AI инженер — свежие вакансии

В Блоке Информационной безопасности в Департаменте координации защиты информации в Управлении безопасности инфраструктуры открыта вакансия для Middle Backend-разработчик (AI-агенты, API, MCP) с опытом backend-разработки от 3 лет на одном из языков: Python (FastAPI, aiohttp, asyncio) или Go (высоконагруженные сервисы)

Ключевые задачи:

• Проектировать и разрабатывать высоконагруженные API для внутренних сервисов компании и AI-агентов
• Реализовывать MCP-серверы (Model Context Protocol) для предоставления LLM доступа к инструментам, базам данных и внешним API в стандартизированном формате
• Интегрировать AI-агентов с внешними инструментами: поисковые системы, базы знаний и т.п.
• Разрабатывать механизмы функционального вызова (function calling/tools) для LLM, обрабатывать запросы агентов к инструментам и возвращать результаты
• Обеспечивать масштабирование и отказоустойчивость бэкенда агентов: балансировка нагрузки, кэширование, работа с очередями (RabbitMQ/Kafka) для асинхронных задач
• Работать с базами данных для хранения истории диалогов, состояния агентов, пользовательских данных (PostgreSQL, Redis, векторные БД)
• Внедрять мониторинг и логирование работы агентов: отслеживание качества ответов, задержек, ошибок (Prometheus/Grafana, ELK, LangFuse)
• Участвовать в проектировании архитектуры и выборе технологий для платформы AI-агентов
• Обеспечивать безопасность при взаимодействии с LLM и внешними инструментами: контроль доступа, валидация входных данных, защита от инъекций

Что важно для нас:

• Опыт backend-разработки от 3 лет на одном из языков: Python (FastAPI, aiohttp, asyncio) или Go (высоконагруженные сервисы)
• Опыт проектирования и разработки RESTful API и WebSocket/SSE (потоковая передача данных)
• Понимание принципов работы LLM и AI-агентов: опыт использования фреймворков для создания агентов (LangChain, CrewAI и т.п.) или разработка собственных решений
• Знание Model Context Protocol (MCP) или готовность быстро его освоить (опыт реализации серверов и клиентов)
• Опыт интеграции с внешними API и инструментами (вызов функций, работа с инструментами)
• Уверенное владение SQL и NoSQL базами данных (PostgreSQL, Redis, ClickHouse)
• Опыт работы с брокерами сообщений (RabbitMQ, Kafka) для асинхронной обработки задач агентов
• Понимание принципов аутентификации и авторизации (JWT, OAuth2, API keys)
• Опыт контейнеризации (Docker) и оркестрации (Kubernetes) — базовый уровень
• Умение писать чистый, тестируемый код, опыт написания unit/integration тестов
• Будет плюсом: опыт разработки MCP-серверов для доступа к специфическим инструментам (базы данных, файловые системы, внешние сервисы),опыт работы с векторными базами данных (pg_vector) для RAG в контексте агентов, понимание LLMSecOps: защита от prompt injection, безопасное выполнение кода, санитизация данных, опыт интеграции с популярными LLM-провайдерами (OpenAI, Anthropic, YandexGPT, GigaChat) и открытыми моделями (через HuggingFace, vLLM), опыт работы с оркестрацией агентов (планирование, выполнение многошаговых сценариев), наличие собственных наработок в области AI-агентов, участие в хакатонах в области применения AI-инструментов ​​​

Что предлагаем:

• Официальное оформление в соответствии с ТК РФ
• График работы 5/2 (пн-чт с 9:00 до 18:00, пт до 16.45) гибридный формат (1 день удаленно) работы после испытательного срока
• Конкурентный уровень дохода
• Доплата к отпуску и больничному листу
• «Кафетерий льгот»: ДМС для работника и членов семьи, возмещение затрат на отдых, спортивные услуги, покупки на маркетплейсе «ПСБ Маркет»
• Дополнительные льготы при заключении брака и рождении детей
• Материальная поддержка в определенных жизненных ситуациях
• Бесплатная программа поддержки работников: юридические, финансовые и психологические консультации, помощь в бытовых вопросах, автопомощь, корпоративные скидки, профориентация детей работников
• Возможность профессионального развития и прохождения внутреннего и внешнего профессионального обучения
• Корпоративная паритетная пенсионная программа

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.

• 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.

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

• Опыт в разработке NLP моделей (обязательно) 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: pandas, numpy, matplotlib, seaborn и др.

• 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.

• 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.

Нейроюрист уже стал одним из лучших решений на рынке и сейчас активно растёт и масштабируется. Мы расширяем команду и ищем сильного ML-разработчика, имеющего опыт с RAG, LLM и агентами.

Улучшение LLM- и RAG-пайплайнов

Улучшать LLM- и RAG-пайплайны: оптимизация каждого компонента RAG, настройка embedder/reranker-моделей, промпт-инжиниринг, подтверждённость генерации.

Разработка юридических LLM-агентов

Проектировать, разрабатывать, внедрять LLM-агентов и оценивать их работу для сложных сценариев: анализ задачи пользователя, планирование, выбор подходящих инструментов на каждой итерации исполнения плана.

Дообучение и масштабирование

Дообучать LLM/ML-модели, включая дообучение с подкреплением совместно с командами базовых технологий Яндекса. Масштабировать продакшен-решения: latency, scalability, monitoring моделей.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Больше двух лет работали в ML/NLP/LLM-проектах, включая prod-системы
* Пишете код (Python)
* Имеете опыт с LLM, RAG
* Интересуетесь агентами
* Готовы внедрять ML-модели в рантайм, поддерживать их и автоматизировать сопутствующие процессы

* Делали тонкую настройку сложных RAG-пайплайнов
* Разрабатывали LLM-агентов (LangGraph, AutoGen, Pydantic AI, etc.)
* Участвовали в разработке диалоговых сервисов
* Разбираетесь в юридической сфере

Наша служба в Яндекс Лавке занимается AI-изацией бизнеса: мы создаём агентов, которые избавляют от рутины в разработке, аналитике, операциях, коммерции и других бизнес-функциях. Раньше мы работали точечно: брали отдельный процесс — например, поиск пропавших посылок, дежурство или антифрод курьеров — и создавали для него агента. Теперь мы переходим на новый уровень: вместо отдельных агентов будем строить AI-системы, которые будут охватывать работу целой бизнес-функции.

Мы ищем разработчика-агентостроителя в одну из команд. Эта позиция находится на стыке ML и бэкенда. Вам предстоит писать продакшн-код, проектировать агентов, экспериментировать с архитектурой и моделями, а также доводить решения до внедрения.

Узнайте про разработку Городских сервисов Яндекса на dev.go.yandex

Разработка AI-агентов

Вы будете участвовать во всех стадиях проекта: вместе с руководителем команды разбираться в бизнес-процессе, проектировать архитектуру агентов, писать код, продумывать оценку качества, запускать в прод и поддерживать после внедрения. Предстоит определять, какие инструменты и навыки нужны агенту, организовывать работу с контекстом, выбирать подходящую модель, оценивать качество ответов, выявлять и исправлять галлюцинации. Стек: Python, PostgreSQL, экосистема lang*. Интеграции: с внутренними сервисами Яндекса и внешними API.

Взаимодействие с бизнесом

Вы будете общаться с заказчиками из бизнес-подразделений, понимать их задачи и проблемы, обсуждать решения, презентовать результаты и доказывать эффективность работы.

Поддержка агентов в проде

Агенты живут долго, и после внедрения работа с ними не заканчивается. Вы будете выстраивать системы для мониторинга качества, добавлять непредвиденные сценарии, масштабировать агента на соседние сервисы и дежурить по своим проектам.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Уверенно владеете Python для разработки серверных приложений и интеграций
* Понимаете, как устроены асинхронные взаимодействия, очереди, базы данных
* Имеете базовое представление о том, как устроены LLM и AI-агенты: знаете, что такое тулы, промпты, контекстное окно, RAG
* Умеете задавать вопросы про целевое состояние процесса, формулировать гипотезы, оценивать пользу решения для пользователя
* Проактивны и автономны: готовы сами приходить с идеями и доводить их до результата

* Работали с API больших языковых моделей: YandexGPT, OpenAI, Anthropic
* Писали тулы и промпты в продакшне
* Занимались ML-разработкой, понимаете, когда стоит дообучать модель, а когда достаточно работать с готовым API или промпт-инжинирингом
* Знакомы с экосистемой lang* (LangChain, LangGraph), агентскими протоколами (MCP, A2A) и подходами (RAG)
* Хотите развиваться в сторону руководителя или техлида

Команда отвечает за внутренний data/AI-продукт для автоматизации управленческой отчетности и развития AI-агента для работы с данными.

Роль включает два направления: развитие автоматизированной системы управленческой отчетности на Python и развитие backend-логики AI-агента

задачи по AI-агенту:

• развитие backend-логики AI-агента на Python
• интеграция агента с внутренними сервисами и API
• оптимизация надежности и качества работы сервиса

задачи по отчетности:

• подготовка данных на Python с использованием pandas

• работа с SQL-запросами и источниками данных

• автоматизация регулярной подготовки отчетов

• python в продакшене — от 2 лет

• опыт backend-разработки и интеграций с API, опыт с Git

• сильный SQL — аналитические запросы, оптимизация, большие объёмы данных

• понимание ETL-архитектуры и пайплайнов данных — необходимо для глубокой работы с агентом

будет плюсом:

• опыт проектирования архитектуры AI-решений

• ClickHouse или другие колоночные БД

• опыт в банковской или финансовой аналитике

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• график работы: офис или гибрид

• годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• регулярные митапы и развитое DS-community

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

О проекте:

Мы разрабатываем инновационную платформу на основе генеративного искусственного интеллекта (GenAI), предназначенную для автоматизации создания и управления маркетинговыми кампаний. Основной целью нашего продукта является генерация персонализированных коммуникаций в автономном режиме, где мультиагентные системы самостоятельно анализируют данные аудитории, разрабатывают стратегии, создают контент и оптимизируют результаты в реальном времени.

В команду нужны разработчики уровня Middle + и Senior.

• разработка back-end части автоматизированной системы с учетом требований

• безопасности, отказоустойчивости, времени отклика и т.п. (в т.ч. прототипирование)

• писать эффективный и понятный код на Java

• проведение code review, написание юнит-тестов, участие в организации процессов контроля качества java кода на проекте

• контролировать качество и сроки разработки, внедрять лучшие практики

• разработки ПО, предлагать в работу новые инструменты и фреймворки, совместно с командой решать архитектурные вопросы

• проведение командных мероприятий (планирование, груминг, ретроспектива, stand-up, демо).

• опыт коммерческой разработки на Java (от 5 лет)

• уверенное знание Java 11+ (желательно опыт с Java 17+)

• oпыт работы с maven/gradle

• oпыт работы с экосистемой Spring (Boot, Data и тд.)

• понимание принципов микросервисной архитектуры (REST, gRPC, очереди сообщений(Kafka), взаимодействие сервисов)

• опыт работы с PostgreSQL: написание сложных запросов, оптимизация, работа с индексами, транзакциями

• понимание принципов CI/CD, Jenkins (или аналогами)

• уверенное владение инструментами контроля версий (Git)

• опыт написания модульных и интеграционных тестов (JUnit, Testcontainers, Mockito и др.)

• опыт проведения code review.

Будет плюсом:

• опыт в проектировании архитектуры

• опыт в проектировании баз данных

• опыт контейнеризации приложений (Docker) и работы в OpenShift или Kubernetes.

• Современный IT-офис вблизи Москва-Сити с фитнес залом

• Позитивная и заряженная команда профессионалов

• Интересные, сложные, амбициозные задачи

• Создание нового уникального продукта

• Возможность профильного обучения за счет компании

• Стабильная, конкурентная «белая» заработная плата (оклад + достойные премии)

• Льготные условия по ипотеке и кредитам Сбербанка

• ДМС, социальные гарантии, корпоративные мероприятия.

Мы — команда GenBI and Agentization, разрабатывающая AI-ассистента для платформы Navigator BI — ключевой бизнес-аналитической системы банка. Наш проект уже решает задачи, значимые для всей экосистемы Сбера. Наша цель — создать интеллектуального помощника, который помогает пользователям:

• находить нужные дашборды и отчёты;

• получать статистику и динамику показателей естественным языком;

• генерировать новые визуализации (графики, виджеты, таблицы) на основе сырых данных;

• отвечать на вопросы, касающихся бизнес-показателей.

• Повышать метрики качества AI-сервиса: дообучать и адаптировать модели, улучшать пайплайны обработки запросов.

• Лидировать выделенное направление в команде: проводить code review, предлагать архитектурные решения.

• Тестировать гипотезы по улучшению пользовательского опыта — от качества поиска до точности генерации визуализаций.

• Интегрировать LLM в существующие процессы, развивать RAG-компоненты и агентную логику.

• Взаимодействовать с командой разработки и бизнес-заказчиками для уточнения требований и постановки задач.

• Опыт разработки LLM-приложений и/или агентных систем.

• Глубокое понимание современных NLP-архитектур (трансформеры, механизмы внимания).

• Уверенное владение PyTorch и LangChain.

Будет плюсом:

• Опыт работы с поисковыми системами (OpenSearch, Elasticsearch) и векторными базами данных.

• Опыт дообучения LLM (fine‑tuning) и построения RAG-пайплайнов.

• Знание MLOps-практик (CI/CD для ML, мониторинг моделей).

• Понимание архитектуры агентных систем.

• Умение самостоятельно вести задачи от гипотезы до внедрения.

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• Гибридный формат работы

• Ежегодный пересмотр зарплаты. Годовая премия

• Корпоративный спортзал и зоны отдыха

• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• Программа адаптации и помощь руководителя на старте

• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы развиваем платформу обратной связи клиентов и создаем AI-решения для своевременного выделения инсайтов из клиентских опросов и обращений. Наша цель – превратить сырые отзывы в структурированную аналитику, доступную в том числе через AI-ассистента, и сократить путь от фидбэка до продуктового решения.

• Разрабатывать систему обработки опросов CSI: автоматическое выделение тем, динамическое обновление базы знаний и классификацию комментариев с поддержкой новых классов

• Проектировать и разрабатывать AI-агента для аналитики: агент должен отвечать на запросы продуктовых специалистов, опираясь на данные CSI и историю обращений клиентов

• Строить, тестировать и оценивать LLM-пайплайны и RAG-системы, внедрять метрики качества и механизмы обратной связи

• Интегрировать решения в production, писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код, участвовать в код-ревью.

• Опыт в NLP и LLM: от классических алгоритмов до трансформеров и генеративных моделей

• Практическая разработка AI-агентов, чат-ботов и LLM-пайплайнов в коммерческих проектах

• Опыт обучения NLP-моделей в задачах классификации и суммаризации.

• Уверенное владение PyTorch, NumPy, Pandas, LangChain, LangGraph (или аналогами)

• Понимание ML-фундамента: опыт работы с динамически расширяемыми классами, few-shot learning или online-learning подходами

• Уверенный Python, Git, SQL, Bash, Docker

• Навык перевода бизнес-требований в технические решения.

Будет плюсом:

• Микросервисная архитектура, проектирование REST API, асинхронная разработка (FastAPI, asyncio, aiohttp, multiprocessing)

• Опыт работы с PostgreSQL, Redis и векторными БД (PGVector, OpenSearch)

• Настройка CI/CD-пайплайнов (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD) и деплой в Kubernetes.

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• Декретная ставка - срочный ТД

• Формат работы - гибрид после испытательного срока

• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• Корпоративный спортзал и зоны отдыха

• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Всем привет!

Мы в поисках AI Developer - Claude API & Автоматизация 💥

Требования:

- 2+ года опыта разработки

- Уверенный Python или JavaScript

- Реальный опыт создания AI автоматизаций (обязательно!)

- Опыт работы с LLM API (Claude/OpenAI/Anthropic)

- Создавал AI агентов с function calling/tools

- API интеграции (REST, webhooks)

- Умеешь разбираться в документации самостоятельно

Must have:

Опыт работы с LLM API (Claude/OpenAI)

Nice to have:

- Опыт с n8n/Zapier/Make

- Работал с CRM системами

- Понимание бизнес-процессов

Обязанности:

- Создавать AI агентов на Claude API (function calling, tools)

- Строить автоматизации и workflow (n8n, Zapier, Make)

- Интегрировать с API (CRM, базы данных, внешние сервисы)

- Backend разработка (Python или JavaScript)

- Работать с руководителями отделов — понимать их процессы

- Превращать ручную работу в AI-автоматизации

Центр практического искусственного интеллекта занимается разработкой и внедрением высокотехнологичных AI-инструментов.

Задачи берутся из повседневной практики бизнеса.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Вы будете:

• разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP/мультимодальные пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач
• создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы (workflow-оркестрация, планирование, инструменты, memory-модули, интеграции с сервисами банка)
• участвовать в формировании и проверке гипотез для улучшения качества моделей и пайплайнов
• интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг
• адаптировать и внедрять результаты исследований в прикладные решения
• разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML
• обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками (тестирование, логирование, мониторинг)
• участвовать в выборе и настройке инфраструктуры для инференса и обучения.

