A

Middle Backend / Fullstack-разработчик (AI-агенты) (JavaScript, Node.js)

ABA AI — разработка AI-агентов для бизнеса

aba_ai На сервисе с: 06.10.26 11:25

5 000–10 000 KZT (≈ 1k–2k ₽)КазахстанАлматыУдалёнка

#алматы #удаленно #ai

ABA AI — разработка AI-агентов для бизнеса

Ищем Middle Backend / Fullstack-разработчика из Алматы для развития действующего AI-агента, который консультирует клиентов в WhatsApp, обрабатывает заявки и интегрируется с внешними системами.

Обязанности:

— аудит и доработка существующей архитектуры;
— развитие системы до multi-tenant SaaS;
— интеграции с WhatsApp/Meta, CRM, Google Calendar и Google Sheets;
— работа с LLM API, PostgreSQL, очередями и планировщиками;
— диагностика production-сбоев, тестирование и оптимизация расходов.

Требования:

— уверенный Node.js/JavaScript и PostgreSQL;
— опыт backend-разработки и API-интеграций;
— понимание production-архитектуры;
— опыт с LLM, AI-агентами, WhatsApp/Meta или CRM будет преимуществом;
— проживание в Алматы и возможность периодически встречаться лично.

Условия:

— проектная или частичная занятость;
— первая задача — оплачиваемый технический аудит на 4–8 часов;
— при успешном результате — долгосрочное сотрудничество;
— удалённая работа с периодическими встречами в Алматы.

З/п:

5 000–10 000 ₸ в час в зависимости от опыта и задачи. Оплата по часам или согласованным этапам.

Контакты:

••••••••

В отклике просим указать город, основной стек, GitHub/портфолио, почасовую ставку и доступность.

Похожие вакансии AI инженер

Сайты компаний
СБЕР
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

В Дирекцию реализации и популяризации AI-инициатив Департамента развития искусственного интеллекта и машинного обучения (Сбер AI) Сбера требуется DS/AI Lead для реализации AI/GenAI-проектов в сегменте B2G. Нашей дружной командой мы помогаем государству проводить disrupt госуправления через внедрение AI/GenAI и ускорять национальное развитие AI/GenAI, организуем одно из крупнейших в мире профильных мероприятий – AI Journey, объединяем бизнес, государство и международное научное сообщество, чтобы обеспечить GenAI-трансформацию страны.

  • лидирование прототипирования в домене NLP

  • разработка и валидация ML-моделей, создание и внедрение AI/GenAI решений для B2G

  • проектирование архитектуры AI/GenAI и ML-моделей под бизнес-задачи

  • формализация бизнес-задач в ML-постановки, выбор метрик качества и критериев успеха

  • контроль сроков и планов выполнения пилотов и разработки прототипов

  • Проектирование, разработка, контроль качества фичей, в частности - мультиагентных систем на базе LLM для решения сложных задач

  • проектирование и разработка систем RAG

  • R&D в области NLP: эксперименты с новейшими архитектурами, reasoning-моделями, fine-tuning моделей под специфические задачи

  • оптимизация inference для работы с высокими нагрузками

  • сбор, анализ и подготовка данных (EDA), формирование признаков (feature engineering)

  • проведение экспериментов, сравнение подходов, интерпретация результатов, подготовка рекомендаций для заказчика

  • анализ данных, feature engineering, A/B тестирование

  • участие во внедрении моделей в прод: совместная работа с инженерами, подготовка артефактов (спецификации, требования к данным/сервису)

  • подготовка технической документации и презентаций результатов

  • взаимодействие с бизнес-заказчиками и техническими командами

  • умение решать ad-hoc задачи вне стандартных подходов к разработке продукта

  • высшее техническое/математическое/экономическое образование

  • опыт production-разработки ML-систем от 5 лет

  • глубокое понимание современных LLM архитектур (Transformers, attention mechanisms)

  • практический опыт с RAG: vector databases, embedding models, retrieval strategies

  • опыт работы с распределенными вычислениями (PyTorch Distributed, DeepSpeed)

  • Python на уровне написания эффективного production кода

  • опыт управления командой разработки, использующей в т.ч. системы автоматического написания кода (Codex и др.)

  • понимание полного жизненного цикла ML-модели, знание основных подходов к оценке качества моделей, работе с дисбалансом, переобучением, интерпретируемостью

  • владение английским на уровне Upper Intermediate и выше

  • опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов.

Будет плюсом

  • опыт работы с information retrieval системами

  • опыт построения мультиагентных систем (LangChain, AutoGen, CrewAI)

  • опыт fine-tuning больших языковых моделей

  • знание современных подходов к prompt engineering и chain-of-thought reasoning.

  • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская

  • гибридный формат работы

  • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия

  • корпоративный спортзал и зоны отдыха

  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи

  • ипотека для сотрудников выгоднее до 1/3 от текущей ставки

  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
hh.ru
цемрос

ML-инженер

цемросНа сервисе с: 06.10.26 12:06
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Чем предстоит заниматься:

  • ​​​​​​​Интегрировать LLM, RAG-компоненты и агентов в единую систему;
  • Настраивать профили агентов и разрабатывать промпты под конкретные бизнес-сценарии;
  • Внедрять метрики качества для RAG-пайплайнов и LLM: A/B-тестирование, сбор данных для аннотации, мониторинг поиска и ответов;
  • Разворачивать сервисы в изолированных Docker-контейнерах;
  • Документировать архитектуру системы и отдельных сервисов.

