продамус

AI Engineer /Разработчик продуктов с помощью AI (Python, JavaScript)

Prodamus — аккредитованная продуктовая IT-компания, сервис для автоматизации онлайн-бизнеса.

продамус На сервисе с: 23.10.26 10:52

200k–250k ₽РоссияМоскваУдалёнка

Prodamus — аккредитованная продуктовая IT-компания, сервис для автоматизации онлайн-бизнеса.

Сейчас мы создаем продуктовую лабораторию внутри IT-блока — место, где идеи быстро превращаются в работающие решения.

Кого мы ищем

Ищем универсального разработчика, который имеет опыт классической разработки от 3 лет, но перешел к созданию продуктов с помощью AI и использует нейросети как основной инструмент работы.

Нам нужен специалист, который умеет самостоятельно создавать полноценные продукты — от идеи до запуска. Не просто автоматизировать отдельные процессы или использовать AI для написания кода, а собирать с его помощью работающие сервисы и приложения и отвечать за результат.

Важно: это не позиция разработчика AI-моделей или AI-агентов. Мы ищем разработчика, который использует AI-инструменты для создания самих продуктов.

Что предстоит делать

  • Создавать продукты и новые функции с помощью AI — от идеи и выбора решения до работающего результата.

  • Использовать AI-инструменты как основной способ разработки: генерировать код, проверять и дорабатывать его, тестировать функциональность.

  • Самостоятельно собирать приложения и сервисы целиком, используя подход vibe coding.

  • Подбирать технологии и инструменты под конкретную задачу, быстро проверять идеи и создавать прототипы.

  • Продумывать архитектуру приложений, находить ошибки и доводить решения до рабочего состояния.

  • Работать над разными продуктами и экспериментальными проектами, предлагая эффективные способы их реализации.

Что для нас важно

  • Опыт классической разработки от 3 лет.

  • Опыт самостоятельного создания полноценных продуктов с помощью AI — от идеи до работающего решения.

  • Использование AI как основного инструмента разработки, а не только помощника для написания отдельных фрагментов кода.

  • Понимание архитектуры приложений и умение проверять, тестировать и дорабатывать код, созданный AI.

  • Практический опыт работы с инструментами для AI-разработки: Claude Code, AI IDE и аналогами.

  • Умение самостоятельно выбирать технологии и доводить задачи до результата.

Технологии

  • C# / .NET

  • Python

  • JavaScript

  • Docker

  • PostgreSQL / MySQL

Что мы предлагаем

  • Работу в аккредитованной IT-компании.

  • Официальное оформление по ТК РФ.

  • ДМС после испытательного срока.

  • Возможность оформить льготную IT-ипотеку при соответствии требованиям программы.

  • Полностью удаленный формат работы.

  • Современный технологический стек и AI-first подход к разработке.

  • Сильную команду и возможность влиять на технические решения и создание новых продуктов.

В сопроводительном письме опиши, какие продукты или проекты создавал на основе ai.

Похожие вакансии AI инженер

Соц.сети

AI-инженер / LLM-инженер

На сервисе с: 25.10.26 13:42
от 235k ₽РоссияМоскваГибрид

#middle #200k #гибрид #офис

••••••••
AI-инженер / LLM-инженер
от 235 000 ₽ за месяц, на руки
Опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: гибрид или офис (Москва)

☑️ Чем предстоит заниматься
-Разрабатывать агентов на LangGraph: tool calling, многошаговые сценарии, human-in-the-loop, обработка ошибок
-Строить RAG по внутренним документам: разбор PDF/DOCX, сканов и таблиц, индексация, гибридный поиск (BM25 + dense), реранкинг
-Делать и развивать агентов для корпоративных систем (Bitrix, Jira, Alfresco, Exchange, 1С): text-to-SQL по MS SQL / PostgreSQL, интеграции через REST API
-Разбирать ошибки агентов по трейсам, вести регрессионные наборы и метрики качества
-Вместе с заказчиками вести решение от прототипа до передачи в эксплуатацию и документировать его

