гк абз-1, эксперты и руководители

Ведущий AI/LLM-инженер (прикладные ИИ-решения) (Python)

Совместно с бизнес-заказчиками выявлять задачи, где ИИ способен дать проверяемый эффект; формулировать гипотезы, пользовательские сценарии, критерии качества и ограничения;

гк абз-1, эксперты и руководители · На сервисе с: 14.09.26 12:48

Зарплата не указанаРоссияСанкт-ПетербургОфис
Ключевые задачи:
  • Совместно с бизнес-заказчиками выявлять задачи, где ИИ способен дать проверяемый эффект; формулировать гипотезы, пользовательские сценарии, критерии качества и ограничения;
  • Сравнивать варианты реализации: готовый корпоративный сервис, внешняя модель по API, open-source модель в локальном контуре или классическая автоматизация без ИИ;
  • Быстро собирать прототипы и проводить пилоты; по результатам рекомендовать запуск, доработку или прекращение инициативы;
  • Разрабатывать и версионировать промпты, structured output, tool/function calling и защитные ограничения; вести тесты;
  • Создавать RAG-решения и ИИ-агентов/ассистентов с контролируемыми многошаговыми сценариями;
  • Интегрировать ИИ-сервисы с Bitrix24, 1С, базами знаний и внутренними сервисами через API, очереди и базы данных;
  • Разрабатывать поддерживаемые сервисы преимущественно на Python: API, фоновые задачи, пайплайны обработки данных, тесты и техническую документацию;
  • Контейнеризировать и развёртывать решения; совместно с инфраструктурной командой настраивать среды, CI/CD, конфигурации и секреты;
  • Настраивать логирование, трассировку и мониторинг; обеспечивать обработку ошибок, ретраи, тайм-ауты и контролируемую деградацию;
  • Выбирать и сравнивать модели, формировать eval-наборы, проводить автоматизированные и экспертные проверки, регрессионное тестирование;
  • Оптимизировать качество, безопасность, задержки, пропускную способность и стоимость.
Для нас важно:
  • Опыт работы от 1 года промышленной разработки программных или data/ML-сервисов; практический опыт прикладных LLM-решений — желательно от 1 года или подтверждённое портфолио сопоставимого уровня;
  • Уверенный Python: разработка API и сервисов, фоновые задачи, пайплайны обработки данных, тесты; SQL/PostgreSQL, Git, Linux, базовые алгоритмы и структуры данных;
  • Практический опыт работы с LLM по API и/или локально: системные промпты, few-shot, structured output, tool/function calling, управление контекстом и ограничениями моделей;
  • Разработка RAG-решений: загрузка и очистка документов, chunking, embeddings, индексирование, retrieval, reranking, цитирование источников и контроль прав доступа;
  • Разработка ИИ-агентов и ассистентов: подключение инструментов, память, маршрутизация и контролируемые многошаговые сценарии;
  • Интеграция ИИ-сервисов с корпоративными системами и данными через API, очереди и базы данных; приоритетно Bitrix24, 1С, базы знаний и внутренние сервисы;
  • Контейнеризация и развёртывание сервисов в Docker; базовое понимание CI/CD, конфигураций, секретов и устойчивости production-сервисов;
  • Настройка логирования, трассировки и мониторинга качества/производительности; обработка ошибок, ретраи, тайм-ауты и контролируемая деградация;
  • Оптимизация задержек, пропускной способности и стоимости использования моделей; обеспечение воспроизводимости релизов;
  • Формирование автоматизированных проверок; экспертная оценка, разбор ошибок и регрессионное тестирование;
  • Выбор и сравнение моделей по качеству, безопасности, стоимости, скорости, требованиям к размещению и поддержке русского языка;
  • Диагностика источника проблем: данные, retrieval, промпт, инструмент, модель или бизнес-логика; системное улучшение решения;
  • При наличии экономического смысла — адаптация и дообучение существующих моделей (SFT/LoRA/PEFT) либо постановка и контроль такой работы подрядчикам;
  • Умение самостоятельно читать техническую документацию на английском языке и быстро проверять новые инструменты на практике.

