ML и AI — свежие вакансии
Обновляется каждый час. Найдено: 437 вакансий за последнюю неделю.
- Вакансий за неделю:
- 437
- Медиана:
- 250 000 ₽
- Вилка:
- 150 000 ₽ — 355 000 ₽
Зарплаты — по 351 вакансии с указанной вилкой за 30 дней
HireSeeker — агрегатор вакансий. Собираем вакансии со всех основных площадок и показываем по вашей специальности. Подпишитесь на ежедневную подборку только релевантных.
#vacancy #job #вакансия #remote #fulltime #РФ #AI #Senior
AI / Product Engineer (.NET)
Компания: Smartbrainio
Вилка: 300.000 - 400.000 rub gross
Оформление: ИП/Самозанятость
Срок: Проекты от года и более.
Формат: удаленно, фулл-тайм
Локация/гражданство: только РФ
В крупную промышленную компанию требуется AI / Product Engineer (.NET) для работы над корпоративными продуктами.
Задачи:
- Разработка и интеграция AI/LLM в продукты: агенты, RAG, function/tool calling, оркестрация моделей.
- Построение AI-пайплайнов: эмбеддинги, векторные БД, контекст и промпты.
- Поставка фич от MVP до продакшена: сильный backend (.NET) + базовый frontend для AI-интерфейсов.
- Оценка качества AI-решений (evals), мониторинг и наблюдаемость в продакшене.
- AI-ассистированная разработка (Claude Code, Cursor, Copilot).
Требования:
- Высшее/неоконченное техническое образование (или эквивалентный опыт + портфолио).
🔸От 1.5 лет опыта с AI/LLM (RAG, агенты, tool calling, API OpenAI/Anthropic, LangChain/LlamaIndex, pgvector/Pinecone).
⚡️От 5 лет опыта в разработке по стеку:
- Backend: Уверенный .NET (опыт интеграции LLM), MSSQL или PostgreSQL, Docker, Git.
- Frontend: Базовый уровень, достаточный для внедрения AI-фич.
- Навыки оценки (evals) и мониторинга AI-систем.
- Ежедневное использование инструментов AI-разработки (Cursor, Copilot и др.) с обязательным код-ревью и тестами.
- Технический английский (чтение документации).
Будет плюсом:
- Опыт с ML (классический ML, fine-tuning, эмбеддинги).
- Pet-проекты с пользователями или Open Source.
- Опыт с RabbitMQ / Kafka.
Отклики: @anastasia_smartbrainio
Ну очень качественная вакансия 🙌🏻
🔗 Data Quality-инженер
Примеры задач: сформировать методологию Master Data, выстроить и держать в актуальном состоянии модель данных по штатным единицам, создать правила использования корпоративных данных, модернизировать бизнес-логику.
#разработка #SQL #DWH #dwh_career
Привет! Команда Evrone занимается продуктовой разработкой стартапов и помогает в цифровой трансформации бизнеса в России, США и Европе. Думаю, что вы о нас слышали от Григория Петрова (Evrone Devrel).
Ищем Data/Lineage инженера уровня Senior. Заработная плата зависит от уровня и определяется после прохождения технического собеседования.
Проект в домене MedTech, формирование устойчивого контура идентичности, схем данных, происхождения и хранения артефактов в платформе in-silico drug discovery.
Стадия проекта: рабочий прототип, целевая архитектура не зафиксирована окончательно.
Среда: преимущественно on-prem и air-gap, возможны shared trust zone, dedicated cell и burst-очередь во внешний cloud.
Бизнес-задача роли: не допустить потери истории кандидатов и результатов вычислительных экспериментов при развитии платформы и замене отдельных инфраструктурных компонентов. Downstream-стадии должны получать входные данные по устойчивому идентификатору предшественника и ссылке на объектное хранилище, а не по локальному пути на GPU-ноде.
Задачи:
- Разобрать текущие источники данных, lineage-теги, выходные схемы и сценарии, где успешный статус задачи не гарантирует наличие скачиваемого файла;
- Зафиксировать правила идентичности сущностей. На текущем этапе — дисциплина тегов при enqueue; целевой контур — compound registry с соответствием `InChIKey ↔ internal id`;
- Версионировать `output_schema` и extractors для Vina, OpenFE, ADMET, Lilly, triage, nomination и MADD;
- Обеспечить читаемость старых артефактов после появления новых версий схем;
- Настроить происхождение между стадиями в формате OpenLineage `START / COMPLETE / FAIL` или эквиваленте;
- Реализовать audit exporter без создания второго журнала статусов рядом с оркестратором;
- Ввести QC артефактов. Объект в MinIO/S3 должен скачиваться и парситься; `completed` без файла должен завершаться явной ошибкой;
- Перевести downstream-получение входов на идентификаторы и `s3://`, исключив зависимость от локальных путей;
- Согласовать контракты схем через JSON Schema и YAML handoff, а также glossary научных метрик совместно с backend и R&D;
- Закрепить инварианты автоматизированными тестами и передать документацию внутренней команде
Что для нас важно:
- Уверенный Python;
- SQL и PostgreSQL, включая миграции и понимание Row-Level Security;
- Опыт построения пайплайнов, где объектное хранилище является source of truth;
- Практический опыт data contracts, schema evolution и lineage;
- Работа с файловыми и бинарными артефактами, а не только с таблицами DWH;
- Опыт проектирования устойчивой идентичности сущностей независимо от оркестратора;
- Умение фиксировать инварианты тестами и передавать решение внутренней команде
Будет ОГРОМНЫМ плюсом:
- Понимание семантики OpenLineage, Marquez или DataHub без привязки решения к конкретному бренду;
- Опыт MLOps или научных пайплайнов с артефактами: ClearML, MLflow, Flyte, Nextflow или Airflow;
- RDKit, SDF и Parquet, JSON Schema;
- Опыт on-prem или air-gap окружений
Результат первых 60–90 дней:
- Карта разрывов lineage на пути `enqueue → nomination`;
- Работающие инварианты «нет обязательных тегов — нет enqueue» и «нет файла — нет успешного завершения»;
- Версии extractors согласованы с `tools.manifest`;
- Принято решение по audit-событиям без появления второго source of truth;
- Зафиксирован контракт данных, не зависящий от API ClearML;
- Критичные инварианты покрыты тестами, документация передана внутренней команде
Вне скоупа:
- Интерпретация SAR и критерии nomination;
- SDTM/ADaM, SEND, ELN/LIMS, RWE и GLP system of record;
- GPU-очереди и выбор замены ClearML как workload manager;
- BFF и UI, кроме стыков по схемам, скачиванию и идентичности;
- Построение нового data lake или DWH
Почему Evrone:
- Мы занимаемся технически сложными, высоконагруженными, наукоёмкими проектами, проектами с большой бизнес логикой или большой серверной инфраструктурой. Нам доверяют: аналитику, проектирование интерфейсов и дизайн, разработку, инфраструктуру и эксплуатацию. Мы становимся технической командой проекта целиком или консультируем и расширяем возможности существующих команд наших клиентов.
- Кроме того, Evrone помогает развиваться сообществу разработчиков. Мы делаем самую большую в России конференцию по Ruby — RubyRussia, проводим технические митапы, делаем свой новостной дайджест, а также спонсируем и помогаем в проведении конференций по Go, Python, React/Vue и функциональным языкам.
- Наши инженеры выступают на ведущих конференциях России и Европы и вносят вклад в Open Source проекты, мы берем интервью у лидеров комьюнити и пишем статьи на самые горячие темы индустрии. В этом году мы ставили стенд и выступали на конференциях Highload и TeamLeadConf.
- Вся команда работает удаленно с 2008 года. Мы знаем как организовать распределенную разработку комфортно и эффективно. Есть офисы для работы и встреч в Москве и Воронеже, а также офисы продаж в Сан-Франциско и Берлине.
Что предлагаем:
- Удаленную фултайм работу и мягкий график. Достаточно синхронизировать тайм-зоны и иметь пересечения рабочего времени с командой;
- Качественный онбординг и hr-менеджмент (1:1, Grow Review). По желанию меняем проекты, не даем стагнировать. При формировании команды проекта учитываем профессиональные или личные интересы разработчиков;
- Работу в разновозрастном, разнополом и потрясающе дружном и профессиональном коллективе;
- Хорошо организованный воркфлоу, отсутствие бюрократии. Работа на доверии.
- Наши разработчики работают только над одним проектом. Без постоянных переключений между ними.
Одна из ценностей Evrone – работа с удовольствием.
Для этого мы придумали Evrone Benefits. Каждому из нас выделяется годовой бюджет, автоматически пополняемый каждый новый год вашей работы в Evrone. Его можно потратить на полезные категории трат, направленные на:
- ДМС и здоровье;
- Спорт и абонемент для фитнеса или инвентарь для спорта;
- Курсы иностранного языка;
- Техника для работы и улучшение рабочего места;
- Обучение: курсы, тренинги, мастер-классы, семинары, книги и конференции.
