ML и AI — свежие вакансии

Мы ищем Senior Data Scientist в команду Availability (Доступность)

Обязанности

1. Вести ML-проекты end-to-end: постановка задачи → решение → тест → прод → поддержка

2. Совместно с дата инженерами формировать датасеты и требования к данным, оценивать реализуемость, риски и ограничения

3. Совместно с дата аналитиками участвовать в дизайне и анализе A/B-тестов: метрики, сплиты, интерпретация результатов, рекомендации по выкатке решений

4. Разрабатывать и обучать модели (classic ML + DL), в т.ч. решения на эмбеддингах текста и изображений; проводить offline-оценку и анализ ошибок

5. Передавать модель и код в продакшен (Python-сервис), сопровождать релизы и интеграции

6. Отвечать за качество модели после запуска: метрики, мониторинг, дрейф/деградации, план улучшений и регламенты поддержки

Бизнес домен:

1. Разрабатывать и внедрять модели, предсказывающие вероятность бронирования для каждого поискового запроса с учетом бизнес логики
2. Прогнозировать ключевые метрики (например, спрос, доступность объектов), чтобы проактивно улучшать пользовательский опыт
3. Анализировать большие объемы данных для поиска инсайтов, проверки продуктовых гипотез и понимания поведения пользователей

Требования

• От 4х лет на позиции Data Scientist
• Опыт ведения ML-проектов end-to-end в продакшене (от постановки до поддержки)
• Опыт с DL (PyTorch/TensorFlow): понимание принципов fine-tuning, инференс моделей
• Python (production-качество): читаемый код, тесты на критичные компоненты, понимание упаковки модели/артефактов и интеграции в сервис
• Понимание мониторинга ML: метрики качества, дрейф, алерты, диагностика и регламенты поддержки
• SQL на уровне самостоятельной сборки датасетов (joins, window functions)
• Опыт с интерпретируемостью и анализом ошибок модели
• MLflow / W&B / DVC или аналогичные инструменты трекинга экспериментов
• Разговорный английский на уровне В1 (Intermediate)

ML стек

• Классические алгоритмы машинного обучения
• Понимание базовых подходов ранжирования (pointwise, pairwise) и их применения на практике
• Будет плюсом опыт работы с временными рядами

Технический стек

• Python, Pyspark

Бизнес в Малайзии - это несколько независимых брендов, у каждого своя продуктовая линейка. Часть клиентских связей уже описана в графовой базе Neo4j, но пространство для улучшений здесь огромное - есть куда расти и что улучшать.

Помимо построения моделей вы будете заниматься исследовательскими адхоками: например, оценивать потенциал новых переменных или источников данных до того, как они попадут в продакшн.

1. Постановка задачи - вместе с заказчиком определяете цель модели: что значит «хорошая модель» в этом контексте и какие бизнес-проблемы она должна закрыть.

2. Работа с данными

   • для части источников переменные уже готовы;

   • сложные новые источники реализует команда дата-инженеров (ДЕ), а вы выступаете постановщиком задачи как внутренний заказчик;

   • часть источников на базовом уровне вы прорабатываете самостоятельно.

3. Моделирование - эксперименты, выбор и обоснование лучшей модели.

4. Внедрение - реализация модели в виде класса по шаблону на MLflow.

5. Мониторинг - постановка модели на мониторинг через собственный сервис компании.

• Полный цикл от идеи до продакшна и мониторинга - без разрыва между «наукой» и «внедрением».

• Прямую связь с бизнес-результатом: по каждой модели можно посчитать эффект.

• Разнообразие задач: от классического моделирования до исследовательских адхоков и оценки новых источников данных.

• Возможность пробовать новые подходы и технологии на реальных данных, а не в изоляции.

• Python (уверенное владение функциями, классами, ООП-подходом);

• Pandas, scikit-learn;

• SQL (индексы, оконные функции, CTE).

• Гибкость подходов к задачам;

• Желание пробовать новое и не бояться экспериментов;

• Умение увидеть новые возможности - в существующих данных или в state-of-the-art технологиях - и применить их к текущим процессам.

Мы предлагаем

• Участие в развитии международной финтех-группы.
• Международную команду и динамичную рабочую среду.

AI/ML Engineer / Generative AI Engineer

ARCHIDIGITAL ищет AI/ML-инженера для разработки интерактивных систем на базе локальных нейросетевых моделей.

Нам нужен специалист, который умеет самостоятельно разворачивать модели на локальных GPU-серверах, объединять языковые, голосовые и видео-модели в единую систему и оптимизировать их работу под минимальную задержку.

Текущая задача

Интерактивная инсталляция «Мягкий телефон Мишки».

Это детский телефон с микрофоном и динамиком для детского реабилитационного центра, подключенный к локальному серверу.

Пользователь говорит с персонажем Мишкой. Сервер должен принимать голос, распознавать речь, формировать ответ языковой моделью, синтезировать его голосом персонажа и возвращать аудио в телефон с минимальной задержкой.

Необходимо разработать серверную часть системы, включая:

прием и обработку аудиопотока
Speech-to-Text
работу локальной языковой модели
логику и контекст диалога
Text-to-Speech и имитацию голоса персонажа
потоковую обработку данных
API взаимодействия с устройством
оптимизацию end-to-end latency
стабильную работу системы на локальном сервере

Следующее направление работы — GENMIRROR

GENMIRROR — интерактивная система ARCHIDIGITAL для нейросетевой обработки видеопотока в реальном времени.