Необходимые знания:

  • RAG-архитектуры и основные подходы оркестрации: LangChain/LangGraph, LlamaIndex, Haystack либо собственная оркестрация;
  • Embeddings, chunking, retrieval/reranking и векторные хранилища: Qdrant, pgvector, Milvus, FAISS или аналоги;
  • Принципы построения и эксплуатации LLM-сервисов: качество, безопасность, стоимость, latency/throughput, ограничения контекста и моделей;
  • Проектирование API и интеграций, очереди сообщений, базы данных, управление секретами и контроль доступа;
  • Основы CI/CD, мониторинга, логирования, трассировки и устойчивости production-сервисов;
  • Методы оценки качества LLM-систем: eval-наборы, регрессионные тесты, экспертная оценка и анализ ошибок.

Мы предлагаем:

Гарантии и стабильность:

• Официальное трудоустройство по ТК РФ, белая заработная плата

• График 5/2 с 9:00 до 17:45 (пятница — до 16:30)

• Полный социальный пакет: оплачиваемый отпуск, больничные

• Компенсация мобильной связи

🏢 Комфорт и инфраструктура:

• Современный офис в шаговой доступности от ст. м. Площадь Ленина

• Собственная бесплатная парковка для сотрудников

💼 Карьерный и профессиональный рост:

• Возможности для горизонтального и вертикального развития

• Система наставничества и обучения

• Программа развития лидерских качеств

• Поддержка профессиональных сертификаций и дополнительного образования

❤️ Забота о здоровье и благополучии:

• Полис ДМС (после испытательного срока)

• Телемедицинские консультации врачей разного профиля (включая психолога)

• Регулярная диспансеризация и вакцинация

• Офисный врач

• Чек-ап здоровья и выдача справок перед спортивными мероприятиями

• Страхование от несчастных случаев на время спортивных мероприятий

🎭 Культура и корпоративная жизнь:

• Насыщенная корпоративная жизнь: экскурсии, мастер-классы, и масштабные корпоративные праздники для сотрудников и их близких

• Поддержка любителей спорта: команды по волейболу, футболу и хоккею

• Участие в знаковых городских спортивных событиях: Забег.РФ, Фонтанка SUP, Велозаезд по ЗСД и множество других

• Программа корпоративных привилегий: специальные условия на абонементы в фитнес-клубы, на популярные образовательные платформы, площадки для семейного досуга, билеты на футбол и хоккей, а также скидки до 70% в лучшие театры Санкт-Петербурга

🤝 Социальная ответственность компании:

• Регулярные Дни донора

• Поддержка благотворительных фондов

• Экологические и социальные инициативы

• Тематические мероприятия для сотрудников и их детей

• Новогодние подарки каждому ребенку сотрудника

Похожие вакансии AI инженер

Сайты компаний
С

Python-разработчик Middle+(AI-Agents)

сбербанкНа сервисе с: 24.09.26 19:54
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Центр ИИ Блока «Строительство» разрабатывает автономных агентов для автоматизации ключевых бизнес-процессов — от обработки тендерной документации до контроля графиков производства работ и управления поставками.

В данный момент находимся в поиске разработчика ИИ-агентов под расширение команды

  • Разработка высокодоступных сервисов для управления диалогами, планирования (planning), вызова инструментов (function calling) и multi-agent взаимодействия;

  • Написание чистого, тестируемого и поддерживаемого кода на Python; ревью кода коллег и поддержание инженерных стандартов;

  • Интеграция с LLM и внешними системами: подключение моделей (OpenAI, Anthropic, локальные), корпоративных API, CRM/ERP, баз данных и документооборота с обеспечением безопасности и обработки ошибок;

  • RAG и память агентов: построение retrieval-пайплайнов, управление краткосрочной и долгосрочной памятью, работа с векторными БД и кэшем;

  • Проектирование REST/gRPC-эндпоинтов, документирование (OpenAPI), обеспечение контрактов для фронтенда и смежных сервисов;

  • Реализация очередей, воркеров и фоновых задач для длительных LLM-операций (генерация, парсинг, эмбеддинги);

  • Оптимизация производительности и стоимости: профилирование, кэширование, батчинг запросов, снижение latency и затрат на токены;

  • Настройка логирования, трейсинга LLM-вызовов, алертов и дашбордов, анализ инцидентов;

  • Написание тестов, внедрение guardrails, валидация ответов моделей, защита от prompt injection;

  • Ведение архитектурной документации, ADR, гайдов для команды;

  • Участие в продуктовом процессе: совместно с продуктами и ML-инженерами уточнение требований, оценка сроков, итеративная поставка фич.

