ML и AI — свежие вакансии

О нас

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

Сейчас мы развиваем три ключевых продукта:

• AI Assistant — AI-помощник внутри Freedom SuperApp;

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

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

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

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

• Разрабатывать backend-сервисы для AI-продуктов компании;

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

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

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

• Работать с PostgreSQL и RAG-системами;

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

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

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

Обязательно

• Коммерческий опыт backend-разработки от 4 лет;

• Хорошее знание Go или Python;

• Опыт разработки REST API;

• Опыт работы с PostgreSQL в production;

• Понимание архитектуры веб-приложений и распределённых систем;

• Опыт работы с Docker;

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

Будет плюсом

• Go (если основной стек Python);

• FastAPI;

• WebSocket и real-time коммуникации;

• Интеграция AI/ML-сервисов через API;

• LangChain, LlamaIndex;

• RAG-системы;

• Работа с аудио (ffmpeg, PyDub);

• Очереди задач;

• AWS или GCP;

• Опыт работы в стартапах или быстрорастущих продуктовых командах;

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

Мы ждем разработчика, который:

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

• способен самостоятельно разобраться в новой технологии и внедрить её;

• умеет работать в условиях высокой скорости изменений;

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

• комфортно взаимодействует с ML-инженерами и исследователями.

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

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

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

• Влияние на архитектурные решения и технический стек;

• Работа рядом с сильной ML-командой;

• Менторская программа и поддержка при онбординге;

• Корпоративное обучение и библиотека;

• ChocoFest, Speaker Day, Boosting Day;

• Современный офис в Алматы;

• Полная занятость, график 5/2;

• Конкурентная заработная плата (обсуждается индивидуально).

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

В связи с созданием нового отдела и развитием направления, мы формируем команду с нуля.

Важно: На начальном этапе вам предстоит самостоятельно выстроить архитектуру хранения данных и процессы ETL. Проект уникален для компании, поэтому мы ищем специалиста, который не боится «зеленого поля», готов принимать самостоятельные решения и брать на себя ответственность за разработку ключевых узлов системы​​​​​​​.​​​​​​​

Чем предстоит заниматься:

1. Проектирование и развертывание БД: Спроектируете структуру локальной базы данных под хранение и индексацию массива данных до 1 500 000 файлов (объем до 2 ТБ и более) с учетом горизонтального расширения в будущем.

2. Разработка инструментов миграции: Напишете скрипты для автоматического сбора, парсинга, очистки и загрузки файлов из сетевых корпоративных папок в новую систему.

3. Интеграция с OCR: Настроите взаимодействие ядра БД со специализированным софтом для распознавания текста.

4. Организация поиска: Внедрите инструменты быстрого полнотекстового поиска, а также поиска по атрибутам (шифр, дата, автор, тип документа).

5. Подготовка витрин данных: Спроектируете и реализуете выгрузку структурированных данных в форматах, удобных для дальнейшего использования специалистами по искусственному интеллекту.

Мы ждем, что вы:

• Имеете высшее инженерное образование.

• СУБД: Экспертный уровень работы с реляционными СУБД. Глубокое понимание оптимизации сложных запросов, индексации больших объемов текста и настройки производительности.

• Опыт миграций: Наличие успешно реализованных проектов по обработке и переносу терабайтных массивов данных из "сырых" источников в структурированное хранилище.

• Программирование: Уверенное владение языками программирования для написания высоконагруженных скриптов автоматизации и работы с файловой системой.

• API: Опыт создания серверной части для передачи данных на фронтенд или в смежные сервисы.

• Инфраструктура: Базовые навыки администрирования для развертывания и изоляции БД в закрытом контуре (без доступа в интернет).

Будет преимуществом:

• Опыт интеграции с OCR-системами (Content AI, Abbyy FineReader Server и др.).

• Практика работы с движками полнотекстового поиска.

• Понимание специфики проектной документации (чертежи, спецификации, текстовые тома ГОСТ).

Что мы предлагаем:

• Срочный трудовой договор с возможностью дальнейшей пролонгации.
• Офисный характер работы.
• Стабильность и надежность: работа в социально-ответственной компании с акцентом на проектирование НПЗ.
• Официальное оформление по ТК РФ с первого рабочего дня.
• Конкурентная зарплата: уровень дохода обсуждается на собеседовании, основанный на ваших профессиональном опыте (оклад + премия).
• ДМС (включая стоматологию) после испытательного срока.
• Поддержка наших сотрудников: материальная помощь при значимых событиях (свадьба, рождение ребенка и др.).
• Поддержка здорового образа жизни: частичная компенсация абонементов в спортзалы и фитнес-залы.
• Спортивная активность: возможность участия в марафонах и других командных спортивных мероприятиях.
• Корпоративные мероприятия: конкурсы, квизы, настольные игры и выезды.
• Обучение и развитие: доступ к корпоративной электронной библиотеке и возможности для регулярного обучения
• График работы: 5/2, с пн.-чт. с 8:00 до 17:00, пт. с 8:00 до 16:00.
• Комфортный и современный офис в Нижнем Новгороде, Максима Горького, 117.

Мы ценим каждого кандидата и внимательно изучаем все резюме. Если ваше резюме будет отобрано, мы свяжемся с вами для личной встречи.

Присоединяйтесь к команде профессионалов!

Мы быстро развиваемся и постоянно ищем новых сотрудников, крутые проекты и интересные задачи.