Что мы ждем от кандидатов:

  • Коммерческий опыт работы с LLM и RAG-системами от 2 лет;

  • Python, FastAPI, Pydantic;

  • Векторные БД (желательно Qdrant: индексация, фильтрация, поиск);

  • Docker: деплой и контейнеризация сервисов;

  • Будет плюсом: Знание SQL;

  • Опыт работы с агентами;

  • Понимание архитектур LLM и методов Prompt Engineering;

  • Навыки анализа экспериментов и интерпретации метрик моделей;

  • Знание методов обработки естественного языка (NLP) и их применения в различных задачах;

  • Умение анализировать данные и результаты экспериментов для принятия обоснованных решений;

  • Способность интерпретировать метрики производительности моделей и проводить их оценку;

  • Способность четко и эффективно общаться как с техническими, так и с нетехническими специалистами;

  • Умение представлять результаты работы и объяснять сложные концепции простым языком;

  • Навыки планирования сроков выполнения задач и управления рисками.

Что мы предлагаем:
  • Привлекательная заработная плата;
  • Сильная и дружная команда профессионалов, готовых делиться опытом;
  • Демократичное общение с руководителями, которые поощряют твою инициативу;
  • Насыщенная корпоративная жизнь;
  • ДМС широкого спектра со стоматологией после испытательного срока;
  • Возможность выбрать начало дня с 8/9/10 утра;
  • Комфортабельный офис класса А на территории которого находятся фитнес-клуб/аптеки/магазины/столовые/кафе/парковые зоны.
  • ЛОКАЦИЯ И ТРАНСПОРТНАЯ ДОСТУПНОСТЬ:

  • Офис м. Славянский бульвар/ БКЛ Давыдково БЦ "Верейская Плаза 4";
  • От м.Славянский бульвар доставка корпоративным транспортом – 10 минут;
  • От БКЛ Давыдково общественным транспортом - 10 минут.
Соц.сети
Н

Lead ML Engineer (LLM Inference & Architecture)

Неизвестный работодательНа сервисе с: 06.10.26 12:06
Зарплата не указанаГрузияУдалёнка

#вакансия #job #ML #Lead #LeadML #LLM #GenerativeAI #GenAI #AI

🔥 Lead ML Engineer (LLM Inference & Architecture)
Формат: B2B, Remote (приоритет — CET ±2 часа)
Занятость: Full-time
Вилка: обсуждается по итогам тех. Интервью

Ищем Lead ML Engineer, который возглавит техническое направление наших языковых моделей и возьмет на себя производительность LLM в продакшене.
Мы делаем персонализированных, эмоционально сложных AI-компаньонов (Her-style AI) с подлинной агентностью: памятью, самоизменением и эмоциональной гибкостью. Работаем с открытым сорсом (open-weights/data), развиваем собственные агентные архитектуры и обслуживаем десятки миллионов диалогов.

📌 Что предстоит делать (70% Hands-on / 30% Tech Leadership):
• Ускорять и масштабировать LLM в проде: оптимизация инференса очень больших моделей (до 1T+ параметров), SGLang, KV/prefix caching, speculative decoding, квантизация.
• Разворачивать распределенный инференс: MoE, tensor/expert/pipeline parallelism на multi-node / multi-GPU кластерах (32x H200 + AWS).
• Заниматься Post-Training: обучать и дообучать модели компаньонов (SFT, DPO/RLHF), улучшать агентные каркасы и алгоритмы чата.
• Осуществлять техлидство (без бюрократии и PM): ревью экспериментов команды NLP/CV (7 инженеров), выбор направлений и оценка гипотез.

🎯 Чего мы ждем: • Глубокий опыт оптимизации LLM в проде (SGLang, vLLM или TensorRT-LLM).
• Опыт распределенного инференса/обучения гигантских моделей (MoE, multi-node clusters). • Понимание профилирования GPU, работы attention-кернелов и KV-cache.
• Практика дообучения моделей (RLHF, DPO или аналоги).
• Сильный бэкграунд на PyTorch / Transformers.
• Английский или русский язык на профессиональном уровне.

➕ Будет плюсом: • Опыт разработки CUDA / Triton кернелов.
• Бэкграунд в CV (если есть опыт ускорения инференса гигантских GenAI моделей).
• Опыт работы в AI-стартапах (••••••••, Replika, OpenAI и др.) или BigTech (Яндекс, Сбер, T-Bank, Nebius, Meta, Mistral).
• Профильное математическое / CS образование (МГУ, МФТИ, ВШЭ, Бауманка или топовые зарубежные вузы).

🎁 Что предлагаем:
• Полный Remote и максимум свободы без корпоративного gatekeeping.
• Скорость: идеи становятся live-экспериментами за дни, а не quarters.
• 28 дней отпуска + 7 wellness-дней в год без больничных листов.
• $1,000 на обустройство хоум-офиса раз в 3 года.
• Софинансирование обучения, конференций (50%) и медицинских расходов (до $1,000/год).
• Доступ к опциональной A-team программе (опционы / % от выручки) после 1 года работы.

📥 Контакты для отклика: ••••••••

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