократии и долгих согласований.
Python-разработчик, AI-агенты
Разработка AI-системы для автоматизации пользовательских действий и коммуникаций во внешних сервисах. Требуется Python-разработчик для создания первой рабочей версии продукта. Задачи: - Разрабатывать backend на Python - Создавать устойчивую браузерную автоматизацию - Работать с пользовательскими сессиями, очередями и расписаниями - Интегрировать LLM и vision-модели - Реализовывать память, контекст и инструменты AI-агента - Настраивать логирование, мониторинг и восстановление после ошибок - Обеспечивать защиту пользовательских данных и секретов - Участвовать в проектировании архитектуры, оценке сроков и технических рисков Требования: - Уверенный Python + asyncio - Опыт разработки production-систем - Playwright или аналоги - Опыт автоматизации нестабильных и меняющихся интерфейсов - Retry, переавторизация, recovery после сбоев - Понимание идемпотентности - Опыт с фоновыми процессами, очередями, расписаниями и квотами - Практика разработки LLM-приложений: агенты, function calling, память, контекст - Опыт с vision-моделями и оптимизацией стоимости инференса - Понимание шифрования, хранения секретов, access control и аудита - Docker, CI, логирование, метрики и алерты Будет плюсом: - Опыт с прокси-инфраструктурой и сетевой изоляцией - Антифрод, платежи или дейтинг - Понимание реакции внешних площадок на нетипичную активность - Опыт продуктов с нестабильными API/интерфейсами - Умение самостоятельно декомпозировать задачи и предлагать проверяемые решения На первом этапе: - Оценить реализуемость MVP - Предложить архитектуру и roadmap разработки - Определить необходимые доступы, инфраструктуру и расходы - Собрать прототип на отдельном аккаунте - Настроить фиксацию результатов, ошибок и причин остановки системы
Архитектор облачных решений
Компания «Базис» — российский разработчик программных продуктов для оказания облачных услуг и платформы динамической инфраструктуры. Ищем архитектора для развития облачных продуктов Basis Cloud Control и Basis Automation Studio. Продукты предоставляют платформу управления облачной инфраструктурой с моделью предоставления облачных ресурсов как сервис. Основные обязанности: Проработка решений для новых бизнес-задач заказчиков и развитие облачной платформы; Развитие технических компетенций смежных команд: проведение демонстраций, консультирование; Участие в определении архитектурных подходов, интерфейсов и стандартов совместно с командами разработчиков, аналитиков и инженеров; Взаимодействие с разработчиками, тестировщиками, аналитиками, инженерами и смежными продуктовыми командами для решения архитектурных задач и интеграции продуктов, реализации разработанных решений; Экспертная консультация в предпродажных активностях и эксплуатации продуктов; Формирование и поддержка архитектурной документации. Необходимый опыт работы: Опыт не менее 6 лет в инфраструктурных или облачных технологиях; Опыт участия в разработке архитектуры продуктов от 2 лет; Опыт работы с сервисами в публичных облаках (AWS, Azure, GCP, Alibaba и т.д.); Опыт работы с продуктами VMware (vSphere, Cloud Director, NSX-T, vRealize), OpenStack, ManageIQ, OpenShift, Cozystack, n8n и т.д.; Опыт работы с PostgreSQL, ClickHouse, Redis; Опыт работы с S3-решениями; Опыт работы с Ansible, Terraform/OpenTofu, понимание концепции IaC; Опыт работы с Podman, Kubernetes; Опыт работы с Linux-based системами на уверенном уровне. Профессиональные знания и навыки: Навыки разрешения проблем в технических решениях и продуктах; Знание принципов работы сетей передачи данных и сетей хранения данных; Понимание принципов работы современных микросервисных приложений и инструментов; Умение создавать и разрабатывать технические архитектуры (HLD, LLD) и диаграммы в нотации C4; Навыки проектирования интеграционных компонент, разумный подход к выбору способа интеграции с учетом ФТ/НФТ; Понимание принципов и функционирования контейнеризации и виртуализации; Понимание принципов построения комплексной ИТ-инфраструктуры больших компаний (сети, серверы, СХД, СРК, ИБ, ИС); Понимание принципов и функционирования систем высокой доступности и катастрофоустойчивости. Будет плюсом: Практический опыт использования Python и/или Golang для скриптов или разработки; Опыт работы с VMware SRM, NetApp MetroCluster, Huawei HyperMetro, Hitachi GAD, MIND Guard, Hystax Acura; Опыт работы с инструментами Observability; Опыт работы с ADR; Практический опыт использования AI/ML для рабочих задач. Условия: Трудоустройство согласно ТК РФ в IT-компании со всеми соответствующими бонусами; Заработная плата состоит из оклада и квартальной премии; График работы 5/2 пн-пт, гибкое начало дня; Социальный пакет (ДМС, оплата мобильной связи); Обучение внутри компании и на внешних курсах; Корпоративная программа лояльности (профессиональное обучение, фитнес-активности, обучение языкам и т.д.).
