М

Python-разработчик / AI Engineer

Построить систему на основе ИИ, которая сама ищет кандидатов на позицию специалиста по количественной инженерии (проверка и опровержение гипотез, очистка и учёт данных, Python), изучает их работы и ведёт базу кандидатов. После сдачи заказч…

м_к_инвест

150k–200k ₽РоссияМоскваУдалёнка

1. ПРОЕКТ

Построить систему на основе ИИ, которая сама ищет кандидатов на позицию специалиста по количественной инженерии (проверка и опровержение гипотез, очистка и учёт данных, Python), изучает их работы и ведёт базу кандидатов. После сдачи заказчик получает систему целиком и дальше управляет ей сам.

2. ЧТО ДЕЛАЕТ СИСТЕМА

  • Ищет по открытым источникам: научные базы (ИСТИНА МГУ, eLibrary, OpenAlex, arXiv), профессиональные сообщества и портфолио (GitHub, ODS, Kaggle).
  • Работает с закрытыми платформами (hh.ru, Хабр Карьера, LinkedIn) через учётные записи заказчика, в ручном темпе и без массовых выгрузок.
  • Изучает профили и работы кандидатов и оценивает их по критериям, которые задаёт заказчик.
  • Ведёт базу кандидатов в Excel по структуре заказчика: карточка, оценка, приоритет, что подтвердить на собеседовании.
  • Запускается по запросу заказчика. Критерии и источники заказчик меняет сам, без программиста.
  • Не пишет кандидатам: только ищет и оценивает. Связывается с кандидатами сам заказчик.

3. ЧТО ПРЕДОСТАВЛЯЕТ ЗАКАЗЧИК

  • Шаблон таблицы базы кандидатов (Excel), которую система заполняет автоматически: по нему видно, какой результат нужен.
  • Документацию по поиску кандидатов: где искать, кого искать, по каким критериям оценивать, как работать с платформами — для настройки системы.
  • Шаблон и документация передаются после подписания соглашения о неразглашении.

4. ТЕХНИЧЕСКИЕ РАМКИ

  • Предпочтительно на моделях Claude (Anthropic); окончательный выбор обсуждается с исполнителем.
  • Работа на облачном сервере.
  • Персональные данные кандидатов хранятся только в системе заказчика; требования закона о персональных данных соблюдаются.

5. ЧТО ПОЛУЧАЕТ ЗАКАЗЧИК

  • Исходный код целиком — в собственность заказчика.
  • Все доступы (сервер, ключи API, учётные записи) оформлены на заказчика.
  • Инструкция: запуск, изменение критериев и источников, решение типовых проблем.
  • Независимость: система работает без участия исполнителя.

6. ТРЕБОВАНИЯ К ИСПОЛНИТЕЛЮ

  • Опыт построения ИИ-агентов на API языковых моделей, желательно Claude.
  • Опыт сбора данных из открытых источников и работы с их API; понимание ограничений платформ на автоматизацию.
  • Python и развёртывание на облачном сервере.
  • Аккуратная работа с персональными данными.
  • Портфолио похожих проектов; сдача «под ключ» с документацией.
  • Готовность подписать соглашение о неразглашении (NDA).

 

7. ФАЗЫ РАБОТЫ И ОПЛАТА

Разовый заказ. Исполнитель предлагает стоимость и сроки. Каждая фаза оплачивается только после её приёмки заказчиком (или через сервис безопасной сделки).

Фаза 0. Подготовка — без оплаты

  • Соглашение о неразглашении и договор подряда; исключительные права на код переходят заказчику.
  • Архитектура: исполнитель письменно описывает, как устроена система и как она работает — из каких частей состоит, где и в каком виде хранятся данные, как проходит поиск от запуска до заполнения таблицы.
  • Критерии качества работы системы: как измеряется, что система ищет и оценивает хорошо (например, доля подходящих кандидатов, полнота и точность заполнения таблицы, отсутствие дублей, соблюдение ограничений платформ).
  • Критерии выполнения работ: что именно должно быть сделано и проверено для приёмки каждой фазы.
  • Архитектура и оба набора критериев утверждаются заказчиком до начала работ и становятся приложением к договору.
  • Сервер, ключи API и репозиторий с кодом сразу оформляются на заказчика; исполнитель получает доступ, но не владеет ими.

Фаза 1. Прототип — около 25%

  • Поиск по 1–2 открытым источникам, заполнение первого листа таблицы на 10–20 кандидатах; приёмка по утверждённым критериям.
  • Если результат не устраивает, заказчик вправе остановить работу без дальнейших обязательств.

Фаза 2. Полная система — около 45%

  • Все источники, закрытые платформы в ручном темпе, оценка по критериям, заполнение всех листов таблицы.

