AI инженер — свежие вакансии

О нас

Freedom AI Lab — AI-направление экосистемы Freedom Holding, которое создаёт собственные AI-продукты и модели для миллионов пользователей и бизнеса.

Сейчас мы развиваем три ключевых продукта:

• AI Assistant — AI-помощник внутри Freedom SuperApp;

• AI Platform — платформа для создания AI-агентов без программирования;

• Freedom Speech (QazLM) — собственные казахские модели Speech-to-Text и Text-to-Speech.

Мы уже обрабатываем более 77 000 AI-сообщений в день, развиваем собственные STT/TTS-модели и строим AI-инфраструктуру, которая станет основой AI-экосистемы Freedom.

Ищем Backend-разработчика, который поможет превращать ML-модели в реальные продукты для бизнеса и пользователей.

• Разрабатывать backend-сервисы для AI-продуктов компании;

• Интегрировать собственные ML-модели (STT, TTS, NLP, Voice Cloning) через API;

• Проектировать и развивать REST и WebSocket сервисы, включая real-time аудиостриминг;

• Разрабатывать логику обработки аудио, транскрибаций и AI-запросов;

• Работать с PostgreSQL и RAG-системами;

• Участвовать в проектировании архитектуры AI-продуктов и инфраструктурных решений;

• Развивать агентные AI-системы и сервисы Speech-to-Speech;

• Запускать новые продукты с нуля совместно с ML-инженерами и продуктовой командой.

Обязательно

• Коммерческий опыт backend-разработки от 4 лет;

• Хорошее знание Go или Python;

• Опыт разработки REST API;

• Опыт работы с PostgreSQL в production;

• Понимание архитектуры веб-приложений и распределённых систем;

• Опыт работы с Docker;

• Умение самостоятельно принимать технические решения и доводить задачи до результата.

Будет плюсом

• Go (если основной стек Python);

• FastAPI;

• WebSocket и real-time коммуникации;

• Интеграция AI/ML-сервисов через API;

• LangChain, LlamaIndex;

• RAG-системы;

• Работа с аудио (ffmpeg, PyDub);

• Очереди задач;

• AWS или GCP;

• Опыт работы в стартапах или быстрорастущих продуктовых командах;

• Использование AI-инструментов в разработке (Cursor, Claude, ChatGPT и др.).

Мы ждем разработчика, который:

• любит создавать новые продукты, а не только поддерживать существующие;

• способен самостоятельно разобраться в новой технологии и внедрить её;

• умеет работать в условиях высокой скорости изменений;

• думает о продукте и бизнес-результате, а не только о коде;

• комфортно взаимодействует с ML-инженерами и исследователями.

Скорее всего, нам не подойдёт кандидат, который предпочитает работу исключительно по готовым ТЗ, длительные согласования и строго распределённые зоны ответственности.

• Участие в одном из самых амбициозных AI-проектов Казахстана;

• Возможность работать над собственными AI-моделями и AI-продуктами, а не интегрировать сторонние сервисы;

• Влияние на архитектурные решения и технический стек;

• Работа рядом с сильной ML-командой;

• Менторская программа и поддержка при онбординге;

• Корпоративное обучение и библиотека;

• ChocoFest, Speaker Day, Boosting Day;

• Современный офис в Алматы;

• Полная занятость, график 5/2;

• Конкурентная заработная плата (обсуждается индивидуально).

За ближайший год команда планирует масштабировать AI-продукты на сотни тысяч пользователей и десятки бизнесов внутри экосистемы Freedom. Здесь можно не просто писать сервисы, а строить инфраструктуру, на которой будут работать реальные AI-продукты национального масштаба.

В связи с расширением Центра исследований и разработок Агрохолдингу "СТЕПЬ" требуется разработчик моделей искусственного интеллекта

Обязанности:

• Мониторинг технологических трендов и инноваций в области ИИ, нейросетей;
• Разработка и внедрение моделей машинного обучения (классификация, прогнозирование, NLP/CV) в производственные процессы компании;
• Формулирование бизнес-метрик в ML-задачи и презентация результатов внутренним заказчикам.

• Оконченное высшее образование (любое математическое, ИТ направление);
• Опыт коммерческой разработки ML-решений от 1 года;
• Готовность к командировкам (участие в профильных конференциях по мере необходимости);
• Уверенное владение Python и ML-стеками;
• Развитые коммуникативные навыки;
• Умение объяснять сложные вещи простым языком;
• Желание учиться, учить, а также развиваться и развивать.

• Работа из офиса в центре Ростова-на-Дону;
• Оформление согласно ТК РФ;
• Белая заработная плата;
• Уровень заработной платы зависит от вашей квалификации, опыта участия в проектах, ответственности и готовности решать сложные, интересные и разноплановые задачи;
• Повышение квалификации за счет компании: курсы, семинары, тренинги;
• График работы 5/2., сб.-вс. - выходной.

Юзтех – группа аккредитованных ИТ-компаний полного цикла разработки с многолетней экспертизой в передовых технологиях: DWH, BigData, AI/ML, Blockchain, BI, предиктивная аналитика, цифровые двойники производства и рисков.

ГК Юзтех является технологическим партнером таких компаний, как Mail.ru, 2Gis, НЛМК, Еврохим, ГоИнвест, Альфа-Банк, Сбер, ВТБ, МКБ, Самолет, Х5 retail Group, Газпромнефть, Леруа Мерлен, Ситилинк, Ланит, IBS. Также, ГК разрабатывает собственные ИТ-продукты (Юзбас, Октопус, Тил Эйчар) и флагманские проекты, которыми пользуется 70% населения страны.

Сфера:

Ищем Senior GenAI Software Engineer в команду развития крупной платформы веб-продаж. Роль на стыке backend-разработки, Generative AI и продуктовой автоматизации.

Нужен именно software engineer с сильной базой разработки, который перешёл в GenAI, а не ML/Data Scientist и не разработчик, ограничивающийся интеграцией с API LLM. Основной фокус - создание AI-агентов, RAG-систем и промышленной обвязки вокруг LLM: от прототипа до работающего production-сервиса.

Python не является обязательным: рассматриваются backend, frontend и fullstack-разработчики с реальным опытом GenAI. Важнее сильная инженерная база и опыт разработки AI-решений.

Формат: РФ, приоритет Москва, офис понедельник и четверг.

Задачи:

• Разрабатывать end-to-end GenAI-сервисы и доводить их до промышленной эксплуатации.
• Создавать AI-агентов, RAG и интеллектуальные сервисы для автоматизации продуктовых и контентных процессов.
• Проектировать обвязку вокруг LLM: инструменты, ограничения, память, контекст, проверки и циклы обратной связи.
• Писать микросервисы, контейнеризировать их в Docker и интегрировать в существующую инфраструктуру.
• Самостоятельно работать с данными для GenAI-задач: подготовка данных, embeddings, vector storage и связанные процессы.
• Разворачивать сервисы в Kubernetes при поддержке DevOps-команды.
• Быстро создавать MVP/PoC, проверять гипотезы и масштабировать успешные решения.
• Участвовать в проектировании архитектуры GenAI-платформы и формировании инженерных стандартов.
• Выявлять процессы, которые можно автоматизировать с помощью AI, и превращать их в масштабируемые решения.

Мы ожидаем:

• Коммерческий опыт разработки от 3 лет.
• Практический опыт с LLM / Generative AI от 2 лет.
• Опыт создания AI-агентов, RAG-систем, работы с AI orchestration frameworks.
• Опыт разработки не только PoC, но и production-ready GenAI-решений.
• Сильная база software engineering: backend / frontend / fullstack.
• Знание Python, TypeScript или другого подходящего языка программирования.
• Опыт разработки микросервисов и интеграции сервисов через API.
• Docker, Kubernetes, понимание современных DevOps-практик.
• Умение самостоятельно принимать архитектурные решения.
• Способность быть центром GenAI-экспертизы внутри инженерной команды.
• Умение самостоятельно взаимодействовать с продактом и техническими командами.

