AI-инженер (LLM, агенты, AI product) вакансии

Dasturlash, suniy intelekt sohalarida keyingi darajada real loyihada ishlamoqchi bo'lganlar uchun. Bilmaganingni o'rgatamiz bilmaslik ayb emas bilishni hohlamaslik ayb.

Задачи: — Анализировать процессы и находить задачи для автоматизации — Создавать AI-решения для смет, коммуникации, контента и базы знаний — Интегрировать Telegram, Google Calendar/Tasks/Sheets, OpenAI — Работать с Railway и Supabase — Тестировать решения, исправлять баги и контролировать качество — Следить за достоверностью данных, особенно в финансовых задачах — Измерять эффект от автоматизации Требования: — Высшее образование в программировании — Опыт от 3 лет — Знание Claude Code, Cursor, Copilot, ChatGPT — Умение читать, править и дорабатывать код на Python — Опыт создания готовых решений через Cursor / Claude Code — Ответственность за результат и внимательность к деталям Условия: — Полностью удалённо — До 100 000 ₽ на руки — Выплаты 2 раза в месяц — Оформление по СЗ — Отбор: HR → тестовое → CEO → рекомендации → 3-дневная стажировка

Ищем Python-разработчика / AI Engineer уровня Middle+ / Senior на проект по автоматизации обработки и сверки финансовых документов. Проект связан с разработкой сервиса, который будет принимать акты сверки и внутренние выгрузки, извлекать из них данные, сопоставлять документы, находить расхождения и формировать понятный результат для пользователя. Задачи: — Разбирать и обрабатывать документы в форматах Excel, PDF и сканы. — Извлекать табличные данные из документов. — Нормализовать даты, номера документов, суммы и другие поля. — Проектировать и реализовывать логику сопоставления данных. — Выявлять расхождения между двумя источниками. — Обрабатывать сложные кейсы: разные периоды, отличающиеся номера, частичные совпадения и другие неоднозначные ситуации. — Интегрировать OCR и Document AI-инструменты. — При необходимости использовать LLM для интерпретации и формирования человекочитаемых объяснений. — Разрабатывать backend/API для сервиса. — Участвовать в проектировании архитектуры MVP. — Работать с реальными обезличенными финансовыми документами и тестировать качество решения на исторических данных. Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет. — Уверенное владение Python. — Опыт работы с pandas и табличными данными. — Опыт обработки Excel / CSV. — Опыт парсинга PDF. — Опыт разработки backend-сервисов и REST API. — Понимание алгоритмов сопоставления, нормализации и очистки данных. — Умение проектировать решение самостоятельно, а не только работать по готовому ТЗ. — Опыт работы с Git. Будет большим плюсом: — Опыт с OCR: Tesseract, PaddleOCR или аналогами. — Опыт с PyMuPDF, pdfplumber, Camelot, Tabula. — Опыт с fuzzy matching. — Опыт работы с Document AI / Intelligent Document Processing. — Интеграция LLM API: OpenAI, Azure OpenAI, YandexGPT или аналогов. — Опыт разработки систем reconciliation / data matching. — Опыт работы с финансовыми, бухгалтерскими или другими структурированными документами. — Опыт On-Premise решений. — Опыт построения решений, где нужно сочетать детерминированную бизнес-логику и AI. Что здесь не требуется: — Мы не ищем классического Data Scientist и не планируем обучение собственных ML-моделей с нуля. В проекте важнее: — сильная прикладная Python-разработка; — работа с документами и данными; — построение надежной логики сопоставления; — понимание, где действительно нужен AI, а где лучше использовать обычные алгоритмы. О проекте: — На первом этапе планируется разработка MVP без глубокой интеграции с внутренними учетными системами. — Базовый сценарий: пользователь загружает акт сверки и внутреннюю выгрузку, система извлекает и нормализует данные, выполняет сопоставление, показывает совпадения и расхождения, формирует структурированный результат для пользователя. — Ожидаемый результат — рабочий прототип, который можно проверить на реальных исторических данных. Условия: — Удалённая работа. — Проектная занятость / аутстафф. — Возможна полная или частичная загрузка — обсуждается индивидуально. — Проект стартует с этапа MVP, с возможностью продолжения. — Работа в составе небольшой проектной команды. Ожидаемый уровень: Middle+ / Senior Нам нужен специалист, который сможет самостоятельно разобраться в предметной области, предложить техническое решение и довести его до рабочего результата. Будет преимуществом в отклике: — опыт похожих задач: обработка документов, OCR, reconciliation / matching, financial data processing, Document AI, LLM-интеграции. — указание текущей доступности, возможной загрузки в часах в месяц, часовой ставки, формата работы (ИП / самозанятый / другой).

