Направление
Вакансии в веб-разработке
Frontend, backend, fullstack и разработка веб-продуктов.
Поиск
Подбор вакансий
Applied AI / LLM Engineer (Python)
Mad Devs — Applied AI / LLM Engineer (Python) О нас В Mad Devs вы присоединитесь к команде, увлечённой решением сложных задач и созданием инновационных продуктов. Наши проекты охватывают Европу, США и Юго-Восточную Азию — это шанс влиять на глобальные процессы. Мы превращаем юридическую индустрию с помощью AI, ценим гибкость, удалённую работу и постоянное профессиональное развитие. Всё для того, чтобы вы росли в заряжающей энергией среде. Задачи - Взять полную ответственность за AI-слой продуктов: от исследований и экспериментов до внедрения в продакшен - Сквозное ведение AI-инициатив: вы будете сопровождать их на всех этапах - Решать реальные вызовы в области генеративного AI (GenAI) - Участвовать в формировании будущего продуктов, основанных на AI - Проводить исследования и эксперименты, превращая результаты в работающие решения Требования В описании вакансии детальные требования не указаны. Пожалуйста, уточняйте информацию у рекрутера или на собеседовании. Будет плюсом Информация не предоставлена. Почему стоит присоединиться - Проекты глобального масштаба — от Европы до Юго-Восточной Азии - Полностью удалённый формат работы - Культура гибкости и доверия - Профессиональный рост и развитие в AI-сфере - Дружная и вдохновляющая команда
Senior AI Engineer/Cпециалист по генеративному искусственному интеллекту(SecOps)
Senior AI Engineer / Специалист по генеративному ИИ (SecOps) О компании BI.ZONE разрабатывает IT-решения для кибербезопасности: от мобильных приложений до сложных платформ на базе машинного обучения и генеративного ИИ. Наши продукты делают жизнь миллионов людей безопаснее. В AI Центре мы занимаемся прикладным применением AI/ML в продуктах BI.ZONE и исследуем передовые технологии. Мы развиваем AI-ассистента Cubi, который помогает специалистам по информационной безопасности работать с большими данными и противостоять киберугрозам. Мы ищем старшего AI-инженера, который займется созданием и развитием AI-агентов для автоматизации процессов в Security Operations. Вас ждут интересные и амбициозные задачи, дружная команда и поддержка на старте. Задачи - Разработка мультиагентной системы в BI.ZONE TDR для автоматизации триажа алертов, расследования и реагирования. - Развитие AI-функционала BI.ZONE Cubi в продуктах EDR, SIEM и SOAR. - Решение NLP-задач в контексте SOC: классификация и приоритизация алертов, суммаризация инцидентов, семантический поиск по логам и базам знаний, кластеризация событий. - Выдвижение гипотез и быстрая проверка через PoC. - Написание поддерживаемого и читаемого кода на Python 3.10+. - Участие во всех этапах жизненного цикла AI/ML: от предобработки данных до деплоя и мониторинга в production. - Обмен экспертизой с коллегами и внешней аудиторией. Требования Профессиональные навыки - Высшее техническое образование. - Опыт разработки на Python от 3 лет. - Понимание процессов SOC: мониторинг, триаж алертов, расследование инцидентов, реагирование. - Знакомство с MITRE ATT&CK, kill chain, типовыми TTPs и IOC. - Опыт создания агентов с использованием современных фреймворков (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Agno/Phidata и др.). - Знание стратегий планирования AI-агентов (ReAct, Plan-and-Execute и т.п.). - Уверенная работа с LLM API (OpenAI, vLLM, Anthropic и др.). - Понимание агентских протоколов (MCP, A2A, AG-UI). - Сильные навыки prompt engineering, включая chain/tool/function calling. - Опыт работы с векторными базами данных (Weaviate, Pinecone, Qdrant, Milvus и др.). - Опыт оценки качества LLM-систем (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge или аналоги). - Владение Linux, Git, Docker; умение упаковывать агента в контейнер. Soft skills - Способность быстро находить рабочий baseline и итеративно его улучшать. - Управление беклогом продукта, умение договариваться о контрактах и ограничениях. - Быстрое освоение новых технологий (разбор фреймворка за дни, а не недели). - Готовность экспериментировать и предлагать нестандартные решения. Будет плюсом - Опыт интеграции с SOC-инструментарием (SIEM, SOAR, EDR) или их API, хотя бы на уровне подключения. - Понимание атак на LLM (Prompt Injection, Jailbreaks) и методов защиты (Guardrails), знакомство с OWASP Top 10 for LLM Applications. - Опыт fine-tuning и дообучения LLM (PEFT: LoRA, DoRA, qLoRA и др.). - Навыки обнаружения и минимизации галлюцинаций и ошибок в ответах LLM. - Опыт работы с self-hosted моделями. Условия работы - Официальное оформление по ТК РФ и все преимущества аккредитованной IT-компании. - Гибкий график: удаленная работа или офис без контроля присутствия. - ДМС со стоматологией с первого месяца работы. - Обучение за счет компании: сертификации, курсы, конференции, митапы, хакатоны, CTF-ы. - Свободная атмосфера: общение на «ты», отсутствие дресс-кода и бюрократии. - Поддержка самореализации и личного бренда. - Скидки на фитнес, покупки, сервисы «Фитмост», «СберПрайм+» и BestBenefits. - Корпоративная жизнь: мероприятия, спортивные старты, мерч и подарки. - Профессиональные сообщества: тематические митапы, клубы по интересам (спорт, игры, книги, аниме).