Специалист будет участвовать в дальнейшем развитии проекта: подключении новых генеративных моделей, построении и оптимизации локальных inference pipeline, работе с image и video моделями и развитии серверной архитектуры.

Основные требования

уверенный Python
PyTorch
Linux
Docker
CUDA и понимание работы GPU
опыт развертывания open-source моделей локально
понимание современных LLM
опыт работы со Speech-to-Text и Text-to-Speech
опыт с voice cloning или voice conversion
понимание streaming inference
умение строить системы из нескольких связанных AI-моделей
опыт оптимизации inference и задержки
понимание VRAM, quantization и управления GPU-ресурсами
умение самостоятельно изучать, запускать и интегрировать новые open-source модели

Будет преимуществом

опыт с Whisper, faster-whisper или аналогами
опыт с vLLM, llama.cpp, TensorRT, ONNX Runtime
опыт с современными TTS и voice cloning моделями
опыт с Stable Diffusion, FLUX или генеративными video-моделями
LoRA и fine-tuning
WebSocket, gRPC или WebRTC
опыт разработки realtime AI-систем

Кого мы ищем

Нам нужен инженер, способный работать не только с внешними API, а непосредственно с моделями, локальной инфраструктурой и GPU inference.

Важно уметь самостоятельно подобрать модель, развернуть ее, интегрировать в систему, оптимизировать и довести до стабильной работы.

Формат работы

Проектная работа с возможностью постоянного сотрудничества.

В отклике желательно прислать GitHub или примеры проектов и кратко описать опыт с локальными LLM, STT, TTS, voice cloning и GPU inference.

Мы аккредитованный системный интегратор, работаем с крупнейшими заказчиками по формату IT-аутстаффинга. Сейчас мы ищем опытных аналитиков, которые смогли бы усилить проекты наших клиентов.

• 3+ года коммерческого опыта в ML Engineering.
• Уверенный Python, опыт с scikit-learn, PyTorch или TensorFlow.
• Практический опыт построения и вывода ML-моделей в production.
• Хорошее понимание ML: feature engineering, model evaluation, tuning.
• Опыт с MLOps: Docker, CI/CD, ML pipelines, MLflow или аналоги.
• Опыт работы хотя бы с одним Cloud: AWS / Azure / GCP.
• SQL, Git, Linux.
• Будет плюсом: Kubernetes, Airflow, LLM/GenAI, Spark.
• Английский B2+.

Будет плюсом:

• Опыт построения масштабируемых ML-систем и ML-платформ.
• Практический опыт с LLM / Generative AI и современными подходами к работе с foundation models.
• Опыт работы с большими объёмами данных и распределёнными вычислениями.
• Знание Kubernetes и Infrastructure as Code для развёртывания ML-сервисов.
• Опыт построения data/ML pipelines и автоматизации ML lifecycle.
• Опыт работы с real-time ML systems и потоковой обработкой данных.
• Опыт в NLP, Computer Vision, Recommendation Systems или Time Series.
• Понимание A/B-тестирования и продуктовых ML-метрик.
• Опыт интеграции ML-моделей в существующие production backend-системы.

• График с 9:00 до 18:00 по МСК.
• Возможность быстрого карьерного роста.
• Трудоустройство в аккредитованной ИТ компании.
• Возможность профессионального и карьерного роста.
• Оформление по ИП (приоритет) или ТК РФ.
• Работа в дружном, сплоченном коллективе.

В отклике указывайте свой tg, желаемую заработную плату и вариант оформления.

Прикладная аналитическая платформа Блока Риски - это решение, позволяющее создавать аналитические витрины на Облаке Данных по различным направлениям бизнеса таких как:

• расчет оптимальных стратегий взыскания
• расчет предложений по реструктуризации
• расчет компонентов кредитного риска PD, LGD, EAD
• ускорение расчета RWA
• процесс калибровки промышленных моделей
• аналитика по портфелю, взысканию и фроду

У нас более 120 витрин, 2000+ потоков загрузки данных, 1200 нод, 40 000 ядер и 25+ петабайт данных.

Обязанности

• участие в проектировании и разработке витрин и хранилищ данных
• участие в проектировании и реализации инструментов автоматизации разработки
• участие в доработке промышленных витрин данных.

Требования

• опыт работы от 2х лет с одной или несколькими СУБД: Oracle, MS SQL, Teradata либо СУБД стэка Bigdata
• опыт работы в роли аналитика с функцией подготовки выгрузки данных для заказчика
• уверенное знание SQL: сложные запросы, аналитически функции, понимание физической реализации join’ов, оптимизация производительности запросов
• знание одного или нескольких языков программирования: PL/SQL, T-SQL, Java, Python, Scala на уровне переменных, процедур, функций, циклов, условных операторов
• знание одного или нескольких ETL-инструментов: Informatica, MS SSIS, SAS, ODI
• понимание принципов организации хранилищ данных, подходов к проектированию логической и физической моделей, понимание основной проблематики хранилищ и подходов к решению
• навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом.

Условия

• формат работы: фултайм офис
• возможность выбрать офис рядом со станцией метро Кутузовская или Тульская
• ежегодный пересмотр зарплаты и 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.