Middle Data Engineer, товародвижение
Ozon fresh — сервис быстрой доставки свежих продуктов питания, товаров повседневного спроса, бытовой техники, электроники. Ищем Data engineer в группу товародвижения в отдел Data Science. Чем предстоит заниматься - Писать алгоритмы обработки больших данных (несколько сотен миллионов строк в таблице) - Исследовать и подготавливать данные - Оптимизировать текущие вычисления - Заниматься продуктивизацией алгоритмов и их сопровождением - Делать ревью кода и анализ инцидентов Наши пожелания к кандидатам - Наличие опыта в роли Data engineer от 2 лет - Уверенное владение Python, PySpark, SQL - Знание устройства Hadoop, HDFS, Hive - Будет плюсом: опыт работы с Go, Airflow, DBT Формат работы: удалённая работа.
Middle ML-инженер, LLM
Ростелеком — крупнейший в России интегрированный провайдер цифровых решений. Опыт работы: от 2 лет в роли MLE. Формат работы: возможна полная или частичная удалённая работа из России (также офисы в Москве, Краснодаре, Новосибирске). Чем предстоит заниматься - Планирование архитектуры приложений с использованием LLM в качестве основной технологии. - Разработка ML-бэкендов и микросервисов для обеспечения функциональности и интеграции различных сервисов. - Оптимизация текущих решений с акцентом на производительность и управление нагрузкой (onnx, openvino, tensorrt). Наши пожелания к кандидатам - Опыт работы в роли MLE от 2-х лет. - Уверенное знание Python и опыт разработки сетевых/асинхронных приложений. - Широкая насмотренность в области LLM, RAG. - Знание Docker, CI/CD, FastAPI и SQL.
Senior Python-разработчик, AI/ML
Bell Integrator — крупный системный интегратор, аккредитованная ИТ-компания. Команда внедряет AI-агентов для проактивной диагностики маркетинговых показателей, поиска неочевидных взаимосвязей и генерации рекомендаций. Формат работы: офис, Москва. Чем предстоит заниматься: - Проектировать и разрабатывать AI-агентов для автоматизации отчетности и мониторинга отклонений в бизнес-процессах - Создавать пайплайны поиска отклонений и интегрировать их с LLM для генерации текстовых выводов и отчетов - Работать с большими массивами данных: готовить фичи, агрегировать данные и передавать их в модели - Оптимизировать, упаковывать и деплоить агентные системы в продакшн Пожелания к кандидатам: - Отличное знание Python, опыт коммерческой разработки от 3 лет - Опыт работы с языковыми моделями (LLM), понимание их ограничений - Знание LangChain (или аналогов) и опыт интеграции LLM в реальные бизнес-задачи - Понимание принципов DevOps и CI/CD
Агентный Gen AI-разработчик (Python, RAG)
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).
AI-промпт-инженер, LLM и генеративный ИИ
Компания и контекст CACI International ищет AI-промпт-инженера в команду BEAGLE Agile Solution Factory (ASF), поддерживающую заказчика CBP в Северной Вирджинии. Команда работает над Agile-разработкой для Министерства внутренней безопасности (DHS). Задачи - Разработка и оптимизация промптов для различных генеративных ИИ-моделей (LLM) для получения желаемого поведения, ответов и творческих результатов. - Итеративное тестирование: сравнение вариантов промптов, анализ результатов и постоянное улучшение. - Взаимодействие с несколькими группами для интеграции промптов и оптимизации ручных процессов. - Исследования и разработка: отслеживание последних достижений в области LLM, генеративного ИИ и техник промпт-инжиниринга. - Поддержка тонкой настройки и RAG: участие в стратегиях улучшения точности моделей. - Решение проблем: отладка неожиданного поведения моделей, выявление корневых причин в структуре промпта, ограничениях модели или контексте данных. Требования - Гражданство США и способность пройти проверку службой CBP (проверка за 3 года на felony, за 1 год на употребление наркотиков, за 1 год на проступки, такие как кража или мошенничество). - Степень бакалавра в области компьютерных наук, программной инженерии, информационных технологий или смежной области (эквивалентный опыт может быть рассмотрен). - 0–3 года профессионального опыта разработки ПО, стажировок или соответствующих академических проектов. - Более 1 года практической работы с большими языковыми моделями (например, OpenAI GPT, Llama, Gemini) или другими генеративными ИИ-моделями. - Опыт как минимум с одним языком программирования (Python, JavaScript/TypeScript). - Знание техник промпт-инжиниринга (few-shot, chain-of-thought, структурированные выходы, вызов функций). - Готовность к гибридному графику с работой на месте в Ашберне, Вирджиния. Желательно - Навыки решения проблем и подход к экспериментам, основанный на данных. - Письменные и устные коммуникационные навыки, умение ясно излагать сложные технические концепции. - Способность работать самостоятельно и в команде в быстро меняющейся среде. - Опыт работы с концепциями RAG, включая эмбеддинги и векторные базы данных. - Понимание вопросов безопасности ИИ (например, prompt injection, предвзятость, конфиденциальность данных). - Опыт работы в Agile/Scrum. Условия - Полная занятость, постоянная должность. - Допуск к гостайне не требуется. - Возможны локальные командировки до 10%. - Гибридный график с присутствием в офисе в Ашберне, Вирджиния. - Культура честности и среда доверия, гибкий график отпуска, доступ к обучающим ресурсам.
Python-разработчик Gen AI, RAG и агентные системы
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).