  • Опыт разработки на Python: от 3 лет в коммерческой разработке, включая проектирование высоконагруженных и отказоустойчивых сервисов;

  • Глубокое знание FastAPI, Django или Litestar; понимание внутреннего устройства ASGI/WSGI, middleware, DI, обработки ошибок и валидации;

  • Уверенное владение asyncio, httpx, aiohttp, anyio; понимание GIL, многопроцессности, пулов соединений и backpressure;

  • Опыт проектирования и оптимизации схем в PostgreSQL (индексы, EXPLAIN, партиционирование), опыт работы с Redis, MongoDB и другими NoSQL;

  • Практический опыт работы с OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, локальными моделями (vLLM, Ollama, TGI); понимание streaming, tool/function calling, structured output, retry-политик и rate limiting;

  • Опыт построения агентных систем – ReAct, Plan-and-Execute, multi-agent orchestration, работа с фреймворками LangChain, LlamaIndex, LangGraph, AutoGen, CrewAI или собственные реализации;

  • Опыт работы с Qdrant, Milvus, Weaviate, Pinecone, pgvector; понимание чанкинга, эмбеддингов, гибридного поиска, reranking;

  • Уверенная работа с Kafka, RabbitMQ, NATS или Redis Streams для асинхронной обработки задач агентов;

  • Опыт с Docker, Kubernetes (деплой, HPA, secrets, probes), понимание принципов service mesh и работы с ingress;

  • Опыт настройки Prometheus, Grafana, OpenTelemetry, Langfuse или LangSmith для трейсинга LLM-вызовов;

  • Построение пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI, ArgoCD), понимание blue/green и canary-деплоя;

  • Опыт написания юнит-, интеграционных и e2e-тестов (pytest, testcontainers); понимание TDD/BDD;

  • Английский язык: (Upper-Intermediate+).

  • Гибридный формат работы (современный офис в Москве в пешей доступности от метро Кутузовская);

  • Льготные ипотечные условия кредитования;

  • Подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких ;

  • ДМС с первого дня и скидки на страхование для близких;

  • Корпоративная пенсионная программа;

  • Детский отдых и подарки за счет Компании;

  • Обучение за счет Компании: онлайн курсы, неограниченный доступ к библиотеке и обучение на базе Корпоративного университета, тренинги, митапы и возможность получить новую квалификацию.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
hh.ru
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы формируем ядро команды, которая создает с нуля экосистему интеллектуальных агентов для автоматизации бизнес-процессов. Нам нужен универсальный специалист, способный вести фичи от проектирования базы данных до реализации сложного интерактивного интерфейса.

Наша цель - разработка готовых решений «под ключ». Вы будете работать на стыке бэкенда, машинного обучения и фронтенда, напрямую влияя на то, как тысячи сотрудников банка взаимодействуют с новыми инструментами оптимизации.

Обязанности

В твои задачи будет входить:

  • end-to-end разработка компонентов
  • прототипирование агентов
  • интеграция ML-моделей в приложение
  • техническая поддержка
  • быстрые фиксы.

Требования

От кандидата мы ожидаем:

  • образование высшее
  • опыт коммерческой fullstack-разработки от 4 лет
  • уверенное владение Python, опыт работы с классическими фреймворками (FastAPI, Django или Flask).
  • глубокое понимание PostgreSQL (индексы, оптимизация запросов, транзакции)
  • сильные знания нативного JavaScript (обязательно) и современного TypeScript, опыт работы с одним из популярных фреймворков (React, Vue.js или Angular)
  • практический опыт интеграции с внешними сервисами по API (REST, gRPC) и навыки проектирования собственных эндпоинтов
  • понимание принципов UI/UX для создания удобных внутренних инструментов.

Будет большим плюсом:

  • опыт создания AI-агентов и использования их в работе
  • опыт работы с PyTorch, TensorFlow или другими библиотеками ML (как минимум - умение интегрировать модели в продакшен
  • опыт работы в банковской сфере, финтехе или крупных энтерпрайз-проектах
  • знание Docker, Kubernetes и основ инфраструктуры для деплоя fullstack-приложений.

Условия

Мы предлагаем:

  • офис по адресу ш Варшавское (Бизнес-центр Чайка Плаза)
  • гибридный формат работы
  • ежегодный пересмотр зарплаты
  • корпоративный спортзал и зоны отдыха
  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
  • программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций)
  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа
  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ
  • подписка СберПрайм с возможностью совместного использования на трёх близких
  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
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»!

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