Наш продукт — система контроля и управления персоналом SteadyControl на основе ИИ, аудио- и видеоаналитики. Уже более 10 лет она помогает компаниям трансформировать рабочие процессы и выводить сервис на новый уровень.

Вакансия для тех, кто готов работать с современными технологиями, AI, создавать инновационные решения для платформы SteadyControl и дорабатывать внедренные.

Чем будешь заниматься

Развитие и улучшение автоматизированных решений

Ожидаемые результаты

Через два месяца:

- понять общеархитектурные принципы работы системы

- изучить существующие автоматизированные решения (с готовностью внести базовые несложные доработки)

Через 6 месяцев:

- добавить как минимум 1 новое решение

Через год:

- получить полномасштабное промышленное внедрение одной из задач

- полная техническая экспертиза в рамках имеющихся задач

- добавление новых решений вместе со своей командой

Преимущества работы у нас

• Ты окажешься в устойчивой компании с амбициями крупной корпорации, в атмосфере быстрого роста и меритократии

• Свобода в принятии решений

• Стремительный внутренний рост

• Работа с крупнейшими западными и отечественными корпорациями, лидерами авторынка, HoReCa и мебельной розницы

• Офис в центре города (актуально для соискателей из Воронежа)

Качества личные

Наш кандидат умеет:

• доводить решение до результата: результат в нашем понимании, это не просто работающее решение, а решение, действительно приносящее пользу;

• выделять приоритеты в работе: делать критически важные части решения в первую очередь для получения первых результатов;

• эффективно общаться: в перспективе будет много взаимодействия с другими отделами, клиентами и командой.

Качества профессиональные

• Опыт разработки (участия в) промышленных IT продуктов и понимание, как создается ПО;

• Опыт в IT:

  • Работа c UNIX системами;

  • Программирование и архитектура: мы предполагаем, что на уровне нашего кандидата уже не принципиально какие языки/фреймворки/ПО использовать (у нас - python/js/bash/lua/pytorch/cuda);

  • Разработка сложных алгоритмов, оптимизация;

  • Понимание, что такое интеграция со сторонними системами;

  • Опыт в разработке промышленных ML/DL решений: создание глубоких сетей сетей / классических алгоритмов или использование/доработка сторонних;

  • Понимание специфики работы с media.

Условия

- Уровень заработной платы оговаривается индивидуально с успешным кандидатом;

- Удаленная работа или гибрид с офисом в центре г. Воронежа;

- Возможность профессионального роста;

- Ставим только реальные задачи от бизнеса, никаких фантазий и заданий "а было бы неплохо нам...". Мы не любим работу в стол;

- Дадим свободу в принятии архитектурных решений;

- Быстрая обратная связь по ML-решению. Наша инфраструктура позволяет максимально быстро проверять решения в бою;

- Комплексные инженерные задачи. Не просто работа с изолированным скоупом, но полное участие в решении проблемы продукта;

- Неограниченные ресурсы в разметке, обучении и аналитике данных;

- Большой объём разнообразных долгосрочных задач.

Мы ждём в команду SteadyControl опытных и ответственных специалистов, которые умеют и предпочитают расти в условиях свободы действий.

Автономные технологии — компания, которая разрабатывает инновационные решения, направленные на улучшение и совершенствование робототехники и технологий машинного обучения с применением передовых технологий искусственного интеллекта (ИИ) и уникальных инженерных решений.

Чем предстоит заниматься:

• Разработкой и внедрением SOTA алгоритмов RL для высокоскоростного маневрирования и прохождения гоночных трасс;
• Решением проблемы Sim-to-Real Gap: внедрение Domain Randomization, работа с динамикой модели;
• Дизайн функции вознаграждения (Reward Engineering) для сложных маневров;
• Взаимодействием с инженерами по Computer Vision для интеграции RL-агента с системами компьютерного зрения;
• Оптимизацией инференса нейросетей для работы на встраиваемых системах.

Будет плюсом:

• Опыт работы с C++ (уровень интеграции моделей);
• Понимание классической теории управления и умение комбинировать её с нейросетями;
• Опыт работы с реальным робототехническим железом;
• Понимание аэродинамики мульти роторных систем.

Мы ожидаем:

• Опыт коммерческой или научной работы в области RL / Robotics от 2-х лет;
• Знание основ RL (MDP, уравнение Беллмана, Value-function и т.д.) и понимание алгоритмов PPO, SAC, TD3, опыт их модификации под конкретные задачи;
• Опыт работы с физическими симуляторами (Isaac Gym/Sim, PyBullet, AirSim, RealFlight);
• Навыки программирования на Python (продвинутый уровень).