• Будет плюсом опыт создания внутренних AI-платформ, автоматизации бизнес-процессов и работы с крупными цифровыми продуктами.

Мы предлагаем:

• Карьерную и профессиональную возможность в стабильной, аккредитованной ИТ-компании;
• Расширенный полис ДМС со стоматологией, корпоративный психолог;
• Необходимую технику для комфортной работы;
• Обучение, сертификацию, клуб английского языка;
• Доступ к Корпоративной библиотеке и к Корпоративному университету;
• Внутрикорпоративные профильные коммьюнити;
• Заботу о детях сотрудников: корпоративные скидки, подарки, детские дни;
• Геймифицированную программу лояльности: поверь, ты будешь восторге от нашего корпоративного магазина;
• Корпоративную жизнь: мы много работаем и классно отдыхаем.

Весь серверный контур продукта на тебе: от алгоритмов персональных планов и оркестрации AI-тренера до платежей, инфраструктуры и релиза в сторы.

SG — мобильное приложение (iOS + Android): персональные тренировки, питание и AI-тренер. Ищем backend-разработчика, который

возьмёт серверную часть целиком и доведёт её до релиза v1 в App Store и Google Play примерно за 3–4 месяца.

О проекте

Подготовительный этап позади: есть проработанное ТЗ, формализованные алгоритмы персонализации и полностью отрисованный дизайн приложения. Это не чистое поле и по коду: backend-ядро уже работает, LLM-сервис для готов — мозг строить не нужно, только интегрировать. Твоя часть — превратить всё это в сервер, на который опирается настоящее мобильное приложение.

AI-агенты и вайб-кодинг у нас — часть ежедневного процесса, как git. Рутину пишет агент, инженер владеет архитектурой и отвечает закаждую строку. Мы не считаем токены — смотрим на качественный и надежный результат.

Обязанности:

• Построить аутентификацию под мобильное приложение: email-OTP, OAuth (Google/Apple), JWT + refresh-сессии.
• Спроектировать REST API основных модулей: дневник тренировок, дневник питания с поиском по большому каталогу продуктов, профиль с системой наград.
• Реализовать бизнес-логику, в которой есть над чем подумать: алгоритмы формирования и адаптации плана тренировок и питания (план меняют и действия пользователя, и AI), сценарии вроде переноса тренировок с пересчётом расписания, разграничение free/premium.
• Собрать чат с AI-тренером глубже, чем «вопрос-ответ»: структурированные ответы, карточки-превью тренировок, действия прямо из чата — пользователь пишет «добавь вес», и запись появляется в дневнике. Сам LLM готов — нужны оркестрация, контекст и API чата.
• Подключить подписки и платежи: валидация IAP-чеков Apple/Google, вебхуки.
• Настроить пуш-уведомления (FCM/APNs) и закрыть релизный контур: тесты, миграции, логи, окружения.

Ты — единственный backend-разработчик проекта и архитектор серверной части: свобода в решениях и ответственность за результат. При этом не прыжок без страховки: руководитель разработки регулярно ревьюит код, scope v1 зафиксирован, задачи декомпозированы — входишь не в туман, а в понятный план.

Стек

Node.js, TypeScript, Express, Prisma, PostgreSQL. Клиент — React Native + TypeScript, его пишет второй разработчик; AI-часть решена готовым LLM-сервисом.

Кого ищем

Человека, которому нравятся высокий темп и видимый результат: v1 собираем за 3–4 месяца, и каждая неделя заметно двигает продукт. Задачи часто приходят без готового решения — ждём, что ты будешь предлагать свои варианты и защищать их, а не ждать детальной постановки. Процессов минимум, многое настроишь под себя; если комфортнее в выстроенных регламентах большой компании — у нас будет непривычно.

И нам важно, как ты работаешь с людьми: спокойно даёшь и принимаешь обратную связь, слышишь команду и говоришь, если что-то идёт не так. Дружелюбное и уважительное отношение друг к другу — наша ценность, и высокий темп ей не противоречит.

Обязательно:

• Опыт вайб-кодинга — AI-инструменты разработки (Claude Code, Cursor или аналог) — уже твой ежедневный рабочий инструмент. Умеешь декомпозировать задачу для агента, валидировать и дорабатывать сгенерированный код — вайб-кодинг у нас ускоряет разработку, не снижая качества. Весь темп проекта построен на связке «инженер + AI»; на техническом интервью попросим показать, как ты работаешь с агентом на живой задаче. Если это для тебя давно норма — нам по пути.
• 3+ года коммерческой разработки на Node.js + TypeScript.
• Уверенный PostgreSQL и ORM (Prisma — плюс; TypeORM/Sequelize/Knex с готовностью пересесть — ок).
• Проектирование REST API: валидация, пагинация, коды ошибок, версионирование.
• Практический опыт с аутентификацией: JWT, refresh-токены, OTP или OAuth — хотя бы часть руками.
• Тесты пишешь, а не «планируешь начать».

Будет плюсом:

• Валидация IAP-чеков Apple/Google или другой опыт с платежами.
• FCM/APNs и системы уведомлений.
• Интеграции с LLM API: стриминг, контекст-менеджмент.
• Docker, CI/CD, настройка окружений — отдельного DevOps в команде нет, инфраструктуру поднимаем сами.

Не совпадает всё до пункта — всё равно откликнись

Как устроен найм

Короткий созвон → техническое интервью с живой сессией с AI-агентом → оффер; обычно 1–2 недели от отклика (возможно быстрее). Фидбэк получает каждый.

Как откликнуться

Напиши пару строк о себе и пришли ссылку на код (GitHub или пример проекта). Сопроводительное письмо не нужно.

Условия

• Занятость: фуллтайм, полный рабочий день.
• Формат: удалёнка; работаем по МСК, желательно часовой пояс не дальше МСК+3.
• Оформление: ИП / самозанятость / ГПХ.
• AI-подписки (Claude Code / Cursor): оплачиваем.
• Горизонт: v1 в сторах за 3–4 месяца; после релиза позиция сохраняется, продукт и зона ответственности растут дальше.

О нас

Привет!
Мы IT-компания KTS, которая делает B2B-продукты для крупных компаний:

• автоматизируем сложные бизнес-процессы

• запускаем высоконагруженные веб-сервисы

• развиваем собственную школу разработки

Нас уже 250+ человек и мы продолжаем расти! Среди наших клиентов: ДОМ РФ, ПИК, Мангазея, VK, Альфа банк, X5 retail group и многие другие, с которыми мы строим долгосрочное партнёрство, а не разовые проекты.

Сейчас мы разрабатываем свои продукты – AI ассистентов и KTS AI Platform – инфраструктурную платформу для создания AI-сервисов. Мы ищем техлида backend части, который поможет нам ускорить разработку, а также возьмет на себя техническое развитие продуктов. Если вам интересно проектировать архитектуру, писать код для самых сложных технических задач, координировать работу команды и обучать коллег через ревью кода и решений, добро пожаловать в KTS!

