AI-first разработчик (Telegram, Python)
Нам не нужен узкий ML-исследователь. Мы ждем AI-first разработчика в проект «Чат-бот». Пишем на Python, но это не ограничение. Предстоит работать с LLM, будет круто, если успели получить коммерческий опыт в этом.
progressive mind На сервисе с: 13.10.26 10:49
Нам не нужен узкий ML-исследователь. Мы ждем AI-first разработчика в проект «Чат-бот». Пишем на Python, но это не ограничение. Предстоит работать с LLM, будет круто, если успели получить коммерческий опыт в этом.
О проекте
Мы делаем умного чат-бота на базе LLM, который отвечает на вопросы пользователей. Его нужно довести до продакшена в трёх средах: в отдельном приложении, в Telegram и на действующем сайте в специальном режиме запросов.
Кого ищем
Нам не нужен узкий ML-исследователь, как уже упоминали. Сегодня сильный инженер с AI-инструментами решает задачи, на которые раньше требовалась отдельная команда, и мы ищем именно такого разработчика. Claude, Cursor и Copilot для него обычные рабочие инструменты, а незнакомую задачу он берёт и разбирается в ней сам.
Вы будете работать в паре с ведущим инженером команды, но как самостоятельный специалист со своей зоной ответственности. Задачи ставит руководитель направления, а как их решать, выбираете вы.
Чем предстоит заниматься
- Разрабатывать чат-бота на базе LLM и встраивать его в приложение, Telegram и сайт
- Строить логику ответов: работать с промптами, контекстом, RAG и источниками данных
- Обеспечивать корректную работу бота на подготовленных данных и окружении
- Развивать функционал по обратной связи от пользователей
- Предлагать решения и улучшения, а не только выполнять задачи по списк
Что для нас важно
- Коммерческий опыт разработки от 5-6 лет, основной язык Python сейчас, но это не ограничение для соискателя. Разработчик геренераст тоже идеально подойдет при прочих равных.
- Вы активно используете AI в повседневной работе и можете рассказать, как именно
- Есть опыт работы с данными или ML в любом виде: пайплайны, аналитика, интеграция LLM по API, pet-проекты. Это не обязательно ваша основная специализация, но опыт имеется
- Умеете интегрировать решения в разные платформы через API, ботов и веб
- Вы ответственны по умолчанию: взятая задача будет сделана, а о проблемах мы узнаём от вас первыми
- Английский от B2: команда билингвальная
Будет плюсом, сообщите нам об этом
- Опыт дообучения моделей: Fine-Tuning, LoRA
- Опыт оптимизации LLM и инференса: скорость, качество, стоимость
- Практика с LangChain, RAG, агентами, векторными базами
- Опыт работы с большими объёмами данных
- Готовые чат-боты или pet-проекты, которые можно показать
-
Что предлагаем
- Доход от $5 000 до $6 000 в месяц, выплаты ежемесячно
- Полностью удалённую работу
- Продукт с реальной аудиторией, где результат вашей работы виден сразу
- Сильную международную команду и минимум бюрократии
- Свободу в выборе инструментов и подходов
- Остальные подробности расскажем после отклике
Похожие вакансии AI инженер
Мы - международная IT-компания с главным офисом в Санкт-Петербурге и распределенной командой по всему миру. Наш опыт в IT-разработке финтех решений насчитывает более 10 лет. Мы создаем продукты, которыми пользуются миллионы людей по всему миру.
Компания развивается и сейчас для реализации наших амбициозных планов мы ищем AI / ML инженера, которому хочется строить новый продукт.
Чем предстоит заниматься:
- Участвовать в разработке AI-решения для анализа документов, изображений и текста (KYC-верификация), включая работу с Computer Vision (CV), OCR и NLP
- Подбирать и адаптировать модели под бизнес-задачи
- Реализовывать и развивать RAG-подходы
- Интегрировать LLM в систему как вспомогательный слой
- Разрабатывать inference-пайплайны и AI-сервисы
- Участвовать в подготовке AI-сервисов к деплою и эксплуатации, интеграции AI-решений в продукт через API, gRPC или другие подходы, участие в обсуждении архитектурных решений, взаимодействие с командой backend
- Участвовать в поддержке моделей в продакшене, работа с инцидентами
- Работать с персональными и чувствительными данными, учитывать требования безопасности и AI-compliance
Что ожидаем от кандидата:
- Практический опыт разработки и применения AI / ML моделей в прикладных задачах (ML-бэкендов, чат-ботов, ML-ассистентов или систем на основе LLM)
- Уверенное владение Python и опыт работы с ML-стеком
- Опыт с инструментами и библиотеками для работы с AI, включая OpenAI SDK, Pydantic AI, ai-sdk и др.