Мы предлагаем:

• Работу в аккредитованной IT-компании и Трудоустройство в соответствии с ТК РФ;
• Систему наставничества и комфортную адаптацию в компании;
• Возможности для профессионального и карьерного роста

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

Обязанности:

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

Требования:

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

Условия:

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

Чем предстоит заниматься

Управление командой

• Управлять кросс-функциональной командой из бизнес-аналитиков, дата-инженеров и разработчиков
• Приоритезировать задачи спринта исходя из ёмкости команды, финансового эффекта реализации и потребности бизнес-заказчика
• Консультировать бизнес-потребителей данных по реализованным дата-продуктам и общему дата-ландшафту банка
• Отслеживать приоритеты и сроки выполнения задач
• Управлять бэклогом команды

Аналитика

• Формулировать и описывать ТЗ (превращаем пожелания \ идеи бизнеса в технические требования)
• Проводить полный флоу работы по задаче: общение с заказчиком - обсуждение задачи - написание ТЗ - оценка по задаче - утверждение сроков - прототипирование - реализация задачи - тестирование и приемка - визуализация результатов в понятной для заказчиков форме
• Проводить системную аналитику для осуществления интеграционных работ
• Писать сложные SELECT запросы, объединения, подзапросы, CTE, оконные функции
• Проводить профилирование и тюнинг запросов (использование индексов, переписывание запросов, изменение планов выполнения) для повышения производительности
• Разбирать сложные инциденты с качеством данных

Поддержка ETL процессов

• Разрабатывать и поддерживать процедуры загрузки, трансформации и выгрузки данных (ETL) с использованием Informatica и Airflow, Spark
• Обеспечивать корректность и целостность данных при перемещении между источниками
• Тестирование и валидация реализованного функционала

Что мы ждем от вас

• Высшее образование в области информатики, компьютерных наук, прикладной математики, экономики или смежных специальностей
• Навыки управления командой аналитиков \ дата-инженеров от 1 года
• Опыт работы от 5 лет в разработке аналитических решений
• Умение выстраивать доверительную и конструктивную коммуникацию с заказчиками всех уровней
• Продвинутый уровень SQL (T SQL, PL/SQL, PostgreSQL, MySQL, Iceberg и т.п.)
• Опыт написания сложных запросов, хранимых процедур, функций, триггеров, представлений
• Опыт работы с ETL инструментами (Spark, Airflow, Informatica) или написания скриптов загрузки данных
• Понимание Python, архитектуры БД Data Mash (необязательно, но плюс), принципов работы Data LakeHouse

Что мы предлагаем взамен

• Стабильный и прозрачный доход: размер заработной платы обсуждается по итогам собеседования + квартальная премия по результатам KPI
• Полную удалёнку или гибрид на выбор, а также уютный ИТ-хаб в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и сезонный коворкинг в Сочи
• Сложные и интересные задачи, современный стек технологий
• Заботу о вашем здоровье: программа ДМС с первых дней работы, куда входит стоматология, обслуживание в лучших клиниках города, страхование и полная компенсация 10-ти дней больничного
• Возможность вертикального и горизонтального карьерного роста: регулярно проходят тренинги, вебинары, митапы и демо-дни
• Доступ к бесплатным корпоративным библиотекам Alpina Digital, MyBook и бизнес-изданий
• Предложения от Банка только для сотрудников: собственные спортзалы (Москва, Санкт-Петербург, Екатеринбург), а также скидки на услуги туристических агентств, продукты питания, в рестораны, бары, магазины

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

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

Сфера:

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

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

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

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

Задачи:

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

Мы ожидаем:

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

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

Мы предлагаем:

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

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

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

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

О проекте

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

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

Обязанности:

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

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

Стек

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

Кого ищем

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

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

Обязательно:

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

Будет плюсом:

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

Не совпадает всё до пункта — всё равно откликнись

Как устроен найм

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

Как откликнуться

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

Условия

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

О нас

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

• автоматизируем сложные бизнес-процессы

• запускаем высоконагруженные веб-сервисы

• развиваем собственную школу разработки

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

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

Наш стек:

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

Чем предстоит заниматься:

• Проектировать архитектуру backend-части AI-сервисов

• Координировать реализацию задач, помогать команде и контролировать технические решения

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

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

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

Ты нам подходишь, если ты:

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

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

• Работаешь с PostgreSQL, MongoDB

• Умеешь разворачивать кластер в k8s

• Умеешь проектировать надежную микросервисную архитектуру backend-систем

• Понимаешь, как организовать наблюдаемость систем

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

• Хочешь развиваться в AI направлении

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

• Любишь и умеешь помогать коллегам

Будет плюсом:

• опыт управления командой 2-5 человек

Что мы предлагаем:

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

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

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

• Поощряем написание статей и участие с докладами в конференциях

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

• Поддерживаем изучение английского языка корпоративной скидкой в Skyeng

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

• Можем работать из офиса с классным вайбом на Бауманской

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

Мы строим технологичную финтех-компанию ИТ Контакт: с 2019 года мы создаем современные цифровые платформы, которые позволяют упростить процессы, снизить затраты и повысить безопасность сделок, связанных с приобретением жилья.

Благодаря нашей работе множество людей по всему миру смогли воплотить в жизнь мечту о собственном доме. Нас уже более 700 человек, и, в связи с активным ростом компании, мы находимся в поисках Data Engineer в нашу команду.

Технологии: SQL, Python, Pandas, SQLAlchemy, Requests, MS SQL Server, Apache Airflow, Git, CI/CD, REST API, SFTP, Jira, Confluence, GitHub Copilot​​​​​​​

Требования к кандидату:

• Отличное владение SQL и практический опыт работы с MS SQL Server.
• Практический опыт работы с Apache Airflow или другим инструментом оркестрации и готовность быстро углубиться в Airflow.
• Уверенное владение Python для задач обработки и интеграции данных, включая Pandas, SQLAlchemy и Requests.
• Хорошее понимание архитектуры DWH, принципов организации слоев хранения данных и построения Data Mart.
• Опыт разработки, сопровождения и рефакторинга ETL/ELT-процессов.
• Опыт интеграции данных из различных источников: SQL-баз, API, файлов и SFTP.
• Навыки оптимизации SQL-запросов и понимание принципов эффективной работы с базами данных.