Бонусы и премии:
- Повышение зарплаты по мере роста компетенций (по результатам ассесмента);
- Премии за привлечение новых сотрудников и новых клиентов;
- Дополнительная премия за выступления на конференциях и митапах;
- У вас есть возможность принять участие в проведении технических интервью специалистов, которые могут стать вашими коллегами. Проведение интервью оплачивается.
Обучение и рост компетенций:
- Проводим митапы. Вы можете быть как и слушателем, так и спикером;
- У нас есть культура менторства. В повседневных задачах и планировании карьеры будет помогать наставник;
- Развивать профессиональный уровень можно с помощью системы ассессмента Evrone Challenge;
- Есть внутренняя библиотека с электронными книгами и записанными курсами;
- Работаем и дружим с западными заказчиками, есть возможность практиковать свой английский.
Возможность стать докладчиком или автором:
- Если вы хотите выступить на оффлайн конференции, мы поможем вам подготовить контент для доклада и сделаем крутые слайды. DevRel Evrone (Григорий Петров) поможет подготовиться к выступлению на конференции, окажем поддержку на самой конференции и подготовим материалы с вашим докладом.
- Если вы хотите выступить на онлайн конференции, помимо помощи по подготовке доклада и подбору конференции, мы организуем вам студийную съемку или трансляцию вашего доклада;
- У нас есть блоги на всех популярных платформах России и мира. Наши редакторы и профессиональные авторы еженедельно выпускают новые материалы;
- Если вы написали статью, мы нарисуем для нее иллюстрации и поможем вам ее оформить и опубликовать. Если у вас есть только идея - редакторы помогут сформулировать мысли, оформить пост самостоятельно и правильно опубликовать для максимального охвата.
Возможность прокачаться в Open Source:
- Если у вас есть популярные open source проекты – мы поможем с их продвижением и окажем поддержку в развитии;
- Если вы контрибьютите в популярные проекты с открытым исходным кодом, мы оплатим часы, которые вы на это потратили.
- Если вы ничего этого не делаете, но очень хочется начать – в Evrone есть менторы, которые помогут вам сделать первые шаги: подберут задачки для старта, помогут решить их и правильно оформить pr.
Отдых и развиртуализация:
Мы проводим ежегодный фестиваль Evrone Fest, на котором собирается вся наша команда, а также тематические встречи в различных городах. Поэтому, где бы вы ни находились, мы будем рады увидеться лично.
Группа Компаний Орбита - ведущий разработчик цифровых решений, российская аккредитованная ИТ-компания
Масштабный технологический проект с глубокой экспертизой в цифровизации бизнеса. Ключевые отрасли: государственный сектор, FinTech, HR Tech, коммуникации и медиа, услуги, рынок недвижимости, travel.
Нам доверяют крупнейшие компании РФ, среди них: Т1, ВТБ, Иннотех, Альфа Банк, ОИС и другие.
Более 6 лет мы ведем собственную продуктовую и заказную разработку высокоэффективных цифровых решений.
Проект
ИИ-инкубатор — единая платформа для проверки и запуска пилотов (PoC) на основе перспективных ИИ-идей. Команда помогает превращать идеи в работающие прототипы: от эксперимента и оценки качества до защиты результатов на ИИ-комитете и подготовки решения к дальнейшему внедрению.
Задачи:
- Разработка ИИ-ассистентов и функциональных AI-агентов в рамках PoC.
- Проработка и реализация agentic workflows: управление контекстом и состоянием, выбор инструментов, function calling, human-in-the-loop.
- Проведение экспериментов с LLM, NLP и BERT-подобными моделями.
- Разработка RAG-решений с использованием векторных баз данных и embedding-моделей.
- Построение evals для LLM-систем: оценка качества ответов, контроль галлюцинаций и мониторинг поведения моделей.
- Работа с эвристиками и алгоритмами повышения качества AI-систем.
- Fine-tuning и адаптация LLM, включая LoRA / PEFT.
- Квантизация моделей и оптимизация inference.
- Запуск и эксплуатация моделей на CPU/GPU, оптимизация latency и потребления ресурсов.
- Контейнеризация ML/AI-сервисов и подготовка решений к эксплуатации.
- Работа с Kubernetes и KServe для развёртывания моделей.
- Разработка production-кода на Python, написание тестов, логирование и документация.
- Интеграция AI-сервисов с существующими системами через API.
- Участие в CI/CD-процессах, работа с Jenkins и Git.
- Оценка стоимости, производительности и масштабируемости LLM-решений.
- Участие в разработке механизмов безопасности AI-систем: защита от prompt injection, некорректного tool calling, утечек данных и чрезмерных прав агентов.
Требования:
- Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и ML: pandas/polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, PyTorch или аналогами.
- Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных, признаки, выбор моделей, регуляризация, переобучение и data leakage.
- Практический опыт хотя бы в одном направлении: NLP/LLM/GenAI, классическое ML, рекомендательные системы, поиск и ранжирование, временные ряды.
- Практические знания NLP и опыт работы с современными языковыми моделями.
- Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и хотя бы одним orchestration-фреймворком.
- Опыт разработки AI-агентов и понимание принципов agentic workflows.
- Опыт работы с RAG, embedding-моделями и векторными базами данных.
- Понимание принципов построения evals и оценки качества LLM-систем.
- Опыт fine-tuning/адаптации LLM, включая LoRA/PEFT.
- Опыт квантизации LLM и оптимизации inference.
- Понимание принципов работы и эксплуатации GPU-инфраструктуры.
- Уверенное владение SQL.
- Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, Git и code review.
- Понимание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, A/B-тестирование.
- Понимание offline- и online-метрик, подходов к валидации ML-систем и оценке бизнес-эффекта.
- Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
- Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
Мы предлагаем:
- Удаленный формат работы по РФ;
- Белую заработную плату, оформление согласно Трудовому кодексу РФ;
- Комфортный старт: 3 месяца плавного погружения под присмотром HR;
- Поддержку: IT-отсрочку и консультации HR/юристов;
- Прозрачные процессы и открытую коммуникацию;
- Работу на лучшем оборудовании без логирования времени, с фокусом на доверии и результате;
- ДМС: медицинское страхование за счет компании;
- Развитие: индивидуальный план обучения, посещение конференций и митапов, поддержка в развитии карьеры;
- Личный бренд: возможность выступать на конференциях, митапах, публикация статей;
- Бенефиты: ежеквартальное обновление корпоративных скидок;
- Движ: организация вечеринок оффлайн и онлайн, предоставление мерча, проведение конкурсов и челленджей.
Откликайтесь, будем рады познакомиться лично!
Ведущий разработчик аналитики данных (гибрид)
Обязанности:
- Участие в разработке единой модели данных DWH, картина «сверху вниз» и связная модель данных по всем измерениям (домены, типы потребления, слои хранения)
- Организация сбора данных с разных источников в т.ч. внешних систем по API
- Обработка информации на языке программирования Python
- Создание отчетов в платформе PowerBI
Требования:
- Продвинутые знания SQL
- Отличное знание языков программирования DAX, Python, VBA
- Отличное знание платформы PowerBI
- Умение использовать технологию API для сбора данных из внешних источников
- Понимание и применение на практике принципов разработки в высоконагруженных информационных системах.
- Опыт работы с ETL инструментами
Плюсом будет
- Опыт работы с SQL/NoSQL базами данных (PostgreSQL, ClickHouse, S3)
- Опыт работы с AirFlow
Условия:
- Работу в аккредитованной ИТ-компании
- График гибрид (дни обсуждаем)
- Поддержка менторов и наставников, помощь в поиске точек роста и карьерном развитии
- Корпоративные мероприятия и дружный коллектив
- Скидки на фитнес, на продукцию для сотрудников компании
- Достойную Вашего профессионального уровня зарплату
- Официальное трудоустройство по ТК РФ, оплачиваемый отпуск, больничный
Привет! Команда Evrone занимается продуктовой разработкой стартапов и помогает в цифровой трансформации бизнеса в России, США и Европе. Думаю, что вы о нас слышали от Григория Петрова (Evrone Devrel).
Ищем HPC/GPU Cluster Expert уровня Senior/Architect. Заработная плата зависит от уровня и определяется после прохождения технического собеседования.
Проект в домене MedTech, аудит рабочего прототипа вычислительной платформы и проектирования целевой вычислительной ткани.
Стадия проекта: рабочий прототип, целевая архитектура не зафиксирована окончательно.
Среда: преимущественно on-prem и air-gap, возможны shared trust zone, dedicated cell и burst-очередь во внешний cloud.
Текущий контур: React UI, BFF API, PostgreSQL с RLS, ClearML, MinIO/S3 и GPU-агенты. Использует Campaign Control, NVIDIA MPS, `finish_compute` и образы с pinned digest.
