A

AI Engineer (Python)

tl;dr: AI Engineer, Тель-Авив, hybrid, Aikido Security #вакансия #job

aikido_security На сервисе с: 07.10.26 12:06

Зарплата не указанаТель-АвивГибрид

Публикатор: ••••••••
Обсуждение: ••••••••
tl;dr: AI Engineer, Тель-Авив, hybrid, Aikido Security #вакансия #job

Я сейчас ищу человека к себе в команду в Aikido.
До Aikido я был founding engineer в •••••••• - мы строили security tooling вокруг cloud/container infrastructure. В этом году нас купил Aikido, и сейчас внутри Aikido мы строим две довольно необычные AI-системы.

Первая - AI, который сам чинит CVE.

Мы хотим убрать практически весь manual work из remediation:

CVE
→ агент исследует код
→ находит причину уязвимости
→ пишет патч
→ применяет его
→ запускает проверки
→ открывает MR.

Человеку остаётся поревьюить MR и нажать Merge.
Система уже работает, закрывает 80% кейсов, но 20% как известно - самые сладкие. Сидим - допиливаем.

Вторая - AI, который пересобирает Docker images популярных open-source проектов.

Например, есть официальный Docker build для nginx, Elasticsearch или другого популярного проекта.
Наша задача:

взять оригинальный Dockerfile
→ полностью воспроизвести его build
→ разобраться, как он устроен
→ модифицировать Dockerfile так, чтобы в resulting image были security patches
→ снова собрать и проверить результат

На выходе пользователь получает не какой-то magic binary, а готовый Dockerfile в MR, который можно собрать самому.
История та же самая - 80% работает, а 20% - патч в промпте или новый скил каждый день

И вот человека, который поможет нам делать эти системы надёжнее и умнее, мы сейчас ищем.

Что предстоит делать:
AI agents — строить агентов для vulnerability research, patch generation, Dockerfile reconstruction и automated remediation.
Agent engineering — LLMs, tools, context, prompts, guardrails, agentic workflows.
Evals — строить систему, которая позволяет понимать, насколько хорошо агент реально справляется с задачами: datasets, tracing, evaluation pipelines, regression tests и метрики.
Containers — Dockerfiles, builds, dependency resolution, reproducible builds и security remediation контейнеров.
Security — CVEs, software supply chain, dependencies, containers и automated patching.
Production — Kubernetes, Argo Workflows, AWS, GitOps. Всё это должно работать не как research prototype, а как production infrastructure.

Стек (базвордов рассыпал - пакет порвался): Python, LangGraph, Claude Agent SDK, Langfuse, Kubernetes, Argo Workflows, AWS, GitOps.
Самое важное на что смотрим в процессе найма - понимаешь ли ты как оценить качество работы агента чтобы понимать на следующей итерации стало ли лучше или нет и нужно ли вообще дальше улучшать. Готовь ответы перед собеседованием!

Тель-Авив, hybrid.
Вакансия: ••••••••

Если интересно — пишите мне напрямую, расскажу подробнее.
••••••••

Похожие вакансии AI инженер

Сайты компаний
яндекс

Техлид в команду Эйчартеха

яндексНа сервисе с: 14.07.26 12:21↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаНе указана странаЛокация не указана

<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&amp;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

Сайты компаний
2ГИС

Data Scientist в команду AI-Агенты

2ГИСНа сервисе с: 15.06.26 03:47↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссия

Мы, команда AI агентов, создаём новый способ взаимодействия с привычными продуктами 2ГИС и Отелло. Считаем, что в ближайшем будущем общение с AI-агентами станет таким же естественным, как использование мобильных приложений сейчас. Ищем Data Scientist, который поможет нам воплотить это будущее в жизнь.

Стек: OpenAI GigaChat MCP Python Postgresql Langfuse CI/CD Docker Kubernetes

Что предстоит делать

  • Разрабатывать ассистентов на базе API 2гис с текстовым и голосовыми интерфейсами.
  • Анализировать качество генеративных моделей и искать способы его улучшения.
  • Активно следить за best practice и open source решениями.
  • Деплоить сервисы в Kubernetes, настраивать их мониторинг.
  • Проводить Code Review существующих решений, предлагать идеи по развитию/оптимизации.

Что ожидаем

  • Опыт разработки / data science от 3-х лет.
  • Понимание архитектуры AI-агентов (оркестрация, memory, tools).
  • Опыт использования СhatGPT и других открытых или закрытых LLM, понимание возможностей и ограничений.
  • Опыт работы с одним из фреймворков для написания LLM пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack и т.п.
  • Опыт деплоя сервисов в прод.

Почему у нас хорошо

2ГИС — аккредитованная IT-компания. Полностью белая зарплата. Для нас важен специалист, а не его локация. Можно работать удалённо. Если хочешь работать в гибридном формате, у нас есть офисы в Москве, Санкт-Петербурге, два классных офиса в Новосибирске. А также коворкинги в других городах. Заботимся о здоровье: ДМС и возможность получать онлайн-консультации терапевта, невролога, психолога и медицинского агента. Если хочешь делиться своим опытом, мы только за — поможем с выступлениями на конференциях и статьями для Хабра.

Сайты компаний
СБЕР

AI Engineer

СБЕРНа сервисе с: 16.06.26 19:11↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияМосква

Команда занимается разработкой Disrupt-решений в сфере Безопасности Сбера

Цель команды – разработка инновационных решений, проверка гипотез, посредством подготовки MVP и PoC планируемых продуктов, поддержка продуктовых команд в части оперативной разработки.

  • разработка ML-алгоритмов

  • разработка ML-моделей

  • поддержка существующих AI-решений

  • разработка AI-Агентов

  • проработка AI-архитектуры внедрения решений в целевой процесс

  • генерация идей.

  • высшее образование

  • коммерческий опыт работы разработки\в сфере ИИ не менее 2 лет

  • опыт самостоятельного лидирования

  • готовность работы в условиях многозадачности и сжатых сроков, интенсивному обучению и повышению квалификацию

  • опыт работы со следующим стеком:

Python, numpy, pandas, scipy, scikit-learn, XGBoost, PyTorch, OpenAI, LangChain, LangGraph, Chroma, prompt engineering, FastAPI, REST/gRPC, React, Docker, Kubernetes, GitLab.

  • офисный формат работы, 5\2
  • ипотека выгоднее для каждого сотрудника и льготные условия кредитования
  • фитнес залы в офисах
  • бесплатная подписка СберПрайм+
  • скидки на продукты компаний-партнеров: Okko, Сбер Маркет, Delivery Club, Самокат, Сбер Еаптека и другие
  • ДМС с первого дня и льготное страхование для близких
  • корпоративная пенсионная программа
  • реферальная программа для сотрудников: можно пригласить в команду знакомых профессионалов и получить вознаграждение

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