Будет плюсом:

• Опыт переноса ETL-процессов, SQL Jobs или Python-скриптов в Airflow.
• Опыт работы с Git и понимание принципов version control.
• Понимание CI/CD применительно к data pipelines.
• Опыт работы с Jira и Confluence.
• Опыт использования LLM-инструментов, например GitHub Copilot, в процессе разработки.
• Опыт подготовки данных для аналитических систем или Power BI.
• Базовые навыки работы в Linux.

Чем вы будете заниматься:

• Рефакторить существующие ETL-процессы и структуру базы данных, содержащей данные из Jira и Bitbucket.
• Разрабатывать и сопровождать ETL/ELT-пайплайны.
• Переносить ETL-процессы и трансформации из SQL Server Jobs в Apache Airflow.
• Переносить существующие Python-скрипты в управляемые пайплайны Apache Airflow.
• Настраивать интеграции с различными источниками данных, включая базы данных, API, файлы и SFTP.
• Оптимизировать SQL-запросы и повышать производительность процессов обработки данных.
• Участвовать в развитии DWH и создании слоя Data Mart.
• Подготавливать данные для аналитических задач и внутренних заказчиков.

Что мы предлагаем?

• Аккредитованная IT-компания
• Комфортный офис в центре Санкт-Петербурга
• Предсказуемый график работы 5/2
• Мультикультурная амбициозная команда
• Общение на иностранных языках с коллегами и клиентами
• Внутреннее комьюнити для сотрудников: кафетерий льгот, сообщества по интересам, спортивные турниры, благотворительные программы и т.д.

Домклик — единственный в России продукт, обеспечивающий полный цикл операций с недвижимостью. Доступен на всех популярных платформах (Web, iOS, Android). Решаем любые вопросы с недвижимостью, делая сложное простым, с заботой о каждом клиенте. Мы ищем единомышленников, чтобы вместе помогать людям исполнять мечту о собственном жилье.

Чем предстоит заниматься:

• решать продуктовые задачи с помощью ML: от постановки гипотезы и исследования данных до запуска решения в production и оценки бизнес-эффекта;
• развивать ML-модели, влияющие на клиентский опыт и бизнес-метрики продукта. Работать с задачами рекомендаций, ранжирования, прогнозирования и персонализаци;
• самостоятельно проводить исследования: понимать данные, искать точки роста, формулировать и проверять гипотезы;
• проектировать эксперименты и оценивать эффект ML-решений — offline-метрики, A/B-тесты, продуктовые и бизнес-метрики;
• вместе с продуктом и бизнесом определять, где применение ML действительно дает ценность, а где задача лучше решается другим способом;
• доводить модели до промышленной эксплуатации совместно с ML/Backend-инженерами: продумывать требования к данным, inference, мониторингу и переобучению;
• улучшать существующие подходы и при необходимости предлагать новые архитектуры и модели;
• участвовать в развитии DS-практики команды: проводить ревью, делиться экспертизой и помогать принимать технические решения.

Мы ожидаем:

• уверенное владение Python и стандартным DS/ML-стеком;
• опыт построения рекомендательных систем: candidate generation, ranking/reranking, embeddings, two-tower модели;
• хорошее понимание классического ML и умение выбирать подход под задачу, а не под любимую библиотеку;
• опыт решения продуктовых ML-задач на реальных данных;
• понимание устройства рекомендательных систем и/или ranking-задач;
• умение работать с большими объемами данных и уверенное написание SQL-запросов.

Будет плюсом:

• опыт применения LLM и foundation models внутри продуктовых ML-систем;
• опыт работы с недвижимостью, маркетплейсами, классифайдами, e-commerce или другими продуктами с большим каталогом объектов.

Мы предлагаем:

• работу в аккредитованной IT компании;
• конкурентную заработную плату;
• полис ДМС с первого месяца работы;
• современную технику для работы;
• корпоративный университет, онлайн-курсы для повышения квалификации, конференции, митапы;
• фитнес-зал в здании офиса;
• льготную программу ипотеки для сотрудников;
• комфортный офис класса А в 5 минутах от станции метро и МЦК Кутузовская;
• гибкое начало рабочего дня и возможность работать в гибридном или удаленном формате в пределах РФ.

Genesis Trade Academy — одна из крупнейших школ трейдинга в Испании.

Мы уже выстроили сильный продукт, большую клиентскую базу и международную команду. Следующий этап роста — усиление технической основы, которая связывает все наши отделы: маркетинг, продажи и комьюнити.

Мы ищем специалиста, который возьмёт на себя всю инфраструктуру данных и интеграций. Если вы работали в Forex, CFD, крипте, iGaming или performance-маркетинге и понимаете зачем нужна автоматизация в проекте, то будем рады пообщаться.

