мебельная фабрика rivalli

AI-инженер

Фабрика RIVALLI – один из крупнейших производителей полного цикла мягкой мебели в России.

мебельная фабрика rivalli · На сервисе с: 21.09.26 11:07

Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Фабрика RIVALLI – один из крупнейших производителей полного цикла мягкой мебели в России.

С 1996 года мы создаем качественную и доступную мебель. Наша ключевая специализация – производство комфортных чехловых диванов на прочном металлокаркасе, идеально подходящих для ежедневного использования.

Сегодня Rivalli – это:

  • 2 современных производственных комплекса, оснащенных современным европейским оборудованием, с постоянным контролем качества на всех этапах.
  • Команда мечты: 750+ специалистов.

  • Стабильность 30-летней работы на рынке и уверенный рост.

Мы не просто производим мебель – мы развиваем отрасль.


Мы ищем специалиста - AI-инженера, который поможет оптимизировать бизнес-процессы компании за счёт внедрения искусственного интеллекта.

Обязанности:
  • Диагностика бизнес-процессов: продажи, производство, логистика, закупки, документооборот — поиск узких мест и точек применения ИИ;

  • Формирование портфеля инициатив: оценка эффекта и сложности, выбор первых сценариев для пилота;

  • Проектирование AI-решений: RAG-ассистенты, AI-агенты, автоматизация обработки документов, прогноз спроса;

  • Интеграция решений в существующие системы: ERP, CRM, 1С;

  • Проведение пилотов на реальных данных, замер эффекта, подготовка рекомендаций по масштабированию;

  • Обучение сотрудников работе с новыми инструментами, закрепление практики в регламентах;

  • Обеспечение надёжности решений: валидация ответов, обработка ошибок, контроль расходов, безопасность.

Требования:
  • Высшее образование в сфере ИИ;

  • Понимание принципов работы LLM, RAG, AI-агентов, prompt/context engineering.

  • Умение разбираться в бизнес-процессах и переводить задачи с языка бизнеса на язык технологий.

  • Самостоятельность, инициативность, ориентация на результат.

Условия:
  • Оформление по ТК РФ.
  • Корпоративные скидки на продукцию нашего бренда.
  • Корпоративная жизнь: мероприятия, подарки детям на праздники.
  • Мы находимся по адресу: Московская область, Щелковский район, д. Никифорово.

    ​​​​​​​

Как откликнуться

Пришлите:

Краткое описание 1–2 проектов (учебных или рабочих), где вы применяли ИИ.

Ссылку на GitHub / портфолио, если есть.

В сопроводительном письме напишите одним абзацем, какую задачу в бизнесе вы хотели бы решить с помощью ИИ и почему.

Похожие вакансии AI инженер

Другие площадки
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Мы в 2ГИС считаем своих сотрудников главным активом, и уверены, что AI — это именно тот инструмент, который может сделать их работу эффективнее, а самих сотрудников — счастливее и продуктивнее. Именно поэтому мы уже год активно внедряем ИИ в сервисы и процессы компании.

Мы ищем человека в команду «ИИ для сотрудников». Эта команда будет отвечать за то, какими именно AI-инструментами будут пользоваться наши сотрудники, определять приоритеты и создавать решения, которые принесут реальную пользу.


Чем предстоит заниматься

— Разрабатывать платформу для создания внутренних ассистентов с использованием современных подходов.

— Обеспечивать сотрудникам доступ к актуальным возможностям LLM — интеграция новых моделей, MCP и API.

— Анализировать качество генеративных моделей, выявлять слабые места и предлагать способы их улучшения.

— Постоянно держать руку на пульсе: следить за best practices и open source-проектами в области LLM и интеграций.

— Разворачивать и поддерживать сервисы в Kubernetes: деплой, конфигурация, настройка мониторинга и алёртов.

— Проводить Code Review и архитектурные ревью существующих решений, вносить предложения по оптимизации и развитию.


Что сделает тебя идеальным кандидатом

— Опыт разработки от 5 лет.

— Ты активный пользователь LLM, применяешь их в работе и личной жизни, понимаешь возможности и ограничения.