Наш стек:

• Python, FastAPI, FastMCP
• PostgreSQL, MongoDB, Neo4j, Qdrant
• dspy, Langchain, Langgraph
• Kubernetes

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать архитектуру backend-части AI-сервисов

• Координировать реализацию задач, помогать команде и контролировать технические решения

• Самостоятельно реализовывать сложные технические задачи вокруг AI агентов, интеграции LLM в продукты

• Помогать другим юнитам компании в сложных кейсах использования продуктов AI направления

• Использовать AI-инструменты и агентный подход как часть production-пайплайна разработки

Ты нам подходишь, если ты:

• Имеешь коммерческий опыт backend-разработки на Python от 5 лет

• Уверенно владеешь FastAPI, FastMCP, dspy, Langchain, Langgraph

• Работаешь с PostgreSQL, MongoDB

• Умеешь разворачивать кластер в k8s

• Умеешь проектировать надежную микросервисную архитектуру backend-систем

• Понимаешь, как организовать наблюдаемость систем

• Имеешь опыт работы с агентами, понимаешь RAG, векторные БД (Neo4j, Qdrant), эмбеддинги

• Хочешь развиваться в AI направлении

• Готов(а) работать в стартапной среде - мало процессов и высокая скорость проверки гипотез

• Любишь и умеешь помогать коллегам

Будет плюсом:

• опыт управления командой 2-5 человек

Что мы предлагаем:

• Мы аккредитованная IT компания - работаем только по ТК РФ, выдаем ДМС со стоматологией после испытательного срока

• Работаем в гибридном графике или полностью удаленно, начинаем гибко – с 9.00 до 11.00 по мск

• Развиваем систему наставничества и совместно с сотрудником строим понятный план роста внутри компании

• Поощряем написание статей и участие с докладами в конференциях

• Активно работаем с ИИ, оплачиваем сотрудникам подписку на сервисы для ускорения разработки

• Поддерживаем изучение английского языка корпоративной скидкой в Skyeng

• Предлагаем корпоративные скидки на квартиры от наших заказчиков - ведущих застройщиков Москвы

• Можем работать из офиса с классным вайбом на Бауманской

• Несколько раз в году проводим тусовки на крыше офиса (летом - даже с бассейном), а зимний корпоратив уже 10 лет подряд отмечаем в Сорочанах (за счет компании)

"Фудтех Ресторанные Технологии" – компания, развивающая современные решения для ресторанного бизнеса и кейтеринга.

Мы создаем и масштабируем собственные FoodTech-проекты, включая CanapeClub, работаем в нескольких городах России и развиваем новые направления бизнеса.

Наша команда объединяет технологии, маркетинг, продажи и операционную экспертизу, чтобы делать сервис удобнее для клиентов и эффективнее для партнёров.

Мы ценим самостоятельность, инициативу, ответственность за результат и готовность развиваться вместе с компанией.

Ищем в командум Python AI Automation Engineer, который будет внедрять ИИ и автоматизацию непосредственно в операционные процессы компании. Нас интересуют не демонстрационные чат-боты, а работающие внутренние ИИ-сервисы и агенты, которые сокращают ручной труд сотрудников.

Обязанности:

• Разрабатывать ИИ-агентов и агентные workflow на Python
• Автоматизировать обработку клиентских заявок из различных каналов
• Создавать агентов для работы с документами, таблицами, контентом и отчётностью
• Автоматизировать сверки и другие регулярные back-office процессы
• Интегрировать LLM с внутренними и внешними системами через API
• Строить workflow на LangGraph и аналогичных инструментах
• Использовать и разрабатывать интеграции на базе MCP
• Создавать RAG-системы для работы с внутренней базой знаний и документами
• Разрабатывать внутренние AI API и сервисы
• Реализовывать взаимодействие ИИ-агентов с бизнес-системами
• Настраивать контроль выполнения операций, retry, human-in-the-loop и журналирование действий агентов
• Оценивать качество работы моделей и снижать количество ошибок/галлюцинаций
• Выбирать оптимальные LLM под конкретные задачи с учётом качества, скорости и стоимости
• Переводить повторяющиеся ручные процессы сотрудников в автоматизированные сценарии

Примеры задач:

• Получить обращение клиента → определить его тип → извлечь параметры заказа → запросить недостающие данные → создать структурированную заявку
• Получить документ → извлечь данные → проверить их → сопоставить с системой → сформировать результат для сотрудника
• Автоматически подготовить ежедневный или ежемесячный отчёт из нескольких источников
• Сверить данные двух систем и вывести расхождения
• Найти нужную информацию во внутренней документации и выполнить действие через API
• Сгенерировать и актуализировать контент на основе данных из внутренних систем

Требования:

• Уверенное знание Python
• Практический опыт работы с LLM API
• Опыт создания AI/LLM-приложений, которые реально используются пользователями или сотрудниками
• Знание LangChain / LangGraph или аналогичных frameworks
• Понимание RAG, embeddings и vector search
• Опыт tool/function calling
• Опыт работы с REST API, webhooks
• Опыт работы со structured output / JSON Schema
• Знание SQL
• Владение Git, Docker
• Умение самостоятельно исследовать бизнес-процесс и предложить вариант его автоматизации

Будет плюсом:

• Практический опыт с MCP
• Знание PostgreSQL / pgvector или других vector DBs
• Опыт с Celery / RabbitMQ / Redis
• Опыт с OCR / document processing
• Опыт с browser automation
• Опыт интеграций с email, мессенджерами, CRM и корпоративными системами
• Опыт построения мульти-агентных систем
• Опыт с observability ИИ-сервисов

Компания intact – системный интегратор, обладающий большим опытом в построении ИТ-инфраструктур. Мы реализуем комплексные проекты для средних и крупных компаний из разных отраслей экономики.

intact предлагает полный спектр услуг от проектирования и внедрения решений до сервисной поддержки и обучения специалистов Клиента. Мы работаем с крупнейшими международными производителями оборудования и программного обеспечения.

В основе бизнеса Компании — быстрая реакция, гибкие условия сотрудничества, возможность выбора наилучшего решения из ряда альтернатив.

Вакансия Middle Backend AI Engineer (AI Agents) /Python Developer отлично подойдет для тех, кто
- Силен в Python/FastAPI и умеет строить высоконагруженный бэкенд
- Понимает AI-стек: LangChain, RAG, pgvector, промпт-инжиниринг, безопасность LLM
- Умеет критически оценивать решения, а не только «кодить по туториалу».

Чем предстоит заниматься:

Блок проектирования и разработки ИИ-агентов:

• Создание архитектуры агентов на LangChain
• Проектирование системы инструментов (tools / function calling) для взаимодействия агента с внешними API, базами данных и файловым хранилищем.

Блок активного промптинга:

• Написание и итеративное улучшение системных и динамических промптов для - - достижения целевого поведения агентов
• Работа с PromptTemplate, ChatPromptTemplate, FewShotPromptTemplat
• Тестирование промптов на разных LLM-моделях, настройка параметров (температура, top_p)
• Защита промптов от инъекций и нецелевого использования.

Блок разработки высоконагруженного бэкенда:

• Реализация REST API и WebSocket на FastAPI с оптимизацией под высокие нагрузки
• Проектирование моделей данных через SQLAlchemy (PostgreSQL) и документных схем (MongoDB)
• Настройка пулов соединений, кэширования (Redis), асинхронных воркеров
• Постановка тяжелых задач (эмбеддинги, парсинг документов, batch-обработка) в Celery с отслеживанием статуса
• Интеграция с Kafka для событийной архитектуры и потоковой обработки данных.

Блок RAG-пайплайны:

• Разработка пайплайнов Retrieval-Augmented Generation с использованием pgvector
• Настройка индексов (IVFFlat, HNSW) для быстрого поиска по сходств
• Реализация гибридного поиска (семантический + полнотекстовый) через комбинацию pgvector и полнотекстового поиска PostgreSQL
• Чанкинг документов, генерация эмбеддингов, управление версиями векторов.

Блок инфраструктуры и масштабирования:

• Написание Dockerfile и docker-compose для подъема всего стека (FastAPI + Django + Celery worker + Beat + PostgreSQL (pgvector) + MongoDB + Redis + Kafka).
• Настройка сетей, томов, переменных окружения
• Деплой в Kubernetes (написание манифестов, helm-чартов, настройка HPA, Ingress
• Участие в проектировании горизонтального масштабирования (балансировка, репликация БД, шардирование). Оптимизация времени ответа API и потребления ресурсов.