В Т‑Банк большое и продвинутое хранилище данных: это 8000 объектов, 800 ТБ в Greenplum и 110 ТБ в Clickhouse. С данными активно работают более 16 тысяч пользователей из бизнес-команд — они ежедневно принимают десятки решений с опорой на них. А наша команда делает все, чтобы доступ к данным был простым и ими было удобно пользоваться. Мы постоянно совершенствуем подходы к работе и стараемся быть новаторами на рынке технологий. Мы ищем в команду дата-инженера. В Т‑Банке вы сможете развиваться в одном из двух направлений — системном анализе и ETL-разработке. Или совмещать их, если вам интересны оба.

• Участвовать в формировании модели данных
• Проектировать и разрабатывать витрины и потоки данных на основе потребностей бизнес-пользователей
• Участвовать в проектах по развитию Data Platform
• Писать скрипты SQL и Python, это опционально
• Прорабатывать интеграции с внешними системами для Data Platform

• Свободно владеете SQL
• Работали с DWH в качестве аналитика или разработчика
• Понимаете теорию СУБД- и ETL-процессов
• Есть опыт проектирования объектов БД на основании бизнес требований

• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
• Работу из офиса. График работы — гибридный
• Платформу обучения и развития Т-Апгрейд. Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержка менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии
• Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. Предложим льготное страхование вашим близким
• Компенсацию такси и затрат на спорт
• Компенсацию обедов. А если захотите перекусить, есть кухня с чаем, кофе и фруктами
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

В Т-Банк большое и продвинутое хранилище данных: это 8000 объектов, 800 ТБ в Greenplum и 110 ТБ в Clickhouse. С данными активно работают более 16 тысяч пользователей из бизнес-команд — они ежедневно принимают десятки решений с опорой на них. А наша команда делает все, чтобы доступ к данным был простым и ими было удобно пользоваться. Мы постоянно совершенствуем подходы к работе и стараемся быть новаторами на рынке технологий. Мы ищем в команду дата-инженера. В Т-Банк вы сможете развиваться в одном из двух направлений — системном анализе и ETL-разработке. Или совмещать их, если вам интересны оба.

• Участвовать в формировании модели данных
• Проектировать и разрабатывать витрины и потоки данных на основе потребностей бизнес-пользователей
• Участвовать в проектах по развитию Data Platform
• Писать скрипты SQL и Python, это опционально
• Прорабатывать интеграции с внешними системами для Data Platform

• Свободно владеете SQL
• Работали с базами данных в качестве аналитика или разработчика минимум 3 года
• Понимаете теорию СУБД- и ETL-процессов
• Есть опыт проектирования объектов БД на основании бизнес требований

• Возможность работы в аккредитованной ИТ-компании
• Работу в офисе. График работы — гибридный
• Платформу обучения и развития Т-Банк Апгрейд. Курсы, тренинги, вебинары и базы знаний. Поддержка менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии
• Заботу о здоровье. Оформим полис ДМС со стоматологией и страховку от несчастных случаев. Предложим льготное страхование вашим близким
• Компенсацию такси и затрат на спорт
• Компенсацию обедов. А если захотите перекусить, есть кухня с чаем, кофе и фруктами
• Достойную зарплату — обсудим ее на собеседовании

Команда SberNBA занимается тремя большими направлениями:

• платформа коммуникаций и персональных предложений Сбера,
• поведенческая foundation model человека,
• бизнес направление коммуникаций от потребности клиента.

Цель команды – сделать управление коммуникациями проще и эффективнее за счет гибкости платформенных инструментов и GenAI, моделировать поведение человека на краткосрочном и долгосрочном горизонте и использовать эти данные в бизнес-процессах банка, помогать человеку закрывать потребности быстрее и проще.

• В роли CDS вы будете развивать команду и компетенции трайба на уровне DS экспертизы.

• Строить, развивать и реализовывать стратегию развития трайба в части ML/AI.

• Участвовать в создании кампейн платформы нового поколения, основанного на агентах.

• Развивать системы генерации персонализированного контента.

• Развивать Foundation Model (Трансформерная модель понимания клиента на основе его действий в банке и экосистеме Сбера) и рекомендательные модели.

• 10+ лет в DS / 5+ лет в промышленных RecSys в крупных компаниях

• Интеграция LLM в RecSys (RAG / генерация текста офферов)

• Опыт управления командой 10+ DS и развития ML экспертизы на уровне подразделения

• Успешный опыт реализации сложных и масштабных ML проектов с доказанным бизнес-эффектом

• Хорошие коммуникативные навыки, готовность договариваться и находить оптимальные решения

• Стратегическое мышление

• Амбициозность и ориентация на бизнес-результат

• комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты и 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.

АО "ЗАСЛОН" - российская частная инженерная компания, разработчик и производитель авиационных, морских и сухопутных систем.

Предприятие является отраслевым лидером в области создания (разработки) и производства бортового радиоэлектронного оборудования для боевых летательных аппаратов нового поколения, а также занимает лидирующие позиции в России по разработке и изготовлению высокотехнологичных, многофункциональных радиоэлектронных комплексов и систем для ВМФ России.

Сотрудники — главная ценность компании. У нас богатая история и некоторые специалисты с нами с самого начала. Сотрудники могут гибко строить свою карьеру: реализовывать проекты, расти горизонтально и становиться крупными начальниками, потому что у нас нет "насиженных мест".