- Практический опыт работы с моделями Computer Vision, OCR и NLP
- Знание принципов работы с данными, их валидации, основ безопасности данных и compliance, особенно в контексте KYC и обработки персональных данных
- Опыт работы с pre-trained моделями и open-source ML-библиотеками, пайплайнами обработки данных и inference, дообучение и адаптация
- Базовое понимание интеграции AI-сервисов в backend-системы (работа с API, очередями сообщений, реляционными БД)
- Опыт разработки и поддержки пайплайнов обработки данных и AI-сервисов в продакшн-среде
- Опыт работы с RAG подходами, embeddings и similarity search - будет плюсом
Что предлагаем:
- Абсолютное доверие с нашей стороны
- Уровень дохода обсуждаем лично - учитываем ваши опыт и цели
- Официальное трудоустройство, белая заработная плата
- Любой формат работы на выбор (офис / гибрид / удаленка). Гибкое начало рабочего дня (8.30 - 10.30)
- ДМС со стоматологией
- Компенсация спорта и обучения
- Компенсация больничных до 100%
- Участие в конференциях, тренингах и обучениях;
- Незабываемые корпоративы и увлекательные тимбилдинги
- Уютный офис возле станции метро «Чкаловская» с кофе-поинтами, массажным креслом и свежими завтраками
- Крутая дружная команда, которая всегда тебя поддержит
- И все, что нужно для безопасной счастливой жизни
Если тебе интересно взять на себя важную роль в развитии бизнеса - откликайся, будем рады познакомиться!
Ищем AI/Prompt-инженера в Точка Банк. Мы создаём онлайн-банк и экосистему сервисов для бизнеса. В нашей команде больше 6 000 сотрудников, а сервисами пользуются пользуются более 800 000 клиентов.
О команде
У нас несколько команд, в которые мы ищем специалиста:
1. Агенты изменений
Команда развивает AI-ассистента, который помогает продакт-менеджерам и лидерам управлять портфелем гипотез и продуктовых изменений. Ассистент объединяет разрозненные данные в единую умную сеть, поддерживает связь гипотез со стратегией компании и финансовыми показателями, сокращает путь от идеи до MVP через готовые шаблоны и подсказки.
Система не просто хранит информацию, но и помогает приоритизировать и проверять гипотезы, управлять бэклогом, находить схожие идеи для коллаборации и автоматизировать рутинные задачи.
Проект решает проблему разрозненности знаний и потери контекста, снижает когнитивную нагрузку на специалистов, ускоряет эксперименты за счёт сокращения сроков запуска изменений и грамотного использования ресурсов.
2. AI и клиентский сервис
Команда работает над AI-ассистентом для сотрудников поддержки. Ассистент помогает быстрее обрабатывать обращения в чате: агрегирует контекст по клиентскому кейсу из внутренних систем и баз знаний, подбирает релевантную информацию по продуктам и операциям, предлагает черновики ответов и подсказки по следующим действиям.
Проект решает проблему долгого поиска данных и постоянных переключений между разрозненными инструментами, снижает когнитивную нагрузку на специалистов, помогает выравнивать качество коммуникации и предоставляет бизнесу измеримый эффект за счёт сокращения времени обработки обращений и повышения эффективности поддержки.
3. Единый ассистент
Команда развивает AI-ассистента для внешних и внутренних пользователей и клиентов банка. Ассистент поддерживает диалог на общие темы и выполняет конкретные задачи: формирует NDA, создаёт акты, подбирает программы господдержкуи проводит переводы по СБП. Функционал постоянно расширяется. Проект — это центральный AI-ассистент банка с долгосрочной стратегией развития для всех категорий пользователей.
Что делать
- Проектировать архитектуру и реализовывать диалоговые AI-ассистенты и системы с LLM.
- Внедрять методы обогащения контекста LLM и отслеживать качество баз знаний.