Блок безопасности:

• Обеспечение безопасного хранения API-ключей и секретов
• Внедрение rate limiting, аутентификации и авторизации
• Мониторинг потенциальных уязвимостей и prompt-атак.

Наши ожидания:

• Опыт коммерческой разработки на Python от 3+ лет (версии 3.10 и новее).

• Глубокое знание FastAPI (асинхронные эндпоинты, WebSocket, Pydantic v2, dependency injection)

• Опыт работы с Django.

• Работа с базами данных: SQLAlchemy 2.0 (асинхронный/синхронный режимы, отношения, миграции через Alembic) / PostgreSQL + pgvector (настройка расширения, работа с векторными полями, поиск по сходству (IVFFlat / HNSW индексы), гибридный поиск). MongoDB (агрегации, индексы, схемы через Pydantic

• Опыт настройки и использования Celery (брокеры Redis/RabbitMQ, периодические задачи, обработка ошибок, мониторинг через Flower)

• Контейнеризация. Уверенное владение Docker: Написание оптимизированных Dockerfile (многостадийная сборка, кэширование слоев). Управление томами (volumes) для персистентности данных. Настройка сетей (networks) для связи между контейнерами. Билдинг образов, работа с docker-compose

• Git: Работа в команде с GitFlow, ревью кода, Pull Request'ы

• Промпт-инжиниринг: Готовность и опыт написания системных промптов, Few-shot примеров, работа со структурированным выводом (JSON mode / Pydantic parsers)

• LangChain: Опыт коммерческой разработки с LangChain — создание цепочек (chains), маршрутизация, интеграция инструментов (tool calling / function calling), работа с памятью (memory), интеграция с векторными хранилищами через PGVector

• Опыт работы в высоконагруженных проектах: > 1000 RPS, оптимизация запросов к БД (N+1, индексы, кэширование), работа с асинхронностью и конкурентностью (asyncio, semaphores, connection pooling), профилирование и оптимизация кода (cProfile, py-spy, мониторинг), опыт масштабирования приложений (горизонтальное/вертикальное).

Будет преимуществом:

• Опыт настройки Kubernetes (деплой, scaling, ingress, configmaps, secrets, helm-чарты)

• Опыт работы с Kafka (производители/потребители, управление офсетами, настройка партиций, работа с Schema Registry).

• Знание основ информационной безопасности: Безопасное хранение секретов (Vault, Kubernetes Secrets), защита API (JWT, OAuth2, rate limiting, CORS), безопасная работа с пользовательскими данными (шифрование, маскировка, GDPR), понимание OWASP Top 10 для веб-приложений, безопасная работа с LLM (prompt injection, data leakage, выход за допустимые границы).

Мы предлагаем:

• Уникальный ИБ проект + ИИ специфика
• Оплата профильного обучения и повышения квалификации
• официальная зарплата с первого рабочего дня
• В период больничных и отпусков размер заработной платы в 100% объёме, вне зависимости от стажа
• График удаленный (до 2х часов разницы в часовых поясах приемлемо)
• Режим работы гибкий с 09:00 по МСК (возможен сдвиг ±2 часа, обсуждается индивидуально)
• Аккредитованной IT организацией в Минцифры
• Официальное оформление с первого рабочего дня

Какими плюшками порадуем:

• Оплата мобильной связи
• Корпоративная скидка на билеты в театр г. Москвы (для кандидатов из Москвы)
• ДМС после испытательного срока (в зависимости от региона)
• Корпоративный фитнес DDX Fitness или Spirit Fitness после испытательного срока (при наличии данных сетей в регионах)
• Бонусы и скидки от CORAL TRAVEL
• Очень френдли атмосфера – Генеральный директор совместно с HR проводит Welcome-ланчи для новичков в неформальной обстановке

С нами работают в долгую. Направляй свое резюме с указанием зарплатных пожеланий.

Этапы отбора:

1. После отклика вы получите список базовых вопросов от ИИ ассистента
2. После вас пригласят на небольшой онлайн созвон с рекрутером (до 30мин)
3. Далее тех этап - онлайн созвон с руководителем (1,5 часа)
4. Финальная встреча (онлайн / офис) (до 40-60 мин)
5. Оффер

Если ваш опыт соответствует нашим ожиданиям, и вы готовы общаться с ИИ ассистентом, обязательно пригласим вас на знакомство после прохождения первого этапа.

Мы — группа IT-компаний Lad. 34 года помогаем бизнесу развиваться с помощью IT-решений и автоматизации.

Развиваем Ladcraft — корпоративную платформу ИИ-агентов. Внедряем решения у крупных заказчиков: от проектов в транспортной отрасли до ассистентов для строительных холдингов и госструктур.

Чем предстоит заниматься:

• проектировать и разрабатывать LLM-агентов: оркестрация, tool use, RAG, промпт-инжиниринг;
• создавать навыки (tools) и интегрировать агентов с СЭД, GitLab, учётными и аналитическими системами;
• разрабатывать на Python и/или JavaScript, работать с SQL и REST;
• доводить решения до прода и контролировать качество работы агентов;
• работать с observability-инструментами, например Langfuse;
• взаимодействовать с заказчиком: уточнять требования, презентовать и защищать решения.

Что нам важно:

• опыт разработки LLM-агентов и понимание их ограничений, в том числе on-prem моделей;
• уверенный Python и/или JavaScript, SQL, REST;
• опыт запуска решений в production;
• умение измерять качество AI-решений;
• способность писать понятные ТЗ и общаться с заказчиком;
• будет плюсом: опыт с документными пайплайнами и DOCX, извлечение данных из договоров, опыт B2B-внедрений.

Мы предлагаем:

• реальные AI-проекты для крупных заказчиков;
• участие в развитии собственной платформы Ladcraft;
• работу с современными LLM и AI-инструментами;
• офисный/гибридный/удаленный формат работы;
• Lad Универ, внешние тренинги, митапы, выстроенный процесс адаптации;
• ДМС со стоматологией после года работы, чекапы;
• оплачиваемый выходной в День рождения;
• компенсацию спорта и корпоративный магазин мерча.

Контур — экосистема для бизнеса. Наши сервисы помогают каждой третьей компании России делать рабочие процессы проще и эффективнее: вести бухгалтерию, сдавать отчетность в госорганы, обмениваться документами без бумаги, общаться друг с другом на удаленке и многое другое. С нами жизнь 3,1 миллионов предпринимателей и их сотрудников становится легче.

О направлении

Центр искусственного интеллекта создает и внедряет технологии искусственного интеллекта в продукты и внутренние процессы Контура. Команда развивает AI-платформу, которая позволяет продуктовым командам использовать ИИ в self-service формате и быстро создавать собственных агентов и ассистентов.

Работаем с технологиями машинного обучения, генеративного ИИ и обработки данных. Среди реализованных решений — чат-бот Сирена, который экономит около 25% времени консультантов технической поддержки, и технология распознавания речи, обрабатывающая миллионы записей ежегодно.

В Центре ИИ работают специалисты разных профилей: data science, разработчики, аналитики данных, DevOps-инженеры, QA, системные аналитики, продуктовые и проектные менеджеры. Команда развивает собственную инфраструктуру и инструменты MLOps, обеспечивая полный путь AI-решений от исследования и разработки до промышленной эксплуатации.

О команде

CV-лаборатория проводит исследования в области современного компьютерного зрения и продвигает их использование в Контуре. Команда решает текущие продуктовые задачи и проводит исследования на будущее. Самое приоритетное направление сегодня: сервис распознавания документов, на текущий момент у нас есть MVP, нам важно закоончить сервис до конца года.

