гк innostage

Руководитель отдела ИИ разработки

Innostage — первый и единственный системный интегратор в России , который проверяет собственную киберустойчивость на практике, выйдя на багбаунти в режиме открытых кибериспытаний. 1166 хакеров безуспешно ломают нас каждый день за 10 миллио…

гк innostage На сервисе с: 08.10.26 09:45

Зарплата не указанаРоссияКазаньГибрид
Innostage — первый и единственный системный интегратор в России, который проверяет собственную киберустойчивость на практике, выйдя на багбаунти в режиме открытых кибериспытаний. 1166 хакеров безуспешно ломают нас каждый день за 10 миллионов рублей!
ТОП-3 крупнейших интеграторов РФ в сфере защиты информации
ТОП-10 поставщиков в сфере ИБ и крупнейших компаний в области кибербезопасности в РФ
1200+ профессионалов выбрали Innostage своим работодателем.


Задачи:

  • Функциональные обязанности
    1. Управление командой
  • Формирование и развитие команды инженеров-разработчиков ИИ.
  • Распределение ролей и зон ответственности внутри команды.
  • Постановка задач, декомпозиция, планирование и контроль исполнения.
  • Регулярное управление загрузкой и мощностью команды.
  • Развитие инженерных компетенций сотрудников.
  • Участие в подборе и адаптации новых сотрудников.
  • Проведение технических разборов и code review для критичных решений.
  • 2. Run - эксплуатация AI Core и действующих сервисов
  • Ответственность за техническую стабильность AI Core и работающих AI-сервисов.
  • Организация мониторинга, логирования и обработки инцидентов.
  • Формирование правил поддержки и эксплуатации.
  • Контроль технического долга.
  • Контроль обновлений, релизов и изменений в промышленной среде.
  • Организация управления доступами, ключами, конфигурациями и интеграциями.
  • Контроль потребления инфраструктуры и внешних AI-сервисов.
  • 3. Change - разработка и развитие
  • Перевод продуктовых и бизнес-задач в технический backlog команды.
  • Техническая декомпозиция новых AI-инициатив.
  • Определение архитектурного подхода к реализации.
  • Планирование разработки и выпусков.
  • Контроль качества реализации.
  • Организация прототипирования и технической проверки гипотез.
  • Принятие решения о переходе от прототипа к промышленной разработке.
  • 4. Архитектура и техническое качество
  • Формирование и поддержание целевой архитектуры AI Core.
  • Контроль архитектурной целостности решений команды.
  • Определение стандартов разработки и интеграции.
  • Выбор моделей, фреймворков, инфраструктурных компонентов и подходов.
  • Контроль безопасности AI-решений совместно с ИБ.
  • Контроль производительности, надежности и масштабируемости решений.

Требования:

  • Обязательно:
  • Опыт управления командой разработки или инженерной командой.
  • Сильный технический бэкграунд в backend / platform / AI-разработке, достаточный для принятия архитектурных решений и технического контроля команды.
  • Практический опыт разработки и внедрения решений на базе LLM, RAG, AI-агентов или смежных AI-технологий.
  • Понимание полного жизненного цикла AI-сервиса: идея, прототип, разработка, тестирование, промышленный запуск, эксплуатация, развитие.
  • Умение управлять ограниченной мощностью команды: приоритизация, планирование, распределение ресурсов между эксплуатацией, развитием и техническим долгом.
  • Опыт декомпозиции задач, оценки сроков, контроля исполнения и управления зависимостями.
  • Умение выстраивать инженерные процессы: разработка, code review, тестирование, CI/CD, релизы, мониторинг, инциденты, документация.
  • Понимание архитектуры корпоративных AI-решений: LLM Gateway, модели, API, RAG, поисковые системы, базы данных, интеграции, observability.
  • Будет преимуществом:
  • опыт создания или развития внутренней AI-платформы;
  • опыт On-Prem-развертываний;
  • опыт эксплуатации локальных LLM;
  • опыт работы с Kubernetes, Docker, PostgreSQL, vector DB, OpenSearch / Elasticsearch;
  • опыт построения LLM Gateway;
  • опыт observability и оценки качества LLM-систем;
  • опыт построения платформенных компонентов, повторно используемых несколькими продуктами;

Условия:

  • Помощь в адаптации для быстрого погружения в работу;
  • ДМС (включая ежегодное комплексное мед. обследование, стоматологию, телемедицину, психологическую поддержку в онлайн-формате) после испытательного срока;
  • Страхование от несчастного случая и страхование при выезде за рубеж;
  • Постоянное развитие - доступ к онлайн библиотеке, курсы, тренинги
  • Частичная компенсация затрат на занятия спортом;
  • Сообщество единомышленников по увлечениям и интересам – книги, спорт, фильмы и различные хобби;
  • Имеем аккредитацию в Минцифры;

Похожие вакансии AI инженер

Соц.сети
контур

Data scientist по ИИ-агентам, senior

контурНа сервисе с: 10.08.26 14:13↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаСанкт-ПетербургУдалёнка

#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 ••••••••

🔥 •••••••• / •••••••• / ••••••••

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.

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