- Разрабатывать и интегрировать tools в MCP-сервера, разрабатывать бэкенд LLM-агентов, выкатывать их в прод.
- Строить и развивать пайплайн генерации, обработки и контроля качества промптов: structured output, function calling, chain-of-thought, data pipelines, мониторинг стабильности.
- Сопровождать внутренние команды внедрения: проводить архитектурные ревью, писать гайды, участвовать в обучении и развитии сообщества.
- Работать в тесной коллаборации с командами разработчиков, продакт-менеджеров, аналитиков, ML-инженеров и специалистов по безопасности.
- Взаимодействовать с бизнес-заказчиками, валидировать гипотезы, выстраивать пайплайн работы над проектом и участвовать в полном цикле разработки до MVP или пилотов.
Ты подойдёшь, если
- Есть опыт построения систем с LLM от 3 лет.
- Есть опыт работы с диалоговыми ассистентами, написания промптов и обогащения контекста, включая function calling, RAG и другие подходы.
- Понимаешь современные подходы к RAG (Retrieval-Augmented Generation), включая работу с векторными базами данных и embedding-пайплайнами.
- Есть опыт работы с function calling, tools, agents, memory, multi-agent-системами, а также понимание архитектуры цепочек агентов и промптов.
- Есть опыт участия во внедрении или создании внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием и мониторинга этих систем.
- Уверенно пишешь на Python production-ready код: создаёшь скрипты, строишь пайплайны, интегрируешься с API LLM и векторными базами, автоматизируешь процессы.
- Умеешь защищать свои гипотезы метриками, прозрачно тестировать элементы системы и версионировать эксперименты.
- Умеешь ясно излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и выступать ментором для коллег.
Будет плюсом:
- Опыт работы в Data Science или ML и понимание, в каких задачах LLM не является оптимальным решением.
- Опыт построения платформенных решений, SDK или low-code-инструментов для AI-ассистентов и поддержки других команд, а также опыт с MCP.
- Опыт работы с ML-мониторингом, логированием, observability и CI/CD для LLM-инструментов.
- Навыки проектирования мультимодальных систем: обработка текста, документов и аудио, интеграция мультимодальных моделей.
- Понимание архитектуры современных LLM-фреймворков: LangChain, LlamaIndex, Ollama, Hugging Face Transformers.
- Понимание специфики финтеха и опыт внедрения принципов privacy by design, а также работы с трансграничной обработкой данных.
- Есть публичные материалы (статьи, доклады, open source-вклады) по LLM-архитектуре или инструментам для разработчиков.
Что ждёт тебя в Точка Банк
- Официальная зарплата до 390 000 ₽. Точная сумма зависит от твоих навыков и ожиданий — обсудим их на собеседовании. Это сумма до вычета налогов. Помни, что с 2025 года ставка НДФЛ меняется в зависимости от суммарного дохода за год.
- Пятидневная рабочая неделя с гибким началом и окончанием дня.
- Удалёнка или любой офис Точка Банка в городах присутствия. Наши офисы — это продуманные опенспейсы, где есть индивидуальные места для работы, зоны отдыха и кухни с кофе и перекусами. Ты можешь самостоятельно выбрать, где работать — ходить в офис необязательно.
- Понятная система развития и роста по грейдам.
- Возможность работать по-своему. Никто не будет навязывать свои методы, трекать время и контролировать каждое действие. Делаем так, чтобы каждый был услышан и мог влиять.
- Необходимая техника.
- Бесплатное обучение: ты сможешь ездить на IT-конференции, митапы и хакатоны и проходить курсы за счёт компании. А ещё пользоваться нашей библиотекой и платформой с онлайн-курсами.
- Комфорт не только в работе, но и в жизни. После испытательного срока: ДМС со стоматологией, психолог, чекапы здоровья и 4 дополнительных выходных в год.
- Онлайн-кабинет сотрудника, где ты можешь заказать справку, поставить отпуск или отгул, заказать технику или посмотреть выплаты.
- Активная корпоративная жизнь: устраиваем кинопоказы, спортивные марафоны и корпоративы, которые потом ещё долго вспоминают.
07.07.2026
HireSeeker собирает вакансии со всех площадок и присылает только релевантные. Бесплатно.