Инженер AI/LLM (удаленно по РФ)
Инженер AI/LLM (удаленно по РФ) О нас Bell Integrator — крупная ИТ-компания, реализующая проекты для системообразующих финансовых, телеком и ритейл компаний по всей России. О проекте Создание AI-агента для Python BDD-фреймворка в корпоративной банковской среде. Решение будет автоматически преобразовывать функциональные тестовые сценарии в готовые сценарии на Gherkin, используя существующую кодовую базу и механизмы интеллектуального подбора переиспользуемых шагов. Цели проекта: - Ускорить разработку BDD-автотестов. - Снизить стоимость регрессионного тестирования. - Повысить стандартизацию автоматизации тестирования. - Построить внутренний инструмент нового поколения, объединяющий LLM, RAG, ReAct и корпоративную инфраструктуру. Ключевые направления - Генерация feature-файлов на Gherkin на основе функциональных сценариев с помощью AI-агента. - Построение retrieval-контура на базе RAG и PostgreSQL + pgvector для поиска релевантных шагов, шаблонов и переиспользуемых элементов. - Интеграция с существующим Python BDD-фреймворком и библиотекой шагов для максимального переиспользования кодовой базы. - Разработка пользовательской поверхности (IDE plugin) для удобной работы тест-автоматизаторов. - Контроль качества генерации, стандартизация сценариев, снижение пропусков переиспользуемых шагов. - Создание технологической основы для развития AI в тестировании, AIPDLC и spec-driven development. Технологический стек - Python 3 - FastAPI, Streamlit - PostgreSQL, pgvector - Apache Kafka - Docker - Linux - HTTP, REST, GraphQL - LLM, RAG, ReAct, embeddings, vector search Требования - Опыт работы: от 3 лет. - Высшее образование. - Практический опыт построения RAG-систем и работы с векторными хранилищами (желательно PostgreSQL + pgvector). - Опыт разработки ReAct-агентов. - Понимание принципов ООП, SOLID и паттернов проектирования. - Знание многопоточного и асинхронного программирования (GIL, asyncio). - Практические навыки работы с LLM. - Опыт контейнеризации (Docker). - Лидерские качества: умение принимать решения и брать ответственность. Дополнительные (желательные) требования - Понимание BDD, Gherkin, тестовой автоматизации и принципов переиспользования step definitions. - Понимание клиентской веб-разработки. - Опыт разработки IDE-плагинов или инструментов для разработчиков. - Опыт оценки качества AI-решений (accuracy, retrieval quality, traceability). - Понимание spec-driven development и применения AI в SDLC/QA-процессах. Обязанности - Проектировать и согласовывать архитектуру AI-агента, приложений и интеграций. - Разрабатывать backend-компоненты AI-агента, общие библиотеки, интеграционные модули. - Реализовывать решения на основе LLM, ReAct и RAG, включая поиск и подбор релевантных шагов. - Интегрировать систему с внутренними сервисами, репозиториями, базами знаний и корпоративной инфраструктурой. - Формировать требования к CI/CD, мониторингу, логированию, трассировке и контролю качества AI-агента. - Проводить ревью кода, поддерживать стандарты разработки, участвовать в командных коммуникациях. - Взаимодействовать со специалистами по автоматизированному тестированию, QA и разработчиками для уточнения требований и сценариев. - Участвовать в создании пользовательской поверхности (IDE plugin). Условия - Работа в команде профессионалов, поддержка инициатив. - Доступ к новым технологиям, включая AI. - Профессиональный и карьерный рост. - Возможность участвовать в разных проектах. - Опыт работы в распределенной команде. - Заработная плата обсуждается индивидуально. - Оформление в соответствии с ТК РФ в Bell Integrator. - Формат работы: удаленно по РФ.
Опытных разработчиков на C++
Разработчик на C++ в команду данных для еком-сценариев Поиска Наша команда занимается сбором и подготовкой данных для еком-среза Поиска. Мы хотим улучшить сценарии Поиска, чтобы пользователям было проще находить информацию о товарах, магазинах и совершать покупки онлайн. Наши задачи: production-код на C++20, работа с данными и создание MVP на Python, ML (подготовка и внедрение как YandexGPT, так и моделей поменьше — BERT, CatBoost, DSSM). Мы ищем опытных разработчиков на C++, чтобы сделать товарный Поиск ещё лучше и удобнее. Какие задачи вас ждут - Использование связей «товары — каталоги» для наполнения товарной базы. Один из способов эффективно индексировать множество товарных страниц в интернете, которые постоянно меняются, — это естественные батчи: каталоги и листинги. А чтобы этот подход работал, нужно не только с высоким качеством получать информацию о товарах со страниц каталогов, но и в правильном порядке обходить страницы на уровне базы. Также вам предстоит поддерживать ключи для связи сущностей в базе (many-to-many), чтобы не нарушать консистентность данных. - Определение доступности товаров для заказа. Чтобы сделать товарную выдачу релевантной, мы должны понимать, какие товары пользователь действительно может заказать. Для этого мы хотим быстро находить недоступные страницы и товары, которых уже нет в наличии, а также учитывать в рантайме региональность. Мы ждём, что вы - Знаете классические алгоритмы и структуры данных - Пишете код на C++ и Python - Имеете опыт продуктовой разработки - Готовы учиться и осваивать новые технологии Почему у нас хорошо Мы предоставляем полный набор, который поможет уберечься от тревожности и выгорания: ежегодные медицинские чекапы, йога и психотерапия.