Приглашаем поучаствовать в конкурсе на должность: Программист баз данных

Обязанности:

• Разрабатывать, сопровождать и развивать корпоративное хранилище данных (слои Stg, ODS, DWH, DM) на PosrgreSQL для Visiology BI (подготовка производства, склады/логистика, закупки, производство, финансы и другие направления);
• Разрабатывать ETL-процедуры (очищение/преобразование и перемещение данных между слоями, подключение новых источников к хранилищу);
• Участвовать во внедрении модулей платформ бизнес-аналитики, как существующих так и планируемых к внедрению.

Требования:

• Оконченное высшее образование;
• Теория реляционных БД;
• Архитектура реляционных БД, опыт проектирования и реализации КХД;
• SQL(DDL, DML, процедуры, функции, view, оконные функции);
• AirFlow(операторы, tasks, DAG, connectors, x-com);
• Python (базовые библиотеки + библиотеки для работы с данными (Pandas, NumPy));
• Навыки работы с Linux (базовые знания, написание несложных скриптов);
• Docker (базовые знания);
• Опыт работы с Oracle будет преимуществом;
• Опыт работы с системами BI (предпочтительно Visiology) будет преимуществом;
• 1С (не ниже 8.3, знание любой конфигурации, написание запросов, опыт работы с Denvik будет преимуществом);
• NoSQL (опыт работы с mongoDB будет преимуществом).

• Официальное оформление, предоставление льгот и гарантий в полном соответствии с ТК РФ;
• Конкурентный и постоянный уровень дохода, оплачиваем сверхурочную работу;
• Место работы: станция метро «Московские ворота» (5-7 минут от метро);
• Скидки на питание в корпоративной столовой;
• Комфортное рабочее место с техникой, канцелярией и т.д.;
• 5-дневная рабочая неделя (пн-пт с 9:00-18:00);
• Перспективы вертикального и горизонтального карьерного роста по результатам работы.

Мы заботимся о наших сотрудниках:

• Оформляем расширенный полис ДМС с перечнем современных клиник по городу;
• Врач на предприятии, к которому всегда можно обратиться за консультацией и помощью;
• Для всех сотрудников предоставляется 50% скидка на меню в ресторане предприятия;
• Предоставляем абонемент в сеть фитнес-клубов по корпоративной цене, или бесплатно по результатам работы;
• Оказываем материальную и иную помощь в трудных жизненных ситуациях;
• Обучаем персонал: повышаем квалификацию, способствуем обучению в ВУЗе и профессиональной переподготовке;
• Возможность устроить детей на летнюю оплачиваемую практику;
• Возможность приобрести уникальную брендированную корпоративную одежду.

Развиваем корпоративную культуру:

• Вместе празднуем общероссийские праздники и значимые даты Предприятия;
• У нас есть клуб амбассадоров, в который можно вступить и участвовать в самых разных проектах;
• Организуем интеллектуальные игры, сплавы на байдарках, прогулки на собственном катере, спортивные соревнования – футбол / волейбол, уличные тренировки с титулованными спортсменами;
• Изучаем языки вместе с командой на территории предприятия или онлайн, как вам удобнее;
• Занимаемся благотворительной и волонтерской деятельностью.

Напоминаю о том, что в нашу команду анализа данных идёт отбор кандидатов.🚀

Локация: г. Алматы. Фулл-тайм в офисе, удалёнки нет.

Сейчас ищем:

▪ Middle Data Scientist

▪ BI аналитик

▪ Junior+ / Middle Data Scientist — Antifraud

Что будет интересно:

— реальные бизнес-кейсы и задачи с высоким влиянием на процессы компании;

— работа с ML-моделями, аналитикой и data-driven подходом;

— сильная команда и возможность профессионального роста;

— участие в развитии направлений скоринга, antifraud, computer vision и BI-аналитики.

Будем рады как опытным специалистам, так и тем, кто хочет активно расти в Data-направлении 🚀

Если вам откликается, пишите в личные сообщения или отправляйте CV.

Также будем благодарны за рекомендации и репосты 🙌

🚀 Hamkorbank ищет AI Engineer

Ищем специалиста, который будет развивать инфраструктуру AI/ML-систем, интегрировать модели в продукты банка и обеспечивать стабильную работу AI-сервисов.

Ключевые задачи:

— разработка и поддержка микросервисов для AI/ML-систем;

— интеграция AI-моделей в backend-продукты и сервисы;

— настройка CI/CD, Docker, Kubernetes и ML-инфраструктуры;

— мониторинг, оптимизация и масштабирование AI-сервисов;

— развёртывание и сопровождение моделей.

Что важно:

— уверенное знание Python, Bash и Linux;

— опыт разработки микросервисов;

— понимание принципов работы AI/ML-систем и backend-инфраструктуры;

— опыт работы с CI/CD, Docker и Kubernetes;

— опыт развёртывания и сопровождения моделей на GPU будет преимуществом.

📩 Для отклика: Abdumalik Abdurakhimov

Знаете специалиста, которому может подойти эта вакансия?

