ibs

AI Engineer

ibs · На сервисе с: 13.08.26 14:05

Зарплата не указанаРоссияМоскваГибрид
Обязанности:
  • проектировать сквозную архитектуру AI-решений: AI-агентов и LLM-сервисов вместе с RAG, memory, tool calling и orchestration;
  • встраивать AI в существующий enterprise-ландшафт с учётом текущих систем, стандартов и компонент платформы (ПКАП); выявлять гепы в их функционале и эскалировать запросы на развёртывание;
  • совместно с Data Scientist и Product Owner выявлять, декомпозировать и документировать архитектурные и интеграционные требования; транслировать бизнес-требования в техническое решение;
  • выбирать модели (проприетарные — например GigaChat, и open-source LLM), инфраструктуру и стек под конкретные ограничения и задачи; контролировать latency, стоимость inference и стабильность системы;
  • совместно с корпоративными архитекторами (EA), экспертами кибербезопасности и командой сопровождения выбирать технические компоненты и проектировать интеграции; акцептовать либо аргументированно оспаривать решения Мастер-команды;
  • самостоятельно собирать PoC и прототипы агентов и интеграций, разрабатывать reference-код и шаблоны для стандартизации и масштабирования; передавать прод-разработку команде.
Требования:
  • оконченное высшее образование;
  • аналогичный опыт от 2-х лет;
  • опыт проектирования сквозных (end-to-end) технических решений, декомпозиции и документирования требований;
  • опыт создания архитектурных артефактов: диаграммы потоков и взаимодействий (например, C4), спецификации API, ADR;
  • опыт проектирования LLM-сервисов и агентных систем: RAG (retrieval, чанкинг, векторные хранилища, реранкинг), memory, tool/function calling, оркестрация (в т.ч. multi-agent);
  • понимание self-hosted inference (vLLM/TGI и аналоги), управления контекстом, выбора и эксплуатации векторных БД;
  • опыт контроля эксплуатационных характеристик: latency, стоимость inference, стабильность; observability, eval-пайплайны, guardrails.
  • глубокое понимание корпоративной архитектуры и умение встраивать AI с учётом существующих систем;
  • опыт самостоятельной разработки PoC/прототипов агентов и интеграций, reference-кода и шаблонов с последующей передачей команде на продакшнизацию.
Условия:
  • оформление по ТК РФ с первого дня и все социальные гарантии;
  • гибрид: 3 офис/ 2 удаленно;
  • ДМС после испытательного срока;
  • для работы предоставляем ноутбук, наушники, мышь, при необходимости – и другую технику;
  • программы профессионального развития;
  • оплачиваемое профессиональное обучение и сертификация;
  • бонусы и бенефиты для наших сотрудников: подарки для детей, скидки у корпоративных партнёров.

Похожие вакансии AI инженер

Соц.сети
K

AI Engineer (Middle/Senior)

kazakhtelecom_jscНа сервисе с: 20.08.26 12:48
1 300 000–1 900 000 KZT (≈ 241k–352k ₽)КазахстанАстанаОфис

AI Engineer (Middle/Senior)
Kazakhtelecom JSC
1,300,000 to 1,900,000 KZT NET per month
Astana / Office

Kazakhtelecom JSC is a leading telecommunications company in Kazakhstan, developing a corporate AI-agent platform with RAG assistants for internal documents and business processes.

Responsibilities:
• Build AI agents from concept to production, including LangGraph workflows, RAG systems, prompts, tool/function calling, external integrations, and streaming LLM applications.
• Develop backend services with FastAPI/async, PostgreSQL/SQLAlchemy, Celery/Kafka, and write tests; assess quality and resolve production issues.

Requirements:
• Strong Python development and practical LangGraph experience.
• Experience building LLM applications and RAG systems with embeddings, vector search, relevance assessment, Qdrant, and hybrid/dense/sparse search.
• Git, REST, asynchronous backend development, and independent task completion.
• Familiarity with LiteLLM/vLLM and local models such as Qwen or Gemma.

DSML Apply

Сайты компаний
сбер. it

Senior Embodied AI Engineer (VLA, управление роботом)

сбер. itНа сервисе с: 20.08.26 10:43
Зарплата не указанаРоссияМоскваОфис

Мы — команда, которая занимается обучением LLM, VLM и CV моделей. Создаем нативные омнимодальные архитектуры, новые способы кодирования и совместного обучения в доменах изображений, аудио, видео и т.д.