Обязанности

Трекинг и атрибуция

• Настройка и поддержка систем трекинга (Keitaro): кампании, S2S-постбэки, параметры атрибуции
• Интеграция источников трафика (Facebook/Meta CAPI, пиксели, логика UTM) с трекерами и CRM
• Владение всей цепочкой атрибуции: клик → лид → CRM → транзакция → отчётность, без потерь данных между системами
• Построение и поддержка двусторонних постбэк-потоков между платформами (трекеры, CRM, партнёрские платформы, таблицы)

Автоматизация и AI

• Написание скриптов автоматизации и небольших сервисов на Python (вебхуки, планировщики задач, обработка данных)
• Ежедневное использование AI-инструментов для ускорения разработки: Cursor, Claude Code, Copilot, ChatGPT
• Интеграция LLM API (OpenAI, Anthropic) в бизнес-процессы: классификация лидов, обработка обращений, генерация ответов, автоматизация рутины
• Работа с API брокерских и партнёрских платформ (Cellxpert, Affise) для поддержания точности и актуальности данных
• Защищённый подход к автоматизациям: валидация данных, введённых людьми, обработка ошибок, безопасные отказы
• Связывание систем end-to-end: Keitaro, Facebook, Torro CRM, Kommo, Usedesk, Google Sheets

Инфраструктура

• Администрирование VPS-серверов (Windows/Linux): деплой, планировщики задач, мониторинг процессов, uptime
• Безопасная публикация локальных сервисов через HTTPS-туннели для интеграций на вебхуках
• Поддержка продакшн-автоматизаций в режиме 24/7 с автоматическим восстановлением

Бизнес-платформы

• Настройка и администрирование CRM — прежде всего Kommo (воронки, Salesbot, кастомные поля, вебхуки, API)
• Настройка и ведение интеграций с мессенджерами через API (WhatsApp / Telegram: WhatCRM, Wazzup, Twilio и аналоги)
• Использование Google Sheets как слоя данных: сервисные аккаунты, связки между таблицами, сложные формулы, чтение/запись через API

Требования

• Уверенное использование AI-инструментов — это для нас важнее всего. Вы применяете LLM для написания кода, отладки и решения задач и понимаете, где AI ошибается и как это проверить
• Python для автоматизации и интеграций: скрипты, API, JSON (реальный код, а не только no-code)
• Опыт с трекингом и S2S-постбэками в performance-маркетинге или affiliate
• Свободная владение REST API и вебхуками: самостоятельное чтение документации, авторизация, пагинация, rate limits, обработка ошибок
• Опыт администрирования CRM через API и интерфейс (Kommo — большой плюс)
• Владение Google Sheets как операционной базой данных: сервисные аккаунты, формулы, валидация данных
• Опыт управления VPS: планировщики задач, логи, поддержание сервисов в рабочем состоянии
• Инженерный подход: вы документируете то, что делаете, и ваши системы работают без постоянного присмотра

Будет плюсом

• FastAPI или аналогичные фреймворки для вебхук-эндпоинтов
• PostgreSQL и BI-инструменты (Metabase или аналоги)
• Разработка Telegram-ботов (python-telegram-bot, Telethon) и понимание ограничений платформы
• Опыт с affiliate-трекинговыми платформами (Cellxpert, Affise) или брокерскими API
• Usedesk или другие helpdesk-платформы
• Знание экосистемы Facebook Ads (CAPI, отладка пикселя, event matching)

Языки

• Английский (B2)
• Испанский (будет преимуществом)

Что будет считаться результатом

• Первые 30 дней: вы знаете карту наших систем, принимаете существующие автоматизации и чините проблемы без эскалации
• Первые 90 дней: цепочка атрибуции работает end-to-end без ручных доработок, и данным доверяет каждый отдел
• Первые 6 месяцев: повторяющаяся ручная работа автоматизирована, критичные системы задокументированы, новые интеграции выкатываются за дни, а не за недели

Условия

• Конкурентная заработная плата в USD
• Полностью удалённая работа
• График: понедельник — пятница, 11:00–20:00 CET
• Прямое влияние на бизнес: ваши системы обеспечивают работу всех отделов компании
• Свобода в выборе инструментов и архитектуры — технические решения в вашей зоне принимаете вы
• Международная команда без бюрократии

Наш трайб занимается сегментами клиентов, для лучшего клиентского опыта и финансового результата мы взаимодействуем с каждым сегментом по-особенному

Ты будешь участвовать в промышленном внедрении ML моделей с финансовым эффектом > 1 млрд. руб/год, в т.ч NLP SOTA моделей на основе трансформеров и многое другое

Мы работаем в большой команде D-People (>60 человек) с четким разделением ролей

В распоряжении команды 2 мощных Hadoop кластера, а также есть общие сервера с GPU (Tesla A100/V100).

• внедрение ML моделей и фичей, необходимых для их исполнения

• проектирование и поддержка Pipeline-ов регулярного скоринга моделей

• развитие Hadoop кластера подразделения (оптимизация нагрузки, масштабирование, установка доп. инструментов, часть задач по администрированию и мониторингу)

• предоставление экспертной поддержки D-people (Engineer/Analyst/Scientist) трайба в части оптимизации запросов, хранения данных и т.д.

• поддержка сопроводительной документации в базе знаний подразделения.

• опыт работы от 3 лет в качестве Data Engineer/Data Analyst/Data Scientist

• продвинутые знания SQL и Python: опыт разработки и, желательно, внедрения в пром. от 1 года

• уверенные знания основных компонентов Apache Hadoop

• опыт работы с фреймворком Apache Spark

• понимание основ Machine Learning.