Бизнес-задача роли: снять требования реальных CPU/GPU-нагрузок и обоснованно выбрать целевую модель оркестрации. Решение должно поддерживать on-prem ячейки, shared trust zone и возможный burst во внешний cloud, но не превращать локальный scratch в source of truth. Роль не заменяет действующего MLOps-специалиста и не предполагает постоянный on-call.
Задачи:
- Провести аудит прототипа: очереди, агенты, NVIDIA MPS, storage, сеть, образы, точки отказа и зависимости от ClearML;
- Определить требования к CPU, GPU, VRAM, scratch и сети для Vina-GPU/CUDA, OpenFE, ADMET-AI и ближайших MD-сценариев;
- Спроектировать целевую архитектуру on-prem cell, общей зоны доверия и burst-очереди во внешний cloud;
- Сравнить Slurm, Kubernetes с GPU Operator, гибридную модель и развитие текущих агентов;
- Подготовить обоснованное решение о замене ClearML;
- Спроектировать очереди, квоты, packing и exclusive-режимы;
- Зафиксировать требования к изоляции: non-root, без Docker socket;
- Обеспечить воспроизводимость через pinned digest, host driver, NVIDIA Container Toolkit и air-gap bundle;
- Провести PoC: fan-out докинга, packing OpenFE, отказ агента и точный повтор вычисления на том же образе;
- Оценить требуемую мощность, стоимость и этапы внедрения;
- Подготовить ADR и передать целевой контур внутреннему MLOps
Что для нас важно:
- Практический опыт эксплуатации Linux GPU-фермы или HPC-кластера в production;
- Глубокое понимание NVIDIA stack: драйверы, Container Toolkit, CUDA, MPS, MIG и packing;
- Практический опыт Slurm и/или Kubernetes GPU;
- Проектирование связки локального scratch и объектного хранилища.;
- Опыт on-prem или hybrid-инфраструктуры; желательно air-gap;
- Умение сравнивать архитектурные варианты, фиксировать решение в ADR и передавать контур эксплуатации
Будет ОГРОМНЫМ плюсом:
- Опыт замены experiment tracker или workload manager без потери воспроизводимости и артефактов;
- Научные или ML-нагрузки на GPU;
- Prometheus, Grafana, DCGM и NVML;
- Private registry и подготовка offline bundle;
- Практика capacity planning и оценки стоимости GPU-контуров
Результат первых 30–60 дней при 0,5 FTE:
- Карта компонентов и функций, которые перестанут работать при удалении ClearML;
- Сравнение Slurm, Kubernetes, гибридной модели и развития агентов;
- Целевая схема очередей, квот и packing для текущих нагрузок;
- Один проверяемый PoC с fan-out, packing, отказом агента и повторяемостью образа;
- ADR с рекомендуемой архитектурой и критериями приёмки для главного архитектора;
- Предварительная оценка мощности, стоимости и этапов внедрения
Вне скоупа:
- Разработка научных runners и payload отдельных инструментов;
- Lineage, схемы, registry и идентичность кандидатов;
- CI, секреты, compose control plane и постоянный on-call;
- Замена действующего Senior MLOps / DevOps;
- Политика выноса данных во внешний cloud;
- Ежедневное администрирование GPU-нод
Почему Evrone:
- Мы занимаемся технически сложными, высоконагруженными, наукоёмкими проектами, проектами с большой бизнес логикой или большой серверной инфраструктурой. Нам доверяют: аналитику, проектирование интерфейсов и дизайн, разработку, инфраструктуру и эксплуатацию. Мы становимся технической командой проекта целиком или консультируем и расширяем возможности существующих команд наших клиентов.
- Кроме того, Evrone помогает развиваться сообществу разработчиков. Мы делаем самую большую в России конференцию по Ruby — RubyRussia, проводим технические митапы, делаем свой новостной дайджест, а также спонсируем и помогаем в проведении конференций по Go, Python, React/Vue и функциональным языкам.
- Наши инженеры выступают на ведущих конференциях России и Европы и вносят вклад в Open Source проекты, мы берем интервью у лидеров комьюнити и пишем статьи на самые горячие темы индустрии. В этом году мы ставили стенд и выступали на конференциях Highload и TeamLeadConf.
- Вся команда работает удаленно с 2008 года. Мы знаем как организовать распределенную разработку комфортно и эффективно. Есть офисы для работы и встреч в Москве и Воронеже, а также офисы продаж в Сан-Франциско и Берлине.
Что предлагаем:
- Удаленную фултайм работу и мягкий график. Достаточно синхронизировать тайм-зоны и иметь пересечения рабочего времени с командой;
- Качественный онбординг и hr-менеджмент (1:1, Grow Review). По желанию меняем проекты, не даем стагнировать. При формировании команды проекта учитываем профессиональные или личные интересы разработчиков;
- Работу в разновозрастном, разнополом и потрясающе дружном и профессиональном коллективе;
- Хорошо организованный воркфлоу, отсутствие бюрократии. Работа на доверии.
- Наши разработчики работают только над одним проектом. Без постоянных переключений между ними.
Одна из ценностей Evrone – работа с удовольствием.
Для этого мы придумали Evrone Benefits. Каждому из нас выделяется годовой бюджет, автоматически пополняемый каждый новый год вашей работы в Evrone. Его можно потратить на полезные категории трат, направленные на:
- ДМС и здоровье;
- Спорт и абонемент для фитнеса или инвентарь для спорта;
- Курсы иностранного языка;
- Техника для работы и улучшение рабочего места;
- Обучение: курсы, тренинги, мастер-классы, семинары, книги и конференции.
Бонусы и премии:
- Повышение зарплаты по мере роста компетенций (по результатам ассесмента);
- Премии за привлечение новых сотрудников и новых клиентов;
- Дополнительная премия за выступления на конференциях и митапах;
- У вас есть возможность принять участие в проведении технических интервью специалистов, которые могут стать вашими коллегами. Проведение интервью оплачивается.
Обучение и рост компетенций:
- Проводим митапы. Вы можете быть как и слушателем, так и спикером;
- У нас есть культура менторства. В повседневных задачах и планировании карьеры будет помогать наставник;
- Развивать профессиональный уровень можно с помощью системы ассессмента Evrone Challenge;
- Есть внутренняя библиотека с электронными книгами и записанными курсами;
- Работаем и дружим с западными заказчиками, есть возможность практиковать свой английский.
Возможность стать докладчиком или автором:
- Если вы хотите выступить на оффлайн конференции, мы поможем вам подготовить контент для доклада и сделаем крутые слайды. DevRel Evrone (Григорий Петров) поможет подготовиться к выступлению на конференции, окажем поддержку на самой конференции и подготовим материалы с вашим докладом.
- Если вы хотите выступить на онлайн конференции, помимо помощи по подготовке доклада и подбору конференции, мы организуем вам студийную съемку или трансляцию вашего доклада;
- У нас есть блоги на всех популярных платформах России и мира. Наши редакторы и профессиональные авторы еженедельно выпускают новые материалы;
- Если вы написали статью, мы нарисуем для нее иллюстрации и поможем вам ее оформить и опубликовать. Если у вас есть только идея - редакторы помогут сформулировать мысли, оформить пост самостоятельно и правильно опубликовать для максимального охвата.
Возможность прокачаться в Open Source:
- Если у вас есть популярные open source проекты – мы поможем с их продвижением и окажем поддержку в развитии;
- Если вы контрибьютите в популярные проекты с открытым исходным кодом, мы оплатим часы, которые вы на это потратили.
- Если вы ничего этого не делаете, но очень хочется начать – в Evrone есть менторы, которые помогут вам сделать первые шаги: подберут задачки для старта, помогут решить их и правильно оформить pr.
Отдых и развиртуализация:
Мы проводим ежегодный фестиваль Evrone Fest, на котором собирается вся наша команда, а также тематические встречи в различных городах. Поэтому, где бы вы ни находились, мы будем рады увидеться лично.
Для быстрорастущего AI-стартапа ищем Senior Python AI инженера, который поможет строить AI-агентов и масштабировать продукт с миллионами пользователей.
Что важно:
✔️ 5+ лет опыта разработки на Python
✔️ Опыт создания AI-агентов и LLM-приложений
✔️ RAG, LangGraph, LangMem
✔️ Векторные базы данных (Qdrant и аналоги)
✔️ Опыт с PostgreSQL
✔️ Опыт работы в стартапах или создания систем с нуля
✔️ Английский B2+
Будет плюсом:
➕ TypeScript / NestJS / React
➕ Docker, CI/CD
➕ Высоконагруженные системы
Что предлагает компания:
💰 Конкурентная зарплата в USD
🌍 Полностью удалённая работа
🏖️ 20 дней оплачиваемого отпуска
🚀 Реальное влияние на архитектуру продукта
🤖 Работа над AI-продуктом с 2M+ пользователей ежемесячно
📮 Если вам интересна вакансия или знаете подходящего специалиста — пишите, пожалуйста, в личные сообщения.