Фаза 3. Передача — около 30%

  • Инструкция, тестовый запуск при заказчике, смена всех паролей.
  • Последний платёж — после гарантийного периода 2–4 недели, в течение которого исполнитель бесплатно исправляет ошибки.
  • Исполнитель не хранит у себя копии кода и данных кандидатов.


    Будем рады сотрудничеству! 

Похожие вакансии AI инженер

hh.ru
айси инвест

LLM-разработчик

айси инвест
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

АЙСИ ГРУПП - холдинг, развивающий торговые сети и телекоммуникационную инфраструктуру в Крыму и Новороссии. Компании холдинга занимают ключевые позиции на рынках присутствия и формируют современную среду для жизни и бизнеса в регионах.

В аккредитованную ИТ компанию Холдинга приглашаем кандидатов на позицию LLM-разработчик

Условия:

  • Удалённый формат работы;
  • Оформление в Аккредитованную ИТ компанию;
  • График работы 5\2, с 9:00 до 18:00 по МСК;
  • Размер заработной платы обсуждается индивидуально;
  • Официальное трудоустройство, согласно ТК РФ;
  • Интересные задачи, корпоративное обучение в рамках должности;
  • Работа в крупной развивающейся компании.

Наши ожидания:

  • Имеете практический опыт разработки и внедрения LLM-приложений в production, самостоятельно создавали RAG-системы и/или AI-агентов и понимаете особенности их эксплуатации;
  • Уверенно владеете Python, знаете асинхронное программирование, FastAPI, принципы ООП и SOLID, умеете писать чистый и поддерживаемый код;
  • Имеете опыт работы хотя бы с одним из фреймворков для разработки AI-агентов: LangGraph, LangChain, LlamaIndex или Haystack;
  • Владеете prompt engineering и context engineering на практическом уровне: умеете работать с few-shot prompting, chain-of-thought и structured output;
  • Имеете опыт работы с векторными базами данных (pgvector, Qdrant, Milvus, FAISS), понимаете принципы гибридного поиска и знаете, в каких случаях необходимо применять реранкинг;
  • Уверенно работаете с SQL и PostgreSQL;
  • Имеете опыт работы с Docker, Git, CI/CD и развёртывания сервисов в production. Будет плюсом опыт деплоя GPU-сервисов;
  • Понимаете ограничения современных языковых моделей: особенности контекстного окна, работу с длинным контекстом и узкие места inference;
  • Знакомы с инструментами мониторинга, трассировки и оценки качества LLM-приложений: Langfuse, DeepEval или аналогичными решениями;
  • Имеете опыт работы с MCP-серверами;
  • Знакомы с vLLM или другими инструментами для self-hosted инференса.

Ваши задачи:

  • Разрабатывать агентов на базе LLM: multi-turn диалоги, планирование, вызов инструментов, оркестрация моделей внутри пайплайна;
  • Писать коннекторы к внутренним системам: Jira, GitLab, CRM, телефония, учетные системы, базы знаний;
  • Строить RAG-пайплайны: чанкинг, эмбеддинги, индексирование, гибридный поиск (BM25 + dense), реранкинг, оценка качества retrieval;
  • Заменять старые эвристики и классификаторы на LLM-пайплайны с function calling и structured output;
  • Подбирать и настраивать эмбеддинг-модели (e5, bge, multilingual-e5) под наши данные и мерить, что стало лучше;
  • Проектировать маршрутизацию: какую задачу каким инструментом и какой моделью решать, чтобы не переплачивать за токены;
  • Выносить агентов в прод: FastAPI-сервисы, Docker, CI/CD, логирование и трассировка каждого вызова;
  • Разбирать боевые ошибки: почему агент ответил не то, где потерялся контекст, на чьей стороне сбой;
  • Донастраивать уже выпущенных агентов - это постоянная часть работы, а не разовая.
hh.ru
иви

AI Platform Engineer

иви
Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид

Иви — один из лидеров рынка онлайн-кинотеатров в РФ и странах СНГ. №1 в рейтинге Лучших работодателей России три года подряд

Уже 16 лет мы работаем на рынке профессионального легального видеоконтента, каждый день решая интересные задачи в атмосфере свободы, доверия, открытости.

Сейчас мы умощняем команду, которая занимается AI-инфраструктурой и внутренними AI-продуктами на уровне всей компании — не только и не столько для разработчиков, но и для юристов, HR, аналитиков, продактов и других команд.

Наша цель — разработать внутреннюю AI-платформу и набор инструментов, которые позволят сотрудникам безопасно и удобно использовать AI в своей ежедневной работе.