☑️ Наши пожелания к кандидатам
-От 2 лет разработки на Python, из них от 1 года — LLM-проекты (агенты, ассистенты, RAG). asyncio, FastAPI, pydantic, тесты
-LangGraph, LangChain или аналоги; function calling, structured output, паттерны агентов (ReAct, plan-and-execute, роутинг)
-RAG на практике: chunking, эмбеддинги, векторный и гибридный поиск (Qdrant, pgvector или аналоги)
-Понимание ограничений LLM и способов их обходить: контекстное окно, галлюцинации, недетерминизм. Умение решить, где нужна LLM, где достаточно детерминированного решения, а где — классического ML, и обосновать выбор по качеству, стоимости и надёжности
-Оценка качества: собрать тестовый набор, выбрать метрики (recall@k, faithfulness, RAGAS или аналоги), провести офлайн-оценку и side-by-side сравнение версий промпта или пайплайна
-Уверенный SQL; Docker / Docker Swarm, GitLab CI
-Умение общаться с бизнес-заказчиками, переводить задачу в техническую постановку и писать понятную документацию
-Будет плюсом:
-Работа с open-weight моделями (Qwen, DeepSeek) и их деплой на vLLM: квантование (FP8/AWQ), guided decoding
-Опыт с российскими LLM (GigaChat, YandexGPT) через API
-LiteLLM как шлюз к моделям; OpenWebUI (Functions, Tools, Pipelines)
-Langfuse или LangSmith, LLM-as-a-judge
-MCP: создание и подключение серверов
-Защита LLM-систем: prompt injection, маскирование конфиденциальных данных
-Классический ML для текстов: классификация, кластеризация, бустинги, sklearn (например, для маршрутизации запросов)

Контакты: ••••••••

🔥 •••••••• / •••••••• / ••••••••

Другие площадки
яндекс

Старший ML-разработчик агентов для Алисы

яндексНа сервисе с: 07.06.26 07:51↑ Вакансия с автоподнятием
350k–484k ₽РоссияМоскваОфис

Написали своего первого агента на LangGraph и хотите перейти на следующий уровень? Мы в команде Алисы строим мультиагентную платформу, которая будет решать различные задачи миллионов пользователей — от собственной продуктивности до коммерческих сценариев. WebAgents, tool calling, (V)LLM, A/GRPO, симуляторы, хардовый R&D — это всё про нас. С видеокартами мы уже разобрались, так что ищем крутых коллег, с которыми построим успешных агентов массового пользования.

Какие задачи вас ждут

Разработка и внедрение агентов на базе LLM, проектирование ML-компонентов платформы агентов
Вы будете создавать агентов, которые умеют обрабатывать сложные, multi-turn- и multi-modal-запросы пользователей. Предстоит разрабатывать системы маршрутизации задач, выбора инструментов и моделей, а также настраивать управление вызовами функций и оркестрацию различных моделей внутри пайплайна.

Замена традиционных классификаторов LLM-пайплайнами и RAG-системами
Нужно будет трансформировать старые архитектуры в современные пайплайны с LLM, вызовом функций, планированием и рассуждениями.

Дообучение, настройка и интеграция моделей, оптимизация inference
Вам предстоит работать как с опенсорс-моделями, так и с внутренними, включая fine-tuning, RL и адаптацию под платформу агентов. Нужно обеспечить быструю и устойчивую работу агентов на проде, включая оптимизацию inference и взаимодействие с инфраструктурой (Eagle, FP8, дистилляцию, multi-dimensional parallelism, etc.).

Исследования и эксперименты с графами агентов и памятью
Мы экспериментируем с вызовами агентов, memory-подсистемами, симуляцией поведения, архитектурами reasoning и системами планирования.

Участие в разработке RL-моделей для обучения диалоговых агентов
Если у вас есть опыт работы с multi-turn reinforcement learning или интерес к нему, можно будет погрузиться в постановку и реализацию таких экспериментов в масштабах Яндекса и Алисы с сотнями тулов и большим количеством тёрнов.

Мы ждем, что вы

  • Обладаете глубокими знаниями в Deep Learning и NLP
  • Работали с LLM и пайплайнами вокруг них (function calling, memory, RAG)
  • Внедряли ML-системы в продакшен
  • Мыслите системно — от архитектуры до интеграции с инфраструктурой
  • Пишете на Python, знакомы с PyTorch
  • Готовы к кросс-функциональной работе с бэкендом и продуктовыми командами
hh.ru
согаз: г. москва

Fullstack Developer (AI Native)

согаз: г. москваНа сервисе с: 24.09.26 10:36↑ Вакансия с автоподнятием
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Хотите стать частью увлекательного процесса цифровой трансформации?