Будет плюсом:

• знание Scala

• опыт с Python ML-frameworks (Scikit-Learn, LightGBM, PyTorch и другие)

• опыт с Spark streaming, Kafka, Hbase, GreenPlum

• опыт с DevOps (Jenkins), Git (BitBucket)

• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом

• опыт с методологии Agile (SCRUM, Kanban).

• офисный формат работы на период испытательного срока, после ИС гибрид: Поклонная 3к2

• годовой бонус и ежегодный пересмотр

• социальный пакет (ДМС, страхование от несчастных случаев, льготное кредитование, подключение родственников к полису)

• корпоративный университет Сбера, внутренняя образовательная платформа, участие в IT-конференциях

• льготная ипотека в Сбере, корпоративная пенсионная программа, подписка СберПрайм+ с возможностью использования до трех близких, скидки от партнеров

• материальная помощь при наступлении значимых событий в жизни;

• дисконт-программы от компаний партнеров (фитнес, страхование, туризм)

• подарки и мероприятия для детей сотрудников. Оздоровительные программы для детей сотрудников.

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

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

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

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

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

Обязанности:

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

Примеры задач:

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

Требования:

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

Будет плюсом:

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

В TradingView мы помогаем более чем 100 миллионам инвесторов по всему миру открывать новые торговые возможности и принимать взвешенные решения на глобальных рынках. Данные — это основа нашей стратегии, и мы убеждены: быстрый и удобный доступ к достоверной аналитике — ключ к успеху.

Команда Data Engineering — это фундамент, на котором строится работа всей компании. Мы создаём масштабируемую инфраструктуру, которая превращает огромные объёмы информации в понятные и надёжные инсайты.

Позиция предполагает высокую степень автономности и самостоятельности, но и вместе с тем плотное взаимодействие с коллегами, аналитиками, ML-engineer’ами и разработчиками.

Задачи

• Сопровождение и разработка Airflow DAGs
• Оптимизация/разработка SQL запросов для витрин данных
• Сопровождение и развитие инфраструктуры дата платформы
• Разработка dbt моделей. Портирование существующих витрин на dbt модели.
• Проектирование, разработка и тестирование ETL/ELT процессов
• Проведение Proof of concept с дальнейшей презентацией и внедрением в продакшен
• Участвовать в принятии архитектурных решений для дата платформы
• Описание технических частей итоговой работы в документации

Навыки:

• Опыт работы инженером данных от 4-5 лет
• Уверенно владеете Python на уровне написания Airflow DAG’ов.
• Уверенно владеет SQL на уровне оптимизации запросов. Умеете читать планы запросов и предлагать варианты по улучшению производительности запросов.
• Опыт работы с AWS
• Имеете опыт работы с Apache Airflow, знаете принципы построения пайплайнов
• Имеете опыт работы с dbt
• Знаете, что такое MPP(Massive Parallel Processing) СУБД, и имели опыт работы с подобными(Redshift, Greenplum, Vertica)
• Уверенный Linux пользователь
• Умение четко формулировать технические спецификации и отстаивать техническую позицию
• Умеете выбирать технологии для решения конкретных задач

Будет плюсом:

• Опыт работы с облачной инфраструктурой AWS для построение дата платформы
• Если есть опыт работы в области построения архитектуры Lakehouse с использованием Parquet, AWS Athena и других технологий AWS
• Если вы работали с системами мониторинга(Prometheus + Grafana, Zabbix)
• Если вы работали с СУБД Postgres, Clickhouse
• Если вы работали с Apache NiFi
• Если вы собирали и сопровождали контейнеры Docker

Мы готовы предложить вам:

• Работа с первым по популярности продуктом в своей отрасли

• Оформление по ТК Грузии, конкурентную заработную плату

• Гибкий график, адаптивное рабочее место и пространство для отдыха

• ДМС, а также 100% компенсацию больничного листа

• Компенсацию питания и неограниченное количество снеков круглосуточно

• Компенсацию изучения английского языка, конференции и курсы под спонсорством компании

• Тимбилдинги и корпоративные мероприятия.

• Поддержка от HR-партнера, который поможет адаптироваться и решить любые вопросы.

LuckyGroup — международная компания, создающая и развивающая проекты и решения в сфере медиабаинга и партнёрского маркетинга.

Мы активно растем и сейчас ищем в команду Специалиста по обучению использованию нейросетей, который хорошо разбирается в AI, умеет работать с аудиторией и сможет развивать AI-клуб как активное сообщество для обмена опытом и кейсами.

Чем предстоит заниматься:

• провести аудит текущего уровня использования нейросетей в компании;
• подготовить и провести обучающие программы:
  — базовые — для сотрудников, не работающих с нейросетями;
  — продвинутые — для пользователей, уже применяющих ИИ;
  — специализированные воркшопы и кейсы — для руководителей и синьоров;
• формировать и развивать внутреннее AI-комьюнити: обмен опытом, лучшие практики, внутренние кейсы, обучающие мероприятия;
• организовать внутренние консультации и поддержку по использованию нейросетей в ежедневной работе;
• помогать командам подбирать и внедрять релевантные AI-инструменты, отслеживать их эффективность;
• совместно с HR и L&D встроить AI-навыки в систему развития сотрудников;
• мониторить тренды, тестировать и рекомендовать новые AI-инструменты для бизнеса.