Требования:

• уверенные технические навыки
• глубокие знания NLP и уверенная база в классическом ML
• опыт разработки RAG-систем, ML-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком
• опыт разработки и продакшен-внедрения ML-сервисов
• отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью
• опыт работы с мультиагентными фреймворками (LangGraph, LlamaIndex или другие)
• уверенное владение инструментами разработки и инфраструктуры: bash, Docker/Openshift/Kubernetes, Git
• опыт упаковки моделей в сервисы и интерфейсы (FastAPI, Flask, Tornado; будет плюсом UI-фреймворки типа StreamLit/ChainLit)
• понимание технологий инференса и обучения больших моделей (vLLM, DeepSpeed, Accelerate)
• опыт интеграции генеративных моделей в реальные бизнес-процессы
• знание CI/CD для ML/infra (GitLab CI/GitHub Actions/ArgoCD)
• навыки профилирования, оптимизации и мониторинга систем в проде (Prometheus/Grafana/OpenTelemetry)
• понимание MLOps-паттернов: feature store, model registry, rollout/rollback стратегий.

Будет плюсом:

• опыт работы с мультимодальными моделями (Vision/Audio LLMs)
• опыт распределённого обучения и оптимизации больших моделей.

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
• офисный формат работы (возможно обсудить гибрид после исп.срока)
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.

Чем предстоит заниматься:

• Обеспечивать разработку, внедрение и развитие корпоративных решений на базе больших языковых моделей для автоматизации бизнес-процессов, повышения производительности сотрудников, улучшения качества принятия решений и создания измеримого бизнес-эффекта для компаний Холдинга.
• Участвовать в полном цикле разработки AI/ML-решения: от гипотез и прототипов до запуска в production и последующего мониторинга;
• Разрабатывать, тестировать и внедрять end-to-end решения на базе LLM: диалоговых агентов, RAG и LLM workflows;
• Оптимизировать производительность, качество и стоимость использования LLM в продуктовых сценариях;
• Вести техническую документацию, участвовать в оценке инициатив и консультировать бизнес юниты по вопросам применения LLM.

Мы предлагаем:​​​​

• Возможность присоединиться к профессиональной, высоко мотивированной и результативной команде из 200+ сотрудников R1, перспективы карьерного роста;
• Официальное трудоустройство в аккредитованный IT-актив компании ООО "Эр-1", оплачиваемые отпуск, командировки, больничные;
• Работу в офисе в одном из городов присутствия R1 на ваш выбор - Москва, Санкт-Петербург, Пермь;
• Рыночную заработную плату по результатам собеседования;
• ДМС со стоматологией после испытательного срока, 100% компенсацию больничного;
• Комфортные офисные условия;
• Корпоративные программы от наших партнеров;
• Бонусное подключение к телеком-услугам Дом.ru по тарифу «Сотрудник»;
• Яркую корпоративная жизнь и дружелюбную атмосферу в коллективе профессионалов!

Мы ждём от кандидатов:

• Опыт работы на позиции Data Scientist, ML инженер, LLM инженер (уровень Senior);
• Опыт работы с машинным обучением, фреймворками и инструментами, связанными с LLM;
• Опыт разработки высоконагруженных AI/ML сервисов (с фокусом на LLM);
• Знание популярных библиотек и фреймворков для машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, PEFT, vLLM);
• Понимание архитектур LLM и опыт файнтюнинга под продуктовые задачи (SFT, PEFT, RLHF, LoRA, PPO, DPO, GRPO);
• Знание LLM-фреймворков (langchain, langgraph или аналоги) и подходов к разработке AI-агентов (function calling, structured output, context engineering);
• Знание методов оценки качества LLM-решений;
• Знание языков программирования: Python, SQL, PySpark;
• Глубокое понимание математических основ, включая статистику и линейную алгебру.

Центр практического искусственного интеллекта занимается разработкой и внедрением высокотехнологичных AI-инструментов.

Задачи берутся из повседневной практики бизнеса.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Вы будете:

• разрабатывать, оптимизировать и поддерживать NLP/мультимодальные пайплайны, включая RAG-системы и ассистентов для бизнес-задач
• создавать и развивать ИИ-агентов и мультиагентные системы (workflow-оркестрация, планирование, инструменты, memory-модули, интеграции с сервисами банка)
• участвовать в формировании и проверке гипотез для улучшения качества моделей и пайплайнов
• интегрировать агентские пайплайны в высоконагруженные сервисы банка, обеспечивая стабильность, производительность и мониторинг
• адаптировать и внедрять результаты исследований в прикладные решения
• разрабатывать сервисы вокруг моделей: API-слои, микросервисы, inference-скрипты, CI/CD для ML
• обеспечивать качество кода и следить за инженерными практиками (тестирование, логирование, мониторинг)
• участвовать в выборе и настройке инфраструктуры для инференса и обучения.

Требования:

• уверенные технические навыки
• глубокие знания NLP и уверенная база в классическом ML
• опыт разработки RAG-систем, ML-ассистентов, работа с векторными хранилищами и retrieval-стеком
• опыт разработки и продакшен-внедрения ML-сервисов
• отличное знание Python, опыт написания промышленного, поддерживаемого и тестируемого кода, работы с параллелизмом и асинхронностью
• опыт работы с мультиагентными фреймворками (LangGraph, LlamaIndex или другие)
• уверенное владение инструментами разработки и инфраструктуры: bash, Docker/Openshift/Kubernetes, Git
• опыт упаковки моделей в сервисы и интерфейсы (FastAPI, Flask, Tornado; будет плюсом UI-фреймворки типа StreamLit/ChainLit)
• понимание технологий инференса и обучения больших моделей (vLLM, DeepSpeed, Accelerate)
• опыт интеграции генеративных моделей в реальные бизнес-процессы
• знание CI/CD для ML/infra (GitLab CI/GitHub Actions/ArgoCD)
• навыки профилирования, оптимизации и мониторинга систем в проде (Prometheus/Grafana/OpenTelemetry)
• понимание MLOps-паттернов: feature store, model registry, rollout/rollback стратегий.

Будет плюсом:

• опыт работы с мультимодальными моделями (Vision/Audio LLMs)
• опыт распределённого обучения и оптимизации больших моделей.

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
• офисный формат работы (возможно обсудить гибрид после исп.срока)
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.

КОМПАНИЯ «АЙ-ТЕКО» - ведущий российский системный интегратор и поставщик информационных технологий для корпоративных заказчиков. Активно действует на рынке IT России с 1997 года, входит в ТОП-400 крупнейших российских компаний, ТОП-10 крупнейших IT-компаний России.

В связи с активным развитием проектов в компании открыта вакансия Data Scientist / ML Engineer

От кандидата ожидаем:

· Python: pandas, numpy, sklearn, PyTorch или TensorFlow
· Практический опыт с LLM-фреймворками (LangChain, LangGraph) и векторными БД
· Опыт разработки AI-агентов, Function Calling / Tool Use, мультиагентных систем
· Сильный классический ML (CatBoost, LightGBM и др.)
· Опыт с CV: классификация, object detection, дообучение предобученных моделей
· Умение работать с Git
· Способность проходить полный цикл: от идеи до работающего в проде прототипа

Будет плюсом:
· Знание принципов ООП, паттернов проектирования, опыт рефакторинга
· Опыт работы с async/await
· Знание принципов CI/CD, опыт контейнеризации (Docker/Kubernetes)
· Понимание корпоративных финансов, кредитного анализа юр.лиц или недвижимости

Чем предстоит заниматься:
· Проектирование и разработка AI-агентов и мультиагентных систем
· Построение RAG-пайплайнов: индексация, поиск, ранжирование, работа с векторными БД (ChromaDB, Qdrant и др.)
· Разработка и дообучение классических ML-моделей (регрессия, классификация) и DL-моделей (Computer Vision)
· Интеграция моделей и агентов в API (FastAPI), работа с БД (sqlAlchemy + liquiBase)
· Оценка качества моделей и агентов, анализ ошибок
· Внедрение моделей и агентов, мониторинг в проде
· Контроль качества кода, написание unit- и end-to-end тестов

Условия:

• Работу в стабильной компании, "белую" заработную плату;
• Оформление в соответствии с ТК РФ с первого дня работы;
• Расширенный социальный пакет: ДМС (включая стоматологию), корпоративные скидки на посещение фитнес-клубов, футбольная и волейбольная секции;
• Профессиональное обучение и развитие;
• Яркая и насыщенная корпоративная жизнь;
• Снабжаем всей необходимой современной техникой.

Мы создаем технологичные продукты в высоком темпе, проверяя гипотезы и запуская MVP без лишней бюрократии. Наш подход — Vibe-coding (вайб-кодинг) в связке с продвинутыми ИИ-ассистентами (Windsurf, Cursor, Claude Code).

Сейчас мы ищем автономного инженера, который вольется в команду создания новых продуктов с помощью ИИ.

Главное для нас — ваше желание развиваться в AI-сфере и умение логически мыслить. Если у вас горят глаза, а с логикой все отлично — мы всему научим и покажем, как с помощью ИИ выдавать работающий софт в 3–5 раз быстрее обычного.

Чем предстоит заниматься:

• Сборка РЕШЕНИЙ КОНКРЕТНЫХ ПРОБЛЕМ «с нуля» в связке с ИИ-ассистентами.
• Контроль архитектуры: ИИ пишет «мясо» кода, но вы управляете структурой, модульностью и чистотой решений.
• Ревью и отладка: поиск багов и «галлюцинаций» ИИ, доведение кода до продакшн-качества.
• Документирование: фиксация архитектуры и ведение понятных README для команды + скиллов для агентов.

Что мы ищем в кандидате:

• AI-mindset и желание расти: искренний интерес к генеративным технологиям и желание автоматизировать рутину.
• Сильная логика и база: понимание паттернов проектирования, принципов SOLID/DRY (или готовность быстро их освоить).
• Product Mindset: умение мыслить бизнес-ценностью фичи и срезать углы ради скорости запуска.
• Автономность: способность взять верхнеуровневую задачу, разбить её на промпты и довести до рабочего прототипа.
• Опыт работы с Claude/Cursor/Windsurf/Copilot будет плюсом, но если его нет — научим в процессе.

Что мы предлагаем:

• Минимум рутины: мы автоматизируем всё, что можно. Вы занимаетесь логикой, а не бойлерплейтом.
• Любые ИИ-инструменты: оплачиваем нужные вам подписки и API-ключи.
• Свобода и скорость: удаленка, гибкий график, отсутствие бюрократии и бесконечных созвонов.

Процесс отбора (всего 3 шага):

1. Отклик. Пришлите сопроводительное письмо с ответами на два вопроса:
   • Какой стек технологий у вас основной?
   • Использовали ли вы уже ИИ в работе? Если да, то какие задачи решали, какие инструменты использовали, и как это повлияло на скорость?
2. Тестовое задание. Нескучный бизнес-кейс на проверку логики, декомпозиции и навыков управления ИИ (использовать нейросети на тесте нужно и важно!).
3. Финальное собеседование. Короткий созвон-знакомство без «вопросов по учебнику» — только живой диалог по делу.

IEK GROUP – один из ведущих производителей на рынке электротехнического оборудования. Мы разрабатываем и производим инновационные решения для энергетики, промышленности и инфраструктуры.

Кого мы ищем?
Мы приглашаем амбициозных специалистов, готовых внести значительный вклад в развитие нашей команды и продуктовых решений. Если вы готовы решать нестандартные задачи и создавать современные технологии будущего, эта вакансия создана именно для вас!

Чем предстоит заниматься:

• Проектирование и оркестрация мульти‑агентных систем на LangGraph: типовые паттерны ReAct, Plan‑and‑Execute, Human‑in‑the‑loop, Subagents и др;
• Разработка RAG‑пайплайнов и диалоговых ассистентов: Self‑RAG, hybrid search, reranking и др;
• Реализация MCP‑интеграций для подключения внешних инструментов и корпоративных систем к LLM‑агентам;
• Observability, трассировка и evals в проде (LangSmith / LangFuse);
• Упаковка агентов в микросервисы (FastAPI), работа на low‑code платформах (n8n, Dify / Flowise, OpenWebUI);
• Интеграция с корпоративными источниками данных: DWH (MSSQL, PostgreSQL), S3, файловые хранилища, 1С, CRM, Bitrix, WMS, REST API;
• Оркестрация процессов (Airflow), инфраструктура (Git, Docker Swarm).

Наши ожидания:

• Профильное образование (IT / математика / инженерное);
• Опыт в AI/LLM‑проектах аналогичного стека — от 2 лет;
• Уверенный / продвинутый уровень в обязательном стеке;
• Практический опыт с большинством инструментов из блока «Работал»;
• Наличие внедрённых AI/LLM‑решений в промышленной эксплуатации;
• Высокая самостоятельность, готовность работать без онбординга в стек;
• Стек: обязательно Python, FastAPI, LangGraph, RAG, MCP, NLP, OpenAI API, промпт‑инжиниринг / SGR, Qdrant, Elasticsearch, Hugging Face, LangSmith / LangFuse; Опыт работы n8n, Dify / Flowise, OpenWebUI, Apache Airflow, Docker Swarm Приветствуется Claude Code / Codex / OpenCode;
• Самостоятельность. Умение доводить проекты до конца

Что мы предлагаем?

• Возможность развиваться вместе с нами в одной из наиболее перспективных областей технологий будущего; ​​​
• Высокий уровень свободы творчества и ответственности;
• Удаленный график работы;
• Достойный уровень дохода (зависит от профессиональных компетенций);
• Расширенный социальный пакет: ДМС, дополнительные отпускные дни, оплата больничного листа, материальная помощь в критических ситуациях, бесплатные оздоровительные/спортивные мероприятия;
• Правительственные льготы – мы аккредитованная IT-компания;
• Комфортная, доброжелательная рабочая атмосфера;
• Корпоративные традиции и праздники, коллективные мотивационные программы

​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​Мы ждем Ваш отклик! Присоединяйтесь к команде, создающей будущее искусственного интеллекта прямо сейчас.

Корпорация «Галактика» – аккредитованная IT-компания, один из ведущих отечественных разработчиков программного обеспечения, с более чем 35-летним опытом в создании и внедрении комплексных систем управления для государственных корпораций, промышленных предприятий, ведущих учебных заведений и федеральных органов власти. Мы открываем вакансию ML Developer.

Чем предстоит заниматься:

• Разработка и внедрение автономных ИИ-агентов и генеративных моделей (LLM, мультимодальные системы) для ускорения проектирования, разработки и развертывания ERP-систем, а также создания интеллектуальных интерфейсов автоматизации — от генерации кода до обработки естественно-языковых запросов пользователей.
• Создание ИИ-сервисов и автономных агентов для автоматизации бизнес-процессов.
• Обучение и тонкая настройка LLM (Large Language Models) и других ML-моделей под задачи компании.
• Анализ данных, разработка алгоритмов для прогнозирования, оптимизации и принятия решений.
• Интеграция ИИ-решений в существующие продукты компании.
• Участие в научно-исследовательских проектах, публикация результатов (при желании).

• Опыт в работы в IT от 6-ти лет.
• Опыт работы в области Machine Learning, Deep Learning или Data Science от 3-ех лет.
• Знание Python и ряда библиотек для ML/DL таких как TensorFlow, Pandas, PyTorch, scikit-learn и др.
• Опыт работы с NLP, LLM (GPT, Llama, Mistral и т. д.), RAG, автономными агентами.
• Понимание принципов работы ERP-систем (желательно).
• Умение работать с большими данными (SQL, NoSQL).
• Знание методов обучения с подкреплением (RL) — будет плюсом.
• Английский язык (уровень для чтения технической документации).

• Мы оформляем официально и предлагаем стабильный и прозрачный доход по ТК РФ
• Все льготы и преимущества работы в аккредитованной ИТ-компании
• Здоровье: программа ДМС
• Мы работаем в офисе, начало рабочего дня – гибкое, возможен гибрид
• Офис в шаговой доступности от м. Динамо, оборудованный всем необходимым для комфортной работы и отдыха
  
  Присоединяйтесь к Корпорации «Галактика» и станьте частью команды, которая создает технологии будущего уже сегодня!

Мы ищем AI/LMM Engeneer уровня лида для разработки решений на базе GenAI. Вы будете создавать RAG-системы, интегрировать LLM, разрабатывать AI-агентов. Основная цель - создание системы поддержки принятия венчурных решений.

Обязанности:

• Разработка RAG-систем: Проектирование и сборка пайплайнов.
• Интеграция LLM и создание агентов: Разработка AI-ассистентов и чат-ботов с использованием LangChain / LangGraph, реализация сложных multi-agent сценариев с распределением задач между агентами.
• Инженерия промптов и оптимизация: Разработка эффективных шаблонов промптов, внедрение техник (Few-shot, Chain-of-Thought) и оптимизация контекстного окна для работы с большими объемами данных.
• Разработка API: Создание микросервисов на FastAPI для инференса моделей, обеспечение асинхронной обработки запросов и интеграция с системой очередей (RabbitMQ/Kafka) для отказоустойчивости.
• DevOps и MLOps: Контейнеризация сервисов (Docker), развертывание моделей на GPU-инфраструктуре (Ollama, vLLM), настройка мониторинга дрейфа данных и качества ответов в продакшене.
• Исследования и R&D: Анализ научных статей и реализации SOTA-подходов в области RAG и Agentic AI, проведение тестов для сравнения различных архитектурных гипотез.
• Документирование и архитектурное согласование: Ведение технической документации по архитектуре AI-сервисов, описание API-контрактов и результатов экспериментов для кросс-командного взаимодействия. Подготовка пакетов документов по ИИ продукту для Архитектурного комитета и отрисовка схем взаимодействия сервисов для ИБ.
• Определение и расчет необходимой инфраструктуры (GPU, CPU, RAM, хранилища) для разрабатываемых AI-решений с учетом планируемой нагрузки и требований к отказоустойчивости

• ​​​​​​​​​​​​​​Python: уверенное владение.
• Машинное обучение: хорошее знание основ ML (классификация, регрессия, кластеризация), метрик качества.
• RAG и векторный поиск: практический опыт разработки RAG-систем, работы с embeddings и векторным поиском (ChromaDB, FAISS). Опыт использования фреймворков LangChain или LangGraph.
• Backend: разработка API на FastAPI, понимание REST API и основ асинхронного программирования.
• Инфраструктура: Docker / Docker Compose.