#python #ai #backend #llm #rag #job #vacancy #developer #opportunity
Просмотр информации C2PA
ОДИН ИЗ ЛУЧШИХ РАБОТОДАТЕЛЕЙ РОССИИ
Мы – Neoflex. Аккредитованная IT компания. За 20 лет работы мы создали 12+ готовых решений для бизнеса, так же занимаемся заказной разработкой программного обеспечения.
Приветствуем на странице нашей компании и благодарим за интерес к вакансии. Будем рады оказаться полезны друг другу.
Сейчас мы расширяем команду, занимающуюся проектом по миграции данных из 87 источников на единую платформу. Команда входит в Центр компетенций BDS - одно из сильнейших подразделений нашей Компании, экспертов в области работы с большими данными, построения DWH и использующих в работе современный стек BigData: Greenplum, Hadoop, NiFi, Hive, Spark/Scala, PostgreSQL, Informatica, Kafka, Apache Airflow, Apache Griffin, Iceberg, Parquet, SQL, Python
Офисный режим работы , график 5/2
Москва: Кутузовский 32к1
Санкт-Петербург :Уральская 1А
Нижний Новгород: Академика Сахарова 2к1
Что нужно делать:
- Взаимодействовать с бизнес-заказчиком: анализировать, уточнять и согласовывать бизнес-требования. Вы будете мостиком между командой разработки и заказчиком.
- Искать источники данных и выполнять проверку качества данных (data sources, data quality checks)
- Разрабатывать модели данных витрин (прототипирование с помощью SQL)
- Согласовывать решения с архитекторами заказчика и презентовать их заказчику
- Разрабатывать прототипы ETL до передачи в разработку (если позволяют тех скилы, с помощью Python и Spark)
- Писать и выполнять тестовые сценарии, поддерживать сверки с эталонными данными
- Создавать проектную документацию (требования, S2T, модели данных, описание логики трансформаций)
- Выполнять ad-hoc-запросы (проверка гипотез, валидация и сверка данных, подготовка эталонов)
-
Участвовать в жизни команды разработки, дата-аналитики и дата- инжиниринга. Работа по Scrum
-
Позиция требует посещения офиса 5 дней в неделю и работу с чувствительными данными
- Уверенное знание SQL (join, CTE ), понимание принципов нормализации, опыт разработки витрин данных
- Базовые знания построения хранилищ данных, витрин и моделей данных
- Развитое логическое мышление, умение структурированно излагать мысли устно и письменно
- Опыт поиска информации, чтения и проектирования моделей данных
- Опыт работы с Jira и Confluence
Что ты приобретёшь, присоединившись к нам:
- Работу с задачами, которые просто не возникают в маленьких компаниях. Твой код здесь — это не эксперимент. Масштаб данных в Банке Топ-2 РФ — это другая лига. Это стандарт качества, на который ориентируется вся отрасль. Мы ищем людей, которым интересно решать задачи на пределе возможностей современных технологий!
- Возможность расти по карьерному пути как дата аналитика, так и дата инженера или деливери менеджера;
- достойную оплату труда + компенсационные, стимулирующие и мотивационные выплаты, бонусы за участие в реферальной программе;
- работа в команде профессионалов готовых делиться экспертизой;
- официальное трудоустройство по ТК РФ, аккредитация IT, расширенный социальный пакет:
✔️ страховка ДМС (с 3-го месяца работы, стоматология, возможность подключения родственников, теле медицина, полис ВЗР)
✔️ сотрудникам со стажем в Neoflex более 3 месяцев при предоставлении листка нетрудоспособности устанавливается доплата до полного заработка за период болезни,
✔️ обучение детей сотрудников ИТ специальностям,
✔️ компенсация затрат на фитнес и занятия английским языком;
- обеспечиваем техникой для работы (ноутбук, наушники, мышь);
- профессиональное развитие - в Учебном Центре (курсы по работе с большими данными, видео лекции, тренажеры, карьерный коучинг, лекции, тренинги, конференции, участие в митапах);
- персонального наставника с первого дня работы;
- насыщенную корпоративную жизнь: яркие корпоративы, праздники для детей сотрудников, корпоративные спортивные мероприятия, мотивационные награждения;
- комфортную, доброжелательную атмосферу в офисах заказчика, с организованным питанием, спорт залом с лаунж зонами и всем необходимым для комфортной работы в атмосфере заботы.
Мечты и команды работают вместе. Мы будем рады, если ты станешь частью нашей команды! Откликайся ;)
Системный Аналитик DWH (работа из офиса)
ОДИН ИЗ ЛУЧШИХ РАБОТОДАТЕЛЕЙ РОССИИ
Мы – Neoflex. Аккредитованная IT компания. За 20 лет работы мы создали 12+ готовых решений для бизнеса, так же занимаемся заказной разработкой программного обеспечения.
Приветствуем на странице нашей компании и благодарим за интерес к вакансии. Будем рады оказаться полезны друг другу.
Сейчас мы расширяем команду, занимающуюся проектом по миграции данных из 87 источников на единую платформу. Команда входит в Центр компетенций BDS - одно из сильнейших подразделений нашей Компании, экспертов в области работы с большими данными, построения DWH и использующих в работе современный стек BigData: Greenplum, Hadoop, NiFi, Hive, Spark/Scala, PostgreSQL, Informatica, Kafka, Apache Airflow, Apache Griffin, Iceberg, Parquet, SQL, Python
Офисный режим работы , график 5/2
Москва: Кутузовский 32к1
Санкт-Петербург :Уральская 1А
Нижний Новгород: Академика Сахарова 2к1
Что нужно делать:
- Взаимодействовать с бизнес-заказчиком: анализировать, уточнять и согласовывать бизнес-требования. Вы будете мостиком между командой разработки и заказчиком.
- Искать источники данных и выполнять проверку качества данных (data sources, data quality checks)
- Разрабатывать модели данных витрин (прототипирование с помощью SQL)
- Согласовывать решения с архитекторами заказчика и презентовать их заказчику
- Разрабатывать прототипы ETL до передачи в разработку (если позволяют тех скилы, с помощью Python и Spark)
- Писать и выполнять тестовые сценарии, поддерживать сверки с эталонными данными
- Создавать проектную документацию (требования, S2T, модели данных, описание логики трансформаций)
- Выполнять ad-hoc-запросы (проверка гипотез, валидация и сверка данных, подготовка эталонов)
-
Участвовать в жизни команды разработки, дата-аналитики и дата- инжиниринга. Работа по Scrum
-
Позиция требует посещения офиса 5 дней в неделю и работу с чувствительными данными
- Уверенное знание SQL (join, CTE ), понимание принципов нормализации, опыт разработки витрин данных
- Базовые знания построения хранилищ данных, витрин и моделей данных
- Развитое логическое мышление, умение структурированно излагать мысли устно и письменно
- Опыт поиска информации, чтения и проектирования моделей данных
- Опыт работы с Jira и Confluence
Что ты приобретёшь, присоединившись к нам:
- Работу с задачами, которые просто не возникают в маленьких компаниях. Твой код здесь — это не эксперимент. Масштаб данных в Банке Топ-2 РФ — это другая лига. Это стандарт качества, на который ориентируется вся отрасль. Мы ищем людей, которым интересно решать задачи на пределе возможностей современных технологий!
- Возможность расти по карьерному пути как дата аналитика, так и дата инженера или деливери менеджера;
- достойную оплату труда + компенсационные, стимулирующие и мотивационные выплаты, бонусы за участие в реферальной программе;
- работа в команде профессионалов готовых делиться экспертизой;
- официальное трудоустройство по ТК РФ, аккредитация IT, расширенный социальный пакет:
✔️ страховка ДМС (с 3-го месяца работы, стоматология, возможность подключения родственников, теле медицина, полис ВЗР)
✔️ сотрудникам со стажем в Neoflex более 3 месяцев при предоставлении листка нетрудоспособности устанавливается доплата до полного заработка за период болезни,
✔️ обучение детей сотрудников ИТ специальностям,
✔️ компенсация затрат на фитнес и занятия английским языком;
- обеспечиваем техникой для работы (ноутбук, наушники, мышь);
- профессиональное развитие - в Учебном Центре (курсы по работе с большими данными, видео лекции, тренажеры, карьерный коучинг, лекции, тренинги, конференции, участие в митапах);
- персонального наставника с первого дня работы;
- насыщенную корпоративную жизнь: яркие корпоративы, праздники для детей сотрудников, корпоративные спортивные мероприятия, мотивационные награждения;
- комфортную, доброжелательную атмосферу в офисах заказчика, с организованным питанием, спорт залом с лаунж зонами и всем необходимым для комфортной работы в атмосфере заботы.