Наши ожидания:

• уверенное владение современными AI-инструментами (ChatGPT, Claude, Midjourney, Notion AI, Excel Copilot и др.) и понимание их бизнес-применения;
• опыт создания и развития сообществ, клубов по интересам;
• умение превращать клуб в живой организм, где участники регулярно делятся свежими кейсами, экспериментами и результатами;
• опыт обучения взрослых: проведение тренингов, воркшопов, лекций или наставничества;
• умение структурировать информацию и объяснять сложные вещи простым языком;
• отличные коммуникативные навыки и умение работать с разными аудиториями — от специалистов до руководителей.

Будет преимуществом:

• опыт внедрения нейросетей в бизнес-процессы;
• опыт работы в области корпоративного обучения (L&D);
• умение измерять эффективность обучения.

Что мы предлагаем:

• предлагаем атмосферу молодой компании, гибких процессов и прозрачности;

• оформляем по ТК РФ и всё, что с этим связано;

• предоставляем ДМС после испытательного срока, а еще у нас есть корпоративный врач;

• поддерживаем стремление к развитию: корпоративные скидки на обучение от партнеров;

• доверяем: есть возможность взять 3 дня в квартал по болезни без официального подтверждения;

• работаем 5/2, гибкий старт дня с 09:00 до 11:00;

• формат работы: офис или гибрид;

• находимся в шаговой доступности от м. Василеостровская или м. Спортивная-2.

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

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

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

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

Чем предстоит заниматься:

Блок проектирования и разработки ИИ-агентов:

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

Блок активного промптинга:

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

Блок разработки высоконагруженного бэкенда:

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

Блок RAG-пайплайны:

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

Блок инфраструктуры и масштабирования:

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

Блок безопасности:

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

Наши ожидания:

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

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

• Опыт работы с Django.

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

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

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

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

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

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

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

Будет преимуществом:

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

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

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

Мы предлагаем:

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

Какими плюшками порадуем:

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

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

Этапы отбора:

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

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

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

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

Чем предстоит заниматься:

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

Что нам важно:

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

Мы предлагаем:

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

GlowByte - лидер в сфере разработки Business Intelligence (BI) решений. Компания на рынке c 2004 года.

Сегодня нас выбирают лидеры своих отраслей: крупнейшие банки (17 из Топ-20), телеком и сотовые операторы (все компании большой четверки), крупнейшие ритейлеры и логистические компании - с каждым годом этот список растет.

GlowByte - аккредитованная ИТ компания.

Мы создаем:

• Платформы хранения и анализа данных (DWH/BI)

• Системы принятия решений и управления рисками

• Аналитические и операционные CRM

Мы внедряем аналитические решения на базе:

• ORACLE DB, MS SQL Server, SAS, IBM, SAP BW/HANA,Vertica, Teradata, Hadoop, GreenPlum.

Сегодня нас больше 2000 человек, и мы активно растем и ищем в нашу команду разработчика.

Какие задачи будут стоять перед тобой (подробности, и детали проектов - на техническом интервью):

• Цикл разработки и реализации корпоративных информационно-аналитических систем;

• Участие в составление плана проекта, оценка проектных сроков и рисков, организация оптимального процесса разработки;

• Доработка систем, оптимизация запросов, настройка ETL процессов, устранение дефектов в рамках проекта;

• Участие в проектировании новых решений;

• Участие в разработке технической документации по проекту;

• Участие в приемке системы;

Требования:

• работа в офисе на Кутузовской (в дальнейшем возможен гибрид)
• уверенное знание SQL;
• опыт работы с Hadoop
• опыт работы с распределенной обработкой больших данных;
• опыт работы c Greenplum или другими MPP-СУБД;
• опыт разработки и поддержки DAG в Airflow;
• понимание принципов ETL/ELT;
• опыт построения аналитических витрин;
• опыт контроля качества данных;
• навыки технического документирования

Будет плюсом:

• знание Spark/PySpark
• опыт работы с потоковыми или near-real-time данным;
• знание Kafka или аналогичные технологии;
• понимание процессов DevOps
• опыт интеграции ML-моделей в промышленный data pipeline.

А что мы можем предложить тебе?

• Стабильный оклад и премию по итогам года/проекта
• Предлагаем хорошую команду, имеющую опыт на конкретно этом проекте и достаточно лояльного заказчика
• Широкий и современный технический стек
• Доступ к принятию решений
• ДМС, компенсация изучения английского языка/абонемента в фитнес-клуб
• Профессиональное обучение и сертификацию с оплатой за счёт компании

Жми откликнуться, и мы скоро свяжемся с тобой.

Привет! Мы команда Data Engineering. С ростом количества пользователей увеличивается и нагрузка на сервис, поэтому мы ищем опытного специалиста, который будет принимать участие в проектах по развитию дата-платформы.

У нас:

• Более 500 GB сырых Clickstream данных в сутки.
• Более 500 GB сырых Operational Data в сутки.
• Более 500 витрин данных.
• Более 10 видов источников данных.

Позиция предполагает высокую степень автономности и самостоятельности, но и вместе с тем плотное взаимодействие с коллегами, аналитиками, ML-engineer’ами и разработчиками.

Задачи

• Сопровождение и разработка Airflow DAGs.
• Оптимизация/разработка SQL запросов для витрин данных.
• Сопровождение и развитие инфраструктуры дата-платформы.
• Разработка dbt моделей. Портирование существующих витрин на dbt модели.
• Проектирование, разработка и тестирование ETL/ELT процессов.
• Проведение Proof of concept с дальнейшей презентацией и внедрением в продакшен.
• Участвовать в принятии архитектурных решений для дата-платформы.
• Описание технических частей итоговой работы в документации.