Будет преимуществом:

• Навыки создания AI-ассистентов и агентов.
• Опыт управления командой разработки.
• Самостоятельность в ведении задач от гипотезы до прототипа.
• Умение объяснять сложные AI-концепты команде.
• Способность быстро адаптироваться к новым технологиям.
• Английский язык на уровне чтения технической документации (B1+).

​​​​​​​​​​​​​​

• Обучение за счет компании (посещение конференций, курсов, помощь в написании статей на Хабр и т.д.);
• Вертикальное и горизонтальное развитие: регулярные тренинги, вебинары, митапы;
• Забота о вашем здоровье: ДМС с первого месяца работы, куда входит стоматология;
• Прозрачный доход: оклад (по итогам интервью) + ежеквартальные премии по результатам KPI;
• Гибкий график или полная удаленка (по итогам общения с командой);
• Комфортные и современные офисы в городах присутствия (Москва, Санкт-Петербург, Уфа, Брянск, Новосибирск и др.);
• Дополнительные бонусы от Россельхозбанка для сотрудников группы компаний (Скидки на спортзалы, рестораны, маркетплейсы и т.д.).

Облачная платформа Cloud Infra является фундаментом для всех сервисов группы компаний СБЕР. Мы помогаем создавать и развивать цифровые сервисы и приложения для всей экосистемы. Наша команда разрабатывает сервисы IaaS/PaaS (инфраструктура/платформа-как-сервис) для управления физическими (выделенными, baremetal, deicated) серверами и кластерами контейнеризации в облаке СБЕРа.

Одним из ключевых направлений команды является разработка AI-агента для автоматизации подготовки, диагностики и сопровождения baremetal-серверов. Мы развиваем интеллектуальные механизмы анализа инфраструктурных событий, поиска знаний, обработки инцидентов и взаимодействия с внутренними сервисами платформы.

Сейчас мы активно развиваем направления RAG, embeddings, semantic search и качества ответов AI-агента, а также готовим основу для дальнейшего развития AI/ML-направления внутри платформы.

Мы ищем Python-разработчика с сильным backend-бэкграундом и интересом к AI/LLM-направлению, который поможет развивать интеллектуальные инфраструктурные сервисы нового поколения.

• участвовать вместе с командой в развитии AI-агента и backend-платформы

• разрабатывать и улучшать механизмы RAG, embeddings и поиска знаний

• повышать качество ответов AI-агента

• участвовать в проектировании и реализации API

• разрабатывать backend-компоненты для взаимодействия AI-агента с инфраструктурными сервисами

• автоматизировать процессы анализа инфраструктурных событий и обработки инцидентов

• обеспечивать производительность, масштабируемость и отказоустойчивость сервисов

• участвовать в интеграции с внутренними сервисами экосистемы

• участвовать в развитии observability и мониторинга

• при необходимости участвовать в развитии инфраструктурных сервисов платформы baremetal-as-a-service

• опыт разработки на языке Python от 2-х лет, в том числе микросервисных приложений

• опыт разработки backend- или микросервисных приложений

• понимание принципов работы LLM, RAG, embeddings или AI-agent систем

• понимание принципов построения распределенных и high-availability систем

• уверенное знание Linux

• опыт работы с PostgreSQL, Redis, Kafka или аналогичными технологиями

• опыт написания unit- и integration-тестов

• понимание принципов CI/CD и контейнеризации

• опыт работы в команде, навыки code review

• понимание принципов работы REST/gRPC API, HTTP, WebSocket, опыт проектирования API

• опыт написания unit-тестов

• опыт работы в команде, навыки code review и наставничества

• комфортный офис БЦ «Южный Порт» (10 минут пешком от ст. м. Кожуховская),

• график 5/2 (гибрид)

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• уникальная система обучения Сбера для профессионального развития

• расширенный ДМС и льготное страхование для семьи

• ипотека для сотрудников выгоднее

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

• корпоративная пенсионная программа

Центр практического искусственного интеллекта занимается разработкой и внедрением высокотехнологичных AI-инструментов. Задачи берутся из повседневной практики бизнеса.

В нашей команде - фокус на прикладные исследования и применимость в бизнесе. Команда занимается разработкой сервисов для банка и агентов.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Задачи:

• участие в разработке backend-сервисов для LLM-агентов и RAG систем в управленческом домене — от прототипов до продакшена
• разработка и интеграция отдельных элементов API для AI-ассистентов
• разработка скриптов обработки данных и документов для AI-систем (парсинг, валидация, трансформация, хранение).

Мы ожидаем, что ты:

• являешься сейчас студентом последних курсов бакалавриата или студентом магистратуры или аспирантуры технического ВУЗа
• обучаешься на очном отделении
• имеешь уверенные знания Python
• понимаешь основы ML/AI (что такое inference, embedding, RAG)
• имеешь базовое понимание Git и принципов CI/CD
• обладаешь опытом работы с Docker
• понимаешь основы работы с Linux/bash
• имеешь сильный интерес к сфере искусственного интеллекта, LLM и разработке промышленных систем
• готов быстро учиться и глубоко разбираться в новых технологиях.

Будет плюсом:

• базовое понимание SQL и NoSQL баз данных
• опыт работы с любыми Message Queues
• понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering
• знание основ ML / DL / LLM моделей
• наличие пет-проектов, участия в хакатонах или курсовых работ, связанных с ИИ/ML/LLM
• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

Условия:

• оплачиваемая стажировка
• длительность стажировки: 3 мес., 40 часов в неделю с 9:00 до 18:00
• офисный формат работы
• комфортный современный офис по адресу: г. Москва, Кутузовский пр.32.

Есть задача внедрить AI-технологии в продукты образовательной платформы, превратить большую базу знаний в интеллектуальные сервисы: AI-поиск, персонализацию, помощников для пользователей и автоматизацию работы с образовательным контентом на базе LLM и RAG.

Ищем AI/LLM Engineer с коммерческим опытом, который поможет проектировать архитектуру и внедрять AI-функциональность в продукты компании, развивать AI-инфраструктуру и масштабировать AI-сервисы под реальные пользовательские сценарии.

• Участвовать в выборе архитектурных решений и технологического стека;

• Исследовать новые AI-инструменты и внедрять их в продукты компании.

• Проектировать и развивать RAG-системы на основе большой базы учебных материалов;

• Внедрять MCP-серверы и интеграции с внутренними сервисами;

• Разворачивать и использовать self-hosted модели, а также интегрировать внешние по API (OpenAI, Anthropic, Gemini и др.);

• Настраивать пайплайны обработки документов, индексации и поиска;

• Работать с векторными базами данных и гибридным поиском;

• Оптимизировать качество поиска, retrieval и генерации ответов;

• Автоматизировать оценку качества RAG, поиска и генерации ответов.

• Опыт коммерческой разработки на Python;

• Опыт проектирования и разработки RAG-систем и MCP-интеграций;

• Опыт работы с базами данных для различных задач: структурированное хранение (SQL), гибкие схемы и кеширование (NoSQL), семантический поиск и RAG (vector databases);

• Знание Docker, Kubernetes, CI/CD
  
  Условия:

• График работы: в офисе, 5/2, оформление по ТК РФ. м. Марьина Роща, Савеловская.

• Стабильная заработная плата.

• ДМС со стоматологией, после прохождения испытательного срока.

• Корпоративная скидка на занятие спортом.

• Обеспечение техникой и девайсами по запросу.

• Масштабные корпоративные мероприятия.

• Возможность частичного и полного финансирования доп. обучения по профилю работы.

Raft — команда экспертов по внедрению AI-решений на базе LLM в бизнес-процессы клиентов. Мы помогаем компаниям автоматизировать рутинные задачи, повышать эффективность и создавать новые продукты с помощью современных технологий искусственного интеллекта.

Стек: OpenAI GigaChat MCP Python Postgresql Langfuse CI/CD Docker Kubernetes

Что предстоит делать:

• Разрабатывать ассистентов с текстовым и голосовыми интерфейсами.
• Анализировать качество генеративных моделей и искать способы его улучшения.
• Активно следить за best practice и open source решениями.
• Деплоить сервисы в Kubernetes, настраивать их мониторинг.
• Проводить Code Review существующих решений, предлагать идеи по развитию/оптимизации.

Что ожидаем:

• Опыт разработки / data science от 3-х лет.
• Понимание архитектуры AI-агентов (оркестрация, memory, tools).
• Опыт использования СhatGPT и других открытых или закрытых LLM, понимание возможностей и ограничений.
• Опыт работы с одним из фреймворков для написания LLM пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack и т. п.
• Опыт деплоя сервисов в прод.

Мы исследовательское подразделение Сбера, которое отвечает за «человека»: поведение, психология, тренды, особенности восприятия и мышления.

Наша задача — исследовать, что происходит с человеком, и переводить эти знания в продукты, коммуникации и HR-процессы экосистемы Сбера.

Работа в Лаборатории — это доступ практически к любому бизнес-подразделению Сбера, к большим данным и клиентской базе более 100 млн человек.

Мы ищем Tech Lead DS/AI-команды — человека, который станет “мембраной” между бизнесом и разработкой. На входе — абстрактные идеи и запросы руководства. На выходе — работающие ML/LLM-решения, собранные командой по чёткой архитектуре. Вы проектируете системы, пишете код, ставите задачи, ревьюите решения команды — и отвечаете за то, чтобы всё это работало вместе. Играющий тренер: примерно 50% времени — собственная разработка и прототипирование, 50% — архитектурные решения, декомпозиция задач, менторство команды. У вас должны быть сильные технические навыки, евангелизм относительно AI, LLM, Vibecoding и желание искать, тестировать новые подходы и инструменты, а также базовое продуктовое мышление – не код ради кода, а код ради пользователя, продукта и бизнес-задач.

Вам больше нравятся, когда много разных коротких и небольших проектов (прототипы, исследования, MVP), чем заниматься месяцами одним проектом и катить его в прод.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Чем предстоит заниматься:

Архитектура LLM-решений:

• принимать запрос от руководства или бизнес-подразделения.
• оценивать реализуемость, проектировать архитектуру (агенты, RAG-пайплайны, мультимодальные системы), выбирать стек и модели.
• декомпозировать на задачи для ML-инженеров и LLM-генералистов.

Разработка и прототипирование:

• самостоятельное написание кода: собратьMVP и прототипы, чтобы быстро валидировать гипотезы.
• в части проектов это может быть вайбкодинг ради демо, в другой части – прототипы становятся основой для продовых решений. RAG-системы, агентные архитектуры, дэшборды, внутренние инструменты.

Техническое лидерство команды:

• ревью архитектурных решений и кода команды.
• постановка задач на языке разработчика, снятие блокеров, менторинг джунов.
• техлидерство и отслеживание стандартов качества (не классический менеджмент — вы техлид, который держит в голове общую картину)

Трансляция бизнес → разработка:

• перевод формулировки из «космоса» на язык технических задач
• объяснение руководству, что реализуемо, в какие сроки и с какими трейдоффами (кключевая надстройка над чисто инженерной ролью).

Наши ожидания:

Опыт и готовность работать с технологическим стеком:

• ML/DL: HuggingFace Transformers, SentenceTransformers, CatBoost, XGBoost
• LLM & Vector Search: локальные модели (Llama, Qwen), API (OpenAI, Anthropic), FAISS
• Data & Infra: ClickHouse, Docker, FastAPI, Postgres, RabbitMQ
• MLOps & Orchestration: MLflow, W&B, Prefect, Dagster, Ray, Prometheus, OpenTelemetry
• Инструменты: Hydra, Poetry, Cursor, Claude Code.

Техническая экспертиза:

• сильный бэкграунд в разработке: вы пишете код, понимаете архитектуру, умеете проектировать системы от API до деплоя
• бэкграунд в ML/DS (классические модели, feature engineering, эксперименты)
• глубокое понимание LLM: промптинг, файнтюнинг, RAG-архитектуры, агентные системы, оркестрация вызовов
• опыт построения поисковых систем поверх эмбеддингов: выбор модели под язык и домен, chunking и гибридный поиск (dense + BM25, реранкеры), оценка качества ретривала на своих данных
• практика с одной из векторных БД (Qdrant / Weaviate / pgvector / Milvus) либо с FAISS/HNSW как встроенным индексом
• быстрая сборка MVP через AI-ассистированную разработку (Cursor, Claude Code, Codex) как повседневный инструмент. Опыт с CLI-агентами (hooks, slash-команды, subagents, MCP, headless-режимы для пайплайнов)
• проектирование мультиагентных систем: роли, протоколы обмена, supervisor/worker, оркестрация
• понимание инфраструктуры: Docker, FastAPI, очереди, базы данных, CI/CD
• опыт в продуктовых ролях или продуктовое мышление — если умеете не только строить, но и понимать зачем

Лидерство и коммуникация:

• опыт технического лидерства: ревью кода и архитектуры, постановка задач, менторство
• умение взять абстрактную идею и превратить её в архитектуру с понятным планом реализации
• способность говорить на языке бизнеса с руководством и на языке кода с команой
• навык приоритизации: что делать сейчас, что отложить, что не делать вообще.

Будет плюсом:

• опыт в корпоративных R&D-подразделениях или AI-стартапах
• наличие git пространства с проектами будет плюсом.

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Группа компаний «Спектрум» — динамичная инжиниринговая компания, предлагающая технологичные решения для реализации сложных проектов. Офисы в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске, команда из более 950 специалистов. С 1998 года реализовано свыше 1500 проектов в коммерческой недвижимости, инфраструктуре и транспорте.

Наши основные продукты:

• проектирование
• консультирование
• технический заказчик
• EPCM

В настоящее время в московском офисе открыта вакансия: ИИ-инженер.

Функциональные задачи:

• Разработка корпоративных систем и продуктов с использованием LLM.
• Создание AI-агентов и ассистентов под прикладные задачи.
• Разработка и развитие RAG-систем для работы с корпоративной документацией и базами знаний.
• Интеграция внешних API языковых моделей и локально развёрнутых LLM.
• Подбор, тестирование и развёртывание моделей и open-source AI-инструментов.
• Разработка сервисов обработки, индексации и поиска по документам.
• Работа с Linux, Docker, GPU-серверами, базами данных и инфраструктурой развёртывания.
• Подготовка прототипов и доведение решений до промышленной эксплуатации.
• В перспективе — задачи обработки и генерации изображений, мультимодальных систем и адаптации моделей.

Наши ожидания от кандидата:

• Практический опыт разработки на Python.
• Опыт создания прикладных решений с использованием LLM.
• Понимание базовых принципов RAG, embeddings и векторного поиска.
• Опыт работы с API языковых моделей, включая OpenAI-совместимые API.
• Опыт разработки REST API и интеграции сервисов.
• Опыт работы с Git, Linux и Docker.
• Опыт работы с реляционными базами данных.
• Понимание клиент-серверной архитектуры.
• Технический английский на уровне чтения документации.
• Способность самостоятельно изучать новые технологии и доводить задачи до рабочего результата.

Будет преимуществом

• Опыт разработки RAG-систем и AI-агентов.
• Опыт работы с PostgreSQL, Qdrant или другими векторными хранилищами.
• Опыт локального развёртывания LLM с использованием vLLM, Ollama, llama.cpp или аналогичных решений.
• Опыт работы с GPU-серверами, Kubernetes, Docker Swarm, Portainer и CI/CD.
• Опыт обработки документов, OCR и инструментов наподобие Docling.
• Опыт работы с мультимодальными моделями.
• Знание C#/.NET.
• Знание CAD/BIM-систем и опыт работы с инженерной документацией.

Мы предлагаем:

• Профессиональный рост:
  Программа адаптации новых сотрудников
  Карьерный навигатор
  Регулярная оценка компетенций и обратная связь
  Корпоративное обучение
• Забота о здоровье:
  ДМС
  Доплата больничного до полного заработка 5 дней в году
  Спортивные мероприятия и программы
  Корпоративный психолог
  Материальная помощь
• Поддержка лидерских инициатив
• Корпоративные мероприятия для сотрудников и их семей
• Возможность дистанционной работы для офисных сотрудников

Разработка рабочих прототипов (MVP/PoC) на базе технологий искусственного интеллекта для внутренних производственных задач. Быстрая проверка гипотез, визуализация результатов для заказчиков, снижение рисков перед запуском полноценных продуктов.

Основные задачи:

• Разработка сервисов, пайплайнов и веб-демо с интеграцией ML/CV/NLP-моделей.

• Подготовка демонстрационных стендов: дашборды, API, CLI-утилиты, отчеты.

• Формирование PoC-датасетов совместно с Data Engineer и DS.

• Оборачивание моделей в сервисный контур (REST/gRPC, batch-запуски, очереди).

• Базовый мониторинг производительности и ошибок прототипов.

• Тестирование Open Source-решений и новых AI-библиотек.

