AI Engineer (Video Pipeline, Python)
Компания Emphasoft занимается заказной разработкой IT решений для наших партнеров с западного рынка. Мы специализируемся на разработке web-приложений для стартапов на различной стадии.
emphasoft На сервисе с: 05.10.26 13:29
Компания Emphasoft занимается заказной разработкой IT решений для наших партнеров с западного рынка. Мы специализируемся на разработке web-приложений для стартапов на различной стадии.
Проект - в сфере телекоммуникаций.
Мы ищем сильного технического инженера, который работал с данными (ETL, пайплайны, витрины), а теперь хочет применить тот же системный подход к видеоконтенту, создаваемому с помощью ИИ.
Наш «продукт» — это видео: короткие ролики, сторис, рилс. Наш «источник данных» — генеративные нейросети. Наш «ETL» — это пайплайн от идеи до готового ролика.
Если вы умеете проектировать конвейеры, думать про стоимость, качество и автоматизацию — но хотите делать это не в мире таблиц, а в мире креатива и медиа — эта роль для вас.
Чем предстоит заниматься
1. Проектирование контентных пайплайнов (аналог ETL)
Полный цикл производства видео:
Сбор идей/скриптов → Генерация промптов → Вызов API нейросетей (видео/аудио/изображения) → Автоматизированный рендер и монтаж (ffmpeg и аналоги) → Выгрузка готового ролика.
2. Самостоятельный подбор и поставка AI-моделей
Вы сами оцениваете рынок генеративных моделей, выбираете оптимальные решения под задачу (Runway, Pika, Sora, Midjourney, ElevenLabs, Suno, open-source модели и т.д.) и выстраиваете интеграции с ними. Мы не даём готовый список инструментов — вы приносите его нам.
3. Генерация и поставка исходного контента
Весь первичный материал для видео (изображения, видеоклипы, озвучка, музыка, сценарии) создаётся и поставляется самим инженером с помощью ИИ. Это не задача для отдельного дизайнера или копирайтера — это ваша зона ответственности.
4. Управление бюджетом на генерацию (токены API)
Оплата токенов и подписок на AI-сервисы — на вашей стороне. Вы сами планируете расход, оптимизируете стоимость генерации, выбираете между платными API и open-source альтернативами и отвечаете за экономическую эффективность пайплайна. Фактически вы управляете «себестоимостью единицы контента».
5. Контроль качества (Data Quality → Video Quality)
Выстраивание автоматических и полуавтоматических проверок сгенерированного видео: артефакты, скринтрекинг, липсинк, соответствие техническим требованиям площадок.
Кого мы ищем
Человека с системным инженерным мышлением (как у классического Data Engineer), но применяющего его в креативе и медиа.
Обязательно:
-
Сильный Python
-
Опыт проектирования и автоматизации пайплайнов (ETL/ELT, оркестрация, очереди, ретраи, мониторинг)
-
Опыт интеграции внешних API (в т.ч. нестабильных, с лимитами и платными токенами)
-
Понимание, как работать с видео: ffmpeg, кодеки, форматы, разрешения, битрейт
-
Опыт работы с генеративными моделями (текст, изображения, видео, аудио)
-
Умение самостоятельно разбираться в новых инструментах и приносить их в проект
-
Ответственность за бюджет и себестоимость — вы управляете расходом токенов
Будет плюсом:
-
Опыт с Stable Diffusion, ComfyUI, LoRA
-
Работа с Runway, Pika, Sora, Kling, Midjourney, ElevenLabs, Suno
-
Опыт в медиа, продакшене, контент-фабриках
-
Понимание требований площадок (Reels, Stories, Shorts, TikTok)
-
MLOps-навыки: деплой моделей, Docker, GPU-инфраструктура
Мы предлагаем:
-
Полностью удалённую работу.
-
Гибкий график — вы самостоятельно управляете своим рабочим временем.
-
Оформление по договору B2B (как ИП или самозанятый).
-
Корпоративные курсы английского языка для профессионального роста.
-
3 оплачиваемых больничных дня в год.
-
Культуру, основанную на доверии и самостоятельности, без микроменеджмента и излишней бюрократии.