— Опыт деплоя сервисов в продакшн и обеспечение их стабильной работы.


Будет преимуществом

— Понимание архитектуры AI-агентов (оркестрация, memory, tools).

— Опыт работы с одним из фреймворков для написания LLM пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack.


Почему у нас классно?

— Мы аккредитованная IT — компания.

— У нас можно работать удалённо по РФ. Если хочешь работать в гибридном формате, у нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, два классных офиса в Новосибирске. Нет дресс-кода и строгого графика: главное, чтобы было удобно тебе и команде.

— Используем современные технологии и любим о них говорить: выступаем на конференциях и сами их организуем.

— У нас есть ДМС, мы заботимся о здоровье сотрудников.

Присоединяйся! Будем создавать полезный продукт вместе.

hh.ru
чубакка

Senior GenAI Engineer

чубаккаНа сервисе с: 21.09.26 23:32
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Описание

Мы — быстрорастущий AI-стартап, создающий платформу нового поколения для видеоконтента. Наша миссия — соединить авторов и зрителей: дать авторам лучшие AI-инструменты для генерации видео, а зрителям — самый релевантный контент.

AI — это не функция нашего продукта, это и есть продукт. Качество того, что создают наши пользователи, определяется тем, насколько хорошо мы выбираем, промптим и комбинируем генеративные модели. Мы ищем Senior GenAI Engineer, который возьмёт на себя ответственность именно за это.

Чем предстоит заниматься

  • Отвечать за качество AI-генерации для пользователей: проектировать и итеративно улучшать промпты и пайплайны, лежащие в основе ключевых сценариев для авторов — многошаговая генерация видео (идея → сценарий → сцены → видео), понимание и классификация запросов, речь и дубляж.
  • Превращать проблемы пользователей в AI-решения: когда авторы получают слабые сценарии, сцены не в том стиле или неверно маршрутизированные запросы, вы диагностируете, в чём дело — в промпте, пайплайне или модели, — и исправляете.
  • Встроить оценку качества в продуктовый цикл: определить, что значит «хороший результат» для каждого сценария, измерять его и принимать изменения промптов и моделей только на основе этих измерений, а не интуиции.
  • Отвечать за ландшафт моделей для продукта: отслеживать новые релизы по тексту, изображениям, видео и речи; оценивать их применительно к задачам наших пользователей; рекомендовать, когда внедрить, сменить или отказаться от провайдера — с цифрами по стоимости, задержке и качеству.
  • Специфицировать поведение AI для инженерной команды: точные спецификации промптов, схемы выходных данных, правила фолбэков и качества, которые разработчики интегрируют в наши сервисы.
  • Приносить новые AI-возможности в роадмап: замечать, что недавно стало возможным (или в 10 раз дешевле), и предлагать пользовательские фичи, которые это открывает.

Требования

  • Практический опыт вывода пользовательских AI/LLM-фич в продакшн — вы можете подробно рассказать хотя бы об одной: что получили пользователи, как измеряли качество, что бы изменили.
  • Сильный практический промпт-инжиниринг: многошаговые пайплайны, структурированные выходы (JSON schema / function calling), дизайн few-shot, промпты-классификаторы.
  • Практика оценки: вы строили или запускали eval-сьюты для генеративных результатов и можете объяснить, как они гейтили релизы.
  • Широкие и актуальные знания ландшафта генеративных медиа-моделей и умение подобрать модель под задачу с учётом стоимости.
  • Достаточная техническая грамотность для работы с бэкенд-инженерами: вы читаете API-контракт, понимаете асинхронные пайплайны и колбэки провайдеров, пишете точные и реализуемые спецификации.