Будем благодарны за рекомендацию или репост 💚

• Разработка e2e data-сервисов на основе ML моделей с целью снижения Cost of Risk: online модели для оценки риски дефолта новых клиентов, антифрод модели, collection модели
• Регулярная проверка новых источников данных для для снижения Cost of Risk
• Подготовка презентаций для бизнес-пользователей
• Расчет финансового эффекта от моделей

• Работаешь на аналогичной позиции в финтехе/банках
• Промышленная разработка на Python, опыт разработки и внедрения скоринговых моделей, моделей коллекшен, антифрод моделей
• Понимание жизненного цикла моделей: от бизнес-задачи до мониторинга качества и retraining
• Умение тестировать внешние источники данных и рассчитывать экономику подключения/пилота
• Валидация моделей, знание ключевых метрик и аналитик
  Feature engineering
• Знание классических алгоритмов машинного обучения
• Опыт работы с одним из фреймворков Django/Flask/Fastapi
• Знание SQL на хорошем уровне
• Опыт работы с Git
• Знание математической статистики

• Работу в быстро растущей финтех компании с ярким свежим продуктом
• Оформление по ТК РФ/ИП (в случае удаленки)
• Быстрое влияние на бизнес-результат – нет бюрократии
• Облачные технологии: Yandex Cloud & AWS
• Аккредитованная IT компания
• Оклад + премия
• Возможность самим выбирать “железо” для работы
• Гибридный формат работы (4-3 дня из офиса)
• Открытую и простую коммуникацию внутри команды, без лишнего формализма
• Страховка после испытательного срока
• ДМС, обучение и т.п.

Третье Мнение - разработчик IT-решений для системы здравоохранения. Мы создаем продукты на базе технологий искусственного интеллекта, которые помогают автоматизировать процессы в медицинских учреждениях, ускорять принятие врачебных решений и повышать безопасность пациентов и медицинского персонала

Мы ищем NLP-инженера, который станет центром компетенций NLP-направления и будет развивать ML-продукты в медицинском домене

Чем предстоит заниматься:

• Развивать NLP/LLM-направление внутри продукта и быть техническим экспертом для команды
• Проектировать и улучшать ML-сервисы для обработки медицинских документов и текстов
• Работать с self-hosted LLM: подбор моделей, настройка inference, оптимизация параметров, оценка качества
• Строить LLM-пайплайны: RAG, обработка документов, извлечение сущностей, классификация, суммаризация и структурирование данных
• Анализировать метрики, проводить анализ ошибок и находить неочевидные причины деградации качества
• Сопровождать решения от экспериментов до production-интеграции, включая внедрение современных NLP/LLM-подходов и, в перспективе, дообучение моделей под медицинский домен

Будем рады видеть в новом коллеге следующее:

• Опыт работы в NLP / Deep Learning / LLM от 3+ лет и глубоко понимаешь классический ML, NLP, трансформеры и современные LLM-подходы
• Увереные знания и навыки Python, основными ML/NLP-фреймворками
• Понимание основ production-разработки: docker, git, linux, API, логирование, мониторинг
• Опыт интеграции LLM в прикладные или production-решения
• Понимание особенностей self-hosted open-source LLM: инференс, параметры, ограничения и оптимизацию
• Опыт в построении обучения моделей для классических NLP задач, например, NER или классификация
• Навыки проведения воспроизводимых экспериментов, анализ метрики и формирование решений на их основе, глубоко разбирать ошибки моделей и автономно доводить сложные задачи до результата, брать ответственность за технические решения и качество продукта

Будет плюсом:

• Опыт работы с медицинскими текстами или healthcare-продуктами
• Практический опыт fine-tuning LLM, LoRA/QLoRA или других методов адаптации моделей
• Опыт оптимизации LLM-инференса: quantization, batching, caching, latency optimization
• Опыт в OCR и мультимодальных решениях (текст + изображение)
• Опыт построения баз знаний, краулинга, обогащения и валидации данных
• Опыт менторинга ML/NLP-инженеров или развития технических практик в команде
• Наличие научных публикаций или участие в исследовательских проектах
• Опыт работы с графовыми базами данных

Что мы предлагаем:

• Работу в аккредитованной IT – компании, где налажена прямая связь с командой, руководителем и менеджментом компании в концепции полного доверия и максимальной прозрачности
• Официальное трудоустройство по ТК РФ и предоставление всех обязательных гарантий
• Конкурентный и полностью официальный уровень дохода
• Стандартный отпуск 28 календарных дней и дополнительно еще 3 календарных дня за ненормированный рабочий день
• Программу ДМС после прохождения испытательного срока в лучших клиниках, а также возможность подключить близких родственников к корпоративному страхованию на льготных условиях
• Удобную и современную технику для эффективной работы

Мы переводим инфраструктуру и процессы разработки Яндекс Лавки в формат AI-first. Переосмысляем тестирование, код-ревью и релизы, создаём инструменты на базе искусственного интеллекта и проверяем новые подходы на практике.

Наша команда быстро превращает идеи в работающие MVP. Мы масштабируем решения, которые оказываются ценными: сначала внутри бизнес‑группы, а потом — дальше. У нас есть возможность создавать продукты, которыми ежедневно будут пользоваться десятки тысяч разработчиков, и напрямую влиять на организацию инженерной работы в крупной технологической компании.

Создание инструментов для разработчиков

Вы будете создавать надёжные инструменты и сервисы, которые ускорят, упростят и повысят эффективность разработки.