Senior AI-инженер по автоматизации и V&V
О роли Инженер по AI и автоматизации в инженерной организации, ориентированный на создание масштабируемых решений с применением искусственного интеллекта для оптимизации жизненного цикла верификации и валидации (V&V). Роль предполагает разработку инструментов автоматизации, программных приложений и интеллектуальных рабочих процессов, повышающих эффективность, качество и скорость поставки в инженерных командах. Работа с глобальными заинтересованными сторонами по проектированию, внедрению и оптимизации современных автоматизированных и AI-решений. Основные обязанности - Проектирование и разработка программных инструментов, API, скриптов и автоматизированных рабочих процессов для поддержки инженерной деятельности по верификации и валидации (V&V). - Создание и внедрение решений на основе ИИ, включая генеративные сценарии для анализа требований, создания DVP, автоматической генерации тестов, трассируемости и проверки доказательств валидации. - Интеграция решений автоматизации и ИИ с инженерными системами, дашбордами, CI/CD-конвейерами, базами данных и платформами валидации. - Разработка прототипов, проведение пилотных программ, сбор обратной связи от пользователей и перевод решений в промышленную эксплуатацию. - Совместная работа с кросс-функциональными и глобальными командами для определения требований, валидации решений и внедрения инструментов автоматизации. - Выявление возможностей для снижения ручного труда, повышения согласованности процессов и увеличения инженерной эффективности через автоматизацию и ИИ. - Обеспечение масштабируемого, поддерживаемого и документированного кода в соответствии с лучшими практиками разработки ПО. Обязательные требования - Степень бакалавра в области компьютерных наук, компьютерной инженерии, электротехники, программной инженерии или смежной технической области. - Уверенные навыки программирования как минимум на одном языке: Python, JavaScript, TypeScript, C или C++. - Более 7 лет релевантного опыта в данной области. - Опыт разработки программных инструментов, скриптов автоматизации, API, конвейеров данных или решений для автоматизации рабочих процессов. - Понимание основ разработки ПО: контроль версий, отладка, тестирование, документирование и проектирование поддерживаемого кода. - Способность анализировать инженерные процессы и преобразовывать их в структурированные решения автоматизации. - Развитые навыки решения проблем, коммуникации и совместной работы. - Базовое знакомство с AI-инструментами, концепциями генеративного ИИ или AI-ассистированной разработкой, интерес к применению ИИ в инженерной автоматизации. Предпочтительные требования - Опыт работы с ИИ, машинным обучением, генеративным ИИ, большими языковыми моделями, RAG, векторным поиском, промт-инжинирингом или AI-ассистированной разработкой ПО. - Опыт разработки дашбордов, веб-приложений, внутренних инженерных инструментов или пользовательских платформ автоматизации. - Опыт фронтенд- или фулстек-разработки с использованием React, TypeScript или аналогичных фреймворков. - Знакомство с SQL, реляционными базами данных, моделированием данных или разработкой приложений на основе баз данных. - Знакомство с облачными платформами, контейнерами, платформами данных (например, Databricks) и CI/CD-инструментами (TeamCity, Jenkins, GitHub Actions, Azure DevOps или аналоги). - Опыт работы с глобальными командами и поддержки внедрения новых инструментов, методов или практик автоматизации. Условия - Комплексное медицинское страхование с первого дня: стоматология, офтальмология, рецептурные препараты. - Программа поддержки сотрудников (EAP) для личных и профессиональных вопросов. - Поддержка всех путей к родительству: лечение бесплодия, услуги по усыновлению, суррогатное материнство. - Щедрый оплачиваемый отпуск: более 17 оплачиваемых праздничных дней, включая выходные с 24 декабря по Новый год; отпуск, плавающие и оздоровительные дни, больничные, полностью оплачиваемый родительский отпуск. - Конкурентные пенсионные накопительные планы: взносы работодателя в 401k, Roth и Catch-Up; взнос работодателя даже при отсутствии личных взносов. - Страхование и защита дохода: страхование жизни, групповое страхование от несчастных случаев, страхование критических заболеваний. - Программа аренды автомобилей компании для сотрудников и ближайших родственников: доступ к автомобилям Stellantis со страховкой, обслуживанием и без ограничения пробега; эксклюзивные скидки на продукцию Stellantis. - Поддержка роста и волонтёрства: возмещение стоимости обучения, программы рефинансирования студенческих кредитов, 18 оплачиваемых волонтёрских часов в год.
AI Workflow Engineer
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).