AI-разработчик / MLOps
О нас Проект управляющей компании «Джетлин». Мы создаём и сопровождаем AI-решения, которые работают в микросервисной среде. Задачи - Разработка AI-агентов на Python с использованием внешних API. - Упаковка кода в минимальные и безопасные Docker-образы. - Написание Helm-чартов для развёртывания образов в Kubernetes. - Реагирование на блокировки образов SCA-сканером: поиск обновлений или патчей для уязвимых библиотек, пересборка и передеплой. - Мониторинг продакшен-подов через ArgoCD, анализ логов при падениях, исправление ошибок в коде, промптах или API. - Полная ответственность за доставку и поддержку AI-агентов: от идеи до эксплуатации. - Примерный баланс: 30% разработка, 70% внедрение и эксплуатация (Deployment & Ops). Требования - Уверенный промышленный опыт разработки на Python. - Глубокое понимание менеджеров зависимостей и виртуальных окружений (virtualenv, poetry, pip) — 70% проблем деплоя связаны именно с ними. - Навыки контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes), позволяющие самостоятельно собирать образы, проходить security-проверки и запускать сервисы в кластере без помощи сисадминов. - Опыт написания Helm-чартов и понимание CI/CD (ArgoCD будет плюсом). - Желателен опыт в AI/ML-разработке: интеграция моделей, работа с промптами, понимание жизненного цикла AI-агента. - Автономность, проактивность и умение быстро расследовать инциденты. Условия - Полная удалёнка на территории РФ. - Оформление по ТК или ИП. - Занятость на проекте управляющей компании.
Резюме Mobile / Frontend Developer от @itsonmydream , от 200 000 ₽, РФ, удаленно, фуллтайм или парт-тайм
🏆 Лучшие резюме и вакансии за 14 июля (4/7) ⭐ Миграция с Redux Thunk на RTK Query и внедрение FSD, снижение багов на 70% ⭐ Разработка real-time системы синхронизации коэффициентов для спортивных ставок ⭐ Сокращение времени сборки с 5 минут до 40 секунд (Webpack → Vite) ⭐ Оптимизация рендеринга таблиц с 1000+ строк и миграция 60% легаси на TypeScript ⭐ Миграция с React Native на Flutter с улучшением производительности на 30% ⭐ Интеграция Dynamic Island и Live Activities для повышения retention ⭐ Микросервисная архитектура с gRPC, NATS и интеграцией Rust при опыте 9 месяцев ⭐ Real-time чат с кешированием в Redis и уведомлениями через RabbitMQ ⭐ Загрузка видео через multipart presigned URL с пониманием S3 и отказоустойчивости ⭐ Конкретный результат: снижение нагрузки на сервер на 32% за счёт кэширования ⭐ Необычный бэкграунд: 5 лет системным администратором перед фронтендом ⭐ Детальное описание модульной архитектуры и RBAC с конкретными инструментами (Next.js 15, Zod, NextAuth.js 5) ⭐ Подключил более 15 платёжных провайдеров из разных стран ⭐ Самостоятельно разработал сервис с 6000+ пользователями и 12000+ покупок ⭐ SaaS-платформа для закупок, получившая региональные гранты ⭐ Построил интерактивную 2D-схему скважины на D3.js с 200+ элементами ⭐ Разработал AI-пайплайн генерации отчётов PDF/XLSX — сократил время с 2 часов до 5 минут ⭐ Строю приложения с нуля по FSD-архитектуре, с опытом в нефтегазовой отрасли ⭐ Ускорение загрузки страниц с 3 до 0.2 секунд — конкретная метрика ⭐ Внедрение голосового управления в систему документооборота ⭐ Разработка на Angular, Java, Python и Android — редкое сочетание ⭐ Спроектировал и реализовал RAG-пайплайн с Query Structuring, Multi-Query, Reranking ⭐ Сократил интеграцию микрофронтов с 7 до 2 дней за счёт унификации инфраструктуры ⭐ Увеличил производительность на 70%, сократив срок разработки с 8+ до 3 месяцев
AI engineer (ML/DS)
AI-инженер (ML/DS) О нас Мы — команда Raft Digital Solutions. Мы разрабатываем решения на базе AI, внесли вклад в развитие фреймворка LangChain, создали собственный продукт для анализа голосовой связи с помощью GPT и провели исследования в области безопасности LLM. Работаем на рынках РФ и за рубежом. Сейчас мы ищем Senior AI-инженера с опытом в ML/DS в команду разработки AI-агентов для пользователей. Стек технологий - OpenAI, GigaChat, MCP - Python, PostgreSQL - LangChain, Langfuse - CI/CD, Docker, Kubernetes Задачи - Разрабатывать ассистентов с текстовыми и голосовыми интерфейсами - Анализировать качество генеративных моделей и искать способы его улучшения - Следить за лучшими практиками и open-source решениями в области AI - Деплоить сервисы в Kubernetes, настраивать мониторинг - Проводить Code Review существующих решений, предлагать идеи по оптимизации и развитию Требования - Коммерческий опыт разработки на Python / data science от 5 лет - Понимание архитектуры AI-агентов: оркестрация, memory, tools - Коммерческий опыт разработки AI/LLM-приложений (RAG, AI agents, векторные БД, tool calling, function calling, workflows) - Опыт работы с фреймворками для LLM-пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack или аналогичными - Опыт деплоя сервисов в продакшен Условия - Удалённый формат работы - Гибкий график, полная занятость (40 часов в неделю) - Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий - Дружная команда экспертов, обмен знаниями, технический рост - Оформление по договору B2B (с ИП)
Senior_NLP Engineer