Стек технологий

Обязательно:

• Python (основной язык)

• FastAPI / Flask (REST API)

• Docker, docker-compose

• SQL (PostgreSQL / ClickHouse)

• PyTorch / TensorFlow (запуск и интеграция моделей)

• Pandas, работа с форматами CSV / Parquet / JSON

• Git, Linux, базовые навыки DevOps

Желательно:

• Streamlit / Grafana (дашборды)

• OpenCV (обработка изображений, видеопотоки)

• gRPC

• Kafka / RabbitMQ / MQTT

• Go / Java / TypeScript (дополнительный язык)

Требования к опыту

• 3+ года коммерческой разработки на Python (или 2+ года с сильным портфолио прототипов).

• Опыт создания MVP в условиях сжатых сроков и неполных вводных.

• Опыт интеграции с БД и внешними API.

• Практика контейнеризации (Docker).

• Опыт работы с ML-задачами: оборачивание моделей в сервисы, построение пайплайнов.

Будет плюсом:

• Опыт в промышленном/инженерном домене (производство, добыча, обогащение).

• Участие в проектах с DS-командами (вывод моделей на тестовые контуры).

Soft skills

• Умение быстро уточнять требования и декомпозировать задачи.

• Коммуникация с DS, DE, архитекторами, ИБ и бизнес-заказчиками.

• Практичность: фокус на работающем результате, готовность к упрощениям без потери воспроизводимости.

• Самостоятельность, тайм-менеджмент, ведение нескольких задач параллельно.

Условия

• ДМС с первого дня

• Комфортный офис в Москва-Сити, возможны удаленные дни работы

• Работа с актуальными AI-технологиями.

• Быстрая обратная связь от заказчиков, видимый результат.

ИТ-ИМПЛАНТ - продуктовая IT-компания, специализирующаяся на IT разработке, аналитике и тестировании для бизнеса.

Миссия компании:

Для компаний: Дать возможность сильным компаниям увеличиваться, благодаря аутсорсингу эффективных IT-специалистов.

Для соискателей: Дать возможность трудоустройства сильным соискателям в передовые компании на выгодных условиях труда.

Для нашей команды: Обеспечить рост благополучия всех членов команды, благодаря возможности зарабатывать, самосовершенствоваться и развиваться в рамках компании.

Грейд: Middle+/Senior

Требования:

• Опыт разработки ПО: от 3+ лет инженерной разработки (backend, full-stack, платформенные решения).

• Production AI: опыт вывода и поддержки AI/ML-решений в эксплуатацию, а не только создание Proof of Concept.

• Программирование: отличное владение Python; уверенное знание .NET/C# будет большим плюсом для работы в экосистеме Microsoft. Опыт full-stack разработки (бэкенд, API) приветствуется.

• LLM и GenAI: практический опыт работы с большими языковыми моделями, агентами, RAG, векторными базами данных, мультимодальностью.

• Инженерия данных: понимание пайплайнов данных, ETL-процессов и работы с различными источниками данных (базы данных, API, парсинг).

• Инструменты: опыт с фреймворками для AI-разработки (LangChain, LlamaIndex), облачными платформами (AWS, GCP, Azure) и контейнеризацией (Docker, Kubernetes).

• Soft skills: сильные системное мышление, умение работать в команде и коммуницировать с бизнес-заказчиками.

Технологический стек (проекты и стеки очень разные)

• Языки: Python, C#/.NET (желательно).

• AI/ML: PyTorch, Hugging Face, LangChain, LlamaIndex.

• Базы данных: PostgreSQL, векторные БД (Pinecone, Weaviate, Qdrant).

• Облако и инфраструктура: AWS/GCP/Azure, Docker, Kubernetes, Terraform.

• API и бэкенд: FastAPI, REST, webhooks.
  
  Задачи (для примера):
  

• Разрабатывать и внедрять AI/ML-решения от прототипа до стабильной работы в эксплуатации.

• Интегрировать AI-модели и системы с существующей инфраструктурой и продуктами через API и микросервисы.

• Проектировать и развивать пайплайны обработки данных, извлечения и векторизации информации (RAG).

• Строить и оптимизировать мультиагентные системы и LLM-приложения.

• Обеспечивать надежность, мониторинг и производительность AI-сервисов в продакшене, управлять их стоимостью и качеством.

• Участвовать в выборе технологического стека и архитектурных решений для новых AI-проектов.
  
  ​​​​​​​Проекты и стеки разные - откликайтесь!

Мы развиваем платформу обратной связи клиентов и создаем AI-решения для своевременного выделения инсайтов из клиентских опросов и обращений. Наша цель – превратить сырые отзывы в структурированную аналитику, доступную в том числе через AI-ассистента, и сократить путь от фидбэка до продуктового решения.

Обязанности

• Разрабатывать систему обработки опросов CSI: автоматическое выделение тем, динамическое обновление базы знаний и классификацию комментариев с поддержкой новых классов
• Проектировать и разрабатывать AI-агента для аналитики: агент должен отвечать на запросы продуктовых специалистов, опираясь на данные CSI и историю обращений клиентов
• Строить, тестировать и оценивать LLM-пайплайны и RAG-системы, внедрять метрики качества и механизмы обратной связи
• Интегрировать решения в production, писать чистый, поддерживаемый и тестируемый код, участвовать в код-ревью.

Требования

• Опыт в NLP и LLM: от классических алгоритмов до трансформеров и генеративных моделей
• Практическая разработка AI-агентов, чат-ботов и LLM-пайплайнов в коммерческих проектах
• Опыт обучения NLP-моделей в задачах классификации и суммаризации.
• Уверенное владение PyTorch, NumPy, Pandas, LangChain, LangGraph (или аналогами)
• Понимание ML-фундамента: опыт работы с динамически расширяемыми классами, few-shot learning или online-learning подходами
• Уверенный Python, Git, SQL, Bash, Docker
• Навык перевода бизнес-требований в технические решения.

Будет плюсом:

• Микросервисная архитектура, проектирование REST API, асинхронная разработка (FastAPI, asyncio, aiohttp, multiprocessing)
• Опыт работы с PostgreSQL, Redis и векторными БД (PGVector, OpenSearch)
• Настройка CI/CD-пайплайнов (GitLab CI, Jenkins, ArgoCD) и деплой в Kubernetes.

Условия

• Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
• Декретная ставка - срочный ТД
• Формат работы - гибрид после испытательного срока
• Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• Корпоративный спортзал и зоны отдыха
• Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• Гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

АТОН - старейшая инвестиционная компания России.
На протяжении вот уже 30 лет мы помогаем принимать верные инвестиционные решения и формируем сообщество успешных инвесторов.

Мы развиваем внутреннюю LLM-платформу и создаем AI-продукты для бизнеса на базе современных языковых моделей и мультиагентных систем. Ищем разработчика, который будет участвовать в проектировании, разработке и внедрении production-grade LLM-решений в тесном взаимодействии с техническим лидером и командой инженеров.

Чем нужно будет заниматься:

• Разрабатывать и развивать сервисы на базе LLM и RAG.
• Участвовать в создании мультиагентных решений и интеграции внешних сервисов.
• Реализовывать function calling, tool use и интеграции с корпоративными системами.
• Разрабатывать и поддерживать data pipeline для AI-продуктов.
• Участвовать в выводе решений в промышленную эксплуатацию.
• Оптимизировать качество, производительность и стоимость работы LLM-сервисов.

Наши ожидания от кандидита:

• Опыт коммерческой разработки от 3 лет.
• Уверенное владение Python.
• Практический опыт работы с LLM, RAG или AI-ассистентами.
• Опыт работы с LangChain, LangGraph, AutoGen, CrewAI или аналогичными инструментами.
• Понимание принципов построения агентных систем.
• Опыт разработки и поддержки production-сервисов.

Nice-to-have:

• Опыт работы с OpenAI, Anthropic или YandexGPT.
• Опыт разработки мультиагентных систем.
• Знание MCP, LangSmith, RAGAS или TruLens.
• Опыт работы в финтехе или других регулируемых отраслях.

Мы предлагаем:

• Конкурентоспособную заработную плату по результатам собеседования + годовую премию;
• График работы: с понедельника по пятницу, 8-часовой рабочий день (возможность гибкого начала рабочего дня);
• Возможность удалённой работы, но у нас есть отличный офис на Садовнической улице, куда можно приезжать, если хочется;
• ДМС со стоматологией и страхование жизни с первого рабочего дня;
• Оплачиваемое корпоративное обучение;
• Льготный фитнес, английский язык и корпоративное кредитование;
• Возможность карьерного и профессионального роста.

Что ценят наши сотрудники:

• Мы поощряем инициативу – можно смело предлагать свои идеи и создавать продукты с нуля;
• Отсутствие бюрократии и гибкость компании позволяют нам быстро реализовывать проекты;
• Интересную сферу, в которой ты можешь быть частью крутых глобальных сделок;
• Много амбициозных целей, которые позволяют тебе расти и самореализовываться;
• Современные технологии, творческие задачи и нерутинную работу;
• Дружескую атмосферу и открытые двери к руководству – у нас все на «ты», вне зависимости от иерархии.

Наша команда находится в поиске прикладного ML разработчика, который будет участвовать в проектах, связанных с демонстрацией и апробацией новейших технологий, созданием прототипов и MVP на базе LLM и других передовых моделей. Вам предстоит работать в обстановке крайней неопределенности с проектами и технологиями начальной стадии зрелости. Если вам интересны нестандартные подходы и инновационные задачи, то наша команда вам идеально подходит.

Обязанности

• собирать прототипы и MVP технологических пайплайнов, в том числе агенты и агентные системы
• подбирать необходимый технологический стек из внутренних наработок или opensource, собирать пайплайны, дообучать технологии
• договариваться со смежными командами о выполнении работ, поставке функционала или данных, добиваться нужного результата
• совместно со смежными командами и разработчиками определять способ реализации и оценивать трудоемкость задач.

Требования

• наличия опыта работы с технологически сложными IT-сервисами (AI, ML);
• широкий кругозор и понимание спектра современных технологий, умения искать подходящие;
• готовности самостоятельно организовывать свою деятельность и погружаться в технические детали;
• наличия хорошего технического бэкграунда, понимания современных технологий и инструментов разработки;
• желания развиваться в сфере новейших технологий, готовность к обучению и восприятию большого количества новой информации.

Условия

• комфортный современный офис - м. Кутузовская
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
• корпоративная пенсионная программа.

Команда Evrone занимается продуктовой разработкой стартапов и помогает в цифровой трансформации бизнеса в России, США и Европе.

Мы занимаемся технически сложными, высоконагруженными, наукоёмкими проектами, проектами с большой бизнес логикой или большой серверной инфраструктурой. Нам доверяют: аналитику, проектирование интерфейсов и дизайн, разработку, инфраструктуру и эксплуатацию. Мы становимся технической командой проекта целиком или консультируем и расширяем возможности существующих команд наших клиентов.

Мы делаем особенный акцент на развитии сообщества, обучении и саморазвитии наших сотрудников. Поэтому сейчас мы в поиске наставника, играющего тренера к нам в команду.

Главная задача — это помочь Junior-разработчикам достичь уровня middle и стать успешными специалистами в мире AI/ML.Также, работа над коммерческими проектами компаниями (готовы обсудить обязанности).

Если подробнее:

• Быть "играющим тренером". Для нас важно, чтобы человек не был только "теоретиком", но и помогал компании в коммерческих проектах компании;
• Работать со стажёрами: помогать подопечным выстраивать стратегию для достижения цели, давать задания и качественную обратную связь, полное и конструктивное ревью кода;
• Курировать работу стажёров в коммерческих проектах, помогать ребятам доставлять фичи и отвечать за их перформанс;
• Разработать программу обучения, включая создание плана развития, учебные материалы, задания и т.д.
• Разрабатывать систему оценок и мотиваций;
• Отслеживать прогресс стажёров и создавать отчеты для руководства об их успехах;

Этапы интервью:

• HR;
• Tech interview;
• C-level Meeting.

Что для нас важно:

• У вас фокус на AI/ML, автоматизации, чатботах;
• Экспертный уровень владения Python, LangChain/Langflow, n8n, GigaChat LLM, RAG, Telegram-API, FAISS/SQLite;
• В опыте хотелось бы видеть: разработку и внедрение ботов/агентов, оптимизацию процессов, внедрение NLP-решений;
• Идеально, если вы готовы работать в нашем Воронежском офисе (релокационный пакет), но готовы рассмотреть кандидатов из Москвы

Стек: Python, JavaScript, LangChain, LangGraft, Langflow, FastAPI → n8n, GigaChat LLM/GigaAgentBuilder, SmartApp Code, → RAG, FAISS, SQLite → REST API, BPMN 2.0, UML, Git/Bitbucket, CI/CD → ML metrics, Prompt Engineering, Kandinsky, Power BI/SQL → Telegram-API

Функционал: Настройка логики и цепочек WorkFlow → Chatbot dev (Telegram/web) → RAG pipelines, automation workflows, vector search → Agile/Scrum, UX/UI-design, adaptability, BPM → Опыт построения ML-пайплайнов (preprocessing, feature engineering, training, deployment).

Почему Evrone:

• Мы занимаемся технически сложными, высоконагруженными, наукоёмкими проектами, проектами с большой бизнес логикой или большой серверной инфраструктурой. Нам доверяют: аналитику, проектирование интерфейсов и дизайн, разработку, инфраструктуру и эксплуатацию. Мы становимся технической командой проекта целиком или консультируем и расширяем возможности существующих команд наших клиентов.
• Кроме того, Evrone помогает развиваться сообществу разработчиков. Мы делаем самую большую в России конференцию по Ruby — RubyRussia, проводим технические митапы, делаем свой новостной дайджест, а также спонсируем и помогаем в проведении конференций по Go, Python, React/Vue и функциональным языкам.
• Наши инженеры выступают на ведущих конференциях России и Европы и вносят вклад в Open Source проекты, мы берем интервью у лидеров комьюнити и пишем статьи на самые горячие темы индустрии. В этом году мы ставили стенд и выступали на конференциях Highload и TeamLeadConf.
• Вся команда работает удаленно с 2008 года. Мы знаем как организовать распределенную разработку комфортно и эффективно. Есть офисы для работы и встреч в Москве и Воронеже, а также офисы продаж в Сан-Франциско и Берлине.
• Про наши последние проекты можно почитать тут: evrone.ru/services/backend

Что предлагаем?

Одна из ценностей Evrone – работа с удовольствием.
Для этого мы придумали Evrone Benefits. Каждому из нас выделяется годовой бюджет, автоматически пополняемый каждый новый год вашей работы в Evrone. Его можно потратить на полезные категории трат, направленные на:

• ДМС и здоровье;
• Спорт и абонемент для фитнеса или инвентарь для спорта;
• Курсы иностранного языка;
• Техника для работы и улучшение рабочего места;
• Обучение: курсы, тренинги, мастер-классы, семинары, книги и конференции.

Бонусы и премии:

• Повышение зарплаты по мере роста компетенций (по результатам ассессмента Evrone Challenge);
• Премии за привлечение новых сотрудников и новых клиентов;
• Дополнительная премия за выступления на конференциях и митапах;
• У вас есть возможность принять участие в проведении технических интервью специалистов, которые могут стать вашими коллегами. Проведение интервью оплачивается.

Обучение и рост компетенций:

• У нас есть культура менторства;
• Развивать профессиональный уровень можно с помощью системы ассессмента Evrone Challenge;
• Есть внутренняя библиотека с электронными книгами и записанными курсами,
• Мы активно участвуем в жизни коммьюнити и берем интервью у лидеров мнений.

Возможность стать докладчиком или автором:

• Если вы хотите выступить на оффлайн конференции, мы поможем вам подготовить контент для доклада и сделаем крутые слайды. DevRel Evrone (Григорий Петров) поможет подготовиться к выступлению на конференции, окажем поддержку на самой конференции и подготовим материалы с вашим докладом. Также Evrone оплатит вам все расходы на подготовку, поездку и участие в конференции;
• Если вы хотите выступить на онлайн конференции, помимо помощи по подготовке доклада и подбору конференции, мы организуем вам студийную съемку или трансляцию вашего доклада;
• У нас есть блоги на всех популярных платформах России и мира. Наши редакторы и профессиональные авторы еженедельно выпускают новые материалы;
• Если вы написали статью, мы нарисуем для нее иллюстрации и поможем вам ее оформить и опубликовать. Если у вас есть только идея - редакторы помогут сформулировать мысли, оформить пост самостоятельно и правильно опубликовать для максимального охвата. Конечно, Evrone оплатит часы и любые затраты, потраченные на подготовку материала;

Возможность прокачаться в Open Source:

• Если у вас есть популярные open source проекты – мы поможем с их продвижением и окажем поддержку в развитии;
• Если вы контрибьютите в популярные проекты с открытым исходным кодом, мы оплатим часы, которые вы на это потратили.
• Если вы ничего этого не делаете, но очень хочется начать – в Evrone есть менторы, которые помогут вам сделать первые шаги: подберут задачки для старта, помогут решить их и правильно оформить.

Отдых и развиртуализация:

Мы проводим ежегодный фестиваль Evrone Fest, на котором собирается вся наша команда, а также тематические встречи в различных городах. Поэтому, где бы вы ни находились, мы будем рады увидеться лично.

Усиливаем команду, ищем AI Native экспертов в команду, которая трансформирует клиентский сервис в физической сети компании.

Наша цель - уйти от жестких скриптов и построить гибкую экосистему мультиагентных решений для фронт-линии и офисов.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика вам на почту и в чат на платформе HeadHunter придет приглашение пройти первичное интервью с ГигаРекрутером в Telegram. Диалог займёт примерно 10 минут. Его задача — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

ГигаРекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным!