Наш стек и технологии:

Сейчас активно используем: Python, FastAPI / Flask, PostgreSQL, Redis, Docker, Kubernetes, LightLLM, n8n, MCP, RAG, RagFlow

Чем предстоит заниматься:

  • Разрабатывать инфраструктурные сервисы для поддержки внутренних АИ сервисов (прокси, mcp, системы мониторинга, песочницы)

  • Интегрировать AI инструменты в уже существующие инструменты

  • Разрабатывать, тюнинговать и тестировать узкоспециализированных агентов

  • Разрабатывать и поддерживать элементы единого инструментария для разработчиков

Что для нас важно:

  • Хороший Python и опыт backend-разработки

  • Умение делать production-ready сервисы, а не только прототипы

  • Опыт агентской разработки (настраивал агентов, подключал mcp)

  • Опыт работы с Kubernetes

  • Готовность работать в зоне высокой неопределённости

  • Инициативность и инженерное мышление

Будет плюсом:

  • Опыт работы с TypeScript

И, самое приятное. Со своей стороны Иви обещает с первых дней:

  • Официальное трудоустройство и конкурентную заработную плату. Мы аккредитованная ИТ-компания!

  • Уютный и современный офис в шаговой доступности от станций метро Дмитровская, Савёловская, рядом с Флаконом и Хлебозаводом

  • Гибридный формат работы (или желание переехать в Москву из регионов России)

  • Предоставление современной рабочей техники, дополнительный монитор и многое другое для комфортной работы

  • Гибкое начало рабочего дня по согласованию с руководителем

  • Заботу о здоровье: после испытательного срока — ДМС со стоматологией, страхование от несчастных случаев и критических заболеваний, а ещё возможность получать консультации психолога от сервиса «Ясно»
  • Поддержку в обмене знаниями и идеями: поощряем выступления на митапах и помогаем с подготовкой докладов

  • Бесплатную подписку на сервис корпоративных скидок и предложений BestBenefits, а также доступ к онлайн-библиотеке издательства «МИФ»

  • Вишенка на торте: специальное предложение по подписке Иви

Эта вакансия также есть на:Getmatch
hh.ru
Сибинтек-Софт

Team Lead LLM (Большие языковые модели)

Сибинтек-СофтАвтоподнятие
Зарплата не указанаРоссияМоскваУдалёнка

Мы ищем руководителя, с сильным техническим бэкграундом, который возглавит команду, определит архитектуру и обеспечит техническую реализацию проекта по направлению «Генеративный ИИ». Проект охватывает все этапы от исследования до промышленного внедрения.

Обязанности:
  • Формирование и развитие команды: активный найм, онбординг, менторство, создание культуры инженерного совершенства;

  • Техническое лидерство: проектирование архитектуры проекта (от инфраструктуры до кода), выбор технологического стека, ревью ключевых решений, контроль качества;

  • Управление жизненным циклом моделей: координация процессов pre-training, SFT, RLHF/DPO, оценка качества (eval), мониторинг экспериментов;

  • Оптимизация MLOps-пайплайнов: проектирование и автоматизация конвейеров данных, обучения, валидации и развертывания; обеспечение воспроизводимости экспериментов;

  • Ресурсное планирование: распределение GPU-ресурсов, управление очередями заданий, оптимизация утилизации оборудования (включая I/O и память);

  • Информационная безопасность: разработка и внедрение политик безопасной работы с данными и моделями в закрытом контуре, контроль соответствия требованиям ИБ;

  • Взаимодействие со стейкхолдерами: координация с смежными командами и бизнес-подразделениями, регулярная отчетность о статусе и рисках.

Требования:
  • Опыт работы в области ML / NLP от 5 лет, из них не менее 2 лет — на руководящих позициях (Team Lead, Tech Lead, Engineering Manager);

  • Глубокое понимание архитектуры трансформеров, принципов обучения и инференса LLM;

  • Практический опыт распределенного обучения (Distributed Training) с использованием DeepSpeed, Megatron-LM, FSDP, Ray;

  • Уверенное владение Python, PyTorch, экосистемой Hugging Face;
  • Опыт построения MLOps-пайплайнов на Kubernetes, Airflow и CI/CD;
  • Понимание принципов работы с высоконагруженной GPU-инфраструктурой (оптимизация I/O, мониторинг, работа с очередями);
  • Знание основ информационной безопасности при обработке больших данных в закрытых контурах;
  • Опыт управления командой от 5 человек: найм, адаптация, постановка целей, развитие сотрудников.

Будет плюсом:

  • Опыт запуска LLM-систем в production с нуля;

  • Работа с узкоспециализированными (доменными) данными;

  • Опыт оптимизации моделей: квантизация, дистилляция, pruning.

Условия:
  • Работа в аккредитованной IT-компании (льготная ипотека и проч.);
  • Оформление по ТК РФ и его полное соблюдение (оплачиваемые отпуска, больничные);
  • ДМС со стоматологией с первых недель работы.

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