Большой плюс

  • Глубокий практический опыт именно с видеогенеративными моделями: особенности промптов у разных провайдеров, контроль движения и консистентности, согласованность между кадрами (multi-shot).
  • Умение прототипировать свои идеи в коде перед передачей инженерам.
  • Знакомство с архитектурными паттернами прикладного AI: роутинг и каскадирование моделей, агентная и многошаговая оркестрация, RAG, кэширование промптов/ответов, guardrails и цепочки фолбэков — и понимание, когда каждый из них оправдан.
  • Опыт контроля затрат на AI-фичи по фактическому использованию (учёт токенов, стоимость за генерацию).
  • Опыт с пайплайнами модерации контента / безопасности для пользовательского контента.
  • Опыт файн-тюнинга и понимание, когда он лучше промптинга.
  • Опыт работы в стартапе или быстрой продуктовой команде.

Что важно в подходе

  • Пользователь прежде всего. Вы оцениваете каждое изменение промпта или модели по тому, что видит пользователь, а не по бенчмаркам.
  • Эмпиризм. Вы сначала измеряете, потом утверждаете; «новая модель вроде бы лучше» — не аргумент, который вы бы привели.
  • Прагматизм. Вы выбираете самый дешёвый инструмент, который проходит планку качества, а не самый модный.
  • Ответственность. Вы проактивно приносите команде обновления по моделям и техникам и превращаете их в продуктовые предложения.

Почему это интересно

  • AI-слой — это и есть продукт: ваша работа напрямую определяет, что смогут создавать тысячи авторов.
  • Весь генеративный стек в одном месте: текст, изображения, видео, речь.
  • Быстрые решения, минимум бюрократии, прямое влияние на продукт и роадмап.
  • Сильная инженерная команда с культурой documentation-first — ваши спецификации будут реализованы.

Мы предлагаем

  • Полностью удалённая работа (из любой точки мира).
  • Зарплата фиксирована в USD.
  • Гибкий график (часовой пояс близко к CET/MSK).
  • Минимум бюрократии, максимум влияния на продукт и процессы.
  • Возможность построить глобальный AI-видеосервис с ранней стадии.

Если вы хотите влиять на то, что создают и смотрят миллионы людей, — пришлите нам короткое интро и историю одной AI-фичи, которую вы выпустили: что получили пользователи, как вы это измеряли и что бы сделали иначе.

Соц.сети
R

Research Engineer

resolutionНа сервисе с: 21.09.26 19:40
230 000–930 000 $ (≈ 19365k–78304k ₽)СШАBerkeleyОфис

tl;dr: Research Engineers, Berkeley, $230k-930k/year

Какие новости в AI Safety? Например, агенты OpenAI два месяца незаметно координируются на доске объявлений, а потом ломают Hugging Face. Mythos с фейковых гитхаб-аккаунтов давит на живого разработчика, чтобы тот принял PR. Вдалеке чьи-то агенты четыре дня небезуспешно атакуют государственные системы Тайваня.

Но есть и хорошие новости! Наша любимая и, наверное, самая громкая за лето — запуск Resolution, первой большой лаборатории, делающей ставку на теоретический алайнмент 🚀

Фаундер — Джеффри Ирвинг, бывший лид сейфти-команд в OpenAI и DeepMind и соавтор TensorFlow.
Resolution получили фандинг на $160M и людям не придётся выбирать между деньгами и импактом — к ним, недолго думая, уйдут люди и из академии, и из фронтирных лаб.

Им нужны Research Engineers. Для них есть два трека: один — помогать автоматизировать ресёрч и строить инфру для всей организации сразу, другой — стать частью конкретного ресёрч-направления.

В любом случае, базовый минимум такой:
⏺вы разработчик/-ца из FAANG, AI-лабы, оч крутого стартапа или чего-то похожего по уровню;
⏺вы очень шарите в PyTorch/Jax и распределенном обучении;
⏺вы готовы много, но внимательно использовать AI в работе;
⏺вас правда мотивирует алайнмент и вы хотите лично в него контрибьютить.

Роскошный максимум: опыт с Lean и автоформализацией, опыт скейлинга ML-cистем до 100B+ параметров, опыт с CUDA или GPU-оптимизациями.

Помогают переехать в Беркли, делают H1B(!) без лотереи(!!). Для очень-очень редких людей готовы рассмотреть удалёнку. Платят $230k-930k в год (д а).

Пишите DM •••••••• 🤍

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