Principal-инженер AI, промпт-инжиниринг
О компании GE Vernova развивает направление генеративного ИИ: создаёт команду для автоматизации промптинга и разработки фреймворка для переиспользования промптов между бизнес-подразделениями. GE Vernova Advanced Research выступает акселератором и ведёт исследования для энергетического перехода. Позиция предполагает работу на стыке передовых технологий и традиционной промышленности. Задачи - Взаимодействовать с профильными экспертами для перевода бизнес-потребностей в эффективные промпты для LLM. - Разрабатывать, тестировать и улучшать промпты для различных сценариев, обеспечивая точность и релевантность результатов. - Тесно работать с разработчиками ПО для интеграции LLM-решений в существующие или новые приложения. - Участвовать в создании масштабируемого фреймворка для промпт-инжиниринга, способствуя переиспользованию и обмену знаниями между бизнес-подразделениями. - Помогать в сборе и анализе обратной связи пользователей для постоянного улучшения эффективности промптов. - Отслеживать достижения в области LLM и участвовать в стратегических решениях по выбору инструментов и платформ. - Документировать процессы промпт-инжиниринга, лучшие практики и результаты сценариев для создания базы знаний. Требования - 10+ лет релевантного опыта и степень магистра или PhD в области компьютерных наук, искусственного интеллекта, машинного обучения, AI-инжиниринга или смежных областях. - Готовность работать в офисе в Нискаюне (штат Нью-Йорк) или Кембридже (штат Массачусетс). - Для сотрудников в Кембридже: обязательная трёхмесячная гибридная адаптационная программа в Исследовательском центре GE Vernova Advanced Research в Нискаюне. Предоставляются расходы на поездки, жильё и проживание. - Наличие права на работу в США. Желательные качества - PhD в области компьютерных наук, ИИ, машинного обучения, инженерии, науки о данных или смежных областях. - 3+ года опыта в промпт-инжиниринге и знакомство с инструментами, такими как модели OpenAI GPT, Hugging Face и др. - 5+ лет опыта работы с Python или другими языками программирования, обычно используемыми в AI/ML. - Опыт с фреймворками машинного обучения (например, PyTorch) и библиотеками обработки данных (например, Pandas, NumPy). - Предыдущий опыт или стажировки в проектах по NLP или машинному обучению. - Знакомство с системами контроля версий, например Git. - Понимание особенностей работы традиционной промышленности и её задач. - Развитые навыки решения проблем и внимание к деталям. - Отличные коммуникативные навыки, умение объяснять сложные технические концепции нетехническим заинтересованным сторонам. - Способность работать в команде и адаптироваться к меняющимся требованиям проекта. Условия - Компания предлагает хорошую рабочую среду, профессиональное развитие, интересные задачи и конкурентоспособную компенсацию.
Backend Python-разработчик, AI-driven разработка
О компании Стартап в stealth-режиме, поддерживаемый Y Combinator, разрабатывает ИИ-технологии для трансформации процесса разработки ПО. Задачи - Быстрая разработка прототипов: создание MVP и их развитие в масштабируемые production-сервисы. - Интеграция ИИ: использование LLM и других AI-технологий для создания функций автоматической генерации кода и повышения продуктивности разработчиков. - Проектирование, разработка и развертывание backend-систем, работающих с реальным трафиком, обеспечение производительности, стабильности и отказоустойчивости. - Работа по всему стеку: backend-архитектура, интеграция AI-моделей, дизайн API, инфраструктура. - Участие в формировании инженерных практик, инструментов и культуры технической команды. Требования - Экспертный уровень в Python или Node.js: опыт создания надежных масштабируемых backend-систем и микросервисов, умение интегрировать новые библиотеки и фреймворки. - Опыт работы с LLM API (OpenAI, Anthropic и др.), интерес к применению ИИ для генерации кода и автоматизации. Наличие опыта — существенный плюс. - Хакерский склад ума: способность быстро погружаться в сложные проблемы, прототипировать решения, читать документацию на лету, постоянно итерировать. - Самостоятельность: видеть пробелы, находить возможности и действовать без ожидания указаний. Условия - Ранний сотрудник: работа с основателями, влияние на продуктовое видение, техническую архитектуру и культуру компании. - Значительная доля в капитале на ранней стадии. - Интенсивная среда Y Combinator: быстрая итерация, постоянное обучение, ежедневные ключевые решения. - Быстрый видимый результат: код напрямую влияет на прогресс компании. - Отсутствие бюрократии, lean-среда, ориентированная на результат. - Бонус: расположение в районе залива Сан-Франциско или Нью-Йорке.
Senior Backend Engineer (Python), Flow Components
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.
Senior Golang-разработчик
Компания Lemon.io — маркетплейс, который связывает разработчиков со стартапами из США и Европы. Ищем Senior Software Engineer для клиента — исследовательской AI-компании. Локация: удалённо, страны ЕС, США, Канада, Великобритания, Австралия, Сингапур. Требования - 4+ лет опыта разработки ПО - 2+ года работы с Golang и Kubernetes - Обязательное знание Temporal - Сильные технические навыки: умение создавать проекты с нуля, глубокое понимание архитектуры приложений - Продвинутый английский для обсуждения бизнес-задач, обоснования решений и описания проблем; хорошая самопрезентация для звонков с клиентом - Развитые навыки самоорганизации: способность работать полный рабочий день удалённо без контроля - Надёжность - Адаптивность и гибкость: быстрое вхождение в проект и быстрые результаты Условия - Удалённая работа - Достойная компенсация - Без визовой поддержки - Модель сотрудничества не включает льготы, обычно предлагаемые при прямом найме