SeniorNLP Engineer удаленка senior Компания: Джетлин ☑️ Задачи: -Разрабатывать и дообучать модели NLP/LLM: эмбеддинги, генерация, RAG-подходы. -Исследовать новые архитектуры, ставить эксперименты, проводить A/B-тесты. -Проектировать и развивать сервисы на базе языковых моделей: ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация документов и кода. -Оптимизировать инференс и внедрять модели в продакшн совместно с ML и backend-командами. -Работать с данными: предобработка, векторизация, организационное хранение knowledge-баз. ☑️ Что важно: -3+ лет коммерческого опыта в NLP/LLM. -Глубокая математика: ML, статистика, теория вероятностей. -Python + DS-стек: pandas/polars, numpy, scipy, scikit-learn. -Практика с PyTorch, Transformers, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex. -Опыт работы с моделями Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral; SFT, LoRA, QLoRA, prompt-tuning. -Навыки работы с Docker, Kubernetes, CI/CD. -Умение настраивать и оптимизировать RAG-пайплайны. ☑️ Будет плюсом: -Опыт в финтехе или корпоративных экосистемах. -Работа с Hadoop (Hive, PySpark), Greenplum, PostgreSQL. -Понимание интеграции LLM в бизнес-процессы. -Опыт работы в кросс-функциональных командах. Python Job в Telegram | в VK | в Max
Активных и заинтересованных аналитиков
Аналитик-разработчик претрейна Alice AI LLM Наша команда занимается аналитикой претрейн-модели Alice AI LLM, которая лежит в основе Алисы, Поиска и многих других продуктов Яндекса. Наша цель — улучшать модель, решая множество прикладных задач, постоянно мониторить качество со всех сторон и не терять ничего важного. Для этого нам нужна система надёжных и разносторонних метрик (бенчмарков) — такими метриками и занимается наша команда. Ищем активных и заинтересованных аналитиков. Какие задачи вас ждут: - Создание метрик качества претрейна Наша главная задача — всесторонне оценивать качество претрейн-модели. Перед нами часто возникают новые интересные задачи: как оценить агентские способности модели на этапе претрейна; как замерить, хорошо ли модель будет работать на задачах от разных сервисов Яндекса; хорошо ли наша модель с высоким сodeforces-рейтингом будет писать код для пользователей; как правильно принимать эксперименты на моделях разных размеров. - Интерпретация результатов экспериментов Команда разработки проводит много экспериментов и делает выводы на основе наших метрик. Иногда результаты бывают неожиданными или противоречивыми, в этом случае задача аналитиков — помочь разобраться, что произошло. - Анализ точек роста Всё ещё остаются сложные задачи, с которыми наша модель пока не справляется на должном уровне, но мы стараемся выбрать из них самые перспективные, разобрать проблемы и вместе с командой разработки придумать план решения. Мы ждём, что вы: - Работали над метриками в NLP - Уверенно владеете SQL и Python - Умеете анализировать данные, строили эффективные процессы их обработки Будет плюсом, если вы: - Работали над LLM - Строили агентские системы - Делали крауд-разметки с системой контроля качества ДМС Яндекса действует с первого месяца работы. Причём получить плановую или неотложную помощь можно и за рубежом.
Подборка Junior/Стажёр в офис
Подборка Junior/Стажёр в офис Москва - Стажер Data scientist в Сбер. Начало карьеры - Бизнес-аналитик/ промпт-инженер в ИК СИБИНТЕК СПб - Python Developer (amoCRM / AI) в Говори24 - Системный Аналитик DWH (офис) в Neoflex Регионы - Специалист по цифровизации и автоматизации в МУП г. Магадана Магадантеплосеть
Аналитика
Аналитика В разделе представлены следующие позиции начального уровня: - Бизнес-аналитик/промпт-инженер в ИК СИБИНТЕК - Аналитик 1С (УПП/ERP) в Арконт - ML-инженер в СЛ МедикалГруп
Backend-разработчик (Python)
Backend-разработчик (Python) О проекте team4you.org ищет backend-разработчика с сильной экспертизой в Python для участия в создании AI/LLM-сервисов крупного российского банка (ТОП-5). Проект включает разработку чат-ботов, поисковых решений, агентных сервисов и прикладных AI-инструментов. Задачи - Разрабатывать backend-сервисы для AI-платформы банка: чат-боты, поисковые решения, агентные сервисы и прикладные AI-инструменты. - Проектировать и развивать микросервисную архитектуру на FastAPI. - Интегрировать сервисы с LLM-платформой, базами данных, брокерами сообщений и внутренними системами банка. - Создавать высоконагруженные API и сервисы реального времени. - Участвовать в проектировании архитектуры платформы и развитии общих платформенных компонентов. Требования - Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет. - Уверенное знание Python, asyncio, многопоточности и принципов разработки production-сервисов. - Опыт коммерческой разработки на FastAPI. - Опыт проектирования микросервисной архитектуры и интеграционных решений. - Практический опыт работы с PostgreSQL, Redis и брокерами сообщений (Kafka, NATS или аналогами). - Опыт работы с REST API, gRPC и асинхронными протоколами взаимодействия. - Понимание принципов тестирования, мониторинга и сопровождения backend-сервисов. Будет плюсом - Опыт разработки AI/LLM-приложений, чат-сервисов или поисковых систем. - Опыт работы с LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогичными фреймворками. - Понимание принципов построения RAG-систем. - Опыт работы с Docker, Kubernetes и CI/CD. - Опыт проектирования высоконагруженных систем.