• архитектура решений: Проектирование и внедрение отказоустойчивых мультиагентных систем для реальных сценариев обслуживания клиентов
• инфраструктура и локализация: Развертывание, оптимизация и адаптация AI-решений на внутреннем контуре Банка (On-Premise / Private Cloud) с учетом требований ИБ и регуляторики
• быстрое прототипирование: Оперативная проверка продуктовых гипотез, создание PoC с использованием современных фреймворков и инструментов.

Стек и ожидания:

• AI-First стек: отличный кругозор в LLM/LMM, опыт работы с агентскими фреймворками и инструментами прототипирования (LangGraph, CrewAI, AutoGen, OpenClaw и аналоги)

• Production-опыт: понимание принципов оркестрации, управления памятью (Memory), Tool Use, маршрутизации (Routing) и самокоррекции агентов

• Инфраструктура: опыт работы с MLOps/AIOps, контейнеризацией (Docker, K8s), векторными БД, а также инструментами мониторинга и оценки качества работы агентов (Evaluation & Observability)

• Проектирование: умение выстраивать надежные Human-in-the-Loop (HITL) паттерны для критичных банковских процессов.

• офис: г Москва, проспект Кутузовский, 32

• офисный формат работы из города Москва

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Ищем Middle Python разработчика, который пишет промышленный код и умеет системно использовать LLM и AI‑агентов в работе: от декомпозиции задач до приёмки результата и построения интерфейсов для управления агентами.

Задачи: разработка платформы AI‑агентов (backend + UI), интеграция с современными LLM, инструменты для разработчиков и бизнеса.

• Разработка и развитие backend‑сервисов на Python (REST API, интеграции с внешними сервисами и LLM).

• Проектирование и разработка AI‑агентов: цели, планирование, инструменты, оркестрация нескольких агентов.

• Создание интерфейсов для управления AI‑агентами: дашборды, конфигурация, логирование, отладка.

• Использование LLM в разработке: генерация кода, рефакторинг, тесты, документация.

• Декомпозиция задач для моделей и агентов, проверка результата, настройка промптов и пайплайнов.

• Контроль качества ответов моделей (поиск галлюцинаций, валидация, защитные контуры).

• Работа с очередями и событиями через Kafka.

• Написание автотестов, базовая observability (логирование, метрики).

• Регулярное практическое использование LLM в разработке.

• Опыт работы с несколькими LLM (OpenAI / Anthropic / Mistral / Qwen / Llama / Gemini и т.п.) и понимание, где какую применять.

• Понимание базовых концепций: агенты, tools/functions, RAG, параметры генерации, контекстное окно.

• Умение выявлять галлюцинации и строить проверки (cross‑check, валидация на данных).

• Отличное знание Python, стандартные библиотеки, типизации (typing/pydantic).

• Уверенное владение ООП.

• Опыт разработки промышленных backend‑систем (прод, нагрузка или сложная доменная логика).

• Опыт проектирования и разработки REST API (FastAPI / Django / Flask).

• Работа с SQL‑БД (PostgreSQL/MySQL), ORM (SQLAlchemy, Django ORM), миграции.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

• ипотека для сотрудников выгоднее до 4%

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Banks Soft Systems - системно значимая российская ИТ-компания, специализирующаяся на разработке, внедрении и поддержке решений по цифровизации клиентского обслуживания для банков, финтех-компаний, госсектора, телекома, ритейла, медицины, сферы ЖКХ в России и СНГ. Мы разрабатываем системы речевой аналитики, развиваем платформы дистанционного банковского обслуживания, а также оказываем услуги по заказной и аутсорс разработке. Мы практикуем наиболее востребованные рынком технологические решения: от машинного обучения до разработки 1С.

Чем нужно будет заниматься:

• Развивать AI harness / runtime layer для запуска и управления LLM-агентами;
• Интегрировать и оптимизировать SOTA LLM в production;
• Работать с фреймворками оркестрации, включая Multica, Paperclip, Symphony;
• Подключать и сопровождать SOTA skills & plugins, включая RTK, GitNexus и другие;
• Разрабатывать Python-сервисы и библиотеки для tool calling, execution pipelines, memory/context handling, logging, evaluation;
• Строить observability, guardrails, reliability и безопасное исполнение AI-агентов;
• Интегрировать AI-компоненты с внутренними системами и платформами Биржи.

Что мы ждём от кандидата:

• Сильный Python background: backend-разработка, API-интеграции, асинхронность, тестирование, production practices;
• Обязательное знание SOTA LLM: современные модели, tool/function calling, reasoning workflows, context management, cost/quality trade-offs;
• Практический опыт работы с agent orchestration frameworks, включая Multica, Paperclip, Symphony;
• Знание SOTA skills & plugins, включая RTK, GitNexus и другие современные tool ecosystems;
• Опыт создания production-grade AI/LLM systems;
• Понимание reliability, observability, security и evaluation для AI-решений;
• Умение писать чистый, поддерживаемый и надёжный код.

Будет плюсом:

• Опыт с LLMOps / MLOps / platform engineering;
• Опыт создания AI SDK, agent platforms или execution layers;
• Опыт с Kubernetes, CI/CD, observability stack;
• Опыт работы в финтехе или высоконагруженной enterprise-среде.

Что мы предлагаем:

• Срок проекта 9 месяцев (с возможной пролонгацией);
• Аккредитованная IT-компания;
• Трудоустройство по ТК РФ/ГПХ/ИП;
• Удалённый формат работы по РФ;
• Расширенный ДМС со стоматологией;
• Бесплатное обучение английскому языку вам и вашим детям;
• Скидки в фитнес-клубы;
• Предоставляем всю необходимую технику для работы.

Откликайтесь и присоединяйтесь к нашей дружной команде!

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;

• dspy, Langchain, Langgraph;

• PostgreSQL, MongoDB, Neo4j, Qdrant;

• Kubernetes.

Тебе предстоит:

• 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.

Мы ждем, что 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 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).

MWS AI – это часть экосистемы МТС Web Services, где создаются AI-решения будущего. Здесь мы разрабатываем современные AI-решения для различных сфер: от банковской до медицины и телекома. Мы стремимся к инновациям в области речевого ИИ, видеоаналитики и Gen AI: активно занимаемся исследованиями и публикуем научные статьи. В MWS AI вы найдете профессиональное сообщество единомышленников и возможности для реализации прорывных проектов.

Мы ищем опытного AI-инженера, который сможет превратить сложные бизнес-задачи в работающие, масштабируемые AI-решения. Фокус на решении реальных бизнес-проблем, а не на исследованиях. Нам важно стратегическое мышление: умение быстро собирать PoC, валидировать их на метриках и итеративно доводить MVP до продакшена

Основные задачи:

• Анализ и декомпозиция бизнес-задач

• Проектирование архитектуры AI-решений совместно с командой: выбор подходящих паттернов

• Внедрение метрик качества (точность, релевантность, время ответа), регулярный анализ результатов, формулирование гипотез, итеративное улучшение решения

• Разработка AI-агентов и copilot-систем (оркестрация агентов, управление памятью, планирование и декомпозиция задач, умная маршрутизация)

• Построение RAG-систем: выбор стратегий индексации, определение оптимального чанкинга, обогащение метаданными, реализация гибридного поиска и переранжирования

• Версионирование промтов, моделей, датасетов

• Внедрение наблюдаемости (observability) решений: трейсинг цепочек вызовов, мониторинг качества ответов, контроль затрат токенов и времени ответа

• Взаимодействие с командой разнонаправленных специалистов (backend/devops/ml/promt-engineer)

Мы ждем от вас:

• 3+ лет прикладной AI/ML-разработки с фокусом на NLP и LLM-системы

• Опыт с LLM API: промпт-инжиниринг, управление контекстом, streaming

• Практический опыт с LLM-агентами: ReAct-паттерн, function calling, chain-of-thought рассуждения, multi-agent системы

• Обязательное знание LangFlow, n8n или аналоги

• Глубокое понимание RAG: векторный и гибридный поиск, стратегии чанкинга, переранжирование

• Сильный Python: чистый, типизированный код, unit-тесты, асинхронное программирование, ооп, docker

• Знание фреймворков: LangChain, LangGraph, CrewAI или аналоги

• Векторные базы данных: Milvus, Chroma или аналоги

• LLM observability tools: LangFuse или подобные платформы

• Понимание микросервисной архитектуры

• Опыт с FastAPI или аналогами

• Способность объяснить сложные AI-концепции нетехническим стейкхолдерам

• Будет преимуществом опыт fine-tuning и дистилляции моделей, а также понимание современных архитектур сетей

• Практический опыт с семействами Qwen, GLM, DeepSeek и аналогами

• Понимание принципов развёртывания LLM: инференс-серверы (vLLM, sglang), масштабирование, квантизация, GPU trade-offs

Что мы предлагаем:

• 5/2, частичная или полная удаленка, гибкое начало дня.
• Оклад + квартальные и годовые бонусы.
• Комфортный офис в 10 минутах пешком от метро Курская.
• ДМС со стоматологией, страхование при поездках за рубеж, страхование жизни.
• Участие в конференциях и митапах, обучение за счет компании.
• Бесплатная мобильная связь.
• Специальные предложения от партнеров и друзей МТС.

Инженер ИИ-агентов — запускаешь R&D-проект в логистике. Эта вакансия — идеальный старт для студентов старших курсов и выпускников, Омска, которые хотят не просто работать, а по-настоящему погрузиться в передовые технологии и развиваться в одном из самых перспективных направлений.

Почему это не обычная вакансия

Ты не будешь 87-м разработчиком, который пилит одну фичу три квартала. Мы — федеральная логистическая компания, лидер в своей нише. И мы честно признаём: ИИ у нас ещё никто не трогал. Ты придёшь первым и сделаешь это с нуля. Никакой бюрократии, никаких тимлидов-посредников. Твой руководитель — директор компании.

Что нужно сделать

— Создать MVP ИИ-агента для решения реальных бизнес-задач компании — Интегрировать его в наши процессы (маршрутизация, обработка запросов, аналитика) — Самостоятельно выбрать стек и архитектуру — мы не диктуем технологии — Показывать результат, который виден бизнесу, а не только коду-ревью.

Кого ищем

— Python на уровне джуна или выше — Базовое понимание ML, LLM API (OpenAI, Anthropic, etc.) — В том числе студент старших курсов, выпускник или джун с горящими глазами — Главное: самостоятельность и желание разбираться в нестандартных задачах.

Что предлагаем

— Конкурентная зарплата для уровня джуна — Полная свобода в выборе инструментов и подходов — Без микроменеджмента — ты сам ставишь задачи и приоритеты — Реальная перспектива возглавить IT-отдел, который строишь сам.

Следующий шаг

Пришли резюме или пару слов о себе. Мы не проводим 5 этапов собеседований — первый разговор напрямую с директором.

О компании IBS — одна из крупнейших российских ИТ-компаний с более чем 30-летней историей. Мы создаём инновационные решения для лидеров рынка, объединяем более 4000 профессионалов и работаем во всех ключевых отраслях страны. Присоединяйтесь к нам и станьте частью команды, которая меняет будущее ИТ в России!

Разрабатывать и собирать приложение на базе no-code системы N8N с GenAI-компонентами (мультиагентная система). Строить RAG-систему, подготавливать данные для загрузки в векторную базу. Интегрировать решение с витринами данных, корпоративными системами совместно с экспертами, разработчиками этих систем.

Обязанности:

• Разрабатывать и собирать приложение на базе no-code системы N8N с GenAI-компонентами (мультиагентная система)
• Строить RAG-систему, подготавливать данные для загрузки в векторную базу
• Интегрировать решение с витринами данных, корпоративными системами совместно с экспертами, разработчиками этих систем.
• Взаимодействовать с аналитиками, бизнес-заказчиком для уточнения требований
• Работать с локальными open-source моделями и решениями на базе GenAI в инфраструктуре предприятия (on-prem)
• Проводить внутренние демо, готовить решения к передаче в продакшн-команды.

• Опыт в разработке GenAI или NLP проектов 2+ лет
• Опыт с n8n от 1 года: Глубокое понимание архитектуры платформы, управления цепочками запросов и создания кастомных нод.
• Свободное владение JavaScript/TypeScript/React и Python для реализации сложной бизнес-логики.
• Построение мультиагентных систем и субагентов с использованием LangChain внутри n8n. Опыт работы с MCP или аналогичными системами
• Развертывание RAG-систем (от подготовки датасетов до работы с эмбеддингами и векторными хранилищами (PGVector, Qdrant, Milvus и др.))
• Промпт-инжиниринг, балансировка качества, скорости и стоимости генерации.
• Владение JSON, методами трансформации данных и проектированием схем в PostgreSQL

• Желательные:

  - Уверенное использование REST/GraphQL/OAuth2/FastAPI. Опыт работы с тяжелыми корпоративными системами (SAP CRM, SAP BW, 1С CRM) будет преимуществом

• Официальное трудоустройство, стабильная "белая" зарплата
• График 5/2, рабочий день с 9:00
• Работа в офисе в команде профессионалов
• Возможности для профессионального роста и обучения
• Участие в масштабных и значимых для страны проектах
• ДМС, корпоративные мероприятия, поддержка наставников

ПравоТех — продуктовая IT-компания, которая с 2008 года создает решения для автоматизации юридических бизнес-процессов.

Наши продукты ежедневно используют более 3500 организаций, включая «СберСтрахование жизни», «Ростелеком», «Альфа-Банк» и других крупных игроков рынка.

Сейчас мы запускаем отдельное AI-направление внутри компании и строим AI-платформу для работы с документами: извлечение смысла, обработка данных и создание интеллектуальных инструментов для юристов.

Это новое направление, которое создается с нуля, но уже работает на реальных данных и пользователях.

🧠 О роли

Мы ищем сильного Senior ML / AI Engineer, который умеет создавать и внедрять production ML/LLM-решения — от подготовки данных и построения моделей до разработки сервисов, inference и эксплуатации в production.

Нам важен инженер, который понимает весь жизненный цикл ML-систем и способен доводить решения до стабильной работы на реальных пользователях.

Чем предстоит заниматься:

• проектировать и разрабатывать end-to-end ML/LLM пайплайны
• работать с RAG, retrieval, embeddings, vector DB
• строить production-системы (API, inference, scaling)
• участвовать в архитектуре AI-платформы
• работать с данными: ingestion, обработка, подготовка
• оптимизировать latency / cost / качество решений

Для нас важно:

• опыт разработки и внедрения ML/LLM решений в production
• понимание архитектуры ML-систем (data → model → serving)
• уверенное знание Python
• опыт разработки API (FastAPI / Flask или аналогичные)
• опыт работы с Docker / Kubernetes / CI/CD
• опыт работы с данными (ETL / pipelines)
• уверенная работа с Linux

  
  ➕ Будет плюсом

• опыт работы с LLM / RAG / retrieval системами
• опыт с vector DB (Qdrant, Weaviate, Chroma и др.)
• опыт оптимизации inference (скорость, стоимость, масштабирование)
• опыт проектирования архитектуры систем

Что мы предлагаем:

• участие в построении AI-платформы с нуля внутри продукта
• реальные продуктовые задачи и данные (не ресерч “в стол”)
• сильная инженерная команда
• возможность влиять на архитектуру и технические решения
• современная инфраструктура и стек технологий
• удаленный или гибридный формат работы (Москва / Самара)

Кто мы:

Мы создаем международные digital-продукты и AI-сервисы, которыми ежедневно пользуются тысячи людей по всему миру.

Наша команда активно внедряет искусственный интеллект в разработку и бизнес-процессы. Мы ищем начинающего разработчика, который хочет расти в направлении AI, работать с современными технологиями и участвовать в создании реальных продуктов.

Если ты уже пишешь на Python, интересуешься AI и хочешь быстро развиваться в сильной команде — тебе к нам.

ЧТО ТЫ БУДЕШЬ ДЕЛАТЬ:

— разрабатывать backend-сервисы на Python

— работать с API современных AI-моделей

— участвовать в создании агентных систем и AI-инструментов

— автоматизировать внутренние процессы компании

— дорабатывать существующие сервисы и запускать новые

— использовать AI-инструменты в ежедневной разработке

— работать с опытными разработчиками и перенимать лучшие практики

КОГО МЫ ИЩЕМ:

— знаешь Python и уже писал собственные проекты

— понимаешь основы работы с базами данных

— интересуешься искусственным интеллектом и современными технологиями

— использовал ChatGPT, Claude, Cursor или другие AI-инструменты

— умеешь самостоятельно искать информацию и решать задачи

— хочешь быстро расти как разработчик

БУДЕТ ПЛЮСОМ:

— опыт работы с OpenAI API или другими LLM

— знакомство с FastAPI, Django или Flask

— понимание Git и Docker

— опыт создания pet-проектов

— знание MCP (Model Context Protocol)

Что мы можем тебе гарантировать:

• Ежедневную работу над реальными коммерческими проектами
• Быстрое развитие в направлении AI и backend-разработки
• Наставничество от опытных разработчиков
• Формат работы: офис или гибрид в Москве, первые 2 месяца удаленно, далее релокация за счет компании если живёшь в другом городе
• Прозрачную систему роста дохода и ответственности
• Участие в создании продуктов для международного рынка
• Мы ищем не просто junior-разработчика, а будущего сильного инженера, который хочет строить AI-продукты вместе с нами.

В сопроводительном письме обязательно укажи свой Telegram — чтобы мы могли связаться с тобой напрямую.