Ведущий AI-инженер, мультиагентные системы и LLM
О компании Flip — ведущая AI-платформа для сотрудников на передовой (frontline workers) в рознице, производстве и логистике. Миссия: Connect every employee to everything they need in one touch. KI-оркестрация — в центре будущего Flip. Flip Fusion, мультиагентная система для генерации кода, — ядро новейшего продукта. Ask AI Agent Gateway и автоматизация через Flip Flows также работают на возможностях, которые разрабатывают и поддерживают наши AI-инженеры. В роли Lead AI Engineer вы отвечаете за AI-дисциплину: архитектуру, стандарты и техническое направление во всех трёх областях, развиваете команду из трёх AI-инженеров и остаётесь hands-on на самых сложных задачах. Задачи - Отвечать за AI-архитектуру: определить единую архитектуру и стандарты для Flip Fusion, Ask AI Agent Gateway и Flip Flows. - Принять главный вызов: мультиагентные системы, созданные для конкретных сценариев, но достаточно универсальные для разных клиентов, в балансе между высокими требованиями, реализуемостью, надёжностью и экономической эффективностью. - Развивать дисциплину: осуществлять дисциплинарное руководство тремя AI-инженерами и помогать им становиться инженерами, задающими технический стандарт. - Оставаться hands-on: около 70% времени — в коде, на задачах, где важнее всего ваше суждение. Остальное — техническое и дисциплинарное руководство. - Влиять на продукты за пределами своей зоны: реализовывать архитектурные решения с продакт-менеджерами и engineering-лидами, убеждая аргументами, а не указаниями. - Работать со стеком: Python, pydantic-ai для оркестрации, Qdrant для векторного поиска, Azure AI для моделей, деплой на Kubernetes в преимущественно JVM-бэкенде (Kotlin, Micronaut) и Go. - Формировать молодую дисциплину: KI-инжиниринг в Flip настолько новый, что есть огромный простор для решений и нет готового playbook. Требования Мы ищем инженера с фундаментальным software engineering и реальным опытом работы с агентными системами в продакшене, который хочет вести дисциплину, а не только работать над кодовой базой. Если роль вас привлекает, но вы не соответствуете каждому пункту, мы всё равно ждём вашу заявку. Обязательные требования - 7+ лет опыта в разработке ПО с подтверждённым уровнем Senior или Staff, на базе фундаментального software engineering (бэкенд, платформа или full-stack). - Практический опыт проектирования, создания и эксплуатации продакшн-систем на LLM: RAG, tool calling и MCP, оркестрация и эвалы. Не прототипы, а системы, с которыми вы жили после запуска. - Опыт мультиагентной оркестрации — особенно важен. Это ядро архитектурной ответственности. - Подтверждённый опыт технического лидерства: ответственность за архитектуру, tech-lead, RFC, design reviews или установление стандартов для команды. - Подтверждённая способность продвигать техническую работу вне своей зоны ответственности: выигрывать архитектурные дискуссии убедительностью и доверием, иметь привычку быть правым без формальной власти. - Подтверждённый опыт развития людей: коучинг или менторинг инженеров, а не выполнение работы за них. - Ясное и явное намерение заниматься дисциплинарным руководством. Роль включает управление тремя инженерами, и это не просто дополнение к техническому скоупу. - Развитые коммуникативные навыки и свободный английский (C1). Желательно - Формальный опыт управления персоналом: дисциплинарное руководство, feedback- и development-встречи, рекрутинг. Сильный менторинг также считается. - Опыт кросс-командного руководства дисциплиной или направлением в матричной организации. - Опыт работы с масштабными продуктами: frontline / deskless workers, high-volume B2B SaaS или аналогично. - Опыт инженерии стоимости, задержек и надёжности для LLM-систем: guardrails, fallbacks, evaluation harnesses. - Немецкий язык любого уровня. В некоторых частях компании полезен, но для этой роли не обязателен.
Lead AI-инженер, мультиагентные системы
Компания: Flip GmbH О роли: Flip — AI-платформа для сотрудников на передовой (розница, производство, логистика). AI-оркестрация — центр развития компании: система мультиагентной генерации кода Fusion, агентский шлюз Ask AI и автоматизация Flip Flows работают на возможностях, которые создают и поддерживают AI-инженеры. В роли Lead AI Engineer вы возглавите AI-направление: отвечаете за архитектуру, стандарты и техническое направление во всех трёх продуктах, руководите командой из трёх AI-инженеров и остаётесь hands-on в самых сложных задачах. Задачи: - Владение AI-архитектурой: определение и согласование целостной AI-архитектуры и стандартов для Flip Fusion, Ask AI и Flip Flows. - Решение ключевой задачи: мультиагентные системы, специализированные под конкретные цели, достаточно универсальные для разных клиентов, с балансом ожиданий, надёжности и стоимости. - Руководство и развитие команды: people-leadership для трёх AI-инженеров, помощь в росте до инженеров, которые сами задают техническую планку. - Hands-on работа: около 70% времени — в коде, на задачах, где важнее всего ваше суждение. Остальное — техническое