Quant Researcher (Middle/Senior) в QST (Quantstellation), TradFi (Derivatives), $7–15k net + Bonus/Profit Share, Limassol/Moscow (Hybrid/Relocation)
О компании QST (Quantstellation, ранее известная как «Созвездие») — бутиковый prop HFT-фонд с 18-летней историей. Торгуем на собственные средства деривативами (фьючерсы и опционы) на ведущих биржах: CME, Eurex, NSE, KRX. Криптовалюты присутствуют как дополнительное направление. Ключевые факты: - Ежемесячный объем торгов превышает 80 млрд долларов. - Средний стаж сотрудников в команде — более 6 лет. - Плоская структура, минимум бюрократии, быстрый путь от гипотезы до продакшена. - Собственная технологическая платформа, включая FPGA и GPU-кластер для тяжелых моделей. О позиции Ищем Middle/Senior Quant Researcher, который сосредоточится на исследовательской работе. Основной язык — Python, задачи на C++ не ставятся (для этого есть сильная команда Quant Dev). Вы будете строить альфу с нуля, опираясь на готовый research-to-production pipeline. Задачи - Разработка и тестирование количественных стратегий для торговли деривативами. - Создание новых источников альфы, а не поддержка существующих пайплайнов. - Взаимодействие с разработчиками для внедрения моделей. Требования - Сильная математическая база и опыт в машинном обучении. - Способность самостоятельно генерировать гипотезы и доводить их до реализации. - Опыт в TradFi приветствуется, но кандидаты из crypto-индустрии также будут рассмотрены. Условия - Оклад: 7 000 – 15 000 USD net ежемесячно. - Бонус: участие в profit-пуле по прозрачной формуле, привязанной к PnL. Успешные стратегии генерируют апсайд, кратно превышающий фиксированную часть, без искусственных ограничений. - Команда: основатели — выпускники мехмата МГУ, коллеги — Kaggle Masters, PhD, выпускники ШАД. Взаимодействие строится на совместном поиске альфы, а не на внутренней конкуренции. - Формат работы: гибридный график, офисы в Лимассоле и Москве, возможна релокация. - График: гибкий, 40 часов в неделю, без переработок по выходным. - Лояльный подход к обязательствам по NCA: готовы обсуждать индивидуальные условия перехода.
AI/ML Engineer
СберСпасибо: AI/ML Engineer О проекте Мы разрабатываем корпоративных AI-агентов и RAG-системы для умного поиска по внутренней документации. Часть решений уже в эксплуатации, часть — в активной разработке. Сейчас мы ищем специалиста, который займётся качественной составляющей систем: повышением надёжности RAG, выстраиванием методологии оценки, тестирования, защит и промпт-инжинирингом. Это прикладная позиция — мы не обучаем модели, а используем готовые через корпоративный шлюз. Весь фокус на инжиниринг, оценку и тонкую настройку поведения агентов. Задачи - Повышение качества RAG-агентов по трём направлениям: поиск по технической документации, нормативной базе и бухгалтерской документации - Промпт-инжиниринг и контекст-инжиниринг для всех агентов команды - Подготовка эталонных наборов для оценки качества - Реализация методологии автоматических регрессионных проверок (LLM-as-a-judge) - Настройка защит (guards) для production-агентов: фильтры от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек ПДн, anti-hallucination механизмы - A/B-тестирование промптов и моделей для подбора лучших конфигураций - Тюнинг качества на основе обратной связи пользователей и трассировок из Langfuse Требования - Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет - Практический опыт создания и поддержки RAG-систем в продакшене (от начала до конца, не прототип): эмбеддинги, векторные базы (Qdrant, FAISS или pgvector), переранжирование, чанкинг - Практический опыт оценки качества LLM-систем: подготовка эталонных наборов, offline-метрики, LLM-as-judge, регрессионные проверки; опыт работы с фреймворками оценки (Ragas, DeepEval или аналоги) - Практический опыт настройки защит для LLM-приложений: защита от инъекций в промпт, валидация структуры и контента выходов, защита от утечек персональных данных - Опыт промпт-инжиниринга и контекст-инжиниринга в реальных проектах: итеративная настройка промптов, structured output, function calling - Понимание архитектуры RAG: стратегии нарезки документов, метаданные, выбор моделей эмбеддингов, переранжирование, точность ссылок на источник - Практический опыт работы хотя бы с одним LLM-фреймворком: LangChain, LangGraph, PydanticAI, OpenAI API или аналоги - Практический опыт A/B-тестирования промптов и моделей в продакшене - Опыт работы с агентскими протоколами (MCP) или собственным tool-layer для агентов - Базовые знания SQL и работы с реляционными базами
Senior/Lead AI Engineer
Senior/Lead AI Engineer Формат работы: удаленная Занятость: part-time Заработная плата: от 2500 руб./час до 4000 руб./час О продукте Мы создаём AI-агента, который станет естественно-языковым интерфейсом к нашему продукту: пользователи смогут управлять сайтами, списками, полями, навигацией и другими сущностями через обычный диалог. Продукт меняет подход к корпоративному интранету: вместо тяжёлого портала компания получает гибкую платформу. Задачи Реализовать production-ready решение, которое будет: - работать внутри периметра заказчика - поддерживать различные LLM (локальные и облачные) - быть безопасным, производительным и простым в установке Требования - Senior/Lead AI Engineer - опыт в разработке AI-агентов на базе LLM - понимание MCP - владение Python - умение проектировать распределённые системы - желателен опыт интеграции с корпоративными API - желателен опыт создания on-prem решений Условия - полная разработка MVP AI-агента с возможной поддержкой и доработками - итеративный подход от проверки гипотез до реализации production-ready решения - полностью удалённая работа - part-time