Похожие вакансии AI инженер
#senior #удаленка
Контур
Data scientist по ИИ-агентам, senior
Опыт работы: более 6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
☑️ Чем предстоит заниматься
-Проектировать и реализовывать агентное ядро — turn-loop, оркестрацию tool-calling, управление подагентами, контекст-менеджмент: компакция и токен-бюджеты, промпт-архитектура, устойчивый роутинг моделей с graceful degradation
-Разрабатывать плагинную архитектуру для интеграции с внешними B2B-системами — писать MCP-серверы, обеспечивать безопасное исполнение кода в песочницах, строить абстракции над LLM-провайдерами Anthropic, OpenAI, Bedrock, Vertex через LiteLLM и собственные прокси
-Оркестрировать мультиагентные workflow — проектировать взаимодействие агентов на собственной архитектуре, адаптированной под доменную специфику
-Разрабатывать систему оценки качества — создавать eval-гейты, бенчмарки для агентов, инструменты для трассировки и отладки
☑️ Наши пожелания к кандидатам
-Опыт создания production-агентных систем, построения мультиагентных рантаймов с подагентами, планировщиками, динамическим роутингом моделей. Важен опыт разработки сложных отказоустойчивых систем, а не просто цепочки из нескольких вызовов
-Опыт разработки на Python, TypeScript, Bun или Node.js
-Опыт интеграции с LLM-провайдерами — работа с OpenAI API, Anthropic, AWS Bedrock, Vertex AI, использование или написание собственных шлюзов на базе LiteLLM. Понимание нюансов кэширования, стриминга, retry-политик
-Опыт работы с LangChain или LangGraph, CrewAI, Agno, LlamaIndex или OpenAI/Anthropic Agents SDK, а также с MCP (••••••••/sdk). Понимание их ограничений и готовность создавать собственные решения, если опенсорс не закрывает доменные требования
-Опыт построения системы оценки и мониторинга, настройки трассировки с помощью OTel или Langfuse, внедрения eval-гейта, разработки бенчмарков для агентов, умение измерять качество и надежность
-Опыт технического лидства на уровне больших фичей или продукта
-Готовность писать как высокоуровневую архитектуру, так и низкоуровневый код для работы с SDK Anthropic и OpenAI и прокси-слоями
Контакты: •••••••• / Telegram ••••••••
🔥 •••••••• / •••••••• / ••••••••
<iframe allow="autoplay; fullscreen; accelerometer; gyroscope; picture-in-picture; encrypted-media" frameborder="0" height="315" scrolling="no" src="https://runtime.strm.yandex.ru/player/video/vplvehxyycysxnfqnvlq?autoplay=1&mute=1" width="560"></iframe>
Наши продукты охватывают ключевые HR‑процессы: от собеседований и найма до онбординга, электронного документооборота, управления финансами и бенефитами. В нашем портфеле также — внутренняя социальная сеть и единое мобильное приложение, объединяющее все сервисы. Мы используем передовые технологии и следуем лучшим мировым практикам, обеспечивая высокий уровень безопасности решений.
Среди разрабатываемых нами ИИ‑продуктов — решения, которые позволяют:
* транскрибировать и суммаризировать встречи;
* суммаризировать чаты;
* автоматизировать саппорт;
* разрабатывать интеллектуальных ассистентов.
Аудитория наших продуктов — все сотрудники Яндекса, и это самая требовательная аудитория из возможных. Мы ищем человека, который поможет нам делать сервисы ещё лучше и надёжнее
Создавать продукты, влияющие на ежедневный опыт сотрудников компании
Мы разрабатываем сервисы для десятков тысяч внутренних пользователей. Наши продукты ускоряют процессы, снижают ручной труд, повышают прозрачность и делают повседневную жизнь сотрудников в компании более удобной и комфортной.
Продукты могут быть очень разными: от массовых продуктов повседневного использования до специализированных инструментов для найма, адаптации, кадровых процессов, командировок, согласований, поддержки сотрудников и внутренней автоматизации.
Вам предстоит проектировать архитектуру продуктов, разрабатывать backend-сервисы на Kotlin/Java или на Python, обслуживать сервисы в проде, обеспечивать их наблюдаемость и отказоустойчивость, заниматься их оптимизацией и повышать стабильность их работы.
Строить надёжные интеграции между сервисами, данными и бизнес-процессами
Мы живём внутри большого корпоративного ландшафта: внутренние справочники, оргструктура, роли и права, системы заявок и учётные системы, аналитика, внешние и внутренние API.
Вы станете проектировать устойчивое взаимодействие этих систем: синхронные и асинхронные интеграции, событийные модели, очереди, обработку ошибок, идемпотентность, аудит, безопасность и обратную совместимость.
Для нас крайне ценно умение собрать сложный процесс из множества компонентов так, чтобы он был надёжным, понятным в сопровождении и устойчивым к изменениям в соседних системах.
Встраивать AI и автоматизацию в реальные HR-процессы
Мы активно используем AI для решения повседневных задач и автоматизации процессов: работа со встречами и чатами, ассистенты для сотрудников, ускорение наймовых процессов, автоматизация поддержки и т. д.
Здесь важно не просто подключить LLM, а спроектировать безопасный контур вокруг AI: доступы, источники данных, ограничения на действия, аудит, качество ответов, интеграции с внутренними системами и понятные метрики.
Это возможность работать на стыке разработки, продуктовой логики, данных и AI и внедрять автоматизацию туда, где она действительно снижает нагрузку на людей и ускоряет внутренние процессы.
Больше о бэкенде в Яндексе — в канале Yandex for Backend
* Разрабатывали новые сервисы и развивали существующие продукты
* Проектировали архитектуру систем, модели данных и API
* Работали с распределёнными системами, интеграциями и большими объёмами данных
* Сопровождали продукт на всех этапах жизненного цикла — от идеи до запуска и поддержки в продакшене
* Руководили инженерной частью команды: распределяли задачи, следили за качеством кода, помогали коллегам расти профессионально
* Занимались разработкой и оценкой ИИ‑агентов, а также повышением их качества
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.