Наши основные направления: обучение LLM и VLM с нуля, разработка новых архитектур, Computer Vision research, создание opensource инструментов, сбор и подготовка данных, деплой моделей для MVP. Работаем на кластере с GPU уровня H100.

Ищем сильного инженера в направление Embodied AI, который будет связывать омнимодальные наблюдения с VLA-моделями и превращать их выходы в осмысленное поведение реального робота.

  • разработка и проведение экспериментов в области интеграции омнимодальных наблюдений с VLA-моделями и управления роботом в рамках проектов Embodied AI, воспроизводящих целенаправленное поведение на основе сенсорных данных и команд;

  • сбор, синхронизация и подготовка данных с сенсоров для обучения и инференса моделей;

  • запуск и отладка VLA-моделей на реальном железе, замер и снижение задержек в контуре «наблюдение → модель → действие».

  • уверенный Python и хороший C++, опыт работы с реальным железом: манипуляторы, мобильные или гуманоидные роботы;

  • ROS / ROS2 и middleware: разработка нод, взаимодействие с контроллером робота, работа с форматами данных;

  • работа с сенсорикой: IMU, гироскопы, лидары, специализированные камеры — калибровка, временная синхронизация, реалтайм-ограничения;

  • Embodied AI и VLA: опыт с Vision-Language-Action моделями или смежными подходами (VLM, imitation learning, RL), уверенный PyTorch;

  • опыт самостоятельного ведения экспериментов: от постановки гипотезы до запуска на роботе и оценки результата.

  • комфортный современный офис - м. Кутузовская

  • ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус

  • корпоративный спортзал и зоны отдыха

  • более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития

  • расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа

  • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ

  • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких

  • вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера

  • корпоративная пенсионная программа.

Эта вакансия также есть на:hh.ru
Другие площадки
selecty

Инженер агентного программирования

selectyНа сервисе с: 20.08.26 10:27
350k–400k ₽РоссияУдалёнка

Selecty — аккредитованная IT-компания, оказывающая услуги в сфере IT-аутсорсинга.

Работаем на рынке более 10 лет, с 2013 года успешно решая задачи любой сложности в рамках цифровой трансформации для крупного бизнеса. Среди заказчиков Selecty более 300 компаний из списка РБК Топ-500.

Мы ищем ИИ-инженеров нового поколения, которые сочетают в себе навыки архитектора, разработчика и продуктового визионера. Опыт разработки от Middle+

Технологии и инструменты

  • Асинхронность.
  • FastAPI.
  • Docker, понимание, что такое мультистейдж.
  • K8s, Helm.
  • Prometheus, Grafana.
  • Redis.
  • Kafka, RabbitMQ — абстракции Kafka (топик, партиция, ZooKeeper, offset, acks, содержимое файла).
  • ML-метрики (Accuracy, Precision, Recall) — важно.
  • AUC-ROC, AUC-PR — важно.
  • Классификация в ML (лог. регрессия, k-NN, SVM, Naive Bayes, Decision Tree, Random Forest, …).
  • Log loss.
  • TF-IDF, BM25 — важно.
  • Трансформеры — важно.
  • BERT, GPT.
  • RAG (пайплайн с нуля).
  • Qdrant (метрики близости, HNSW, квантирование, …).
  • Бенчмарки моделей.
  • LangChain, LangGraph.

Чем ты будешь заниматься

  • End-to-end-разработка: от логики базы данных до интерфейса.
  • Поэтапный запуск: создание работающих микрочастей (каждый коммит — рабочий результат).
  • AI-driven development: использование нейросетей для генерации кода, отладки и быстрой сборки архитектуры.
  • DevOps-задачи: работа с репозиториями и автодеплоем (Railway) сразу после коммитов.
  • Продуктовая работа: понимание болей пользователя и того, как технические решения их закрывают.

Требования

  • Qdrant — глубокое понимание внутренностей, методов оптимизации под нагрузку (возможно, знание альтернативной БД).
  • Работа с синтетическими чанками.
  • Работа с графами.
  • Опыт построения пайплайнов RAG.
  • Оптимизация эмбеддингов (подбор моделей, снижение стоимости хранения/запросов).
  • Интеграция с LLM.
  • Понимание метрик качества поиска (Recall@k, MRR и др.).
  • Знает, что такое брокер, желательно опыт с Kafka.
  • Мультитрединг, мультипроцессинг.

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