Senior_NLP Engineer
Senior NLP Engineer Компания: Джетлин Задачи - Разрабатывать и дообучать модели NLP/LLM: эмбеддинги, генерация, RAG-подходы. - Исследовать новые архитектуры, ставить эксперименты, проводить A/B-тесты. - Проектировать и развивать сервисы на базе языковых моделей: ассистенты, интеллектуальный поиск, генерация документов и кода. - Оптимизировать инференс и внедрять модели в продакшн совместно с ML и backend-командами. - Работать с данными: предобработка, векторизация, организационное хранение knowledge-баз. Что важно - 3+ лет коммерческого опыта в NLP/LLM. - Глубокая математика: ML, статистика, теория вероятностей. - Python + DS-стек: pandas/polars, numpy, scipy, scikit-learn. - Практика с PyTorch, Transformers, sentence-transformers, LangChain / LangGraph / LlamaIndex. - Опыт работы с моделями Qwen, DeepSeek, Llama, Mistral; SFT, LoRA, QLoRA, prompt-tuning. - Навыки работы с Docker, Kubernetes, CI/CD. - Умение настраивать и оптимизировать RAG-пайплайны. Будет плюсом - Опыт в финтехе или корпоративных экосистемах. - Работа с Hadoop (Hive, PySpark), Greenplum, PostgreSQL. - Понимание интеграции LLM в бизнес-процессы. - Опыт работы в кросс-функциональных командах.
AI Security Researcher
AI Security Researcher О проекте Международный проект в области AI Security занимается разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Среды включают задания из различных областей: пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и другие. Главная цель — создавать сложные задачи, на которых модель ошибается, но которые остаются решаемыми для профессионалов. Задачи - Проектировать сложные, реалистичные и проверяемые security-сценарии. - Создавать задачи, выявляющие недостатки рассуждения (reasoning) у LLM-моделей, а не проблемы неоднозначных инструкций или ограничений среды. - Придумывать новые, нестандартные сценарии атак, способные «сломать» сильную модель. - Работать над средами, развивающими навыки AI в кибербезопасности. Ключевые компетенции - Исследовательское мышление и креативность. - Способность придумывать новые сценарии атак, а не воспроизводить известные техники. - Понимание областей кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО). - Важно: позиция не подразумевает классическую работу Pentester или Red Team Engineer — ценнее умение создавать уникальные вызовы для AI, чем владение стандартным инструментарием. О компании raftds.com — международная команда, развивающая AI Security.
NLP Data Scientist
NLP Data Scientist в Фарпост О нас Фарпост — динамично развивающаяся компания. Мы ищем Data Scientist в RnD-команду, чтобы вместе решать сложные задачи в области обработки естественного языка. Мы ищем человека, который любит свою работу и делает её наилучшим образом, готов к концептуальным задачам, не боится задавать вопросы «почему и зачем», открыт новым идеям и умеет рефлексировать свой опыт. Задачи - Разработка и внедрение NLP-решений: от обучения базовых классификаторов до файн-тюна больших языковых моделей (LLM). - Создание агентских систем на базе LangGraph. - Оптимизация инференса моделей (ONNX, Triton). - Работа с оркестрацией LLM: цепочки промптов, интеграция с LangChain/LangGraph. - Участие в полном цикле разработки: от прототипа до продакшена. Требования - Профильное высшее образование по информатике или смежным направлениям. - Опыт работы с NLP от 3 лет. - Глубокое понимание архитектур трансформеров: механизмы внимания, токенизация, позиционные энкодинги. - Опыт ускорения инференса (ONNX, Triton или аналоги). - Практический опыт с оркестрацией LLM: LangChain, LangGraph, агентские системы. - Навыки продакшен-разработки на Python: микросервисы, тестирование, CI/CD. - Владение MLOps-инструментами (ClearML, MLflow) для трекинга экспериментов и деплоя. - Понимание мониторинга моделей: data drift, бизнес-метрики (например, containment rate для чат-ботов). Будет плюсом - Опыт с PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) для адаптации LLM. - Знание векторных баз данных (Qdrant, Pinecone), гибридного поиска. Условия работы - Интересные и сложные задачи, обеспеченные необходимыми ресурсами. - Вклад в развитие крупного продукта: вы видите результат своего труда. - Развитие и обучение: онбординг с наставником, оплата тренингов, семинаров, конференций, корпоративная библиотека. - Стабильность и прозрачность: оформление по ТК, пересмотры зарплаты по итогам performance review. - Неформальная рабочая атмосфера: минимум бюрократии, гибкость процессов. - ДМС после испытательного срока, мерч и забота о сотрудниках. - Возможность посетить Владивосток и насладиться красотой региона. Этапы отбора 1. HR-интервью. 2. Техническое собеседование. 3. Culture fit с командой. 4. Background check и проверка рекомендаций перед оффером.