Кто мы:

Мы создаем международные AI-продукты и автоматизированные сервисы для бизнеса. Наша команда активно использует современные AI-технологии и строит системы, которые самостоятельно взаимодействуют с внешними сервисами, данными и инструментами.

Сейчас мы ищем Junior Python Developer, который хочет развиваться в одном из самых перспективных направлений индустрии — создании AI-систем на базе MCP (Model Context Protocol).

Если тебе интересно, как AI может работать не только с текстом, но и управлять браузером, CRM, базами данных, GitHub, файлами и другими инструментами — эта роль для тебя.

ЧТО ТЫ БУДЕШЬ ДЕЛАТЬ:

— разрабатывать сервисы на Python

— подключать AI-модели к внешним инструментам через MCP

— работать с GitHub, базами данных, браузерами и API через AI-интеграции

— участвовать в разработке агентных систем

— автоматизировать внутренние процессы компании

— тестировать и улучшать взаимодействие AI с различными сервисами

— создавать новые сценарии использования искусственного интеллекта

КОГО МЫ ИЩЕМ:

— знаешь Python на базовом или среднем уровне

— имеешь собственные проекты или коммерческий опыт разработки

— интересуешься AI и современными инструментами разработки

— умеешь самостоятельно разбираться в новых технологиях

— хочешь быстро развиваться в востребованном направлении AI Engineering

БУДЕТ ПЛЮСОМ:

— опыт работы с MCP (Model Context Protocol)

— использование Cursor, Claude Code, GitHub Copilot

— опыт работы с OpenAI API или другими LLM

— знакомство с FastAPI

— понимание работы REST API и SQL

Что мы можем тебе гарантировать:

• Работу в AI-first команде, где искусственный интеллект используется каждый день
• Быстрое погружение в MCP, агентные системы и современные AI-технологии
• Наставничество от сильных разработчиков
• Формат работы: офис или гибрид в Москве, первые 2 месяца удаленно, далее релокация за счет компании если живёшь в другом городе
• Возможность стать одним из первых специалистов нового поколения AI Engineers
  
  В сопроводительном письме обязательно укажи свой Telegram — чтобы мы могли связаться с тобой напрямую

Кто мы:

Мы создаем международные digital-продукты и собственную экосистему AI-сервисов, которыми ежедневно пользуются тысячи людей по всему миру.

Наша команда строит реальные продукты с понятной бизнес-моделью и измеримым результатом. Мы не занимаемся экспериментами ради экспериментов — каждая разработка становится частью работающей системы и влияет на рост компании.

Сейчас мы ищем AI Backend Developer, который поможет создавать и развивать AI-сервисы нового поколения.

ЧТО ТЫ БУДЕШЬ ДЕЛАТЬ:

— разрабатывать backend-сервисы на Python

— интегрировать LLM в существующие продукты компании

— работать с API, базами данных и внутренними сервисами

— создавать и поддерживать AI-функциональность в production

— участвовать в проектировании архитектуры новых решений

— автоматизировать процессы и улучшать существующие системы

КОГО МЫ ИЩЕМ:

— уверенный опыт разработки на Python от 0.5 года

— практический опыт работы с LLM API

— понимание принципов построения backend-сервисов

— опыт использования AI-инструментов в ежедневной работе

— умение самостоятельно принимать технические решения

ОБЯЗАТЕЛЬНО:

— OpenAI, Anthropic или open-source модели

— MCP (Model Context Protocol)

— Cursor, Claude Code, Copilot или аналогичные инструменты

Что мы можем тебе гарантировать:

• Ежедневную работу над реальными AI-проектами
• Формат работы: офис или гибрид в Москве, первые 2 месяца удаленно, далее релокация за счет компании если живёшь в другом городе
• Участие в международных выставках и профильных мероприятиях
• Возможность влиять на развитие продукта и быстро расти внутри компании
  
  В сопроводительном письме обязательно укажи свой Telegram — чтобы мы могли связаться с тобой напрямую.

ООО «МИТА» — маркетинговое информационно-технологическое агентство. С 2023 года занимаемся лидогенерацией для бизнеса по всей России. Ищем сильного разработчика, который будет строить ключевые IT-продукты компании и определять техническую стратегию.

Основные задачи:

1. Разработка и развитие корпоративной CRM (UBY CRM):

• Поддержка и развитие CRM-системы для контакт-центра и аналитиков;
• Поддержка forward/reverse-пайплайнов с операторами связи;
• Реализация интеграций: дедупликация, split источников, SFTP-синхронизация;
• Развитие дашбордов, аудита, WebSocket-уведомлений.

2. Интеграции и автоматизация бизнес-процессов:

• Проектирование и сопровождение REST API интеграций (Bitrix24, Telegram Bot API, SFTP операторов связи, webhooks);
• Разработка и поддержка Telegram-ботов для отдела продаж (Lead Manager);
• Автоматизация выдачи лидов, дедупликации, очередей с лимитами API.

3. Инфраструктура и DevOps:

• Администрирование корпоративного production-сервера (Docker Compose, nginx, SSL, мониторинг);
• Настройка CI/CD, автотестов, деплоя.

4. Внедрение искусственного интеллекта:

• Развертывание и настройка локальных LLM на корпоративном сервере;
• Интеграция ИИ в продукты через API (server-side вызовы моделей, управление контекстом, лимиты, приватность данных);
• Использование AI-инструментов в ежедневной разработке;
• Работа с генеративным ИИ для контента и медиа.

5. Frontend-разработка:

• Разработка и поддержка frontend-модулей на React 18 + TypeScript;
• Участие в развитии корпоративного сайта (Next.js, CMS, SEO, lead tracking).

Чего мы ждем от кандидата:

• Уверенное знание Python;
• Опыт работы с Django 4+ / DRF (построение REST API);
• PostgreSQL (продвинутый уровень: индексы, оптимизация запросов, работа с большими объемами данных);
• Понимание принципов REST API, webhooks, интеграций со сторонними сервисами;
• React 18 + TypeScript ;
• Docker / Docker Compose, Nginx (настройка reverse proxy, SSL, HTTPS);
• Понимание принципов CI/CD;
• Опыт работы с Bitrix24 REST API (или другими CRM API);
• Опыт работы с Telegram Bot API;
• Работа с SFTP, парсинг данных, обработка больших объемов;
• Понимание принципов чистой архитектуры, SOLID, DRY;
• Опыт написания автотестов (pytest, unittest);
• Работа с Git, code review;
• Опыт работы с LLM (OpenAI API, Anthropic Claude, локальные модели);
• Понимание промпт-инжиниринга, RAG, работы с контекстом;
• Опыт развертывания локальных LLM (Ollama, vLLM, llama.cpp);
• Работа с AI-агентами, LangChain;
• Next.js (SSR, SEO, корпоративные сайты);
• Tauri (desktop-приложения);
• WebSocket / Django Channels (real-time приложения).

Условия работы:

• Оклад + бонусы за внедренные продукты: финальное решение по уровню заработной платы будет приниматься на этапе;
• Оформление по ТК РФ;
• Выплаты 2 раза в месяц без задержек;
• Офисный формат работы: Саратов, офис на Астраханской, 87В;
• График 5/2 с 10.00 до 19.00, выходные: сб, вс, все праздничные дни;
• Корпоративный ноутбук, оплата всех необходимых лицензий и сервисов;
• Возможность построить IT-направление с нуля и стать CTO компании;
• Участие в стратегических решениях бизнеса;
• Команда из 150+ сотрудников, прямое влияние на эффективность всей компании;
• Свобода в выборе стека и архитектурных решений.

Группа компаний в поиске: Разработчик AI-агентов (Python / LLM / Автоматизация бизнес-процессов).

Модули: где нужно разработать решения

- HR

- Sales

- Wildberries

Какие навыки обязательны:
Python

Важно:

FastAPI;

asyncio;

pandas;

requests.

LLM
Обязательно.

Важно:

OpenAI;

Claude;

Gemini;

DeepSeek.

AI Agents
Нужно понимать:

LangChain;

LangGraph;

CrewAI;

AutoGen;

MCP (желательно).

API
Очень важно.

Поскольку придется работать:

hh;

MPSTATS;

CRM;

Telegram;

Google Sheets;

Notion.

Базы данных
Хотя бы:

PostgreSQL;

SQLite.

Docker
Чтобы запускать сервис.

Git
Обязательно.

Telegram Bot API

Мы – команда развития AI в направлении автокредитования и сопутствующих сервисов пользования автомобилем.

Продукт новый и сейчас активно развивается. Мы находимся на этапе активного роста: от экспериментов с первыми AI-решениями до масштабирования их на реальные клиентские сценарии. У нас уже есть первые внедрения, работающие связки с LLM и обратная связь от пользователей, но архитектура, технологический стек и стратегия развития во многом формируются сейчас.

Работа ведётся под руководством AI Tech Lead, который отвечает за архитектуру, стандарты и развитие инженерной экспертизы.

Это позиция для разработчика, который хочет углубиться в инженерную часть AI‑систем — от кодирования агентов и RAG до анализа и оценок LLM‑решений.

• разрабатывать и поддерживать сервисы и агентов на Python

• проектировать и реализовывать RAG‑системы, работать с векторными базами данных

• контролировать техническое качество AI-решений

• разрабатывать и внедрять методики оценки RAG-систем и AI-агентов

• участвовать в написании тестов, тестировании, код-ревью, развивать инженерную культуру, стандарты и экспертизу внутри команды.

• практический опыт Python разработки (FastAPI, Flask, asyncio).

• навыки работы с RAG системами и векторными БД (Qdrant, ChromaDB, FAISS).

• опыт взаимодействия с реляционными базами (MySQL, PostgreSQL).

• понимание принципов работы LLM агентов и подходов к их оценке.

• базовое понимание Docker и Kubernetes.

• умение работать в команде и следовать инженерным стандартам

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

Будет преимуществом:

• опыт работы ML-инженером / Data Scientist / Backend-разработчиком

• интеграция сервисов через gRPC

• опыт работы с OCR

• опыт использования Prometheus и Grafana

• опыт локального запуска LLM и open-source моделей

• знание SOTA-моделей (ASR, TTS, мультимодальные модели)

• опыт построения RAG с продвинутыми стратегиями retrieval (reranking, гибридный поиск, chunking)

• опыт работы с open source LLM и локальными моделями.

• гибридный формат в Москве

• офис по адресу Поклонная ул., 3к1

• белая заработная плата (оклад + премии)

• профессиональный и карьрный рост

• возможность профильного обучения

• ДМС, страхование от несчастных случаев, корпоративные мероприятия

• программа льготного кредитования в Сбербанке

AI-разработчик (Fintech)

О нас

Мы — платёжный гейтвей (PSP), работающий с мерчантами в высокорисковой вертикали. Сейчас активно строим внутренние AI-инструменты: Telegram-бота поддержки мерчантов на n8n + LLM, автоматизацию онбординга, внутренние дашборды и помощники для команды.

Кого ищем

AI-разработчика, который умеет быстро превращать идею в работающий прототип с помощью современных AI-инструментов разработки (Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, v0 и аналогичные) — и доводить это до стабильно работающей продакшен-фичи.

Нужен человек, который пишет и читает код, понимает архитектуру существующей системы, умеет встроить AI-сгенерированный кусок в реальный продакшен без поломки остального — и одинаково комфортно работает руками в Python/Django, и ускоряется через AI-агентов там, где это уместно.

Чем предстоит заниматься

• Поддержка и развитие Telegram-бота поддержки мерчантов (n8n Cloud + Gemini): новые сценарии, улучшение промптов, интеграции с внутренними API.
• Быстрое прототипирование внутренних инструментов: KYB pre-check для онбординга мерчантов, дашборды, помощники для поддержки и интеграторов.
• Доработка существующего бот-стека (Django admin, Python, PostgreSQL, Docker) — как руками, так и с помощью AI-coding инструментов.
• Работа с LLM API (Gemini/OpenAI/Claude) — промпт-дизайн, function calling, RAG там, где это решает задачу, а не потому что модно.
• Превращение черновых идей команды («а можно бот сам проверял сайт мерчанта перед онбордингом?») в работающий прототип за дни, не недели.
• Совместная работа с DevOps по деплою на n8n Cloud / VPS-инфраструктуре (Hostinger, Docker).

Что нужно

• Уверенный Python; опыт с Django или похожим фреймворком.
• Реальный опыт работы со стеком LLM API, понимание ограничений, токенов, стоимости, латентности.
• Практический опыт AI-ассистируемой разработки — Cursor, Claude Code, Copilot, Windsurf или аналоги — и понимание, где это ускоряет, а где создаёт технический долг.
• Опыт с n8n.
• Docker, базовый Git-флоу, умение читать код.
• Самостоятельность: команда маленькая, ревью кода в реальном времени может не быть — придётся уметь оценивать риски своих решений самому.

Будет плюсом

• Опыт в fintech/payments или работа с высокорисковыми/regulated вертикалями.
• Знакомство с Telegram Bot API напрямую (не только через n8n).
• Опыт с векторными БД / RAG-пайплайнами.
• Понимание основ PCI DSS / работы с чувствительными данными — у нас платёжная система, аккуратность с данными это не формальность.

Что предлагаем

• Зарплата: $1500-2000
• Формат: удаленно
• Прямое влияние на продукт: то, что вы соберёте, реально использует команда и мерчанты через неделю, а не через квартал согласований.
• Карт-бланш на выбор инструментов — если AI-агент решает задачу быстрее ручного кода, используем его, никто не будет настаивать на «правильном» долгом пути из принципа.

Задачи

• разработка и внедрение AI-агентов в production.
• доработка и развитие существующих AI-агентов.
• интеграция с внешними системами и сервисами через Kafka, REST API, gRPC, WS и другие протоколы.
• подготовка релизов моделей и агентов, включая документацию, демонстрационные материалы и защиту решений перед банковскими регуляторами.
• сотрудничество с бизнес-заказчиками, архитекторами и продуктовыми командами.

Мы ждём, что ты

• имеешь опыт работы в качестве ML-инженера, DS, MLOps или Python Backend-разработчика в сфере AI.
• имел успешный опыт создания промышленных AI-агентов.
• обладаешь опытом промышленной разработки на Python, знанием принципов ООП и паттернов проектирования, опытом работы с микросервисной архитектурой.
• работал с инструментами для создания AI-агентов, такими как LangChain или LangGraph и обладаешь базовым пониманием ML/DL.

Будет плюсом

• опыт с большими объемами данных и распределёнными хранилищами данных, такими как Hadoop.
• опыт работы с распределёнными очередями задач и сообщений, потоковой обработкой данных (Celery, Taskiq, RabbitMQ, Kafka).
• опыт разработки высоконагруженных, геораспределённых систем и использования OpenShift/Kubernetes.
• навыки в инженерии данных.

Условия и бенефиты

• Современный комфортный офис возле метро Кутузовская.
• Гибридный формат работы.
• Ежегодный пересмотр заработной платы и возможность получения годовой премии.
• Доступ к корпоративному спортзалу и зонам отдыха.
• Более 400 образовательных курсов СберУниверситета для профессионального и карьерного роста.
• Расширенная медицинская страховка, льготное страхование членов семьи и участие в корпоративной пенсионной программе.
• Специальные условия по ипотеке, скидка составляет треть от текущей ключевой ставки Центробанка.
• Бесплатная подписка СберПрайм+ и скидки на товары компаний-партнёров.
• Возможность получить вознаграждение за рекомендации друзей в нашу команду.

О компании

Мы — международная финтех-компания, которая развивает B2C и B2B SaaS трейдинговую платформу. Два года назад запустили амбициозный AI проект: IDE нового поколения для мультимодальных AI-генераций (код, изображения, видео, звук) и агентных сценариев. Это умная среда для разработки и дизайна софта, пользователями которой являются как разработчики, так и ИИ-энтузиасты

Сперва предлагаем обсудить этапы отбора:

1. Тестовое задание: Покажи два скилла, реализованных внутри нашей IDE - один связан с генерацией графики или визаула, а второй - любой формат, кроме графики. Дедлайн и ТЗ будут указаны в файле. Задание не оплачивается

2. Интервью с HR — 30 минут: Знакомство, обсуждение опыта и мотивации, условий работы, ответы на ваши вопросы

3. Интервью с руководителем — 30 минут: Обсуждение задач и подходов к работе

Возвращаемся к позиции

Skills Engineer — это архитектор переиспользуемых AI-компонентов платформы. Ты создаёшь готовые "навыки", которые другие пользователи смогут встраивать в свои проекты. Твоя задача — разрабатывать, оптимизировать и масштабировать решения, которые работают надёжно и эффективно

Это роль для того, кто понимает архитектуру AI-систем, умеет оптимизировать промпты под разные модели и может предусмотреть edge cases

Чем ты будешь заниматься

• Разрабатывать готовые скиллы — переиспользуемые компоненты для типовых AI-задач (анализ текста, классификация, RAG, агентные workflows и т.д.)
• Оптимизировать промпты под разные модели и сценарии; проводить A/B тестирование и измерять качество результатов
• Проектировать RAG-интеграции и агентские pipelines — от архитектуры до реализации
• Работать с интеграциями — подключение внешних API, vector databases, knowledge sources
• Тестировать и документировать скиллы, мониторить их перформанс — создавать примеры использования, edge cases, best practices
• Анализировать требования и превращать их в скалируемые компоненты
• Следить за AI-трендами и добавлять новые возможности в платформу

Что для нас важно

• Техническое образование (полное или в процессе обучения) — CS, инженерия, математика, физика или смежное направление
• Глубокое понимание LLM — как работают современные модели, их ограничения и сильные стороны; опыт работы с ChatGPT, Claude, Gemini на уровне выше "просто использования"
• Опыт с prompt-инжинирингом — не просто писание промптов, а их оптимизация, понимание, как разные параметры влияют на результаты
• Разработка на Python — на уровне, достаточном для создания интеграций, тестирования и автоматизации
• Системное и архитектурное мышление — умение проектировать масштабируемые решения
• Английский B1+ — доки, API documentation, научные статьи
• Самостоятельность — не нужны пошаговые инструкции, способность разбираться в незнакомых системах

Плюсом

• Знакомство с агентскими фреймворками (AutoGPT, LangChain, LlamaIndex patterns)
• Опыт fine-tuning моделей или работа с моделями через разные API (OpenAI, Anthropic, Hugging Face)

Что мы предлагаем

• Конкурентная зарплата и удаленка
• Полная или частичная занятость, гибкий график
• Доступ к современным AI-инструментам и моделям
• Возможность влиять на развитие платформы
• Развитие в быстро меняющейся сфере AI
• Профессиональная команда

Мы ищем Руководителя по ИИ, который выстроит системную работу с искусственным интеллектом в компании: от анализа бизнес-процессов до запуска и оркестрации AI-агентов и ботов, приносящих измеримый бизнес-результат. Вы будете соединять бизнес и технологии: превращать «узкие места» операций в работающие AI-решения, управлять кросс-функциональной командой и отвечать за ИИ-стратегию компании end-to-end.