Блок IT в СОГАЗ активно развивается и меняет подход к созданию продуктов. Мы создаем новые сервисы и решения, которые делают нашу работу более технологичной и эффективной.

Сейчас мы в поисках Fullstack-разработчик (AI Native).

Обязанности:

  • Разработка AI first full-stack веб-приложений: бэкенд на Python, фронтенд на React;
  • Проектирование решения до начала разработки кода, по которым агенты могут работать автономно;
  • Реализация production-кода через оркестрацию агентов;
  • Организация многоуровневого ревью с помощью агентов;
  • Развитие агентной среды команды: правила проекта для агентов, скиллы, кастомные команды, хуки, MCP-серверы.
Требования:

Full-stack разработка:

  • Опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет;
  • Опыт разработки фронтенда на React и TypeScript;
  • Опыт проектирования синхронного взаимодействия между сервисами;
  • Опыт работы с асинхронным взаимодействием;
  • Уверенное владение Git при параллельной работе над множеством изменений в одном проекте;
  • Опыт работы с базами данных (SQL/NoSQL);
  • Автотесты (pytest, Vitest/Jest, Playwright) и статический анализ (ruff, mypy, ESLint);
  • Docker / docker-compose, CI/CD (GitLab CI).

AI-инструменты в разработке:

  • Регулярная практика работы с кодовыми агентами в терминале и в IDE (Claude Code, Codex CLI, Qwen Code, Cursor, Cline и аналоги), как облачными, так и на open-source моделях во внутреннем контуре, независимо от слоя (фронт/бэк);
  • Опыт мультиагентной разработки: параллельный запуск агентов на разные задачи, роли субагентов (планировщик, исполнитель, тестировщик, ревьюер), изоляция через git worktree или контейнеры;
  • Управление контекстом агента: правила проекта (AGENTS.md / CLAUDE.md), скиллы, команды, хуки; подключение готовых и написание простых MCP-серверов;
  • Критическое чтение сгенерированного кода;
  • Понимание, где AI-генерация кода ускоряет работу, а где создаёт риски (галлюцинации, устаревшие паттерны), и умение это контролировать, включая безопасность: несуществующие или вредоносные пакеты, секреты в контексте агента, prompt injection через содержимое репозитория и задач, избыточные права агента;
  • Оптимизация агентной разработки: выбор модели под задачу (сильная для планирования и ревью, более лёгкая или локальная для рутинных задач), контроль расхода токенов.

AI/LLM-компетенции:

  • Понимание работы LLM: контекст, токены, сэмплинг, structured output, function calling, ограничения моделей, деградация качества на длинных сессиях и при переполнении контекста.

Будет плюсом:

  • Опыт работы в регулируемой/корпоративной среде;
  • Опыт написания технической документации;
  • Встраивание LLM в продукт: агентные сценарии (ReAct) и понимание, когда нужен автономный агент, а когда достаточно workflow; LangGraph/Langflow; RAG (чанкинг, эмбеддинги, векторные БД Qdrant/Chroma, reranking);
  • Развёртывание моделей для разработки во внутреннем контуре (vLLM, Ollama, LiteLLM);
  • Собственные пайплайны разработки на Claude Agent SDK / OpenAI Agents SDK или на автоматическом режиме CLI-агентов;
  • Оценка качества работы агентов и промптов (promptfoo, Langfuse).
Условия:
  • Оформление полностью в соответствии с ТК РФ, включая оплачиваемый отпуск 29 календарных дней (плюс 1 день отпуска);
  • ДМС в лучших клиниках города, страхование жизни и страхование от несчастных случаев и болезней + ДМС родственников с 75% скидкой;
  • Премиальные условия на всю продуктовую линейку группы компаний «СОГАЗ» для работников и их близких родственников (ОСАГО, каско, имущество, жизнь);
  • Социальный пакет и специальные предложения по страхованию, кредитованию и другие программы от наших партнёров:
  • Заботу компании о детях сотрудников: подарки на Новый год и скидки в детские лагеря.

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