Мечты и команды работают вместе. Мы будем рады, если ты станешь частью нашей команды! Откликайся ;)
Senior Data Engineer (Python, PostgreSQL)
#SeniorDataEngineer #DataEngineer #Senior #Python #Удаленно #РФ
Требования:
Образование высшее (ИТ, техническое, математическое, экономическое). Опыт не менее 3 лет в разработке. Отличное знание PostgreSQL и Python (middle+ / senior). Знание инструментов ETL (Apache Airflow). Опыт с системами DWH. Опыт с данными (анализ данных, создание критериев/метрик по их качеству). Желательно: Опыт настройки и разработки с использованием инструментов Data Quality. Опыт проектирования и построения DWH. Язык проекта: Русский.
Локация:📍Удалённо в РФ. Часовой пояс: МСК.
Контакт для отклика: @Oly_rec +CV
👉забрать special offer
#vacancy #вакансия
Ищу Senior/Lead Machine Learning Engineer, который будет разрабатывать ML-модели и торговые стратегии для крипторынков.
Что мы ожидаем:
- Обязателен опыт в трейдинге или смежный опыт (крипта, криптотрейдинг, хедж-фонды).
- Опыт разработки прибыльных ML-моделей или торговых стратегий.
- Опыт работы с Python, NumPy, Numba, PyTorch, JAX.
- Высшее техническое образование.
Будет плюсом:
- Опыт C++ (на уровне чтения и оптимизации)
- Участие в олимпиадах, ICPC, Kaggle, ШАД, наличие публикаций.
Что предлагаем:
- Удаленный формат работы или офис в Сербии.
- Небольшая команда из выпускников топовых ВУЗов.
- Зарплата в долларах или на криптокошелек (обсуждается индивидуально).
- Оформление через юр. лицо в Дубае.
контакт для связи @avalsorai
ИТ-ИМПЛАНТ - аккредитованный системный интегратор, специализирующийся на заказной разработке и внедрении индивидуальных ИТ-решений для бизнеса.
Миссия компании:
Для компаний: Дать возможность сильным компаниям увеличиваться, благодаря аутстаффингу эффективных IT-специалистов.
Для соискателей: Дать возможность трудоустройства сильным соискателям в передовые компании на выгодных условиях труда.
MLOps Engineer (Strong Middle+/Senior)
О проекте:
Мы ищем инженера, который не просто «поднимает Airflow», а строит фундамент для ИИ-продуктов. Наши проекты разнородны: от высоконагруженных онлайн-инференсов (GPU) до пакетной обработки терабайт данных на-premise. Нам нужен человек, который понимает физику работы моделей так же хорошо, как и архитектуру облаков.
Ключевая задача:
Закрывать пробелы между Data Science и DevOps. Вы — мост, который превращает Jupyter Notebook в production-grade микросервис с мониторингом дрейфа данных.
Hard skills (Обязательно):
-
Инженерия данных: Уверенное владение Python (плюс опыт асинхронности). Опыт работы с Pandas/Polars в продакшене (не в ноутбуках).
-
Оркестрация: Глубокое понимание хотя бы одного инструмента (Airflow / Prefect / Dagster / Argo Workflows). Понимаете разницу между Event-driven и Scheduled пайплайнами.
-
Контейнеризация и оркестрация: Docker + Kubernetes. Умение писать хелм-чарты, настраивать HPA (Horizontal Pod Autoscaler) под GPU-нагрузки.
-
Infrastructure as Code (IaC): Опыт с Terraform или Pulumi (неважно, AWS, GCP или Yandex Cloud — важно понимание состояния и providerов).
-
CI/CD для ML: Опыт настройки пайплайнов не только для кода, но и для данных (DVC / LakeFS / Git LFS).
-
Мониторинг: Знание стеков (Prometheus + Grafana / VictoriaMetrics) и опыт настройки алертинга на качество модели (дрейф данных/концепций).
Будет Вашим преимуществом:
-
Если ваш стек — AWS/GCP/Azure: Будет плюсом опыт с SageMaker / Vertex AI / Azure ML, но мы также ценим, если вы умеете собирать тот же функционал из "чистых" сервисов (EC2 + S3 + Lambda) без готовых ML-обвязок.
-
Если ваш стек — On-premise / Bare-metal: Будет плюсом опыт с GPU-виртуализацией (MIG / vGPU), Slurm или Kubeflow, а также опыт настройки распределенных хранилищ (Ceph / MinIO / NFS).
-
Если ваш стек — Open Source: Будет огромным плюсом глубокое знание MLflow или Weights & Biases (включая самостоятельный хостинг), а также опыт с Ray (для распределенного обучения).
-
Если ваш стек — Feature Store: Мы будем рады, если вы работали с Feast / Tecton или писали свой велосипед на Redis / Cassandra для низколатентных фичей.
-
Если ваш стек — Безопасность: Опыт с аутентификацией (OIDC, Keycloak) и управлением секретами (Vault) в контексте ML-пайплайнов — это жирный плюс.
-
Если ваш стек — Бэкенд: Навыки написания микросервисов на FastAPI / Triton Inference Server / TorchServe для упаковки моделей.
Мы точно НЕ про вас, если:
-
Вы запускаете модели только через python app.py и считаете это MLOps.
-
Вы боитесь терминала Linux и не умеете читать dmesg или kubectl describe pod при падении GPU-ноды.
-
Вы считаете, что мониторинг — это только "смотрит ли CPU в потолок".
Мы предлагаем:
-
Удалённый формат работы
- Оформление по Самозанятости или ИП (По ТК РФ ставка будет ниже, чем указано в вакансии)
- Фултайм
- График работы с гибким началом рабочего дня
Стеки на проектах разные, откликайтесь!
Задачи:
- Разработка и развитие production-бэкенда на Python.
- Проектирование API, бизнес-логики, асинхронных задач и очередей.
- Интеграция LLM через API: prompts, tool calling, structured outputs, routing, retries/fallbacks, работа с контекстом.
- Интеграция ML-решений команды в продукт.
- Поддержка генерации изображений и видео через ComfyUI / inference services.
- Работа с GPU-провайдерами, очередями и оркестрацией inference.
- Мониторинг, health checks, failover и повышение reliability.
- Диагностика production-инцидентов.
- Самостоятельный ownership архитектуры и технических решений в своей зоне.
Требования:
- Сильный production Python.
- Опыт с FastAPI или аналогичными web-frameworks.
- Хорошее понимание async/await и concurrency.
- PostgreSQL, Redis.
- Очереди и background jobs.
- Docker, Linux.
- Опыт проектирования и поддержки production-сервисов.
- Понимание retries, idempotency, caching, observability.
- Практический опыт интеграции LLM или других ML-моделей в production.
- Понимание работы LLM API, prompt/system prompt, tool calling и structured generation.
- Самостоятельность и способность брать технический ownership без постоянного контроля.
Будет плюсом:
- ComfyUI.
- Image/video generation pipelines.
- RunPod, Vast, Lambda или другие GPU-провайдеры.
- Kubernetes / Helm.
- Prometheus / Grafana / Sentry.
- ClickHouse.
- Langfuse или другая LLM observability.
- Опыт с agents / tool-based systems.
- vLLM, OpenAI, Anthropic, OpenRouter и аналогичные API.
Что не требуется:
- Это не research ML-позиция. Не нужны глубокие знания обучения LLM, RL/RLHF, CUDA, distributed training или разработки собственных моделей.
- Основной фокус роли — сильный Python backend + production AI integrations + базовый MLOps/inference.
Условия:
- Полностью удаленный формат.
- Гибкий график.
- Достойная заработная плата.
#middle #200k #удаленка
ООО «М-ТЕХ»
Python / LLM Engineer: RAG и ИИ-агенты
до 200 000 ₽
Опыт работы: коммерческая разработка на Python от 2–3 лет
Неполный рабочий день
Формат работы: можно удалённо (Москва, Санкт-Петербург, Самара)
ООО «М-ТЕХ» — динамично развивающаяся ИТ-компания, развивающая направление ИИ-автоматизации: прикладные LLM/RAG-решения и ИИ-агенты для процессов малого и среднего бизнеса.
☑️ Чем предстоит заниматься
-Проектирование, разработка и внедрение ИИ-агентов под конкретные бизнес-задачи
-Настройка сценариев работы агента: диалог, вызов инструментов, работа с базой знаний
-Интеграция ИИ-агентов с внешними и внутренними системами (API, БД, ERP/CRM, мессенджеры)
-Проектирование RAG-пайплайнов: загрузка документов, чанкинг, embeddings, поиск, ранжирование
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Опыт коммерческой разработки на Python от 2–3 лет
-Практический опыт с LLM-приложениями, RAG, ИИ-ассистентами от 6 месяцев
-Опыт работы хотя бы с одним из инструментов: LangChain, LangGraph и аналоги
Контакты: info@m-tex.pro
IT Jobs в Telegram | в VK | в Max
Мы — аккредитованный системный интегратор, специализирующийся на заказной разработке и внедрении индивидуальных ИТ-решений для бизнеса.