• Анализ и аудит бизнес-процессов: Проводить функциональный и процессный аудит подразделений (продажи, поддержка, операции, HR, финансы), выявлять процессы, пригодные для автоматизации и интеллектуализации, формулировать гипотезы «as is → to be», оценивать экономический эффект, строить карты процессов и приоритизировать бэклог AI-инициатив;
• Проектирование и разработка AI-агентов: проектировать архитектуру AI-агентов: роли, инструменты, контекст, память, поведение, выбирать и комбинировать LLM, фреймворки и платформы, проектировать чат-ботов, голосовых ассистентов, RPA-агентов и мульти-агентные системы, прорабатывать prompt-инженерию, RAG, работу с векторными БД, интеграции через API, определять метрики качества: точность, галлюцинации, latency, CSAT, completion rate.
• Оркестрация и продакшн: выстраивать оркестрацию агентов: маршрутизация запросов, fallback-сценарии, эскалация на человека, внедрять системы мониторинга, логирования, A/B-тестирования, оценки качества, обеспечивать безопасность, governance, защиту данных и соответствие требованиям (152-ФЗ), управлять релизами, откатами, on-call процессами для AI-сервисов.
• Управление и стратегия: формировать и защищать ИИ-стратегию компании перед стейкхолдерами и топ-менеджментом, строить центр компетенций: обучать сотрудников, внедрять AI-грамотность в подразделениях, следить за трендами (LLM, мульти-агенты, MCP, on-device AI) и приоритизировать их применение, формировать AI-политику, регламенты, этические принципы использования ИИ.

• Практический опыт разработки и внедрения LLM-агентов и чат-ботов в продакшн;
• Глубокое понимание современного стека: LLM API, RAG, эмбеддинги, векторные БД, function calling, structured output;
• Умение анализировать бизнес-процессы: BPMN,Lean, value stream mapping, unit-экономика операций;
• Навык перевода бизнес-задач в технические спецификации и обратно;
• Опыт работы с облачными платформами (AWS / GCP / Azure / Yandex Cloud).

Будет плюсом

• Опыт внедрения AI в enterprise-сегменте: foodtech, банки, ритейл, телеком, промышленность.
• Практика с low-code/no-code оркестраторами;
• Знание Python на уровне написания прототипов и review кода.
• Опыт работы с on-prem LLM (vLLM, Ollama, llama.cpp) и приватными контурами.
• Участие в open-source AI-проектах, публикации, выступления на конференциях.

• Офисный формат работы; Офис находится в самом центре Спб на м.Адмиралтейская;
• Официальное трудоустройство;
• Заработная плата обсуждается в индивидуально;
• Конкурентная компенсация (fix + performance-бонус за достижение бизнес-метрик);
• Корпоративный ДМС после ИС.

Центр практического искусственного интеллекта занимается разработкой и внедрением высокотехнологичных AI-инструментов.

Задачи берутся из повседневной практики бизнеса.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

Задачи:

• разработка и внедрение LLM-агентов и продвинутых RAG систем в управленческом домене для решения стратегических задач банка — от прототипов до продакшена
• решение прикладных задач оценки качества и полноты предоставленной документации/отчетности в бизнес доменах средствами ИИ-ассистентов (RAG-пайплайны, классификация запросов, генерация ответов, оценка релевантности)
• исследование и настройка multi-agent orchestration (LangGraph, LangChain, schema guided reasoning pipelines)
• работа с GigaChat как основной моделью, а также эксперименты с ChatGPT, Gemini, Qwen
• fine-tuning моделей (instruction-tuning, adapters, LoRA, SFT, LLM-RL)
• разработка метрик качества
• взаимодействие с инженерами и аналитиками — внедрение моделей в реальные кейсы.

Требования:

• опыт в роли DS/ML от 3 лет
• глубокая экспертиза в NLP/LLM
• уверенное знание инструментов разработки и инфраструктуры (bash, docker/openshift, git и т.д.)
• фундаментальные знания в сфере ML, профильное образование
• отличные знания языка Python и опыт индустриальной разработки
• понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering
• опыт построения RAG-систем, fine-tuning и дообучения моделей
• умение проектировать пайплайны inference / retraining
• опыт упаковки моделей в сервисы и интерфейсы (например, FastAPI, Flask, Tornado, StreamLit, ChainLit и т.д.)
• опыт интеграции LLM с внешними API или базами знаний.

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис г. Москва, рядом с метро Кутузовская
• офисный формат работы (возможно обсудить гибрид после исп.срока)
• ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Мы планируем построить и внедрить локальные LLM-решения для автоматизации внутренних бизнес-процессов. Наша цель — обеспечить высокий уровень безопасности данных, контролируемость инфраструктуры и независимость от внешних облачных провайдеров, где это критично. Мы ищем инженера, который сможет спроектировать архитектуру, настроить пайплайны и вывести модели в промышленную эксплуатацию в корпоративном контуре.

Обязанности:

• Архитектура и разработка: Проектирование и разработка корпоративной LLM-платформы с фокусом на локальное развертывание (on-premise) и использование open-source моделей;

• Интеграция фреймворков: Построение пайплайнов обработки данных и оркестрации запросов с использованием Open WebUI, LiteLLM, Langflow и RAGFlow для создания RAG-приложений и агентных рабочих процессов;

• Инфраструктура и инференс: Настройка высокопроизводительного инференса моделей с использованием vLLM для обеспечения низкой задержки и эффективного использования GPU-ресурсов;

• Унификация доступа: Настройка единого шлюза для управления подключениями к различным LLM (как локальным, так и внешним через OpenRouter) для гибкости и резервирования;

• Интеграция и автоматизация: Встраивание ML-решений во внутренние системы компании (CRM, HRM, документооборот) и автоматизация рутинных задач сотрудников;

• MLOps/LLMOps: Внедрение практик мониторинга, версионирования промптов и моделей, а также CI/CD для ML-компонентов.

• От 2-х лет коммерческого опыта в разработке и внедрении ML/AI решений;

• Стек технологий (Core):

1. Глубокое знание и опыт работы с указанным стеком: Open WebUI (как интерфейс для взаимодействия с моделями);

2. LiteLLM (прокси-сервер для унификации API), Langflow или LangChain (оркестрация цепочек), RAGFlow (реализация RAG-пайплайнов);

3. Опыт оптимизации инференса моделей с использованием vLLM или аналогичных библиотек (TensorRT, ONNX);

4. Знание OpenRouter как агрегатора API-провайдеров.

• Разработка: Продвинутый уровень Python (асинхронное программирование, FastAPI);

• Базы данных: Опыт работы с векторными базами данных (Pinecone, Milvus, Qdrant, FAISS);

• Инфраструктура: Опыт контейнеризации и оркестрации (Docker и тп), понимание принципов работы GPU в кластере.

Будет плюсом:

• Опыт работы с локальными open-source моделями (Llama, Qwen, Deepseek);
• Опыт интеграции AI в корпоративные системы (1С, SAP, Jira, Confluence, Битрикс24 и тп);
• Знание MLOps практик (MLflow, Weights & Biases);
• Опыт построения систем с учетом требований информационной безопасности и соблюдения локального законодательства (152-ФЗ) — использование локальной инфраструктуры для обработки персональных данных.

Личные качества (Soft Skills):

• Системное мышление и способность видеть продукт целиком, а не только ML-модель;
• Коммуникабельность: умение объяснять технические решения бизнес-заказчикам и стейкхолдерам;
• Проактивность: готовность предлагать архитектурные решения и брать ответственность за их реализацию;
• Стремление к изучению нового: быстро меняющийся стек LLM требует постоянного самообучения.

• Интересные задачи и проекты;
• Оформление по ТК РФ;
• Официальная заработная плата (уровень оплаты труда, обсуждается с успешным кандидатом на собеседовании);
• График работы 5/2 пн-чт с 09.30 до 18.15, пятница с 09.30 до 17.00;
• Возможность гибридного или удаленного формата работы.

“SkyNet” – мультиагентная система и набор агентских навыков для поддержки работы системных администраторов и управления эффективностью сопровождения Корпоративной аналитической платформы, включая работу с инцидентами, справочная поддержка администраторов, управление data workflow, работу с кластерами Hadoop.

Задачи:

• разрабатывать AI-агенты с использованием GigaChat, LangGraph
• разрабатывать модели машинного обучения
• разрабатывать компоненты и интеграции на Python для встраивания агентов в инфраструктуру банка
• работать с базами данных.

Мы ждем от тебя:

• коммерческий опыт разработки на Python от 1 года
• высшее профильное образование (информационные технологии и т.п.)
• опыт работы с системами контроля версий (Git)
• знания систем управления CI/CD процессов (Jenkins/Nexus/BitBucket)
• опыт работы с Linux системами.

Будет плюсом:

• наличие опыта создания ML моделей и AI-агентов
• знание языков программирования Java, Javascript, Go
• прохождение тематических курсов по ML и созданию AI-агентов.

Мы предлагаем:

• комфортный современный офис: БЦ Даниловский форт, рядом с М.Тульская, Верхние котлы
• возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
• корпоративный спортзал и зоны отдыха
• более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Мы — ML команда финансовых продуктов Wildberries, одного из крупнейших маркетплейсов Европы с более чем 30 млн активных пользователей в день.
Мы строим масштабные end-to-end ML решения, развиваем высоконагруженную ML-инфраструктуру с нейросетями и десятками тысяч признаков, векторными, реляционными и in-memory базами данных. Открываем новые горизонты и продукты с помощью AI. Обеспечиваем ежедневный и онлайн инференс ML-моделей по базе свыше 100 миллионов клиентов.

Мы ищем опытного Middle/Senior MLE в нашу команду. Если готов строить новые продукты на базе LLM и нейросетей, внедрять чат-боты, агенты и различные помощники, обеспечивать высокие стандарты качества этих систем, эффективность инференса нейросетей и больших языковых моделей, выстраивать взаимодействия с командами backend/DevOps/DWH - нам по пути!

Стань частью команды!

Вам предстоит :

• Проектировать и разрабатывать продукты с использованием LLM: RAG, чат-боты, агенты, помощники для написания кода, автогенерации тестов и многое другое;
• Принять участие в различных проектах с использованием LLM, активно влиять на продуктовые метрики и применять последние наработки в области LLM/агентных систем;
• Настраивать и оптимизировать скорости работы моделей;
• Исследовать и внедрять современные архитектуры, а также подходы к обучению моделей;
• Оптимизировать модели для production-среды (квантизация, дистилляция);
• Разрабатывать стандарты и процессы обучения моделей и помощь другим командам в их внедрении;
• Проводить RnD для улучшения продуктовых метрик бизнеса финтеха с применением новейших архитектур нейронных сетей.

Задачи:

• Разработка и внедрение AI-агентов для автоматизации задач компании;
• Проработка гипотез по применению LLM-моделей в реальных бизнес-процессах;
• Промт-инжиниринг: настраивать запросы к моделям для получения точных и полезных ответов;
• Тестирование работы AI-агентов, анализ результатов и улучшения;
• Работать с документацией и отчётами в Microsoft Office

Ожидания от кандидата:

• Опыт работы с LLM-моделями (ChatGPT, GigaChat, YandexGPT или аналоги) — даже в учебных или личных проектах
• Уверенная квалификация промт-инженера, навык составления эффективных запросов;
• Уверенное владение ПК и пакетом Microsoft Office (Word, Excel, PowerPoint
• Навык командной работы;

Доработка и масштабирование RAG-ассистентов:
Ассистент RAG работа с документами

1. Выстроить пайплайн автоматической/полуавтоматической разметки и индексации большого кол-ва документов
2. Разработать / улучшить архитектуру ядра RAGа
3. Отвечать за качество ответов RAG-системы и итеративно его улучшать

Ассистент RAG работа с требованиями и материалами. Планирование.

1. Прогнозировать регулярно потребляемые материалы (СИЗ, МТР)
2. Использовать ML-подходы в прогнозировании
По стеку: Python, SQL (PostgreSQL / ClickHouse), Apache Airflow или Prefect, LlamaIndex или подобное, Label Studio или Argilla, LangChain или подобное.

О нас

Мы — продуктовая AI-команда: строим собственную инфраструктуру для разработки и эксплуатации AI-решений — от RAG-систем и мультиагентных пайплайнов до self-hosted инференса. Решаем реальные продуктовые задачи и выводим решения в прод, а не складываем в стол.

Ищем технически сильного инженера, который умеет довести проект от идеи до работающего в проде решения.

Функциональные обязанности

• Разрабатывать AI-решения: от прототипа до промышленной эксплуатации

• Проектировать и развивать RAG-системы и агентов — ретрив, оценка качества, агентные паттерны (Plan / ReAct, MCP, Human-in-the-Loop)

• Собирать мультиагентные пайплайны на LangChain / LangGraph / DeepAgents

• Настраивать мониторинг, трейсинг и алертинг по работающим сервисам

• Деплоить и поддерживать сервисы в Docker / Kubernetes

• Участвовать в код-ревью и развитии общей кодовой базы команды

Требования
Разработка

• Python — уверенное владение, ООП, чистый и читаемый код

• FastAPI — разработка REST-сервисов

• Системы версионирования — GitLab

AI / LLM

• Опыт закрытия проекта целиком — от разработки AI-решения до вывода в прод (не только эксперименты в ноутбуках)

• LangChain / LangGraph (плюсом — DeepAgents)

• RAG — устройство и технологии под ним: эмбеддинги, векторный и гибридный поиск, реранкинг, чанкинг

• Агентные паттерны: Tools, Human-in-the-Loop, Plan / ReAct; MCP — хотя бы на уровне понимания

Данные

• PostgreSQL, MongoDB, Redis, Qdrant (векторный поиск)

Инфраструктура и эксплуатация

• Деплой: Docker, Kubernetes

• Мониторинг и observability: Langfuse, OpenSearch; настройка алертинга

ML

• Метрики ML — понимание способов оценки качества моделей

Будет преимуществом

• Знание классического ML

• Понимание устройства трансформеров (очень желательно)

• Практический опыт с MCP / DeepAgents

• Self-hosted инференс (vLLM и т.п.)

Что для нас важно

Нам близок инженер, который переживает за результат, а не просто закрывает таски. Пытливый, инициативный, проактивный — копает вглубь, предлагает решения сам и доводит их до конца.

Условия:

• Оформление c первого рабочего дня в аккредитованную ИТ-компанию в соответствии с нормами ТК РФ, социальные гарантии;
• Гибридный формат работы.
• Очень удобный, просторный офис с дизайнерской отделкой и мощной техникой;
• Индивидуальные премии по результатам работы;
• Корпоративный спорт, конференции, Крутые корпоративные мероприятия;

О компании

AIcelerate (aicelerate.ai) — AI-платформа, которая автоматизирует работу отделов продаж в B2B: ловит застрявшие сделки, оживляет заброшенных клиентов, предсказывает отток и бронирует встречи — всё на автономных агентах. Компания зарегистрирована в США.

Основатели — Анастасия Денисова ($70M экзит, Forbes 30 Under 30) и Алексей Игнатов (ex-IBM Watson, ex-Kaspersky). В компанию проинвестировали те же фонды, которые стояли за Miro, Deel, Fireflies, TradingView и Compass.

Команда — инженеры и исследователи уровня PhD, выходцы из крупных технологических компаний. Цикл разработки быстрый: от идеи до продакшена — дни, не месяцы. Большая часть кода пишется с помощью ИИ, поэтому критически важно уметь работать с таким кодом: читать, отлаживать, дорабатывать и нести за него ответственность.

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать и разрабатывать AI-агентов от архитектуры до продакшена: оркестрация, вызов инструментов, память, планирование, обработка ошибок.
• Строить надёжные LLM-пайплайны: работа с промптами, структурированные выходы, оценка качества, ограничения.
• Писать Python-бэкенд, на котором всё это работает (FastAPI, PostgreSQL, pgvector), а не «сгенерировать и забыть».
• Разрабатывать модели скоринга, логику маршрутизации и автономные слои исполнения.
• Работать с ML-пайплайнами: эмбеддинги, векторный поиск, NLP для анализа и обогащения данных.
• Работать напрямую с основателями — без бюрократии, быстрые решения, прямое влияние на продукт и архитектуру.