и people-лидерство. - Влияние на продукты: согласование архитектурных решений с продакт-менеджерами и техлидами через аргументацию, а не через мандат. - Работа со стеком: Python, pydantic-ai для оркестрации, qdrant для векторного поиска, Azure AI для моделей, деплой на Kubernetes, преимущественно JVM-бэкенд (Kotlin, Micronaut) и Go. - Формирование молодого направления: в Flip AI-инжиниринг достаточно новый, с большим пространством для дизайна и без унаследованных правил. Требования: Обязательные: - 7+ лет опыта в разработке ПО с треком уровня senior или staff, на фундаменте software engineering (бэкенд, платформа или full-stack). - Практический опыт проектирования, запуска и эксплуатации LLM-систем в продакшене: RAG, tool calling и MCP, оркестрация, eval'ы. Не прототипы, а системы, с которыми вы жили после релиза. - Опыт мультиагентной оркестрации — ключевой фактор, это ядро архитектуры. - Подтверждённое техническое лидерство: владение архитектурой, роль техлида, RFC, дизайн-ревью или установление стандартов для команды. - Умение продвигать техническую работу, которой вы не владеете: выигрывать архитектурные споры через убеждение и доверие, комфортно быть правым без формальной власти. - Доказательства развития людей: коучинг и менторство инженеров, а не поглощение их работы. - Явная приверженность people-лидерству: управление тремя инженерами — не та часть, которую вы терпите ради технического скоупа. - Отличные коммуникативные навыки и деловой английский (C1). Желательно: - Формальный опыт управления людьми: линейное руководство, перформанс- и развивающие беседы, найм. Сильные менторские доказательства ценятся так же. - Опыт руководства дисциплиной или ремеслом в матричной организации. - Продуктовый контекст в масштабе: frontline- или deskless-персонал, высоконагруженный B2B SaaS или аналогичное. - Инженерия стоимости, задержек и надёжности для LLM-систем: guardrails, fallbacks, eval-харнессы. - Немецкий на любом уровне — полезен в некоторых частях компании, для этой роли не обязателен. Условия: - Формат: remote-first, с возможностью работать из дома. Периодические командные мероприятия, воркшопы или встречи в офисах в Берлине или Штутгарте — с заблаговременным уведомлением. Точный баланс обсуждается на собеседовании. - Work-Life-Balance: оплата членства E-Gym-Wellpass и лизинг велосипеда (job bike). - Атмосфера: мотивированные и вовлечённые люди в расслабленной рабочей обстановке. - Рост: активное участие в формировании компании, поддержка быстрого роста молодой tech-компании, регулярные командные мероприятия.
Senior AI-инженер, автоматизация и интеграция
Grafana Labs — компания, создавшая открытую облачную платформу для наблюдаемости, ищет Senior Engineer (AI & Automation) для развития инфраструктуры AI-агентов и платформы автоматизации, поддерживающей операции маркетинга. Вы будете создавать мультиагентные архитектуры, интеграции с LLM и бэкенд-сервисы, соединяющие AI-модели с внутренними и сторонними платформами данных. Это удалённая позиция для кандидатов из Канады. Жители Квебека не могут претендовать на эту роль. Задачи Агентные системы и AI-инфраструктура: - Полный цикл разработки мультиагентных AI-систем: от архитектуры и реализации до тестирования, развертывания и эксплуатации. - Создание модульных композитных агентных систем с использованием оркестрационных фреймворков (LangChain, CrewAI, Anthropic MCP или аналогичных), работающих круглосуточно. - Разработка переиспользуемых агентных навыков для вызова через интерфейсы (Slack, дашборды, внутренние приложения, CLI). - Внедрение наблюдаемости и циклов обратной связи: логирование, метрики производительности, итерация промптов, оценка моделей, управление затратами. - Установление стандартов управления и соответствия для AI-процессов: контроль доступа, аудит-трейлы, обработка PII, эскалация с участием человека. Интеграция систем и бэкенд-сервисы: - Создание MCP-серверов, API, CLI и микросервисов для подключения AI-моделей к бизнес-системам (BigQuery, Slack, CRM, электронная почта, календари, аналитические инструменты). - Проектирование потоков данных для RAG: подключение LLM к внутренним базам знаний, данным о клиентах и бизнес-контексту в реальном времени. - Разработка serverless- или контейнерных сервисов (GCP Cloud Functions, Cloud Run), масштабирующихся под нагрузку и интегрирующихся с облачной инфраструктурой Grafana. Автоматизация и поддержка процессов: - Совместная работа с командами RevOps, Demand Generation, регионального маркетинга и SDR для выявления высокоприоритетных задач автоматизации, поиска узких мест и создания решений с измеримыми бизнес-результатами. - Проектирование и развертывание процессов с помощью инструментов оркестрации (n8n, Workato или собственных платформ) с соблюдением стандартов CI/CD, тестирования и производственной надежности. - Создание систем для самостоятельного использования: документация, плейбуки и обучающие материалы, позволяющие командам работать независимо. Требования - 8+ лет опыта в разработке ПО с глубокими знаниями в бэкенд-разработке, системной интеграции или инженерии данных/аналитики. - 2+ года практического применения LLM/AI в производственных процессах, а не только в прототипах. - Уверенное владение Python и JavaScript/Node.js, знание Git-процессов, практик код-ревью и дисциплины тестирования. - Практический опыт работы с LLM-фреймворками и паттернами: промпт-инжиниринг, RAG, функции.