Миссия компании:
Для компаний: Дать возможность сильным компаниям увеличиваться благодаря найму эффективных IT-специалистов.
Для соискателей: Дать возможность трудоустройства сильным кандидатам в передовые компании на выгодных условиях труда.
Для нашей команды: Обеспечить рост благополучия всех членов команды благодаря возможности зарабатывать, самосовершенствоваться и развиваться в рамках компании.
Требования:
Уверенный опыт разработки в области DWH
Опыт коммерческой разработки и сопровождения корпоративных хранилищ данных от 3 лет. Понимание архитектуры DWH, принципов построения слоёв хранения и обработки данных, подходов Kimball/Inmon, а также принципов работы с большими объемами данных.
SQL и разработка процедур
Уверенное владение SQL, опыт написания сложных запросов с использованием CTE, оконных и аналитических функций, подзапросов и различных типов JOIN. Умение анализировать и оптимизировать запросы, работать с планами выполнения и находить узкие места.
Базы данных
Практический опыт разработки на уровне СУБД. Обязателен опыт работы с Oracle. Будет плюсом знание PostgreSQL, MS SQL Server, Greenplum, Vertica, Hadoop или других аналитических СУБД.
ETL/ELT и загрузка данных
Опыт построения ETL/ELT-процессов, загрузки данных из различных источников, разработки процедур трансформации и контроля качества данных. Понимание принципов инкрементальной загрузки, CDC, обработки ошибок и повторного запуска загрузок.
Разработка витрин данных
Опыт проектирования и разработки многослойных DWH и аналитических витрин. Понимание принципов построения фактов и измерений, денормализации, историзации данных (SCD), формирования агрегатов и подготовки данных для BI-систем.
Интеграция источников
Опыт работы с различными источниками данных: реляционными БД, файловыми источниками, API и корпоративными информационными системами. Умение анализировать структуру исходных данных, определять правила преобразования и обеспечивать их корректную загрузку в хранилище.
ETL-инструменты и оркестрация
Опыт работы с Informatica PowerCenter и/или Apache Airflow. Понимание принципов построения DAG, зависимостей между задачами, мониторинга загрузок и обработки ошибок.
Качество и контроль данных
Понимание принципов Data Quality, умение реализовывать проверки полноты, уникальности, непротиворечивости и актуальности данных. Опыт поиска и устранения расхождений между источниками и DWH.
Производительность и большие объемы данных
Опыт оптимизации ETL-процессов и SQL-запросов, работа с большими объемами данных. Понимание партиционирования, индексации, статистики, параллельного выполнения и других механизмов оптимизации СУБД.
Командная разработка
Уверенное владение Git, опыт работы в команде разработки, участие в code review, взаимодействие с аналитиками, BI-разработчиками и бизнес-заказчиками. Умение документировать структуру данных, правила трансформации и логику загрузок.
Будет плюсом:
Опыт работы с Greenplum, Hadoop, Vertica, ClickHouse, PostgreSQL, Kafka, Spark, dbt, Kubernetes. Опыт построения высоконагруженных DWH, участия в миграции хранилищ и разработки решений для банковского или финансового сектора.
Условия:
Интересные проекты в крупнейших компаниях РФ.
Преимущественно удалённый формат работы.
График с 9:00 до 18:00 по МСК.
Возможность быстрого карьерного роста.
Трудоустройство в аккредитованной ИТ-компании.
Оформление по ТК РФ или через ИП (приоритет).
Работа в дружном, сплочённом коллективе.
Откликайтесь! Мы с нетерпением ждём вас в нашей команде!
-
Создание, написание промптов для нейросетей
-
Проведение тестирования различных формулировок одного и того же запроса для поиска наиболее точной версии
-
Разработка библиотеки для хранения протестированных промптов
-
Мониторинг качества: регулярная проверка и актуализация запросов
-
Высшее образование по профилю: прикладная информатика, информационные системы и технологии, прикладная математика и информатика, информатика и вычислительная техника
-
Практический опыт работы с платформами: ChatGPT, Claude, Gemini, Midjourney, Stable Diffusion, Kandinsky
-
Понимание искусственного интеллекта: знание построения запросов, обучения нейросети
-
Базовое программирование (преимущественно Python) для написания скриптов автоматизации тестирования
-
Уверенный пользователь ПК
-
Уровень владения английским языков не ниже B2-C1 для чтения технической документации, исследований.
- Официальное трудоустройство по ТК, оплачиваемые отпуска и больничные
- Ежегодная индексация зарплаты
- Выплата годового бонуса
- Единовременное пособие при трудоустройстве
- Забота о здоровье по программе ДМС, оздоровление в нашем санатории-профилактории
- Льготные цены на оздоровительные путевки и отдых
- Оплата проезда к месту отдыха раз в 2 года
- Ежедневная дотация на питание
- Комфортные рабочие места и удобная спецодежда
- Профессиональное обучение и тренинги корпоративного университета
- Спортивные, экологические и корпоративные мероприятия для работников и членов их семей
Playerok — это маркетплейс цифровых товаров и услуг. Мы соединяем покупателей и продавцов, берём на себя безопасность сделки и запускаем собственные продукты. Строим масштабный бизнес на быстрорастущем рынке, на стыке гейминга, финтеха и e-commerce.
Мы ищем Data Engineer, который будет развивать нашу платформу данных: строить и поддерживать пайплайны загрузки данных в ClickHouse и PostgreSQL, развивать слои данных (staging, DDS, витрины) и обеспечивать их стабильную работу. Отдельное направление - настройка репликации данных из операционных баз в аналитическое хранилище через CDC (Debezium + Kafka).
1. Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны в Airflow: загрузка данных из внутренних систем и внешних источников в ClickHouse и PostgreSQL.
2. Развивать слои данных (staging, DDS, витрины) с помощью dbt: модели, инкрементальная загрузка, тесты, документация.
3. Настраивать и сопровождать репликацию данных из операционных PostgreSQL-баз в DWH через CDC (Debezium, Kafka).
4. Оптимизировать хранение и запросы в ClickHouse: схемы таблиц, партиционирование, ключи сортировки, материализованные представления.
5. Следить за качеством данных: тесты, валидация витрин, алертинг при сбоях пайплайнов.
6. Участвовать в code review и развитии инженерных практик команды (Git, CI/CD).
Что мы ожидаем:
1. Разрабатывать и поддерживать ETL/ELT пайплайны в Airflow: загрузка данных из внутренних систем и внешних источников в ClickHouse и PostgreSQL.
2. Развивать слои данных (staging, DDS, витрины) с помощью dbt: модели, инкрементальная загрузка, тесты, документация.
3. Настраивать и сопровождать репликацию данных из операционных PostgreSQL-баз в DWH через CDC (Debezium, Kafka).
4. Оптимизировать хранение и запросы в ClickHouse: схемы таблиц, партиционирование, ключи сортировки, материализованные представления.
5. Следить за качеством данных: тесты, валидация витрин, алертинг при сбоях пайплайнов.
6. Участвовать в code review и развитии инженерных практик команды (Git, CI/CD).
Будет плюсом:
1. Опыт интеграции Kafka с ClickHouse (Kafka Engine, Kafka Connect).
2. Опыт работы с Docker и Kubernetes.
3. Опыт работы с S3 / MinIO как промежуточным слоем.
4. Понимание методологий моделирования данных (Data Vault, dimensional modeling, SCD type 2).
5. Опыт настройки мониторинга и алертинга пайплайнов (например, в Slack / Telegram).
-
Удаленный формат сотрудничества.
-
200 000 руб — стартовая вилка, итоговая сумма обсуждается по опыту.
-
Возможность выбрать форму сотрудничества и оплаты (все налоги — наша забота).
-
Онбординг-квест — не бросим в бой без подготовки, введем в курс дела и подключим к команде.
-
Занятость 5/2 с 8-часовым рабочим днем.
-
Команда профи— работаешь с инициативными и увлеченными коллегами.
-
Пауза на восстановление — «перезагрузиться» можно в оплачиваемом отпуске или на больничном.
Откликайся на вакансию — это первый шаг к тому, чтобы стать частью команды, которая меняет правила игры. Ваш ход! 🎮
В нашей компании Decart IT мы создаем условия, чтобы твоя экспертиза работала на полную мощность. Мы берем на себя всю логистику: предлагаем проект под твой профиль, согласование ставки, организацию интервью и юридическое сопровождение. Ты фокусируешься только на том, что умеешь лучше всего — на построении надежной инфраструктуры для ML.
Сейчас мы ищем Senior MLOps-инженера в крупную инвестиционную компанию, который возьмет на себя полный цикл поставки моделей в production, обеспечивая скорость, воспроизводимость и стабильность.
Что нужно уметь, знать и контролировать (Критические навыки):
-Python-инженерия: Глубокое знание Python для написания высокопроизводительного интеграционного кода с системами хранения (Postgres, ClickHouse, S3/Minio) и очередями (RabbitMQ, Kafka).