Что важно:

• 3+ лет коммерческого опыта в Python-разработке (именно разработке, а не ноутбуках).
• Опыт промышленной разработки в эпоху до ИИ — когда код писали руками от начала до конца.
• Опыт построения агентов целиком, а не просто вызовов API: управление состоянием, повторные попытки, мониторинг, обработка сбоев.
• Опыт работы с LLM в продакшене (OpenAI, Anthropic, open-source модели).
• Навыки классической разработки: чистый код, тесты, ревью, CI/CD, работа с Git как взрослый человек.
• Понимание векторных БД (pgvector, Pinecone, Weaviate) и RAG-пайплайнов.

Условия:

• Полная занятость, 40 ч в неделю, полностью удалённо — работать можно откуда угодно.
• Оплата в долларах США, конкурентная ставка, возможен опцион.
• Быстрый процесс: одно техническое интервью без HR-этапов.

Для тех, кто читает описание вакансий до конца или правильно промптит агентов: пишите в Telegram @alexey_ignatov_msu

Oxygen Data Centers and Clouds — крупная быстроразвивающаяся IT-компания, специализирующаяся на построении и эксплуатации высоконагруженной корпоративной инфраструктуры на базе собственной сети дата-центров и облачных кластеров в России и за рубежом.

Наша команда — высококвалифицированные инженеры и разработчики с глубокой экспертизой в облачных технологиях и информационной безопасности.

Клиенты — крупные корпоративные заказчики любых отраслей, ценящие прямую техническую экспертизу, высокий сервис и долгосрочные партнёрские отношения.

В нашу активно растущую команду ищем Lead AI/ML Engineer!

Обязанности:

• Проектировать и разрабатывать корпоративные AI-системы на базе LLM и RAG

• Строить пайплайны сбора, обработки и индексации корпоративных данных

• Интегрировать AI-решения с корпоративными системами через API

• Разрабатывать AI-агентов и интеллектуальных помощников

• Проектировать архитектуру enterprise AI-контуров и готовить технические решения для проектов

Требования:

• Коммерческий опыт в ML/AI от 5 лет

• Уверенное владение Python (разработка production-кода)

• Опыт работы с LLM и RAG (архитектура, пайплайны, оценка качества)

• Знание SQL и опыт работы с базами данных

• Опыт контейнеризации (Docker) и разработки API / интеграционных сервисов

• Понимание MLOps и принципов построения production AI/ML-решений

Будет плюсом:

• Опыт работы с Kubernetes и облачной инфраструктурой

• Знание фреймворков LangChain / LlamaIndex и Vector DB

• Навыки работы с Enterprise AI-проектами

Условия:

• Работа в аккредитованной IT-компании
• Официальное трудоустройство по ТК РФ
• Комфортная рабочая обстановка
• ДМС, включая стоматологию и юридическую/психологическую поддержку
• Возможность повышения квалификации за счёт компании

Наша дружная команда работает надо созданием ии-архитектора для решения архитектурных вопросов.

Мы ищем в команду опытного, целеустремленного llm-инженера, которому будет интересно вместе с нами создавать нужные и важные продукты, доносить их ценность до конечного пользователя.

В команде представлены компетенции: backend и frontend-разработчики, аналитики, DS, DE.

Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в Сберчате, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры.

AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех!

• участие в формировании идеи применения инструментов автоматизации

• изучение области применения разрабатываемого инструмента, обработка и подготовка данных для разработки

• разработка подходов по настройке AI агентов для решения бизнес-задач

• разработка архитектуры для мультиагентных сред (протоколы общения между агентами, передача контекстов)

• разработка подходов для решения нефункциональных требования в мультиагентных средах (скорость, надежность, безопасность)

• проведение исследований через создание прототипов

• разработка инструментария для AI агентов

• разработка технической документации

• разработка детальной архитектуры решения.

• более 2 лет опыта разработки на Python

• практический опыт работы с технологиями искусственного интеллекта (Longchain, llamaIndex, prompt engineering, RAG и т.д.)

• опыт разработки и внедрения решений, основанных на ИИ

• опыт разработки ml-моделей будем плюсом

• опыт работы с базами (векторная, реляционная)

• отличные навыки решения проблем и внимание к деталям

• отличные навыки общения и совместной работы

• умение работать самостоятельно и в команде

• опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовский проспект

• график – гибрид

• ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия

• корпоративный спортзал и зоны отдыха

• более 400 образовательных программ СберУниверситета для

• профессионального и карьерного развития

• расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная

• пенсионная программа

• гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

• бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний партнеров.

Трайб "Риски Благосостояния" запускает разработку нового продукта, который на текущий момент не имеет аналогов на инвестиционном рынке.

Кандидату предстоит принять участие в сознании "с нуля" целой агентской системы и погрузиться в удивительный мир, где AI многократно расширяет возможности человека, принять участие в ключевых инициативах GenAI трансформации банка, стать участником новых прорывных проектов.

Обязанности

• написание кода приложений
• проведение исследований
• участие в проектировании и проведении анализа
• подготовка документации
• поддержка решений в продашен среде.

Требования

• опыт программирования на языке Java, включая создание и интеграцию backend-сервисов и WebUI для AI-решений
• опыт коммерческой разработки и интеграции AI-агентов на основе LLM и multi-agent систем на Java
• разработка приложений на базе LLM с использованием популярных open-source и коммерческих моделей
• глубокое понимание архитектуры и принципов работы больших языковых моделей (LLM)
• опыт интеграции внешних данных (базы знаний, API) для расширения возможностей AI-агентов
• опыт работы с инструментами построения агентов и цепочек задач (например, LangChain(GigaChain)/LangGraph, LangFlow/n8n/Flowise, OpenRouter/NeuroAPI, GigaChat/ChatGPT/DeepSeek/Qwen/Mistral)
• умение проектировать и развертывать системы с RAG (retrieval-augmented generation) и Knowledge Graph
• навыки prompt engineering для повышения качества взаимодействия моделей с пользователями.

Будет плюсом:

• опыт работы с системами логирования, мониторинга и диагностики, в т.ч. и для AI-приложений
• участие в проектах по оптимизации производительности и масштабирования LLM-систем.

Условия

• рабочее место в современном офисе рядом с м. Кутузовская
• формат работы: возможен гибрид
• ежегодный пересмотр заработной платы + годовое премирование
• расширенный ДМС с первого дня работы, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
• спортивный зал и спортивные групповые программы
• уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
• бесплатная подписка СберПрайм+, специальные условия кредитования, скидки на продукты компаний-партнеров.

Обязанности

• Определение сценариев использования ИИ;
• Выбор архитектурных подходов и моделей;
• Проектирование сервисов искусственного интеллекта;
• Определение границ между детерминированной логикой и ИИ;
• Контроль качества результатов работы ИИ;
• Контроль стоимости использования ИИ;
• Обеспечение объяснимости результатов работы ИИ;
• Участие в разработке архитектурных стандартов применения ИИ;
• Участие в выборе поставщиков ИИ-сервисов;
• Консультирование команд разработки по вопросам применения ИИ.

Требования

• Опыт работы не менее 3 лет в области искусственного интеллекта;
• Опыт проектирования и внедрения решений на базе современных языковых моделей;
• Большие языковые модели;
• Интеграция внешних ИИ-сервисов;
• Проектирование интеллектуальных помощников;
• Проектирование поисковых систем;
• Проектирование рекомендательных систем;
• Архитектура распределенных систем;
• АPI-интеграции;
• Оценка качества результатов ИИ;

• Управление рисками применения ИИ.

Желательные компетенции:

• Обработка естественного языка;
• Интеллектуальный поиск;
• Агентные системы;
• Аналитические системы поддержки принятия решений;
• Java, Spring Boot, PostgreSQL, React, событийная архитектура, контейнеризация, Знание C# / ASP.NET Core;
• Опыт модернизации существующих программных продуктов.
• Инструменты: ChatGPT Team; Claude Team, API языковых моделей, средства оркестрации ИИ-сервисов.

Условия

• Работа в одной из ведущих компаний разработчиков ИТ-решений в энергетическом секторе.
• Гибридный формат работы, офис м.Тульская;
• Официальное оформление и все гарантии в соответствии с ТК РФ;
• ДМС со стоматологией и чекапом после испытательного срока;
• Корпоративные скидки от партнеров BestBenefits;
• Электронная библиотека Альпина;
• Профильные курсы, сертификация за счет работодателя.

Группа компаний Неразрушающий контроль работает на рынке более 30 лет. Мы ведем комплексную деятельность в области промышленного контроля (продажи оборудования, услуги по проведению контроля, ремонт промышленного оборудования):
- мы помогаем нашим заказчикам решать задачи, обеспечивая их только лучшим и самым современным оборудованием и расходными материалами;
- наши эксперты готовы подобрать оборудование, провести демонстрацию и осуществить пусконаладочные работы на объекте Заказчика;
- мы имеем большой опыт в проведении всех видов неразрушающего контроля и как никто знаем, с какими задачами сталкивается производство на практике;
- с нами работают такие заказчики, как Транснефть, Газпром, Газстройпром, Ростех, Лукойл, Росатом, Сибур, ОДК, ОСК и Almaz-Antey Concern и др.

Мы в поиске коллеги в наш отдел информационных технологий.

Если вы не просто используете нейросети, а понимаете, как они устроены изнутри, умеете поднимать локальные LLM, знаете, что такое MCP, и хотите применять это в реальных задачах — мы ждём именно вас.

Мы ищем Специалиста по AI-автоматизации, который станет нашим внутренним «архитектором эффективности». Ваша задача — не писать нейросети с нуля, а находить «узкие горлышка» в бизнесе и закрывать их с помощью AI-агентов, RAG-систем и умных интеграций.

Что вам предстоит делать:

• Проектирование и сборка AI-решений: создавать AI-ассистентов, чат-ботов, парсеров, системы генерации контента и аналитики.
• Интеграция: связывать LLM (OpenAI, YandexGPT, локальные модели и тд.) с нашими CRM, 1С, базами данных и мессенджерами через API.
• Работа с данными и RAG: настраивать векторные базы знаний, чтобы AI отвечал на основе внутренних регламентов и документов компании.
• Построение мультиагентных систем: собирать цепочки AI-агентов, которые автоматизируют многоэтапные бизнес-процессы — от обработки заявки до формирования отчёта, без участия человека.
• Оценка эффективности: считать ROI от внедрения (сколько часов/денег сэкономили или заработали) и масштабировать успешные кейсы.

Наши ожидания:

Понимание экосистемы AI: Отличное знание возможностей современных LLM, их ограничений и способов обхода (промпт-инжиниринг, function calling), базовое понимание RAG

Навыки интеграции: Уверенное умение работать с REST API, вебхуками.

Коммерческое мышление: Вы понимаете, как устроены бизнес-процессы (воронки продаж, клиентский сервис, документооборот) и умеете переводить «хотелки» бизнеса на язык технических задач.

• район работы Эльмаш (БЦ Эльбрус, ул. Старых Большевиков, 3Д);
• 5-ти дневная рабочая неделя, рабочее время с 09-00 до 18-00 с перерывом на обед 1 час; гибридный график готовы обсуждать.
• комфортное рабочее место;
• официальное трудоустройство;
• оборудованные кухни и столовые в шаговой доступности;
• возможность посещать бассейн за счет компании (ОЦ Калининец);
• возможность компенсации расходов на медицинские услуги и обучение.
  Откликайтесь на вакансию и договоримся о встрече в нашем офисе!

Чем предстоит заниматься:

• Проведение исследований с целью внедрения ML-решений в продукты и внутренние сервисы SOC/MDR;
• Взаимодействие с командой разработки по вопросам доработки продуктов/внутренних сервисов SOC/MDR;
• Разработка прототипов ML-решений и сопровождение их в Production;
• Поддержка и развитие существующих проектов ML/DS;
• Генерация и проверка гипотез в области ИБ-мониторинга, выявления аномалий, анализа оптимальности ролевой модели, парсинга событий безопасности и др в т.ч. с применением ML;
• Развитие собственного аналитического ядра системы;
• Участие в пилотных внедрениях продуктов;
• Постоянное совершенствование моделей на основе новых данных и требований бизнеса.

​​​​​​​​​​​​Для нас важно:

• Опыт от 1,5 лет в анализе данных, машинном обучении, ML-инженерии или backend-разработке с ML-задачами;
• Высшее техническое образование или обучение в процессе получения степени по математике, ИТ, ИБ, анализу данных или смежным направлениям;
• Уверенное владение Python. Важно не только обучать модели, но и писать поддерживаемый код (типизация, pydantic, mypy, Git, code review);
• Практический опыт работы с pandas, numpy, scikit-learn и данными из реальных систем;
• Понимание классического ML и прикладных задач (классификация, поиск аномалий, обработка текстов, временные ряды);
• Понимание принципов разработки LLM-приложений (промптинг, embeddings, RAG, structured output, tool calling, оценка качества ответов);
• Опыт разработки API, сервисов или внутренних инструментов на Python. Будет полезен FastAPI, uv, Docker, vLLM;
• Знание SQL для извлечения и проверки данных;
• Готовность разбираться в данных SOC/MDR (события безопасности, инциденты, логи, метрики, результаты работы аналитиков);
• Умение доводить решение от идеи и прототипа до рабочего сервиса или инструмента для пользователей.

Будет преимуществом:

• Опыт работы в сфере информационной безопасности, центре мониторинга и реагирования, MDR/MSSP или со смежными задачами;
• Опыт разработки и/или практического использования агентных решений на базе больших языковых моделей;
• Опыт создания решений на базе машинного обучения и больших языковых моделей для закрытых внутренних контуров;
• Опыт работы с Grafana, ELK, логами, метриками и/или событиями.

Работая в команде РТ-Информационная безопасность, вы получаете:

• Стабильную официальную окладную часть + бонусы и премии;
• Оформление по ТК РФ;
• До 10 day-off в год по результатам работы;
• Full Time office формат работы с графиком 5/2 (гибридный график работы - обсуждается);
• Работу в молодой и дружной команде профессионалов (средний возраст сотрудников ниже 30 лет);
• Возможность прохождения обучения как по внутренним, так и по сторонним обучающим программам;
• Отличную возможность для реализации идей (руководство компании открыто к новым стратегиям);
• Офис БЦ Sky;
• ДМС + стоматология - после испытательного срока;
• Партнерскую программу скидок.

Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания, работающая с 2007 года. Наш штат насчитывает 2500+ специалистов. Мы разрабатываем программное обеспечение и IT-решения в сферах Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и многом другом.

Предлагаем присоединиться в роли ML Engineer!

Почему это будет интересно

• Возможность прокачать экспертизу в быстроразвивающейся и насыщенной области.
• Возможность быть частью изменений, улучшений, запусков новых направлений.

Обязанности

• Проектировать и реализовывать мультиагентные системы на LangChain/LlamaIndex.
• Строить RAG-пайплайны с гибридным поиском и интеграцией векторных хранилищ (Qdrant/Weaviate) для чат-ботов и поисковых систем.
• Разрабатывать и проводить A/B-тестирование классических ML-моделей (scikit-learn, XGBoost/LightGBM) с feature engineering и кросс-валидацией для задач классификации/регрессии.
• Создание production-ready пайплайнов: от данных в PostgreSQL/MongoDB/Redis до деплоя моделей через API (FastAPI), с мониторингом и авто-масштабированием.
• Проводить интеграцию AI/ML-компонентов в микросервисную архитектуру: обрабатывать отказы, проводить кэширование в Redis, работать с Kubernetes/Docker.
• Оптимизировать системы для масштаба: проводить профилирование Python-кода, тюнинг БД-запросов, снижение latency в агентах и RAG.
• Прогнозировать временные ряды для бизнес-метрик с интеграцией в дашборды.

Требования

• Опыт работы в роли ML Engineer от 2,5 лет.
• Отличное знание Python и опыт проектирования сложных систем.
• Опыт работы в LangChain, LlamaIndex и построения мультиагентных систем.
• Опыт реализации гибридного поиска и работы с векторными хранилищами (Qdrant, Weaviate).
• Опыт работы в реляционных и NoSQL БД: PostgreSQL\ MongoDB\Redis.
• Знание выстраивания production-ready пайплайнов для AI/ML-сервисов.
• Знание scikit-learn, XGBoost/LightGBM, feature engineering, опыт валидации моделей.

Что мы предлагаем

Конкурентная зарплата и проекты

Сумму обсуждаем отдельно с каждым кандидатом, оформляем по ТК РФ, проекты от топовых компаний, выбирайте формат работы: из дома, из офиса или гибридно.

Забота о здоровье

Предоставляем каждому сотруднику ДМС со стоматологией, частично компенсируем затраты на спорт, sick-days, оплачиваемый бенч и компенсация расходов на оплату коворкинга.

Карьерный рост

Прозрачная система Performance Review и ментор на все время работы, поэтапная система адаптации новых сотрудников.

Доплаты за менторство

И за ведение обучающих курсов, ревью проектов и участие в других профактивностях компании.

Постоянное развитие

Корпоративный портал с материалами для обучения и развития. Регулярные технические митапы и конференции, на которых можно быть спикером и слушателем.

Развлечения

Корпоративы и тимбилдинги. Детские праздники и мастер-классы с подарками и сладостями для семей сотрудников.

Стань частью команды ASTON! Здесь ты можешь проявить себя и достичь профессиональных высот!