Senior Data Analyst
Старший аналитик данных от 350 000 ₽ Удалёнка Пикабу — информационно-развлекательное сообщество, которое читает более 30 млн человек в месяц. Требования: - Глубокая экспертиза в аналитической инфраструктуре: ETL-процессы, архитектура хранения данных, ClickHouse (сложные запросы, оптимизация), MySQL, Airflow, Redash, Яндекс.Метрика - Понимание технической стороны аналитики на уровне разработчика: как события доставляются, где теряются, какие проблемы возникают при хранении — и умение предвидеть их до запуска - Полный ownership за своё направление: сопровождает данные на всём жизненном цикле — от проектирования события до мониторинга его корректности на проде - Экспертный уровень математической статистики: A/B тестирование, работа с выборками, множественное тестирование, PSM - Опыт построения или существенного развития платформы экспериментирования - Уверенный Python: написание скриптов для автоматизации - Реальный опыт внедрения ИИ в аналитические процессы: внедрение LLM-процессов, построение AI-агентов для работы с данными, автоматизация генерации инсайтов, использование AI для анализа экспериментов - Умение оценивать качество AI-решений: где модель ошибается и когда результат нельзя использовать без проверки
Junior Python-разработчик / VK
Junior Python-разработчик / VK Локация: Россия
Python-разработчик
Python-разработчик Компания: Лоция Формат работы: удалённая работа или офис Миссия: спроектировать и внедрить экосистему для комплексного управления большими языковыми моделями (LLM). Стек: Python (FastAPI), AsyncIO, Postgres, Redis, Kafka, Qdrant, Pytest. Чем предстоит заниматься: - самостоятельная разработка функционала платформы на Python; - тестирование нового функционала; - самостоятельное участие в процессах и решение средних и сложных задач; - анализ ТЗ и согласование планов выполнения работ для текущих задач; - обнаружение дефектов и повышение качества программного продукта. Требования: - опыт коммерческой разработки бэкенд-разработчиком от 4 лет; - опыт разработки решений в монолитной и микросервисной архитектурах; - понимание принципов взаимодействия с LLM, MCP-серверами; - опыт работы с реляционными БД и SQL, векторными базами данных; - опыт работы с FastAPI; - опыт работы с системами управления версиями Git; - базовые знания и опыт работы с системами Continuous Integration; - проактивность при выполнении рабочих обязанностей; - развитые коммуникационные навыки. Будет плюсом: опыт разработки AI-агентов, использования протокола A2A.
Продуктовый исследователь
Продуктовый исследователь Москва, гибрид В команду продуктовых исследований ищем стажёра, который поможет превращать накопленный опыт и повторяющиеся исследовательские задачи в понятные, переиспользуемые AI-процессы: Skills, шаблоны, автоматизации и быстрые прототипы. Какие задачи вас ждут: - Работа над исследовательскими проектами, помощь команде во внедрении ИИ-инструментов в исследовательские процессы. Мы ждём, что вы: - Умеете описывать пошаговый workflow - Умеете вайбкодить небольшие инструменты/скрипты - Собираете MVP без долгой разработки и аккуратно тестируете так, что автоматизация реально помогает исследователям - Любопытны к продуктовым исследованиям - Системны, самостоятельны и готовы много экспериментировать с AI-инструментами Бенефиты: - Официальное трудоустройство на три месяца с полной занятостью - Современный офис со всем необходимым для комфортной работы и отдыха и возможностью выбрать гибридный режим - Ежедневная компенсация оплаты питания на территории офиса - Работа в технологической компании, где можно участвовать в создании полезных сервисов - Профессиональная команда, у которой можно многому научиться - Программа менторства и сопровождения стажировки - Культура открытости и взаимопомощи - Возможность быстро увидеть свой вклад и результаты работы Системный разработчик Москва, гибрид Яндекс производит миллионы умных устройств с передовыми потребительскими характеристиками, и очень важно, чтобы они радовали клиентов по всему миру и приносили пользу. Какие задачи вас ждут: - Участвовать в разработке новых устройств компании: работать на стыке железа и софта, разрабатывать новые и дорабатывать существующие драйверы Linux для различной периферии, дорабатывать загрузчики, ядро Linux и системные сервисы умных устройств. - Работать с командой: исследовать существующие технологии и подходы, прорабатывать решения для будущих продуктов. Мы ждём, что вы: - Увлекаетесь электроникой и работали с ней - Умеете читать принципиальные схемы - Умеете работать с измерительным оборудованием - Владеете С или C++ и писали на Python - Имеете опыт в embedded - Самостоятельны и инициативны Будет плюсом, если вы: - Разрабатывали Embedded Linux или AOSP - Знакомы с устройством современных SOC Бенефиты: - Оплачиваемая стажировка сроком 3–4 месяца в московском офисе Яндекса - Доступ к ресурсам и возможностям Яндекса - Сложные задачи для сервисов с миллионами пользователей - Работа в классной команде, ориентированной на поддержку и развитие - Возможность влиять на процесс и результат - Компенсация затрат на питание на территории офиса
Python разработчик (Junior)
Python разработчик (Junior) Компания: Гринатом Формат работы: офис
Backend-разработчик (Python / FastAPI) / Бастов Кирилл Сергеевич
Backend-разработчик (Python / FastAPI) Локация: Пермь Обязанности: - Разрабатывать системы автоматизации бизнес-процессов: интеграции между CRM, кассами, ERP, 1С, корпоративными б… - Создавать кастомные системы и веб-интерфейсы для клиентов, у которых нет готового решения (FastAPI + PostgreSQ…