AI-инженер по внутренним инструментам
О компании Qventus уже более 12 лет трансформирует здравоохранение. Компания помогает больницам сосредоточиться на главном — уходе за пациентами. Решения Qventus используют машинное обучение, генеративный ИИ и поведенческую науку для улучшения результатов и помощи медицинским командам предвидеть и решать проблемы до их возникновения. Успех и быстрый рост компании поддерживают ведущие мировые инвесторы. В Qventus вы будете работать с исключительной командой, ориентированной на миссию, и сможете напрямую влиять на жизни пациентов. О роли Мы ищем инженеров, которые создают ИИ-инструменты, меняющие то, как выполняется работа внутри компании. Вы будете работать с командами по операциям, успеху клиентов и финансам, находить медленные и ручные процессы и создавать ИИ-агентов и автоматизацию, которые действительно будут использоваться. Это роль для тех, кто любит быстро создавать, общаться с людьми и брать на себя ответственность за проблему — это не исследовательская и не чисто инфраструктурная роль. Вы с нуля определите, как выглядит «внутренний ИИ» в компании. Кому подходит Вас вдохновляет неопределённость и ответственность. Вы скорее выпустите черновой инструмент на этой неделе, посмотрите, как его используют, и улучшите, чем потратите месяц на идеальный план. Вам нравится сидеть с нетехническим коллегой, понимать его реальный рабочий процесс и превращать его в то, что экономит часы. Вам комфортно быть единственным владельцем проблемы от начала до конца. С кем вы будете работать - Вы будете тесно сотрудничать с CEO и основателями: определять самые важные операционные проблемы и формировать направление развития внутреннего ИИ. Это редкий уровень доступа к руководству для инженерной роли. - Вы будете работать с функциональными лидерами по всему бизнесу, чтобы понимать их приоритеты, находить возможности и согласовывать, что создавать. Ваша работа будет заметна на уровне руководства с первого дня. - Операции, успех клиентов, финансы, подбор персонала, инженерия, IT и данные — это ваши внутренние заказчики и коллабораторы. Вы будете погружаться в их рабочие процессы и создавать инструменты, которыми они действительно пользуются. Что вы будете создавать Примеры задач, которые ждут вас: - Агент, который готовит ответы для службы поддержки клиентов на основе базы знаний и истории обращений. - Slack-процесс, который маршрутизирует и предзаполняет согласования в финансах. - Внутренний стенд для оценки, чтобы доверять LLM-функциям, которые мы выпускаем. - Инструмент, позволяющий операционной команде запрашивать внутреннюю систему на простом языке. Вы не будете делать всё это одновременно — вы выберете задачу с максимальным эффектом, запустите её и перейдёте к следующей. Что мы ищем - 1–3 года разработки ПО: бэкенд-сервисы, внутренние инструменты, автоматизация или приложения на API. Стажировки и кооперативные программы учитываются. - Уверенное владение TypeScript и/или Python. - Вы создавали что-то с LLM: агента, RAG-пайплайн, копилота или инструмент на промптах — в работе, в пет-проекте или в учёбе. Нам важно, что вы довели дело до запуска, а не где именно. - Умение связывать системы: API, вебхуки, интеграции SaaS, асинхронные процессы. - Умение общаться с нетехническими специалистами, выяснять их реальные потребности и добиваться внедрения — это так же важно, как код. - Быстрота в условиях неопределённости и итерации на основе реальной обратной связи. Бонусы, не обязательные - Опыт создания копилотов, агентов или автоматизации рабочих процессов. - Использование оркестрационных фреймворков (LangChain, Temporal или аналогичных). - Опыт работы с векторными базами данных или системами поиска. - Интеграции с Salesforce, Slack, Zendesk, Notion или Jira. - Опыт работы в стартапе или быстрорастущей компании. Как выглядит успех - Первые недели: вы запустили первый внутренний инструмент, и бизнес-команда активно использует его ежедневно. - В течение 2 месяцев: работают 2–3 инструмента, и заинтересованные стороны сами приходят к вам с идеями. - К 3-му месяцу: вы установили базовые практики команды по оценке, управлению промптами и безопасному развёртыванию LLM — фундамент, на котором будет развиваться функция. Зарплата и условия - Вилка зарплаты: $120,000–$150,000 USD. - Оплачиваемый отпуск (Open Paid Time Off). - Оплачиваемый отпуск по уходу за ребёнком. - Профессиональное развитие. - Стипендии на здоровье и технологии. - Щедрая реферальная программа для сотрудников. - Опционы на акции компании.
Middle AI Automation / Full-stack Engineer
Компания «ООО "ЗТК"» ищет специалиста на позицию AI Automation / Full-stack Engineer с опытом Claude Code / Codex, MCP, API. Локация: Москва (Россия). Возможна удалённая работа. Полный рабочий день. Зарплата: от 80 000 до 150 000 ₽. Требуемые навыки: Python, Java, MySQL, SQL, базы данных.