-Эксперименты и пайплайны: Работа с MLFlow/ClearML/W&B для версионирования датасетов и моделей, обеспечение 100% воспроизводимости. Построение ML-пайплайнов на Apache Airflow, Prefect или Kubeflow Pipelines.
-Инференс и оптимизация: Деплой моделей через FastAPI, BentoML или Triton Inference Server. Глубокая оптимизация инференса (батчинг, GPU/TPU, квантование, pruning, дистилляция) и знание тонкостей Triton.
-Контейнеризация и оркестрация: Сборка и оптимизация образов в Docker, управление жизненным циклом подов и написание Helm-чартов для Kubernetes.
-Мониторинг и алертинг: Настройка систем мониторинга Prometheus + Grafana, внедрение ML-специфичного мониторинга (дрейф данных/концептов) через Evidently или аналоги, а также настройка алертинга для предотвращения инцидентов.
-Жизненный цикл и работа с данными: Понимание полного жизненного цикла ML-моделей. Опыт с векторными БД (Milvus, Weaviate, Qdrant, PGVector, FAISS) и feature stores (Feast, Hopsworks).
LLM и нагрузка: Опыт деплоя LLM в продакшен. Проведение нагрузочных тестов моделей и оптимизация SQL-запросов для высоких нагрузок.
-Коммуникация и A/B: Понимание процессов A/B-тестирования моделей. Умение выстраивать диалог с дата-сайентистами, DevOps и backend-разработчиками на одном языке.
-Автоматизация и менторство: Постоянное стремление к автоматизации рутины для ускорения цикла MLOps. Опыт проведения собеседований, наставничества и онбординга (поможем вырастить следующее поколение инженеров).
Что предлагаем:
- Оформление по удобному для тебя формату ( ИП, самозанятость);
- График ты выбираешь сам, главное - синхронизировать тайм-зоны и иметь пересечения рабочего времени с командой (5/2, фуллтайм/парттайм; гибкое утро). Также есть возможность совмещать проекты;
- Рабочее место там, где тебе удобно и есть интернет (на территории РФ)
Присоединяйся к нашей команде, чтобы узнать, что такое по-настоящему человекоцентричный аутстаффинг. Ждём тебя!
ID 3414
Data Scientist
Senior
"Загрузка: Fulltime
Длительность: Долгосрочный проект
❗️Обязательные данные по кандидату при подаче: ❗️
● ФИО
● Страна+Город
● Грейд
● Ставка
● Дата рождения
● Когда готов стартовать
Основные требования
• Понимание архитектуры, возможностей и ограничений современных языковых моделей.
• Опыт работы с embeddings, vector search, RAG, structured output и tool calling.
• Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop.
• Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы.
• Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
• Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков.
• Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
• Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах.
• Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
• Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
• Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
• Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
• Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
Задачи на проекте
Разработка сервисов ИИ платформы для создания функциональных агентов, ИИ ассистентов.
Подготовка бэк части для функциональных агентов, включая среду разработки агентов: тестирование фреймворков, opensource агенты.
Разработка сервиса управления реестром и скиллами агентов.
Создание отдельного единого сервиса для всех баз знаний, интеграция крупных корпоративных источников (н: Яндекс Вики).
❗️❗️❗️Писать @veroneko⚡️⚡️⚡️⚡️ С РЕЗЮМЕ В КОТОРОМ УКАЗАН ВОЗРАСТ И ЛОКАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ. Укажите 🆔 вакансии❗️ Без этой информации отклики не рассматриваются ❗️❗️
ID 3413
Data Scientist
Senior
РФ/РБ
Загрузка: Fulltime
Длительность: Долгосрочный проект
❗️Обязательные данные по кандидату при подаче: ❗️
● ФИО
● Страна+Город
● Грейд
● Ставка
● Дата рождения
● Когда готов стартовать
Основные требования
• Понимание принципов проектирования AI-агентов: управление состоянием и контекстом, выбор инструментов, контроль уровня автономности и human-in-the-loop.
• Глубокое понимание основных принципов машинного обучения: подготовка данных и признаков, выбор моделей, регуляризация, переобучение, data leakage, интерпретация результатов.
• Знание математической статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, дизайн и анализ A/B-тестов.
• Понимание принципов оценки качества ML-систем: offline- и online-метрики, построение валидации, оценка бизнес-эффекта, мониторинг качества моделей и данных.
• Опыт работы хотя бы в одном из направлений:
o классическое машинное обучение;
o временные ряды и прогнозирование;
o рекомендательные системы, поиск и ранжирование;
o NLP, LLM и генеративный AI.
• Уверенное владение Python и основными библиотеками для анализа данных и машинного обучения: pandas или polars, NumPy, scikit-learn, CatBoost / LightGBM / XGBoost, PyTorch или аналогичные инструменты.
• Умение писать поддерживаемый production-код: модульная архитектура, тестирование, логирование, документация, работа с Git и участие в code review.
• Уверенное владение SQL
Опыт построения evals для LLM-систем, оценки качества ответов, контроля галлюцинаций и мониторинга поведения системы.
• Понимание рисков prompt injection, некорректного tool calling, утечки данных и чрезмерных прав доступа агента.
• Опыт работы с API языковых моделей, Hugging Face и одним из orchestration-фреймворков.
• Умение оценивать стоимость, latency и масштабируемость LLM-решений.
• Опыт работы в e-commerce, retail или других продуктовых highload-системах.
• Опыт работы с Airflow, MLflow, Kafka, Redis, Kubernetes, Prometheus и Grafana.
• Опыт эксплуатации GPU-инфраструктуры и оптимизации inference.
• Опыт fine-tuning или адаптации LLM, включая LoRA / PEFT.
• Опыт проектирования agentic workflows или multi-agent-систем.
• Понимание принципов информационной безопасности, privacy и работы с персональными данными.
Задачи на проекте
Разработка аналитических агентов - работа с данными через сценарии пользователей (витрины и контектсный слой).
Разработка решений под задачи бизнеса для ускорения работы с анализом данных.
Подготовка бэк части для агентов: тестирование фреймворков, opensource агенты.
❗️❗️❗️Писать @veroneko⚡️⚡️⚡️⚡️ С РЕЗЮМЕ В КОТОРОМ УКАЗАН ВОЗРАСТ И ЛОКАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ. Укажите 🆔 вакансии❗️ Без этой информации отклики не рассматриваются ❗️❗️
ПрофЛаб ищет технически сильного специалиста на стыке AI + автоматизация + бизнес-процессы. Вы не просто пишете код по ТЗ — вы разбираетесь в том, как работает бизнес, находите узкие места и самостоятельно создаёте решения, которые реально экономят время и снижают ошибки.
На старте это hands-on позиция. В перспективе — формирование и развитие целого направления автоматизации в компании.
Если вам дать бизнес-проблему без готового ТЗ — сможете ли вы самостоятельно разобраться в процессе, оценить целесообразность, выбрать разумный способ решения и с помощью AI, кода и готовых инструментов довести его до работающего результата?
Если ответ «да» — ждём ваш отклик. Расскажите о 1–2 своих проектах: какая была проблема, что вы сделали, какой эффект получили.
Обязанности:- Анализ реальных бизнес-процессов: коммуникация с Сотрудниками, отслеживание ручных операций, дублирование, задержки и ошибки.
- Оценка целесообразности автоматизации: стоимость внедрения, ежемесячные затраты на AI-решения и ожидаемый экономический эффект.
- Проектирование улучшения процессов (не автоматизировать плохие как есть).
- Самостоятельное создание решений: интеграции, AI-агенты, боты, внутренние web-приложения, инструменты для работы с документами и данными.
- Внедрение, тестирование, обучение пользователей и измерение результатов.
- Вести backlog автоматизаций: эффект / сложность / срок / приоритет
- Опыт работы с Bitrix24 (роботы, триггеры, смарт-процессы, бизнес-процессы, интеграции, Битрикс Вайбкодинг).
- Python, JavaScript/TypeScript, SQL, REST API, Git.
- n8n, Make, облачные сервисы.
- AI-агенты, RAG, корпоративные базы знаний.
- Опыт автоматизации в продажах, маркетинге, HR, документообороте.
- Готовность записывать видеоуроки / проводить обучение сотрудников по новым инструментам.
- Реальные работающие автоматизации в портфолио — не концепции, а запущенные решения, которые вы можете разобрать.
- Техническая самостоятельность: понимаете код, API, webhooks, JSON, интеграции; способны довести решение от идеи до рабочего запуска.
- AI и vibe coding как привычный рабочий инструмент: Claude, Cursor, Codex, другие LLM — вы не просто генерируете код, а понимаете его, отлаживаете и отвечаете за результат.
- Умение разбираться в бизнес-процессе без готового ТЗ: поговорить с пользователями, увидеть проблему, предложить решение. С Вас 1–2 кейса, включая удалённые.
- Ориентация на результат и прагматизм: понимаете, зачем автоматизировать, можно ли решить проще, какой эффект получен.
- Понимание базовых принципов информационной безопасности при работе с инструментами.
- Интересные задачи с реальным влиянием на эффективность компании.
- Готовую базу для старта: список агентов, коллектив пользующийся ИИ более года, понятные процессы.
- Перспективу роста: Специалист → Руководитель направления автоматизации.
- Поддержку в обучении и профессиональном развитии.
- Формат работы: гибрид/офис – по договоренности.
Мы аккредитованная ИТ-компания и являемся частью большой семьи ГК Softline.
Bell Integrator активно реализует проекты по всей России, среди наших заказчиков – крупнейшие системообразующие финансовые, телеком и ритейл компании страны.
Описание проекта: В команду маркетинга крупного банка РФ ищем разработчика продуктовых витрин.
Мы создаем Martech инструменты для сквозной аналитики, позволяющие отследить весь пользовательский путь от просмотра баннера до первой транзакции, автоматизировать запуск рекламы в Digital и эффективнее управлять ей. Наша основная цель – быть #1 в привлечение клиентов в цифровом пространстве.
Опыт работы: от 2х лет.
Основные требования к кандидату:
- SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация производительности).
- Cтек технологий Big Data (Hadoop, Spark, Hive/Impala) и любой СУБД.
- Знание понятий и концепций DWH
- Python (PySpark, Pandas, NumPy, REST API);
- Airflow/Dagster/Oozie
- BitBucket\Git
- Bash
- Внимательность к деталям, аналитические навыки, коммуникационные навыки, ответственность
- Опыт работы с веб-аналитическими данными, данными мобильных приложений, рекламных кабинетов (YandexMetrica, AppMetrica или др. кликстримы)
- Опыт работы с разметкой сайта через GoogleTagManager, базовые знания HTML, JavaScript
- Знание банковского бизнеса;
- Опыт работы по Agile (SCRUM, Kanban, и т.д.);
- Проектирование и разработка аналитических витрин данных
- Проектирование и разработка коннекторов для ETL процессов
- Мониторинг и оптимизация процессов загрузки, преобразования данных и сборки витрин
- Разработка, поддержка и оптимизация инфраструктуры и внутренних сервисов для обработки больших объемов данных;
- Разработка инструментов для автоматизации рутинных задач, связанных с обработкой данных
Обязанности кандидата
Загрузка, очистка и трансформация больших объемов данных из различных источников (RDBMS, Hadoop, плоские файлы) в рабочую область (платформы Hadoop)
Возможность профессионального и карьерного роста в компании
Возможность поучаствовать в разных проектах
Опыт работы в распределенной команде профессионалов
Уровень заработной платы обсуждается индивидуально
Оформление в соответствии с ТК РФ в Bell Integrator https://bellintegrator.ru/
Формат работы ОФИС: МСК/ Оружейный пер. 41
ID 3411
Data Scientist
Middle
РФ/РБ
"Загрузка: Fulltime
Длительность: Долгосрочный проект
❗️Обязательные данные по кандидату при подаче: ❗️
● ФИО
● Страна+Город
● Грейд
● Ставка
● Дата рождения
● Когда готов стартовать
Основные требования
Развертывание и поддержка LLM-платформы в Kubernetes (Helm, Terraform, K8s Operators)
Настройка CI/CD для ML/AI сервисов (обучение, inference, data pipelines)
Автоматизация ML workflow в Kubeflow
Настройка и поддержка мониторинга моделей (latency, drift, cost metrics)
Управление пайплайнами данных для обучения и inference (Kafka, DataLake, объектное хранилище S3, векторные БД)
Оптимизация работы GPU-кластера (распределённое обучение, эффективное использование ресурсов)
Обеспечение безопасности и комплаенса: изоляция сред, контроль доступа, логирование
Задачи на проекте
Опыт работы с Kubernetes и облачными/on-prem кластерами
Знание Python и инструментов ML Ops (Kubeflow, Airflow)
Опыт настройки CI/CD (Jenkins)
Опыт работы с системами хранения и векторными БД (Weaviate/Qdrant/PGVector)
Знания в области мониторинга и логирования (Prometheus, Grafana, ELK, OpenTelemetry)
Понимание принципов работы LLM/GenAI и RAG-систем будет плюсом
❗️❗️❗️Писать @veroneko⚡️⚡️⚡️⚡️ С РЕЗЮМЕ В КОТОРОМ УКАЗАН ВОЗРАСТ И ЛОКАЦИЯ НАХОЖДЕНИЯ. Укажите 🆔 вакансии❗️ Без этой информации отклики не рассматриваются ❗️❗️
Дирекция мониторинга Agile в поисках системного аналитика с опытом работы в крупных проектах/продуктах (несколько команд разработки: front-end, back-end, DE и хранилище, BI и AdHoc-отчетность).
Команда разрабатывает уникальный по масштабу и сложности проект, призванный изменить систему управления Банком, сделав её прозрачной за счёт data-driven подхода. Продукт внедрен и используется в периметре Sbergile – Agile dashboard (известный также как «черный» дэшборд). Ежемесячная аудитория дэшборда составляет 4500+ уникальных пользователей. Продукт активно развивается и дорабатывается новыми фичами на основе требований и пожеланий заказчиков. Наша система мониторинга ежедневно используется руководством Банка для принятия стратегических решений, а количество задач растёт изо дня в день.
Вам предстоит:
- прорабатывать архитектуру хранилища данных, а также его интеграцию с внешними системами
- проектировать и разрабатывать витрины данных для целей аналитики и моделирования на тех. стеке: PostgreSQL, ClickHouse, SQL, Python, Kafka, Rest API, Qlik
- загружать, очищать и трансформировать большие объемы данных из различных источников
- мониторинг и оптимизация процессов загрузки, преобразования данных и сборки витрин
- разрабатывать инструменты для автоматизации рутинных задач.
Мы ожидаем:
- опыт работы в качестве Data Engineer / MLE от 3 лет
- знание SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация запросов и анализ плана выполнения)
- опыт разработки ETL-процессов (партиционирование, секционирование, работа с временными рядами)
- уверенное владение Python для автоматизации
- опыт работы с Apache AirFlow, NiFi.
Будет плюсом:
- опыт создания AI-агентов и использования их в работе
- опыт разработки и оптимизации ETL-процессов для ClickHouse.
Мы предлагаем:
- гибридный формат работы (3-4 дня в офисе)
- годовой бонус и ежегодный пересмотр
- расширенный ДМС с первого дня + стоматологию и льготное страхование для семьи
- корпоративный университет Сбера, внутреннюю образовательную платформу, участие в IT-конференциях
- офис на Кутузовской с зонами отдыха и спортзалом
- льготную ипотеку в Сбере, корпоративную пенсионную программу, подписку СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких, скидки от партнеров и сервисов группы компаний.
Эксперт по внедрению ИИ решений | ГК «Дымов»
Компания «Дымов» ищет эксперта, который поможет трансформировать бизнес-процессы с помощью современных AI-инструментов, автоматизации и интеллектуальных помощников.
Если вы не просто следите за развитием ИИ, а умеете находить реальные точки его применения в бизнесе и внедрять решения, которые дают измеримый результат, то эта роль для вас.
Ваши задачи:
- Проведение аудита бизнес-процессов компании и выявление возможностей для автоматизации и повышения эффективности.
- Анализ процессов в HR, продажах, маркетинге, закупках, финансах, производстве и других направлениях бизнеса.
- Поиск, оценка и внедрение AI-инструментов, AI-агентов и решений на базе искусственного интеллекта.
- Разработка предложений по оптимизации процессов и обоснование бизнес-эффекта от внедрения.
- Сопровождение проектов внедрения AI-решений от идеи до получения результата.
- Взаимодействие с руководителями подразделений, выявление потребностей и формирование предложений по цифровой трансформации.
- Оценка эффективности внедренных решений, подготовка рекомендаций по дальнейшему развитию.
Что важно для успеха:
- Практический опыт внедрения AI-инструментов, автоматизации и цифровой трансформации бизнес-процессов от 2–3 лет.
- Понимание возможностей современных AI-платформ и LLM-моделей.
- Опыт анализа и оптимизации бизнес-процессов.
- Навыки оценки экономического эффекта от внедряемых решений.
- Опыт самостоятельного ведения проектов по внедрению изменений.
- Системное мышление, инициативность и ориентация на результат.
Условия и преимущества:
- Оформление по ТК РФ
- Гибридный формат работы (1-2 дня удаленно).
- График 5/2, 8-часовой рабочий день.
- Возможности для профессионального роста и обучения.
- Работа в команде экспертов, где ценят инициативу и свежий взгляд.
- Участие в масштабных проектах по цифровой трансформации лидера отрасли.
Смотрите также в каталоге
Хотите персональную подборку?
Введите свои критерии — мы отфильтруем вакансии по вашим требованиям
Найти подходящие вакансии →