Backend-разработчик (Python / FastAPI) / Бастов Кирилл Сергеевич
Backend-разработчик (Python / FastAPI) 🗺 Пермь. Обязанности: - Разрабатывать системы автоматизации бизнес-процессов: интеграции между CRM, кассами, ERP, 1С, корпоративными б… - Создавать кастомные системы и веб-интерфейсы для клиентов, у которых нет готового решения (FastAPI + PostgreSQ…
Middle Python / MLOps Engineer
Middle Python / MLOps Engineer удаленка гибрид middle Компания: Wildberries ☑️ Что нужно делать -Разрабатывать REST API с использованием FastAPI; -Проектировать и реализовать backend-сервисы с нуля; -Проводить интеграции с базами данных и системами обмена данными; -Обеспечивать масштабируемость и отказоустойчивость сервисов; -Писать и поддерживать автоматизированные тесты; -Настраивать и поддерживать CI/CD процессы для непрерывной интеграции; -Участвовать в планировании задач и работе по методологии Scrum; -Тесно взаимодействовать с командой для оперативного решения технических вопросов. ☑️ Какой опыт и знания нужны -Сильные инженерные навыки: мы ждем самостоятельного специалиста, который не только пишет код, но и понимает полный цикл доставки приложения - уверенный опыт настройки и использования CI/CD, работы с Docker и Kubernetes; -Понимание DevOps-культуры: умение написать и поддержать Helm-чарт/Dockerfile для своего сервиса, разобраться с деплоем, настроить базовый мониторинг и алертинг; -Глубокие знания Python и опыт работы с FastAPI; -Опыт работы с технологическим стеком и базами данных: PostgreSQL, ClickHouse, Kafka, Redis, Spark; -Умение писать чистый, поддерживаемый код с соблюдением best practices и знание архитектурных паттернов; -Опыт работы в высоконагруженных системах и решения реальных задач на production; -Аналитический склад ума, системное мышление и готовность самостоятельно доводить задачи до конца; -Продвинутое знание инструментов мониторинга (Prometheus, Grafana, Opensearch/ELK) и глубокий опыт в DevOps, опыт работы с Triton Inference Server и другими инструментами деплоя ML-моделей будет плюсом Python Job в Telegram | в VK | в Max
Python-разработчик в команду доверия и безопасности
Python-разработчик в команду доверия и безопасности Компания: Авито Формат работы: удаленная работа Обязанности - участие в разработке систем выявления и скоринга подозрительной активности с применением технологий машинного обучения; - разработка систем управления санкциями и проверки прав доступа; - работа в кросс-функциональной команде вместе с продуктовыми аналитиками, дата-сайентистами и бэкенд-инженерами; - помощь в защите пользователей Авито. Требования - уверенное владение Python; - опыт проектирования высоконагруженных и отказоустойчивых систем в микросервисной архитектуре; - готовность развиваться по T-shaped-модели, изучать другие языки программирования и участвовать в разработке на них, например на Golang; - понимание, что ответственность инженера — не только писать код, но и проектировать системы, работать с нефункциональными и функциональными требованиями; - готовность помогать коллегам внутри команды и за её пределами; - документирование результатов работы и понимание, почему это важно; - стремление понять, какую проблему решает задача, над которой вы работаете.
Подборка джуновских вакансий
Подборка джуновских вакансий Frontend: - Frontend-разработчик в ThePlace Backend: - Fullstack Web-разработчик в ТД Арсений - Специалист по поддержке python-приложения (Зеленоград) в СтратоСфера
Python разработчик/ ML
Python разработчик/ ML Компания: Альфа-Банк Формат работы: удалённая работа Чем предстоит заниматься - Разработка и сопровождение backend-сервисов на Python - Проектирование и развитие REST API и интеграционных взаимодействий между сервисами - Работа с брокерами сообщений и асинхронным взаимодействием сервисов - Оптимизация производительности приложений и SQL-запросов - Участие в code review, проработке технических решений и развитии архитектуры - Участие в анализе и устранении дефектов, сопровождении сервисов в промышленной среде - Взаимодействие с разработчиками, аналитиками, QA и DevOps-инженерами в рамках командной разработки Наши пожелания к кандидатам - Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет - Уверенное знание Python 3, понимание ООП и принципов разработки ПО - Опыт разработки backend-приложений с использованием FastAPI и SQLAlchemy - Опыт работы с LLM, понимание устройства API взаимодействия с LLM (OpenAI, ...) - Опыт проектирования и разработки REST API - Опыт работы с реляционными БД и уверенное знание SQL - Опыт работы с Kafka или другими брокерами сообщений - Понимание принципов микросервисной архитектуры - Опыт работы с Docker, Git и CI/CD-процессами
Senior data engineer Ai/Python
Senior data engineer Ai/Python Офис/Гибрид (Москва) 7Цветов — одна из крупнейших оптовых компаний на российском рынке в области поставок срезанных цветов. Требования: – Опыт коммерческой разработки на Python или в роли Data Engineer / Backend Engineer от 3 лет. – Уверенный SQL и понимание разницы между операционной базой, DWH, витриной, метрикой и источником правды. – Опыт ETL/ELT-пайплайнов или backend-сервисов, где важны воспроизводимость, логирование, ретраи, тесты, code review и документация. – Инженерная аккуратность: не “примерно совпало”, а понятная сверка, методология, причины расхождений и владелец данных. – Готовность разбираться в ClickHouse, 1С-данных, бизнес-терминах и ограничениях безопасности.