Задачи

• Дорабатывать и развивать сервис распознавания документов.
• Создавать пайплайны классификации, пре- и постпроцессинга, распознавания текста.
• Разрабатывать алгоритмы пост‑процессинга для валидации и нормализации распознанных данных.
• Помогать продуктовым командам с проработкой гипотез и презентацией результатов.
• Проверять прикладные гипотезы с применением NLP, классического ML, LLM и агентных подходов.

Мы ожидаем

• Глубокую экспертизу в PyTorch.
• Опыт работы и глубокое понимание современных SOTA-подходов к задачам OCR и Key Information Extraction, а также классических методов их решения.
• Понимание ландшафта и опыт взаимодействия с актуальными LLM/VLM.
• Опыт работы в построении продакшен решений с высокой нагрузкой порядка нескольких десятков тысяч запросов в сутки.
• Опыт оптимизации и дистилляции DL моделей для продакшена.
• Навык работы со статьями — поиск и анализ решений.
• Опыт самостоятельного деплоя моделей в продакшен.

Мы предлагаем

• Уровень дохода, который зависит от ваших технических знаний и навыков. Регулярно пересматриваем зарплаты с учетом профессионального роста. Финансовые бонусы тоже есть.
• Заботу о вашем комфорте. Можете работать удаленно, гибридно или в офисе, в любом случае предоставим технику и все необходимое. Если вам по душе работать из офиса — обеспечим удобным местом, зонами отдыха, кухней с полезными перекусами.
• Сильное инженерное комьюнити. Регулярно проводим внутренние технические конференции, обмениваемся опытом между командами. Вы всегда найдете, с кем посоветоваться.
• Возможность сменить продукт, команду или предметную область внутри компании. Поддерживаем развитие в любом направлении.
• Общение на «ты» и максимум горизонтальных связей в коллективе, чтобы быстрее договариваться и решать рабочие задачи.
• Возможность делиться экспертизой. Помогаем выступать на конференциях, участвовать в подкастах или видео, писать статьи.
• Поддержку профессионального развития. Организуем внутреннее и внешнее обучение.

WILIX - аккредитованная IT - компания. Мы создаем корпоративные системы, помогаем компаниям оптимизировать и развивать свой бизнес.

Сегодня мы в поиске ML инженера для работы на внешних проектах - потребность открыта на различные проекты в сферах финтеха, ритейла, эдтеха и пр.

​​​​​
• Понимание принципов проектирования моделей, управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop.
• Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных и признаков, выбор моделей, регуляризация, переобучение, data leakage, интерпретация результатов.
• Знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов.
• Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline- и online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных.
• Опыт работы хотя бы в одном из направлений: o классическое машинное обучение; o временные ряды и прогнозирование; o рекомендательные системы, поиск и ранжирование; o NLP, LLM и генеративный AI.
• Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas или polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch или аналогичные инструменты. • Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, работа с Git и участие в code review.
• Уверенное владение SQL • Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы. • Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
• Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков. • Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
• Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах. • Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
• Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
​​​​​​​• Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
• Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
• Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.

• Интересные и разнообразные проекты
• Возможности карьерного и профессионального роста
• Работа в энергичной молодой команде, готовой обмениваться опытом
  
  Укажите, пожалуйста, в сопроводительном письме желаемый уровень финансовой мотивации

Группа Компаний Орбита - ведущий разработчик цифровых решений, российская аккредитованная ИТ-компания

Масштабный технологический проект с глубокой экспертизой в цифровизации бизнеса. Ключевые отрасли: государственный сектор, FinTech, HR Tech, коммуникации и медиа, услуги, рынок недвижимости, travel.

Нам доверяют крупнейшие компании РФ, среди них: Т1, ВТБ, Иннотех, Альфа Банк, ОИС и другие.

Более 6 лет мы ведем собственную продуктовую и заказную разработку высокоэффективных цифровых решений.

Проект

ИИ-инкубатор — единая платформа для проверки и запуска пилотов (PoC) на основе перспективных ИИ-идей. Команда помогает превращать идеи в работающие прототипы: от эксперимента и оценки качества до защиты результатов на ИИ-комитете и подготовки решения к дальнейшему внедрению.

Задачи:

• Разработка ИИ-ассистентов и функциональных AI-агентов в рамках PoC.
• Проработка и реализация agentic workflows: управление контекстом и состоянием, выбор инструментов, function calling, human-in-the-loop.
• Проведение экспериментов с LLM, NLP и BERT-подобными моделями.
• Разработка RAG-решений с использованием векторных баз данных и embedding-моделей.
• Построение evals для LLM-систем: оценка качества ответов, контроль галлюцинаций и мониторинг поведения моделей.
• Работа с эвристиками и алгоритмами повышения качества AI-систем.
• Fine-tuning и адаптация LLM, включая LoRA / PEFT.
• Квантизация моделей и оптимизация inference.
• Запуск и эксплуатация моделей на CPU/GPU, оптимизация latency и потребления ресурсов.
• Контейнеризация ML/AI-сервисов и подготовка решений к эксплуатации.
• Работа с Kubernetes и KServe для развёртывания моделей.
• Разработка production-кода на Python, написание тестов, логирование и документация.
• Интеграция AI-сервисов с существующими системами через API.
• Участие в CI/CD-процессах, работа с Jenkins и Git.
• Оценка стоимости, производительности и масштабируемости LLM-решений.
• Участие в разработке механизмов безопасности AI-систем: защита от prompt injection, некорректного tool calling, утечек данных и чрезмерных прав агентов.

Требования:

• Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и ML: pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, PyTorch или аналогами.
• Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных, признаки, выбор моделей, регуляризация, переобучение и data leakage.
• Практический опыт хотя бы в одном направлении: NLP/LLM/GenAI, классическое ML, рекомендательные системы, поиск и ранжирование, временные ряды.
• Практические знания NLP и опыт работы с современными языковыми моделями.
• Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и хотя бы одним orchestration-фреймворком.
• Опыт разработки AI-агентов и понимание принципов agentic workflows.
• Опыт работы с RAG, embedding-моделями и векторными базами данных.
• Понимание принципов построения evals и оценки качества LLM-систем.
• Опыт fine-tuning/адаптации LLM, включая LoRA/PEFT.
• Опыт квантизации LLM и оптимизации inference.
• Понимание принципов работы и эксплуатации GPU-инфраструктуры.
• Уверенное владение SQL.
• Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, Git и code review.
• Понимание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, A/B-тестирование.
• Понимание offline- и online-метрик, подходов к валидации ML-систем и оценке бизнес-эффекта.
• Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
• Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.

Мы предлагаем:

• ​Удаленный формат работы по РФ;
• Белую заработную плату, оформление согласно Трудовому кодексу РФ;
• Комфортный старт: 3 месяца плавного погружения под присмотром HR;
• Поддержку: IT-отсрочку и консультации HR/юристов;
• Прозрачные процессы и открытую коммуникацию;
• Работу на лучшем оборудовании без логирования времени, с фокусом на доверии и результате;
• ДМС: медицинское страхование за счет компании;
• Развитие: индивидуальный план обучения, посещение конференций и митапов, поддержка в развитии карьеры;
• Личный бренд: возможность выступать на конференциях, митапах, публикация статей;
• Бенефиты: ежеквартальное обновление корпоративных скидок;
• Движ: организация вечеринок оффлайн и онлайн, предоставление мерча, проведение конкурсов и челленджей.

  Откликайтесь, будем рады познакомиться лично!

Для быстрорастущего AI-стартапа ищем Senior Python AI инженера, который поможет строить AI-агентов и масштабировать продукт с миллионами пользователей.