Навыки:

• Опыт работы инженером данных от 4-5 лет.
• Уверенно владеете Python на уровне написания Airflow DAG’ов.
• Уверенно владеете SQL на уровне оптимизации запросов. Умеете читать планы запросов и предлагать варианты по улучшению производительности запросов.
• Имеете опыт работы с Apache Airflow, знаете принципы построения пайплайнов.
• Имеете опыт работы с dbt.
• Знаете, что такое MPP (Massive Parallel Processing) СУБД, и имели опыт работы с подобными (Redshift, Greenplum, Vertica).
• Уверенный Linux пользователь.
• Умение четко формулировать технические спецификации и отстаивать техническую позицию.
• Умеете выбирать технологии для решения конкретных задач.
• Обязательный опыт работы с AWS.

Будет плюсом:

• Опыт работы с облачной инфраструктурой AWS для построения дата-платформы.
• Если есть опыт работы в области построения архитектуры Lakehouse с использованием Parquet, AWS Athena и других технологий AWS.
• Если вы работали с системами мониторинга (Prometheus + Grafana, Zabbix).
• Если вы работали с СУБД Postgres, Clickhouse.
• Если вы работали с Apache NiFi.
• Если вы собирали и сопровождали контейнеры Docker.

Мы готовы предложить вам:

• Работа с первым по популярности продуктом в своей отрасли.

• Оформление по ТК Грузии, конкурентную заработную плату.

• Гибкий график, адаптивное рабочее место и пространство для отдыха.

• ДМС, а также 100% компенсацию больничного листа.

• Компенсацию питания и неограниченное количество снеков круглосуточно.

• Компенсацию изучения английского языка, конференции и курсы под спонсорством компании.

• Тимбилдинги и корпоративные мероприятия.

• Поддержка от HR-партнера, который поможет адаптироваться и решить любые вопросы.

Мы не рассматриваем удаленный формат сотрудничества.

Наша команда занимается амбициозной и стратегически важной задачей – построение единого хранилища данных блока B2C - централизованное и эталонное место хранения данных. Мы ищем сильного инженера данных для работы с крупными распределенными системами. Наш стек строится вокруг экосистемы Hadoop, и мы активно развиваем платформу в сторону Data Lakehouse на базе Apache Iceberg и Data Streamhouse на базе Kafka и Apache Flink. Вам предстоит работать с высоконагруженными системами, потоковой обработкой и участвовать в построении единого хранилища данных компании.

Мы предлагаем:

·      Интересные задачи по построению Data Lakehouse на базе Apache Spark и Apache Iceberg.

·      Работу с большими объемами данных и современным стеком технологий.

·      Возможность влиять на архитектурные решения.

Ключевые технологии в вакансии: SQL, Java, Scala, Python, Apache Spark, Apache Iceberg, Apache Hadoop, Greenplum, Gluten, Velox, Oozie, Jenkins, Doker.

Разработка и оптимизация витрин данных:

• проектирование и реализация эффективных ETL и ELT процессов для витрин данных с использованием Apache Spark и Greenplum. Обеспечение высокой производительности и отказоустойчивости пайплайнов.

Архитектура данных:

• поддержание и развитие текущих пайплайнов обработки данных на Hadoop с использованием Apache Spark.
• разработка предложений по развитию Data Lakehouse, внедрение best practices работы с Apache Iceberg (оптимизация партиционирования, compaction, time travel).

Инженерные практики:

• реализация механизмов инкрементальной загрузки данных для минимизации времени обработки и нагрузки на источники.
• разработка и документирование API (на Java или Scala) для доступа к данным витрин и сервисам семантического слоя.

Производительность и качество:

• глубокая оптимизация Spark-приложений, включая использование векторного движка Gluten/Velox для ускорения рабочих нагрузок.
• разработка решений для сверки и контроля качества данных (Data Quality) с использованием Spark и Python.
• DevOps и CI/CD: Внедрение разработанных решений в продуктовую среду. Настройка пайплайнов сборки и деплоя в Jenkins, управление зависимостями задач в Oozie или современных оркестраторах.

Коммуникация: Взаимодействие с внутренними бизнес заказчиками для уточнения и согласования требований, презентация доработок сервиса

• уверенное владение языками: SQL, Java (или Scala), Python (как вспомогательный для ad-hoc анализа и DQ).
• глубокое понимание экосистемы Apache Hadoop (HDFS, YARN) и опыт работы с ней в продакшене.
• опыт разработки пайплайнов на Apache Spark (Core, SQL, Structured Streaming) уровня не ниже middle.
• понимание форматов хранения данных (Parquet, ORC, Avro) и современных подходов к управлению Data Lakehouse (обязательно знание Apache Iceberg).
• опыт оптимизации производительности Apache Spark (настройка ресурсов, устранение перекосов данных, работа с memory, оптимизация shuffle).

Будет большим плюсом:

• опыт внедрения промышленных пайплайнов пакетной передачи данных.

• опыт внедрения Gluten/Velox или аналогичных векторизованных движков.

• навыки сборки и развертывания Doker-образов приложений.

• офисный формат работы (м Кутузовская)

• 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

• подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

• вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбер.