клируэй текнолоджис

Руководитель AI Engineering и трансформации разработки

Clearway Integration - инженерная компания, развивающая собственные продукты для управления и мониторинга крупных ИТ-инфраструктур и жизненного цикла сертификатов (PKI: TLS + ГОСТ). Мы строим платформу ЦУГИ и решения уровня enterprise: от…

клируэй текнолоджис · На сервисе с: 02.09.26 18:21

Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Clearway Integration - инженерная компания, развивающая собственные продукты для управления и мониторинга крупных ИТ-инфраструктур и жизненного цикла сертификатов (PKI: TLS + ГОСТ). Мы строим платформу ЦУГИ и решения уровня enterprise: от контроля инфраструктуры и инвентаризации до автоматизации выпуска/доставки/ротации сертификатов для серверов, АРМ и Kubernetes/Istio. Компания аккредитована в реестре Минцифры; продукты включены в Реестр отечественного ПО.

Роль и зона ответственности:

Ищем руководителя направления ИИ, который возглавит развитие AI-направления и выстроит системный подход к применению ИИ в создании цифровых продуктов компании - от отдельных экспериментов и пилотов до масштабируемого процесса разработки.

Чем предстоит заниматься

AI-стратегия и продуктовый процесс

• Формировать и реализовывать стратегию применения ИИ в разработке цифровых продуктов.

• Выстроить AI-продуктовый процесс от идеи и прототипирования до разработки, тестирования, релиза и развития продукта.

• Определять точки контроля качества, безопасности и эффективности AI-решений.

AI Engineering и Agentic SDLC

• Внедрять AI-assisted и Agentic SDLC: использование ИИ для декомпозиции задач, генерации кода, тестов и документации.

• Развивать практики работы с LLM, RAG, Function Calling, AI-агентами и контекстным инжинирингом.

• Совместно с инженерными командами определять границы автономности AI и зоны обязательного human review.

• Развивать подходы к оценке качества AI-систем и AI-generated code (Evals, LLM-as-a-Judge и др.).

AI-инфраструктура и инструменты

• Развивать внутреннюю AI-платформу и единый подход к использованию моделей.

• Работать с локальными и внешними LLM, AI-агентами и инструментами их оркестрации.

• Совместно с IT/DevOps развивать инфраструктуру для AI-сервисов, включая GPU, контейнеризацию и мониторинг.

• Выстраивать прозрачный контроль стоимости, производительности и качества AI-решений.

AI Center of Excellence и развитие команд

• Сформировать и развивать AI CoE: стандарты, методологию, инструменты и лучшие практики.

• Сформировать команду и развивать экспертизу AI Engineering.

• Обучать продуктовые и инженерные команды новым подходам к разработке и работе с ИИ.

• Управлять изменениями и помогать командам переходить на новые процессы без потери качества и темпа.

Требования

• 5+ лет в software development с развитием до уровня Tech Lead / Engineering Manager / руководителя направления.

• Опыт управления командами разработки и сложными цифровыми продуктами.

• Практический опыт работы с GenAI/LLM за последние 1–2 года.

• Опыт внедрения AI-assisted / Agentic SDLC в реальных командах разработки, опыт использования в production будет важным преимуществом.

• Понимание RAG, Function Calling, AI-агентов и контекстного инжиниринга.

• Практический опыт использования AI-инструментов в разработке: Cursor, Copilot, Claude Code, Devin, CrewAI и аналогичных.

• Понимание подходов к оценке качества AI-систем и AI-generated code: Evals, LLM-as-a-Judge и др.

• Понимание принципов AI-инфраструктуры: GPU inference, стоимость использования моделей, Docker/Kubernetes, мониторинг.

• Опыт внедрения новых инженерных процессов в действующих командах и управления изменениями.

Будет плюсом

• Масштабирование AI-assisted / Agentic SDLC на несколько команд или подразделений.

• Опыт самостоятельного построения production RAG- и agentic-систем.

• Опыт построения Evals / evaluation framework с нуля.

• Опыт работы с локальными open-source моделями и GPU-инфраструктурой.

• Опыт создания или развития AI Center of Excellence.

• Знание инструментов LangChain, LlamaIndex, LangSmith, Promptfoo, Braintrust и аналогичных.

Что мы предлагаем:

  • Конкурентный уровень полностью официальных доходов и постоянное трудоустройство по ТК РФ;
  • Возможность официального участия во всех государственных программах поддержки ИТ-отрасли включая льготную ипотеку;
  • Соцпакет включает в себя: медицинскую страховку (ДМС), доплата больничных до 100% от оклада (28 дней в году), 3 оплачиваемых day-off на случай форс-мажора; мобильную связь, полное обеспечение оборудованием (включая орг. технику); возможность бесплатного обучения (внешнее обучение и профильные конференции), регулярные корпоративные мероприятия для сотрудников и их семей, а также материальная помощь при важных событиях в жизни (заключение брака, рождение детей и другое);
  • Существенные годовые бонусы до 6 месячных ЗП;
  • Удаленный формат работы с 9 до 18 по Московскому времени.

Похожие вакансии AI инженер

hh.ru
народный банк казахстана. it

Middle AI Engineer

народный банк казахстана. itНа сервисе с: 24.09.26 16:44
Зарплата не указанаКазахстанАлматыОфис

Halyk Банк – это мощная экосистема, где технологии сочетаются с ценностями.
Мы гордимся более чем 14 000 работниками, которые делают нас лучшим местом работы. Мы предоставляем услуги во всех сегментах финансового рынка: банковском, страховом, лизинговом и т.д.
Мы стремимся стать ведущим цифровым банком, внедряя инновации и предоставляя возможности для роста и развития.
Мы ищем талантливых специалистов, готовых развиваться вместе с нами!

Обязанности:

  • Разработка и внедрение LLM/VLM-решений для бизнес-задач компании;
  • Проектирование и построение RAG-пайплайнов для работы с корпоративными данными Разработка и оптимизация мульти-агентных систем на базе LangGraph и LangChain Настройка и обслуживание инференс-серверов (vLLM, TGI, TensorRT-LLM) Fine-tuning моделей (LoRA, QLoRA, RLHF, DPO) под специфические задачи;
  • Разработка REST API на FastAPI для интеграции ML-сервисов в продукт;
  • Контейнеризация и деплой ML-сервисов с помощью Docker и Kubernetes;
  • Оптимизация производительности моделей: квантизация, батчинг, управление GPU-памятью;
  • Проектирование и поддержка векторных баз данных для хранения эмбеддингов;
  • Написание и поддержка автоматических тестов для ML-пайплайнов;
  • Мониторинг качества моделей в продакшене (LangSmith, OpenTelemetry);
  • Проведение бенчмарков и A/B-тестов для сравнения моделей и подходов;
  • Работа с GPU-инфраструктурой: настройка multi-GPU, распределённое обучение
  • Подготовка и очистка данных для обучения и оценки моделей;
  • Исследование и внедрение новых моделей, техник и фреймворков;
  • Написание технической документации и ADR (Architecture Decision Records);
  • Участие в код-ревью и менторинг младших специалистов;
  • Взаимодействие с продуктовой командой для определения требований и приоритетов;
  • Оптимизация стоимости облачной GPU-инфраструктуры;
  • Обеспечение безопасности и надёжности ML-сервисов в продакшене.

Требования:

  • Python;
  • Python 3.10+ (async/await, type hints, dataclasses). SOLID, Clean Architecture, DI. pytest + mocks, Ruff/Black/MyPy, Poetry/uv, Git & CI/CD;
  • LLM / VLM
  • Transformer (attention, KV-cache).
    Модели: GPT-4, LLaMA 3, Mistral, Qwen, LLaVA, GPT-4o.
    Fine-tuning: LoRA/QLoRA, PEFT, RLHF, DPO.
    Prompting: CoT, ReAct, Few-shot. Evaluation: LLM-as-judge, perplexity. Tokenization (tiktoken);
  • LangChain & LangGraph
    LangChain (LCEL, Agents, Tools, Memory), LangGraph (multi-agent graphs), RAG-пайплайны, Vector DB (Chroma, Pinecone, Qdrant, pgvector), LangSmith;
  • Инференс
    vLLM (PagedAttention, continuous batching), Quantization (GPTQ, AWQ, GGUF), Serving (vLLM, TGI, TensorRT-LLM), OpenAI-compatible API.
    PyTorch & DL
    PyTorch, Hugging Face (Transformers, PEFT, TRL), Distributed (DDP, FSDP, DeepSpeed), BF16/FP16.
    GPU & Инфраструктура
    NVIDIA (H100, A100, RTX 4090), multi-GPU parallelism, Cloud (AWS/GCP/RunPod), мониторинг nvidia-smi;
  • Backend
    FastAPI, Pydantic v2, async (asyncio, httpx), WebSockets/SSE, JWT.
    DevOps
    Docker (GPU), Docker Compose, Kubernetes basics, GitHub Actions, Prometheus/Grafana;
  • Хранилища
    PostgreSQL + pgvector, Redis, S3, Vector DBs, Kafka/RabbitMQ.
    Nice to Have
    CrewAI, AutoGen, MLflow/W&B, Airflow, Streamlit/Gradio.
  • Уровни опыта:
    Junior: Python, PyTorch, LangChain, Docker
    Middle: Fine-tuning, RAG, vLLM, FastAPI, LangGraph
    Senior: Архитектура, distributed training, MLOps
    Lead: Стратегия, оптимизация затрат, лидерство
    Soft Skills: Аналитическое мышление, техническая коммуникация, быстрое обучение, English B2+, Agile.

Условия:

  • Заработная плата и бонусы: конкурентоспособная оплата труда благодаря системе грейдирования, премии ко Дню Независимости и годовой бонус.
  • Социальный пакет: ДМС и страхование жизни, мобильная связь и скидки от партнеров.
  • Отпуск и отдых: 26 дней отпуска с возможностью взять дополнительные дни при наступлении важных событий.
  • Бонусы за рекомендации.
  • Рабочие условия: льготные условия на паркинг, свободный стиль одежды (smart casual).
  • Обучение и развитие: тренинги, вебинары и доступ к корпоративной библиотеке, четкая система карьерного роста.
  • Корпоративная культура: открытая и дружеская рабочая атмосфера, спортивные турниры и активная корпоративная жизнь.
  • Инициативы и проекты: возможность участия в социальных проектах, реализация идей в новых проектах группы «Halyk» с использованием современных digital-инструментов.
  • Команда: творческая и поддерживающая команда для реализации ваших идей.
  • Присоединяйтесь к нам и становитесь частью команды «Halyk»!
hh.ru
витай ворлд

Junior Developer (AI-assisted)

витай ворлдНа сервисе с: 24.09.26 15:32
Зарплата не указанаБеларусьМинскОфис

VitAi World строит цифровые продукты для бизнеса и не только: сайты, внутреннюю CRM-платформу, игры, ботов, интеграции и автоматизацию. Проектов много и они разные, поэтому много и небольших задач: поправить интерфейс, собрать страницу, починить баг, подключить форму.

Мы ищем junior-разработчика, который возьмёт эти задачи на себя. Код у нас в основном пишется с помощью ИИ-агентов вроде Claude Code и Cursor. От вас нужно не набирать код быстро, а аккуратно доводить задачу до конца и понимать, что именно вы сделали.

Какие задачи:

• Сайты и лендинги: вёрстка, правки, адаптация под телефоны, перенос с конструкторов вроде Тильды в код.

• Интерфейс внутренней платформы: экраны, таблицы, формы, доработки по готовому описанию.

• Боты, скрипты и автоматизации, в том числе с LLM.

• Мелкие баги в любом из проектов: воспроизвести, найти причину, исправить.

• Уборка кода, документация, тесты на готовую логику.

Кого мы ищем:

• Знаете хотя бы один язык (JavaScript, TypeScript, Python или другой) на уровне, достаточном, чтобы читать чужой код и понимать, что он делает.

• Делали хотя бы один живой проект: сайт, бота или автоматизацию, которой кто-то пользуется.

• Пользуетесь ИИ-инструментами в работе и проверяете то, что они написали, а не принимаете всё подряд.

• Понимаете основы: клиент и сервер, как работает запрос, зачем нужны git и ветки.

• Спокойно переключаетесь между проектами и быстро разбираетесь в незнакомом коде.

• Сначала разбираетесь в задаче, потом делаете.

• Честно говорите, когда не понимаете или ошиблись, и задаёте вопросы вовремя.

Будет плюсом:

• React, Next.js или TypeScript.

• Tailwind и адаптивная вёрстка.

• Опыт с Тильдой или другими конструкторами сайтов.

• Свой VPS, Docker, опыт выкатки проекта.

• Боты и автоматизации с LLM API.

Как устроена работа:

• Каждая задача в отдельной ветке и через pull request.

• Сначала простые и хорошо проверяемые задачи, потом сложнее по мере того, как растёт опыт.

• Внутренние правила и договорённости записаны, их не нужно угадывать.

Что мы даём:

• Разные реальные проекты, которыми пользуются люди, а не учебные задания.

• Full-time или part-time, удалённо или гибрид.

• Оплата обсуждается по уровню и растёт вместе с задачами.

В отклике покажите проект, который вы сделали сами, и расскажите один случай, когда ИИ написал что-то не то, а вы это заметили.

hh.ru
мтс, технический блок

Senior NLP Enginee

мтс, технический блокНа сервисе с: 24.09.26 14:35
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

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

Сейчас мы ищем ML инженера в команду Gen AI, который поможет превратить наши исследования в передовые продукты для бизнеса.

В этой роли вы будете:

  • Разрабатывать NLP-компоненты для автоматизации службы клиентской поддержки: классификацию, извлечение сущностей, поиск, RAG и агентские сценарии

  • Дообучать и адаптировать ML модели, готовить данные для обучения и разметки

  • Выстраивать оценку качества: метрики, «золотые» сеты, анализ ошибок, статистически корректное сравнение версий, связь ML-метрик с бизнес-метриками

  • Выводить модели в production, проводить бенчмарки latency и throughput

  • Следить за публикациями, быстро проверять идеи через MVP и доводить удачные до production-ready кода

  • Участвовать в код-ревью и технических обсуждениях, менторить младших коллег

Требования:

  • Python на уровне промышленной разработки: ООП, генераторы и контекстные менеджеры, профилирование, unit-тесты, type hinting

  • Уверенная база в ML и DL: функции потерь, регуляризация, кросс-валидация, работа с дисбалансом классов, оптимизаторы

  • Глубокое понимание трансформеров, механизма внимания, токенизации, transfer learning и fine-tuning

  • Практический опыт с PyTorch и экосистемой Hugging Face (Transformers, Trainer, PEFT); Mixed Precision, gradient accumulation и checkpointing, обучение на нескольких GPU (DDP)

  • Практика работы с LLM: промпт-инжиниринг, zero/few-shot, стратегии генерации, построение RAG-систем

  • Опыт вывода моделей в прод: упаковка модели в сервис, ONNX Runtime, квантование (FP16/INT8), развертывание через vLLM или Triton, понимание KV-кэша и PagedAttention

  • Умение выстроить валидацию: метрики классификации и генерации, метрики RAG, статистическое сравнение моделей, ablation study

  • Инженерная база: Git (rebase, MR, CI/CD в GitLab), Docker, воспроизводимые эксперименты (конфиги через Hydra или аналог, трекинг в ClearML или W&B)

  • Умение готовить данные к разметке, писать однозначные инструкции для асессоров и интерпретировать метрики согласия

  • Самостоятельность в условиях неопределенности: декомпозиция задачи, оценка сроков и рисков, аргументированная защита технических решений

Желаемый опыт:

  • От 3 лет в NLP

  • NLP-проекты полного цикла, выведенные в прод: от данных и бейзлайна до мониторинга

  • Построение RAG-систем или агентских сценариев для реальных пользователей

  • Реализация методов из статей, в том числе без официального кода

  • Менторство младших коллег и регулярное код-ревью

Будет плюсом:

  • Синтез обучающих данных с помощью LLM, пайплайны LLM-as-a-judge

  • Проектирование агентских систем: память, function calling, гардрейлы; методы борьбы с галлюцинациями и uncertainty estimation

  • Мониторинг моделей в проде: детекция data drift и concept drift

  • Active Learning и Weak Supervision; знание Cohen's Kappa и альфы Криппендорфа

  • Знание статистики: проверка гипотез, доверительные интервалы, бутстрэп

  • Профильное высшее образование

  • Публикации, выступления на конференциях и митапах, участие в соревнованиях

  • Английский на уровне чтения статей и технического письма

Что мы предлагаем:

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

HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.