Что важно:

✔️ 5+ лет опыта разработки на Python

✔️ Опыт создания AI-агентов и LLM-приложений

✔️ RAG, LangGraph, LangMem

✔️ Векторные базы данных (Qdrant и аналоги)

✔️ Опыт с PostgreSQL

✔️ Опыт работы в стартапах или создания систем с нуля

✔️ Английский B2+

Будет плюсом:

➕ TypeScript / NestJS / React

➕ Docker, CI/CD

➕ Высоконагруженные системы

Что предлагает компания:

💰 Конкурентная зарплата в USD

🌍 Полностью удалённая работа

🏖️ 20 дней оплачиваемого отпуска

🚀 Реальное влияние на архитектуру продукта

🤖 Работа над AI-продуктом с 2M+ пользователей ежемесячно

📮 Если вам интересна вакансия или знаете подходящего специалиста — пишите, пожалуйста, в личные сообщения.

#python #ai #backend #llm #rag #job #vacancy #developer #opportunity

Просмотр информации C2PA

• Разработка и развитие production-бэкенда на Python.
• Проектирование API, бизнес-логики, асинхронных задач и очередей.
• Интеграция LLM через API: prompts, tool calling, structured outputs, routing, retries/fallbacks, работа с контекстом.
• Интеграция ML-решений команды в продукт.
• Поддержка генерации изображений и видео через ComfyUI / inference services.
• Работа с GPU-провайдерами, очередями и оркестрацией inference.
• Мониторинг, health checks, failover и повышение reliability.
• Диагностика production-инцидентов.
• Самостоятельный ownership архитектуры и технических решений в своей зоне.

• Сильный production Python.
• Опыт с FastAPI или аналогичными web-frameworks.
• Хорошее понимание async/await и concurrency.
• PostgreSQL, Redis.
• Очереди и background jobs.
• Docker, Linux.
• Опыт проектирования и поддержки production-сервисов.
• Понимание retries, idempotency, caching, observability.
• Практический опыт интеграции LLM или других ML-моделей в production.
• Понимание работы LLM API, prompt/system prompt, tool calling и structured generation.
• Самостоятельность и способность брать технический ownership без постоянного контроля.

• ComfyUI.
• Image/video generation pipelines.
• RunPod, Vast, Lambda или другие GPU-провайдеры.
• Kubernetes / Helm.
• Prometheus / Grafana / Sentry.
• ClickHouse.
• Langfuse или другая LLM observability.
• Опыт с agents / tool-based systems.
• vLLM, OpenAI, Anthropic, OpenRouter и аналогичные API.

• Это не research ML-позиция. Не нужны глубокие знания обучения LLM, RL/RLHF, CUDA, distributed training или разработки собственных моделей.
• Основной фокус роли — сильный Python backend + production AI integrations + базовый MLOps/inference.

• Полностью удаленный формат.
• Гибкий график.
• Достойная заработная плата.

Центр компетенций по внедрению ИИ-агентов занимается разработкой ИИ-агентов с использованием передовых языковых моделей (LLM) для оптимизации различных процессов Сбера. Наша цель — повышение эффективности процессов Банка и автоматизация задач с помощью новейших технологий в области искусственного интеллекта.

Основные направления нашей деятельности:

• Разработка ИИ-агентов для автоматизации бизнес-процессов
• Участие в дообучении и адаптации LLM на основе внутренних и внешних данных
• Оптимизация и улучшение производственных процессов Сбера с помощью AI

Почему стоит присоединиться к нам:

• Возможность работать с передовыми AI и ML технологиями
• Участие в развитии инновационных сервисов, которые реально влияют на процессы в крупнейшем банке страны
• Работа в дружной и профессиональной команде, нацеленной на достижение высоких результатов
• Возможность участия в международных проектах и конференциях по ИИ и машинному обучению
• Доступ к самым современным ресурсам и инструментам для разработки ИИ-решений

Присоединяйтесь к нашей команде и внесите свой вклад в улучшение производственной системы Сбера!

• Разработка PoC и MVP ИИ-агентов на основе LLM с использованием фреймворков для работы с LLM, таких как LangChain/GigaChain

• Помощь и участие на стадии внедрения ИИ-агентов (вывод в промышленную эксплуатацию)

• Адаптация и обучение языковых моделей (LLM) Сбера с использованием внутренних и внешних данных, Prompt Tuning, RAG

• Решение задач NLP: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering

• Индексация и ранжирование текстовых документов разной длины

• Взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований и постановка задач

• Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных в процессе разработки и внедрения ИИ-агентов

• Образование в техническом вузе в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики. Наиболее приоритетны: ВШЭ, МФТИ, МГУ, МИФИ

• Опыт в разработке NLP моделей и рекомендательных систем (желательно)

• Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM)

• Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов

• Высокий уровень владения ядром Python и SQL

• Свободное владение базовыми библиотеками на Python, в том числе: pandas, numpy, matplotlib, seaborn;

• Знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: Scikit-learn, Pytorch, xgboost, catboost, tensorflow, transformers

• Опыт работы с NLP библиотеками: pymorphy2, NLTK, Gensim, spacy, regexp

• Знание фреймворков для работы с LLM, таких как langchain.

• Ипотека по корпоративной ставке

• Бесплатная подписка СберПрайм+;

• Скидки на продукты компаний-партнеров;

• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких;

• Корпоративная пенсионная программа;

• Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, Тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию;

• Крупнейшее DS&AI community более 600 DS банка, включая: регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.

Мы ищем опытных специалистов по работе с большими языковыми моделями, готовых выступить в роли наставников и менторов для других членов команды. Если ты уже поднаторел в LLM и LangChain, и хочешь выйти на новый уровень владения NLP-экспертизой в одном из самых сложных доменов — юридическом, то давай к нам!

Наша междисциплинарная команда (юристы, лингвисты, разработчики и специалисты по Data Science) создаёт инновационные продукты на стыке искусственного интеллекта и права. Основной фокус — разработка ИИ-агентов для автоматизации юридических процессов, включая анализ договоров, сопровождение сделок и поддержку принятия решений.

Вам предстоит

• Разрабатывать и совершенствовать ИИ-агентов для решения юридических задач.
• Формализовать юридические процессы для их автоматизации.
• Создавать и оптимизировать промпты (prompt engineering) для LLM-моделей.
• Разрабатывать онтологии и структуры знаний в юридической области.
• Анализировать и улучшать работу NLP-сервисов.
• Готовить данные для обучения и дообучения языковых моделей.
• Взаимодействовать с юристами и разработчиками для интеграции ИИ-решений.

Мы ждем, что ты

• Обладаешь аналитическим и критическим мышлением — умеешь разбирать сложные задачи на составляющие и находить неочевидные решения.
• Имеешь опыт в Data Science/NLP или разработке ИИ-решений (от 3 лет).
• Знаешь основы юридической терминологии или готов быстро погружаться в юридическую тематику.
• Хорошо владеешь Python (pandas, NumPy, библиотеки для NLP).
• Имеешь опыт работы с LLM (GPT, Claude, Mistral и др.), включая prompt engineering и тонкую настройку.
• Умеешь работать с инструментами управления задачами (Jira, Confluence, Git).

Условия

• Годовая премия по итогам работы до 6 окладов.
• Регулярный пересмотр зарплат.
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
• Более 400 программ СберУниверситета для роста.
• Программа адаптации и помощь руководителя на старте.
• Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсионная программа.
• Ипотека для сотрудников по дисконтной программе.
• СберПрайм+ и скидки у партнёров.
• Бонус за рекомендации в команду.

Мы разрабатываем AI-сервисы для всех продуктовых команд Блока "Стратегия и развитие", совмещая Classic NLP и LLM-based подходы для достижения максимального качества наших комплексных решений:

• Мэтчим разные сущности банка (продукты, поручения, цели, встречи, инициативы, комментарии и др.) для создания полной информационной картины, позволяющей руководителям принимать AI-driven решения.
• Формируем рекомендации по тайм-менеджменту и планированию задач в рамках стратегических направлений на основе разнообразных внутренних источников информации (встречи в календаре, поручения, внешние мероприятия).
• Классифицируем как короткие тексты (Jira-задачи, комментарии), так и длинные (внутренние документы Сбера) для оптимизации внутренних процессов банка.
• Развиваем направление доменной адаптации для прокачивания стримов семантического поиска, ранжирования и прочих NLP downstream-задач.
• Участвуем в развитии глобального направления ИИ-агентов и регулярно используем в работе современные подходы на основе LLM (External Tools, Reasoning, Reflection).
• Проверяем гипотезы любой сложности для получения Data-driven инсайтов, которые становятся предметом обсуждения на стратегических сессиях руководства банка.