Запуск AI-прототипов

Вам предстоит искать узкие места в инженерных процессах, выдвигать гипотезы и воплощать их в рабочие MVP. Например, с помощью AI‑агентов автоматизировать код‑ревью.

Масштабирование продуктов

Вы будете доводить прототипы до полноценных решений, которые выдержат высокие нагрузки и подойдут для использования в разных командах Яндекса.

Изменение инженерных процессов

Вам предстоит не только создавать технологии, но и внедрять их: договариваться с командами, демонстрировать ценность новых инструментов и помогать коллегам перейти к AI-first-подходу.

Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend

* Понимаете принципы построения надёжных бэкенд‑систем и сервисов для большой аудитории
* Умеете писать код
* Понимаете возможности и ограничения современных AI-моделей и умеете учитывать их при проектировании решений
* Способны самостоятельно пройти путь от идеи и прототипа до внедрённого продукта
* Умеете договариваться с другими командами, аргументировать своё видение и объединять людей вокруг общего решения

* Создавали решения с использованием AI-агентов или LLM
* Понимаете, как устроены современные AI-модели и системы на их основе
* Хотите развиваться на стыке искусственного интеллекта, инженерной платформы и developer experience

Узнайте про разработку Городских сервисов Яндекса на [dev.go.yandex](http://dev.go.yandex/?utm\_source=yandex\_jobs&utm\_medium=social&utm\_content=1&utm\_campaign=vacancies)

Обязанности:

Требования:

Условия:

• График работы: 5/2 с 09:00 до 18:00 (в пятницу до 16:45);
• Работа в аккредитованной Минцифры ИТ-компании;
• Конкурентоспособная заработная плата (обсуждается по результатам собеседования);
• Соцпакет: программа ДМС со стоматологией, корпоративная мобильная связь, санаторно-курортное лечение;
• Возможность расти как вертикально, так и повышать уровень своих профессиональных и деловых компетенций;
• Внутреннее обучение: конференции, тренинги, мастер-классы, корпоративный университет. Внешнее обучение по направлению профессиональной деятельности;
• Возможность присоединиться к нашим спортивным командам по мини-футболу, баскетболу, волейболу или чирлидингу;
• Корпоративная электронная библиотека;
• Комфортный офис в бизнес-центре «NordStar» с удобным расположением (5 мин пешком от метро «Беговая», МЦД-1).

Мы отвечаем за работу моделей оценки рисков, сбор данных и принятие решений по кредитованию ММБ в Сбере.

Процесс для ML Engineer:

• анализ и оценка поступивших технических заданий на внедрение математических моделей и агентов
• общение с Data Scientist по техническим заданиям, построение прототипа модели в Лаборатории данных, сверка прототипа с эталоном
• адаптация кода модели для регулярного исполнения в ПРОМ, прохождение ИТ- валидации, контроль работы внедренного решения (логирование, мониторинг)

Процесс для Data Engineer:

• анализ и оценка поступивших бизнес-требований к витринам данных, общение с заказчиком по бизнес-требованиям

• построение прототипа проектируемого решения в Лаборатории данных, сверка прототипа с эталоном, демонстрация решения заказчику

• разработка витрин данных согласно зафиксированным требованиями и прототипу, подготовка сопроводительной документации для вывода решения в ПРОМ, сопровождение внедренного решения (3лс).

• опыт в data engineering/ML engineering от 3 лет

• уверенное владение Python (pandas, numpy, pytorch, sklearn)

• хорошее знание SQL (аналитические функции, подзапросы, в идеале - оптимизация запросов)

• понимание методологии проектирования витрин данных (ETL)

Будет преимуществом:

• опыт работы со стеком технологий Больших Данных (Hadoop, Spark, Hive/Impala)

• знание CI/CD, владение инструментами разработки и инфраструктуры (Docker, Openshift, Jenkins, Kafka)

• опыт работы с LangChain/LangGraph или аналогичными фреймворками

• знание банковской предметной области

• опыт разработки технической документации

• инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации.

• формат работы: фултайм офис

• офис рядом со станцией метро Кутузовская

• ежегодный пересмотр зарплаты и 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.

Наша команда развивает навыки решения STEM-задач в Alice AI VLM — мультимодальной модели, которую только в Алисе используют уже миллионы. Мы не боимся трогать pretrain, плотно занимаемся разработкой RL-подходов, в том числе для развития reasoning-способностей модели. Нам важно создавать технологию, которая будет полезна для продукта: учить модель строить решения, понятные для пользователей и потребляющие при этом минимальное количество токенов.

Приходите к нам, если хотите решать самые интересные и сложные задачи индустрии для продукта с многомиллионной аудиторией.

Строить сложные reward-функции

Мы не ограничиваемся RLVR для проверки качества ответа, а экспериментируем с масштабируемыми reward-функциями, которые учитывают разные особенности и элементы ответов. Вам предстоит решать вопросы качества и скорости обучения, бороться с reward hacking.

Развивать базовую умность модели

STEM в мультимодальности — это не только про знание теоремы Пифагора или решение задач. Это про понимание сцены на изображении (различные электрические схемы, геометрические рисунки и т. д.) и знание графических концептов.

Создавать новые датасеты

Одно дело решать текстовые задачи, а другое — когда всё условие (или его часть) находится на изображении. Для создания мультимодальных датасетов нужны многоступенчатые пайплайны, учитывающие разнообразие и сложность тематик. Вам предстоит создавать такие пайплайны и строить качественные датасеты.