AI Automation Engineer, Full-stack разработчик
Производственная компания, 17 лет занимается шатрами, ангарами и каркасно-тентовыми конструкциями, внедряет ИИ в управление: продажи, производство, маркетинг, SEO, ERP, автоматизацию отделов и работу с данными. Ищет специалиста на постоянную работу, который сможет проектировать и внедрять реальные AI-инструменты в бизнес. Что уже есть ERP-система управления продажами и производственными процессами. Интеграции через API и MCP-серверы с Bitrix24 / внутренними сервисами. Архитектура системы управления производством, отделами и заказ-нарядами. 41 SEO/маркетинговый AI-агент, которые нужно развивать, улучшать и запускать в работу. Потребность в постоянной автоматизации: CRM, сайты, лидогенерация, маркетинг, производство, аналитика, внутренние ассистенты. Что нужно делать Работать с Claude Code, Codex и другими AI-инструментами для разработки. Проектировать и дорабатывать ERP, CRM-интеграции, MCP-серверы, API-связки. Создавать AI-агентов для SEO, маркетинга, продаж, аналитики и внутренних процессов. Разрабатывать небольшие веб-сервисы, панели управления, интеграции и автоматизации. Работать с базами данных, SQL, серверной логикой, backend/frontend-кодом. Разбираться в существующей архитектуре и предлагать решения, которые реально внедряются в работу компании. Помогать превращать бизнес-задачи в работающие технические решения. Кого ищут Нужен инженер, который понимает, как работают: языковые модели и ограничения LLM; prompt engineering, context engineering, agents, tools, MCP; API, webhooks, интеграции между сервисами; backend, frontend, базы данных, SQL; серверы, деплой, логи, отладка; бизнес-процессы: продажи, производство, маркетинг, CRM/ERP. Будет плюсом Опыт с Claude Code, Codex, Cursor или аналогичными AI coding tools. Опыт создания AI-агентов. Опыт с Bitrix24, n8n, Make, Telegram-ботами, CRM/ERP. Опыт SEO-автоматизации, генерации контента, лидогенерации. Примеры реальных проектов, где ИИ был внедрен в бизнес-процесс, а не остался демо. Формат Постоянная работа. Удаленно или гибридно обсуждается. Важен результат, самостоятельность и способность доводить решения до внедрения. В сопроводительном письме обязательно ответить: Какие AI-инструменты для разработки реально используете: Claude Code, Codex, Cursor, ChatGPT, другие? Показать 1-3 проекта, где автоматизировали бизнес-процесс с помощью ИИ, API, базы данных или агентов. Описать коротко один самый сложный технический кейс: задача, стек, что сделали, какой был результат. Как бы подошли к задаче: есть ERP, Bitrix24, база данных, сайт и SEO-агенты. Нужно связать это в единую AI-систему управления компанией. С чего начнете? Приложить GitHub, портфолио, описание проектов или короткое видео-демо, если есть. Отклики без сопроводительного письма и примеров работ не рассматриваются. Тестовое задание Диагностическое задание на мышление. Оно должно показать, умеет ли человек проектировать систему, работать с агентами, API, SQL и бизнес-задачей. Задание для кандидата Представьте, что у компании есть: сайт с заявками; Bitrix24 / CRM; ERP-система производства; база данных заказов; 41 SEO-агент; Claude Code / Codex для разработки; задача: автоматизировать путь от лида до производственного заказ-наряда. Нужно подготовить короткое техническое решение на 2-4 страницы: Какую архитектуру предложите? Какие сервисы, API, MCP-серверы или агенты нужны? Какие таблицы или сущности должны быть в базе данных? Как будет идти путь заявки: сайт → CRM → расчет → заказ → производство → контроль статуса? Какие ошибки и риски предусмотрите? Что можно сделать за первые 2 недели? Где ИИ действительно полезен, а где лучше обычная программная логика? Дополнительно, если кандидат сильный технически: сделать небольшой прототип API или псевдокод одного процесса, например: принять заявку; проверить данные; создать сделку в CRM; записать в БД; вызвать AI-агента для классификации заявки; вернуть статус. Формат: Markdown, PDF, GitHub или Google Doc. Срок: 1-2 дня. Объем: без воды, главное структура и логика.
Product Engineer, PHP / Python + Vue
Digital Clouds — IT-компания, 13 лет на рынке, 130 человек, 200+ проектов: e-commerce, B2B-порталы, мобильные приложения, корпоративные системы. Разработка перестраивается под AI-first модель: рутинный код по спецификациям пишут AI-агенты, инженеры проектируют, пишут спецификации и принимают результат. Конвейер уже работает на боевых проектах. Суть роли Product Engineer — инженер, который ведёт проект целиком: сам говорит с заказчиком, пишет спецификацию, запускает AI-конвейер и отвечает за результат. Роль объединяет аналитика, разработчика и техлида в одной позиции. Работа идёт плотными автономными группами (2–3 инженера на проект). Нет бесконечных согласований, есть только задача и ресурсы для её решения. Чем предстоит заниматься - Discovery: разбираться в задаче заказчика и переводить её в техническую спецификацию - Проектировать решение: архитектура, декомпозиция, контракты интеграций - Писать спецификации для AI-агентов — в этой модели спека важнее кода - Инженерная приёмка: ревью кода агентов, тесты, отлов поведенческих ошибок (галлюцинации, преждевременное завершение, лишние шаги) - Менять конвенции кода, где агент буксует: сложные участки, отладка, тонкие интеграции - Доводить до результата: сроки, демо, коммуникация с заказчиком Что для нас важно - 4+ года коммерческой разработки: PHP (Laravel) и / или Python, фронтенд — Vue - Быстро читать чужой код и находить в нём проблемы — ревьюить придётся больше, чем писать - Опыт прямого общения с заказчиком: сбор требований, защита решений и оценок - Уже применяются AI-инструменты в работе (Claude Code, Cursor, Copilot) и есть желание использовать их системно - Самостоятельность: старт с уровня «проблема бизнеса», а не с готового ТЗ Будет плюсом - Опыт spec-driven development (SDD) или работы с агентными пайплайнами - Роль техлида или единственного инженера на проекте - Docker, CI / CD, Kubernetes - Опыт с платформой Битрикс - Образование НГУ или НГТУ: математика, физика, информационные науки Кому не подойдёт - Если комфортно работать только по детальному ТЗ на входе - Если AI воспринимается как игрушка или угроза, а не рабочий инструмент - Если хочется писать код и не разговаривать с людьми