В наши глобальные планы входит:

• Шэринг наших решений для переиспользования другими командами банка.
• Работа над маркетплейсом ключевых AI-решений для быстрой проверки гипотез бизнес-заказчиками блока.

Обязанности

• Разработка и внедрение ML-моделей от этапа MVP до ПРОМ-решения (CRISP-DM).
• Решение задач NLP: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering.
• Разработка прототипов на основе LLM с использованием фреймворков для работы с LLM, таких как LangChain/GigaChain.
• Адаптация и обучение языковых моделей (LLM) Сбера на основе внутренних и внешних данных, Prompt Tuning, RAG.
• Индексация и ранжирование текстовых документов разной длины.
• Взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований и самостоятельная постановка задач.
• Определение ML SysDes решения с учетом разрешенного технологического стека.
• Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B тестирования.

Требования

• Образование в техническом ВУЗе в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики. Наиболее приоритетны: ВШЭ, МФТИ, МГУ, МИФИ.
• Опыт в разработке NLP моделей и рекомендательных систем (желательно).
• Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM).
• Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов.
• Высокий уровень владения ядром Python и SQL.
• Свободное владение базовыми библиотеками на Python, в том числе: pandas, numpy, matplotlib, seaborn.
• Знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: Scikit-learn, PyTorch, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, transformers.
• Опыт работы с NLP библиотеками: pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp.
• WEB-фреймворки: FastAPI (async methods), Flask и др.
• Знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5).
• Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain/GigaChain, LangServe/GigaServe, LlamaIndex и др.).
• Контейнеризация: Docker, OpenShift.

Условия

• Удаленка или гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально).
• Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом;
• Высокий уровень дохода (обсуждаем индивидуально), готовые премии.
• Ипотека выгоднее на 4% для каждого сотрудника и льготные условия кредитования.
• Бесплатная подписка СберПрайм+.
• Скидки на продукты компаний-партнеров.
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких.
• Корпоративная пенсионная программа.
• Обучение за счет Компании: онлайн-курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты.

Улучшение качества поиска по корпоративным данным через внедрение GraphRAG в систему Agentic RAG (DeepResearch) (ИИ помощник для руководителей Сбера).

Обязанности

• Проектирование и настройка пайплайна извлечения сущностей и связей из структурированных и неструктурированных данных (NER, relation extraction).
• Координация работы команды DE/DS для реализации end-to-end сервиса GraphRAG и вывода в промышленную эксплуатацию.
• Разработка стратегий построения и обновления knowledge graph для RAG-системы.
• Оптимизация graph traversal алгоритмов для улучшения релевантности поиска.

Требования

• Опыт работы с графовыми СУБД (Neo4j, ArangoDB, Neptune) и graph embeddings.
• Глубокая экспертиза в LangChain, LangGraph для построения RAG-систем и AI-агентов.
• Практический опыт вывода AI-сервисов в промышленную эксплуатацию.
• Опыт в Named Entity Recognition (NER) и Relation Extraction с использованием LLM.
• Знание методов graph neural networks (GNN) и их применения в RAG.
• Опыт работы с embedding моделями (sentence transformers, OpenAI embeddings) и векторными БД.
• Понимание архитектур RAG: naive RAG, advanced RAG, modular RAG, GraphRAG.

Условия

• Возможен удаленный, гибридный или офисный формат на выбор.
• Ипотека выгоднее для каждого сотрудника и льготные условия кредитования.
• Фитнес-залы в офисах.
• Бесплатная подписка СберПрайм+.
• Скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Сбер Еаптека и другие.
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких; корпоративная пенсионная программа.
• Курсы для будущих родителей, материальная поддержка и тематическое сообщество для молодых мам.
• Детский отдых и подарки за счет Компании.
• Обучение за счет Компании: онлайн курсы в Виртуальной школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
• Реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение до 100 тыс. рублей.

Описание команды:

Мы разрабатываем AI-агентов для продуктовых команд и ТОП-процессов Блока "Стратегия и развитие", совмещая Classic NLP, LLM-based и мультиагентные подходы с целью повышения внутренней эффективности и автономизации задач на основе Leading Edge технологий в области AI.

Основные направления деятельности:

• Мэтчим разные сущности банка (продукты, функции, цели, встречи, письма, задачи Jira и др.) для создания полной картины в рамках анализа эффективности всей организации.
• Формируем рекомендации по повышению эффективности на основе классификации, кластеризации и тематического моделирования с использованием цифровых следов.
• Реализуем пайплайны обработки внутренних документов произвольной длины для максимального ускорения работы с ними (маршрутизация, рекомендация замечаний и генерация корректных документов с нуля).
• Проводим анализ графов целей организации (связанность, каскадирование, полнота и актуальность) для выравнивания стратегии банка на всех уровнях, а также рекомендуем амбициозные цели с учетом контекста и приоритетов стратегии.
• Расширяем направление доменной адаптации для прокачивания стримов семантического поиска, ранжирования и прочих NLP downstream-задач.
• Участвуем в развитии глобального направления AI-агентов и регулярно используем в работе современные подходы на основе LLM (External Tools, Reasoning, Reflection).
• Проверяем гипотезы любой сложности для получения Data-driven инсайтов, которые становятся предметом обсуждения на стратегических сессиях руководства банка.

В наши глобальные планы входит:

• Разработка и внедрение AI-агентов для самых приоритетных стратегических процессов банка с потенциалом переиспользования на внешнем рынке.
• Создание SotA-решений с учетом специфики банка.

Почему стоит присоединиться к нам:

• Возможность использовать передовые AI-технологии и платформы банка.
• Участие в развитии инновационных сервисов стратегического блока, которые приносят реальную пользу процессам и продуктам всего банка, при этом быстро попадают в поле зрения ключевых руководителей.
• Возможность участия в международных проектах и конференциях по AI и ML.
• Работа в дружной команде профессионалов, ориентированной на достижение самых амбициозных целей и постоянное развитие.

Обязанности

• Разработка и внедрение ML-моделей и AI-агентов от этапа MVP до ПРОМ (CRISP-DM).
• Решение задач NLP: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, Simplification, NER, Semantic Search, Clustering и др.
• Создание мультиагентных пайплайнов на основе фреймворков для работы с LLM (LangChain/GigaChain).
• Адаптация и обучение языковых моделей (LLM) Сбера на основе внутренних и внешних данных (In-Context Learning, Prompt Tuning, RAG, PEFT).
• Индексация и ранжирование текстовых документов разной длины.
• Взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований и самостоятельная постановка задач.
• Определение ML SysDes решения с учетом разрешенного технологического стека.
• Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B тестирования.

Требования

• Образование в техническом ВУЗе в сфере компьютерных наук, прикладной математики или статистики. Наиболее приоритетны: ВШЭ, МФТИ, МГУ, МИФИ.
• Опыт в разработке NLP моделей.
• Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM).
• Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов.
• Свободное владение базовыми библиотеками на Python: pandas, NumPy, matplotlib, seaborn и др.
• WEB-фреймворки: FastAPI (async methods), Flask и др.
• Знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5).
• Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain/GigaChain, LangServe/GigaServe, LlamaIndex и др.).