Развивать направление вширь

Наша команда уделяет много времени Alice AI. Вместе с нами трудится сильнейшая команда разработчиков бэкенда и фронтенда, аналитиков продукта и контроля качества, продуктовых менеджеров. В такой коллаборации часто рождаются новые инсайты и выявляются точки роста, которые можно превратить в задачи и довести до реализации.

Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML

* Горите темой больших мультимодальных или языковых моделей, занимались их обучением
* Хорошо знаете NLP/CV и следите за трендами в LLM/VLM
* Умеете решать ML-задачи полного цикла: от сбора разметки до внедрения в продакшен

Мы развиваем Корпоративную платформу данных Magnit Tech - одну из крупнейших data-платформ в ритейле. Наша команда создает и развивает единое хранилище данных, обеспечивая бизнес надежными и масштабируемыми данными для аналитики, ML и цифровых продуктов.

Ищем лидера, который станет связующим звеном между бизнесом и технической командой, будет управлять портфелем задач, развивать людей и отвечать за успешную реализацию проектов на платформе данных.

Чем предстоит заниматься

• Выстраивать эффективное взаимодействие с заказчиками, бизнес-подразделениями и ключевыми стейкхолдерами
• Управлять портфелем инициатив направления: декомпозировать задачи, определять приоритеты, распределять работу внутри команды и контролировать сроки исполнения
• Руководить командой системных аналитиков и инженеров данных, развивать сотрудников и отслеживать ключевые метрики эффективности (Cycle Time, Time-to-Market, производительность команды)
• Участвовать в защите архитектурных решений и проектов перед заказчиками и руководством
• Развивать существующие и проектировать новые структуры данных корпоративного хранилища
• Обеспечивать качество реализации решений и соблюдение стандартов платформы данных

Наш технологический стек

S3, Apache Airflow, Apache Iceberg, Impala, Trino, ClickHouse

• Опыт работы в роли Тим лид команды DWH или Delivery Manager в Data-направлении от 2 лет
• Опыт управления командами разработки, системного анализа или Data Engineering
• Важно опыт работы со стеком: S3, Apache Airflow, Apache Iceberg, ClickHouse
• Практический опыт проектирования и автоматизации сквозных бизнес-процессов
• Понимание принципов построения корпоративных хранилищ данных и современных Data Platform
• Умение эффективно выстраивать коммуникацию с бизнесом и техническими командами
• Опыт управления сроками, рисками и приоритетами проектов

• Опыт работы с современными Lakehouse-архитектурами
• Понимание принципов построения Data Lake
• Опыт работы с распределенными вычислительными системами и Big Data

О КОМПАНИИ

Привет! Мы Sunscrypt — экосистема продуктов и сервисов в сфере цифровых активов.

С 2017 года помогаем клиентам безопасно инвестировать, хранить и обменивать цифровые активы. Сейчас мы развиваем внутренние AI-инструменты и системно автоматизируем процессы компании.

О РОЛИ

Ищем AI-разработчика, который умеет быстро создавать решения с помощью AI, но подходит к ним как инженер: понимает код и архитектуру, проверяет результат и отвечает за надежность продукта.

Начинаем с оплачиваемого проекта. После успешной работы предложим следующие задачи. Сильного специалиста рассматриваем на постоянную роль владельца внутренних AI-продуктов Sunscrypt.

ЧЕМ ПРЕДСТОИТ ЗАНИМАТЬСЯ

• Создавать AI-инструменты, Telegram-ботов и интеграции с внешними сервисами.
• Автоматизировать процессы через n8n, Make, Python или JavaScript.
• Работать с API, webhooks, данными и LLM.
• Продумывать архитектуру, обработку ошибок, повторные события и хранение состояния.
• Настраивать логирование и документировать решения.
• Передавать результат, который можно развивать и поддерживать.

НАМ ПО ПУТИ, ЕСЛИ ВЫ

• Можете подробно разобрать реализованный AI-проект или автоматизацию.
• Уверенно работаете с Python или JavaScript.
• Понимаете REST API, webhooks, JSON и авторизацию.
• Работали с n8n, Make или аналогичными инструментами.
• Используете AI-инструменты осознанно и проверяете их результат.
• Умеете самостоятельно уточнить задачу и довести ее до работающего решения.

БУДЕТ ПЛЮСОМ

Telegram Bot API • Docker • Linux/VPS • PostgreSQL • Redis • FastAPI • aiogram • RAG • AI-агенты • мониторинг • self-hosted n8n

ЧТО ПРЕДЛАГАЕМ

• Удаленный формат — работать можно из любого города России.
• Оплата от 50 000 ₽ за проект — итоговая сумма зависит от объема, сложности и сроков.
• Понятные договоренности — до старта фиксируем результат, этапы, критерии приемки и стоимость.
• Прямая коммуникация — работа без длинной цепочки согласований, напрямую с владельцами процессов.
• Без бесплатного тестового — первый этап является реальной оплачиваемой задачей.
• Перспектива развития — следующие проекты и возможность перейти в штат.

КАК ПРОЙДЕТ ОТБОР

1. Изучаем ваш профиль и ответы на три вопроса.

2. Проводим интервью с разбором одного из ваших проектов.

3. Согласовываем первый оплачиваемый проект.