Условия

• Ипотека выгоднее на 7% для каждого сотрудника и льготные условия кредитования.
• Возможность выбрать удобный формат работы — гибрид, удаленка или офис.
• Бесплатная подписка СберПрайм+.
• Скидки на продукты компаний-партнеров.
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких.
• Корпоративная пенсионная программа.
• Обучение за счет компании: онлайн курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
• Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.

Наша команда разрабатывает комплексные AI-решения (Classic NLP, LLM, AI-агенты) для ключевых продуктов и процессов Блока «Стратегия и развитие». Мы всегда находимся на переднем краю развития технологий и пробуем новое — первыми в Сбере разработали прототип мультиагентной системы для работы с обращениями, благодаря чему агентные решения стали одним из самых востребованных направлений в банке.

Наш технологический фокус выходит за рамки AI-агентов: мы решаем задачи классификации, кластеризации, мэтчинга, доменной адаптации (Metric Learning, PEFT), при необходимости используем SFT. Итог нашей работы — не отдельный e2e-пайплайн, а production-ready мультисервисные архитектуры, интегрированные во внутренние поверхности Сбера.

Недавние проекты: мультиагентная система для анализа организационной эффективности (доклад на AI Journey 2025), мультиагентный пайплайн для анализа документов об организационных изменениях, AI-агент-Copilot для постановки и мониторинга целей. Все направления активно растут и получают непосредственную поддержку руководства банка.

Основные направления деятельности

• Формируем рекомендации по повышению эффективности команд, продуктов и подразделений на основе классификации, кластеризации и тематического моделирования с использованием цифровых следов (Jira, встречи, письма и др.).
• Проводим комплексный анализ результативности в рамках сценарного моделирования деятельности по достижению целей руководства банка.
• Реализуем пайплайны обработки внутренних документов произвольной длины для построения рекомендаций по работе с ними и ускорения организационных изменений.
• Выявляем глобальные тренды и проводим анализ их влияния на численность ролей банка для Стратегии Сбера.
• Анализируем графы целей организации (связанность, каскадирование), а также рекомендуем амбициозные цели с учетом контекста и приоритетов Стратегии.
• Расширяем направление доменной адаптации для прокачивания стримов семантического поиска, ранжирования и прочих NLP downstream-задач.
• Участвуем в развитии глобального направления AI-агентов и регулярно используем в работе современные подходы на основе LLM (External Tools, Reasoning, Reflection).
• Проверяем гипотезы любой сложности для получения Data-driven инсайтов для подготовки стратегических сессий руководства банка.

Наши глобальные приоритеты

• Разработка и внедрение AI-решений (Classic NLP, LLM-приложения, AI-агенты) для повышения эффективности приоритетных стратегических процессов банка с потенциалом использования на внешнем рынке.
• Создание SotA-решений с учетом специфики банка.

Почему нас выбирают

• Возможность использовать передовые AI-технологии и платформы банка.
• Участие в развитии инновационных сервисов стратегического блока, которые приносят реальную пользу процессам и продуктам всего банка и быстро попадают в поле зрения ключевых руководителей.
• Возможность участия в международных проектах и конференциях по AI и ML.
• Работа в дружной команде профессионалов, ориентированной на достижение самых амбициозных целей и постоянное развитие.

Обязанности

• Разработка и внедрение AI-сервисов (Classic NLP, LLM-приложения, AI-агенты, диалоговые системы) от этапа MVP до ПРОМ (CRISP-DM).
• Решение задач NLP: Preprocessing, Classification, Summarization (Ext/Abst), Sentence Compression, NER, Semantic Search, Clustering и др.
• Создание мультиагентных пайплайнов на основе фреймворков для работы с LLM (LangGraph, LangChain/GigaChain, LlamaIndex и др.).
• Адаптация и обучение языковых моделей на основе внутренних и внешних данных (Prompt Tuning, RAG, PEFT, SFT).
• Индексация и ранжирование текстовых документов.
• Взаимодействие с бизнес-заказчиком для выявления требований и самостоятельная постановка задач.
• Оптимизация AI-сервисов в промышленной среде.
• Участие в валидации и автомониторинге моделей, проведение A/B-тестирования.

Требования

• Образование в техническом ВУЗе в сфере компьютерных наук, прикладной математики и информатики. Наиболее приоритетны: ВШЭ, МФТИ, МГУ, Сколтех.
• Опыт в разработке NLP-моделей и рекомендательных систем.
• Понимание жизненного цикла моделей (CRISP-DM).
• Умение переводить бизнес-постановку задачи в ML-постановку, грамотная интерпретация полученных результатов.
• Высокий уровень владения ядром Python и SQL.
• Знание фреймворков, библиотек, алгоритмов машинного обучения: XGBoost, CatBoost, PyTorch, TensorFlow, Transformers.
• WEB-фреймворки: FastAPI (async methods), Flask и др.
• Знание архитектур нейронных сетей: RNN, LSTM, трансформеры (BERT, BART, T5).
• Знание агентных архитектур (ReAct, Blackboard, Multi-agent и др.).
• Знание фреймворков для работы с LLM (LangChain/GigaChain, LangServe/GigaServe, LlamaIndex и др.).
• Контейнеризация: Docker, OpenShift.

Условия

• Гибкий гибрид (обсуждаем индивидуально).
• Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес-залом.
• Ипотека с выгодой для сотрудника и льготные условия кредитования.
• Бесплатная подписка СберПрайм+.
• Скидки на продукты компаний-партнеров.
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких.
• Корпоративная пенсионная программа.
• Обучение за счет компании: онлайн курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
• Крупнейшее DS&AI Community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира.

Доход и график обсуждаем с каждым индивидуально.

Разработка AI-помощника для руководителей Сбера с функциями: Agentic RAG по корпоративным данным, бизнес-советник, автопротоколирование встреч, персонализированные рекомендации для повышения эффективности лидеров и др.

Обязанности

• Техническое лидерство AI-стримов: координация команды DE/DS для реализации end-to-end AI-сервисов и вывода в промышленную эксплуатацию.
• Дообучение LLM (SFT/RLHF) для развития навыка business judgement: сбор бенчмарков, организация разметки, управление пайплайном fine-tuning.
• Повышение качества автопротоколирования встреч: оптимизация speech-to-text, суммаризация через LLM, извлечение задач и инсайтов, генерация.
• Разработка AI-сервисов персонализированных рекомендаций для повышения эффективности руководителей.

Требования

• Опыт работы с графовыми СУБД (Neo4j, ArangoDB) и knowledge graphs.
• Глубокая экспертиза в фреймворках для AI-агентов: LangChain, LangGraph, LlamaIndex.
• Опыт fine-tuning LLM (SFT, DPO, RLHF) и работы с различными архитектурами (LLaMA, Mistral, GigaChat).
• Практический опыт вывода AI-сервисов в промышленную эксплуатацию с обеспечением SLA.
• Опыт разработки Agentic RAG-систем и multi-agent frameworks.
• Знание методов оценки качества LLM: human evaluation, LLM-as-a-judge, метрики (BLEU, ROUGE, BERTScore).
• Опыт работы с speech-to-text-моделями (Whisper, Conformer) и их оптимизации.

Условия

• Ипотека выгоднее на 7% для каждого сотрудника и льготные условия кредитования.
• Бесплатная подписка СберПрайм+.
• Скидки на продукты компаний-партнеров.
• ДМС с первого дня и льготное страхование для близких.
• Корпоративная пенсионная программа.
• Обучение за счет компании: онлайн-курсы в онлайн-школе Сбера и неограниченный доступ к библиотеке, обучение в Корпоративном университете, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.
• Крупнейшее DS&AI community — более 600 DS банка, регулярный обмен знаниями, опытом и лучшими практиками, интерактивные лекции и мастер-классы от ведущих ВУЗов и экспертов технологических компаний, дайджест о самых последних разработках в области DS&AI и отчеты с крупнейших конференций мира, регулярные внутренние митапы.