КАК ОТКЛИКНУТЬСЯ

При отклике ответьте на три вопроса. Если HH показывает единое поле для сопроводительного письма, начните его с фразы:

«Мой главный AI-кейс — …»

Затем пронумеруйте ответы от 1 до 3.

1. Расскажите о самом сильном AI-проекте или автоматизации, которую вы довели до реального использования.
Какую задачу решали, что было сделано и какой получился результат?

2. Какой у вас был профессиональный и технический опыт до работы с AI?
Чем вы занимались, с какими системами, языками программирования и бизнес-процессами работали?

3. Как была устроена AI-часть вашего проекта и что именно сделали лично вы?
Какие модели и инструменты использовали? Как проверяли качество, надежность и поведение системы при ошибках?

Приложите ссылки на репозитории, чтобы мы могли оценить ваши компетенции. Кандидаты с готовыми продуктами и решениями в приоритете.

Отклики без ответов на вопросы не рассматриваем.

Формальное количество лет опыта вторично. Решение принимаем по глубине реализованных проектов, инженерному мышлению и качеству коммуникации.

Специалист по внедрению ИИ и автоматизации
Москва | Кондитерское производство | Полная занятость
Мы — кондитерское производство в Москве: 2 300 м², около 200 сотрудников.
Мы активно внедряем искусственный интеллект в работу компании и ищем человека, который сделает это системной частью бизнеса.
Нам нужен не человек, который просто умеет пользоваться ChatGPT.
Нам нужен специалист, который смотрит на работу сотрудников и задает вопрос:
«Почему человек делает это вручную, если это может сделать программа или AI-агент?»
Что уже работает
У нас уже есть первые проекты.
Например:
через Claude мы создали бота, который автоматически собирает отзывы, анализирует их и каждый день отправляет готовый анализ ответственным сотрудникам;
запустили AI-агента Claude, который может работать с 1С и самостоятельно формировать отчетность;
сейчас развиваем автоматический мониторинг холодильников через Telegram-бота.
Теперь хотим масштабировать этот подход на всю компанию.
Главная задача
Находить процессы, которые можно автоматизировать, и самостоятельно создавать работающие решения.
Не презентации и красивые концепции, а решения, которые реально используют сотрудники.
Что предстоит делать
Анализировать рабочие процессы подразделений.
Находить ручные, повторяющиеся и трудоемкие операции.
Предлагать варианты их автоматизации.
Создавать AI-агентов на базе Claude, ChatGPT и других современных моделей.
Работать с Claude Code и аналогичными инструментами.
Интегрировать ИИ с 1С, Telegram, таблицами, документами, базами данных и другими системами.
Создавать Telegram-ботов.
Настраивать автоматическую подготовку отчетов и аналитики.
Создавать системы автоматического мониторинга и уведомлений.
Автоматизировать обработку документов и информации.
Создавать внутренних AI-помощников для сотрудников.
Обучать сотрудников использованию ИИ.
Поддерживать и развивать уже запущенные автоматизации.
Примеры задач
Например, сейчас сотрудник каждый день:
собирает данные → проверяет их → анализирует → делает таблицу → пишет отчет → отправляет руководителю.
Ваша задача — сделать:
данные → AI-агент → анализ → готовый отчет → Telegram/почта руководителю.
Или:
сотрудник постоянно контролирует показатели холодильников → система сама отслеживает температуру → при отклонении бот сообщает ответственному.
Мы хотим находить такие процессы во всех подразделениях компании.
С какими инструментами предстоит работать
ChatGPT
Claude
Claude Code
AI-агенты
API
Telegram
1С
базы данных
автоматизация рабочих процессов
n8n / Make и аналогичные инструменты
Не обязательно знать всё перечисленное. Важнее способность быстро разобраться в новой технологии и самостоятельно довести решение до работающего результата.
Что для нас важно
Нам нужен человек с предпринимательским подходом.
Не:
«Дайте мне техническое задание».
А:
«Я посмотрел, как работает отдел. Вот пять процессов, которые можно автоматизировать. Вот решение для каждого. Первый могу запустить за неделю».
Обязательно
Практический опыт работы с ChatGPT и Claude.
Опыт создания AI-агентов или автоматизаций.
Понимание API и интеграций.
Опыт создания Telegram-ботов.
Умение самостоятельно программировать или собирать сложные автоматизации.
Системное мышление.
Способность самостоятельно разобраться в новой задаче.
Большой плюс
Опыт интеграции AI с 1С.
Python / JavaScript / TypeScript.
SQL.
n8n / Make.
Claude Code / Cursor / Codex.
Опыт работы с базами данных.
RAG и корпоративные базы знаний.
Опыт автоматизации бизнес-процессов.
Опыт работы с производственными или ERP-системами.
Очень важны реальные кейсы
При отклике обязательно расскажите:
Какую автоматизацию вы создали самостоятельно?
Какого AI-агента или бота запускали?
С какими системами его интегрировали?
Что раньше делал человек вручную?
Что стало происходить автоматически?
Сколько времени или ресурсов удалось сэкономить?
Если есть работающий проект — покажите его.
Для нас работающий кейс намного важнее сертификатов и красивого резюме.
Что предлагаем
Работа в Москве.
Кондитерское производство с 200 сотрудниками.
Полная занятость.
Прямое взаимодействие с руководством.