Требования: — 5+ лет в IT в целом, включая 2+ года практического опыта создания приложений, агентов и автоматизаций на базе LLM, применение генеративного ИИ в реальных продуктах и бизнес-задачах, подтверждённая старшинство в полном цикле решений. — Опыт разработки на Python: проектирование сервисов, работа с базами данных и API, написание тестов, уверенное владение Git, контейнерами и CI/CD. — Опыт работы с RAG и retrieval: embeddings, векторные базы данных, настройка качества поиска. — Не просто скрипты или расширение существующих автоматизаций. Компания создаёт SaaS-платформу для поддержки малого и среднего бизнеса в области налогов, финансов и бухгалтерии. Условия: — Полностью удалённая работа. — Найм по всей Европе с предпочтением кандидатов, работающих в часовом поясе CET (±3 часа).

Задачи: — изучение инструментов и практик AI-driven разработки, включая автоматизацию продуктового цикла, разработку мультиагентских систем и работу с крупными проектами от 500 тысяч строк кода с контролем затрат токенов — разбор кейсов: автоматизированный цикл оптимизации конверсии сайта через симуляцию на базе реального поведения пользователей, создание RAG с нуля (от чанкинга до оценки качества через RAGAS), сборка мультиагентной системы на живом кейсе, архитектурная трансформация монолита в микросервисы через Domain-Driven Design и spec-driven ревью Условия: — программа длится три месяца — 17 онлайн-встреч от 2 до 3 часов — возможность общения с экспертами, разбор рабочих кейсов и задач для практики — все материалы доступны в записи 6 месяцев после покупки — старт третьего потока 6 октября — для подписчиков канала с промокодом GOLANG доступна скидка 20%

Location: Kyiv, Ukraine; Global Workplace: Remote [https://app.ashbyhq.com/api/images/user-content/eaa93aea-4a8e-480b-ac45-957f53a8b99b/230615d5-1e71-4618-8216-a6082a6261ae/Holy%20earth.png] HOLYWATER TECH https://holywater.tech/ — це технологічна компанія, яка створює розважальні продукти на перетині людської творчості та штучного інтелекту. Вони є прикладами ШІ-нативних платформ, що переосмислюють способи сторітелінгу та дають змогу будь-кому стати творцем. Екосистема продуктів HOLYWATER TECH включає: → My Drama https://apps.apple.com/us/app/my-drama-watch-shorts-movies/id6498713494 — стримінгову платформу вертикальних серіалів, №1 серед європейських та американських компаній у ніші → My Passion https://apps.apple.com/us/app/my-passion-romance-books/id1568149521 — цифрову бібліотеку книг №1 у понад 10 країнах світу → My Muse https://apps.apple.com/ua/app/my-muse-audiobooks-stories/id6738098034 — платформу ШІ-генерованих серіалів, що відкриває нову еру сторітелінгу ___________________________________________________________________________ HOLYWATER TECH СЬОГОДНІ — ЦЕ: - понад 100+ млн завантажень застосунків - стратегічне партнерство з FOX Entertainment - х2 рази — щорічне зростання компанії за 2024-2025 роки - 30+ міжнародних нагород, зокрема Muse Creative, W3, Telly, Runway AI Film Festival, Lovie - понад 100 млн годин переглянутого та прочитаного користувачами контенту - провідні позиції у своїх нішах на ринках США та Європи ___________________________________________________________________________ Ми створюємо нові формати, історії та будуємо світ, де єдине обмеження — людська уява. І зараз шукаємо AI Enginner, який готовий/-а долучитися й творити його разом із нами. ТВОЯ МІСІЯ: - Побудова агентських пайплайнів, що перетворюють ідею на готовий епізод серіалу без ручних етапів між сценарієм, генерацією та монтажем. - Переведення робочих прототипів (MVP, PoC) у продакшн-реді системи з веб-інтерфейсом, якими користується вся команда. - Проєктування єдиної Knowledge Base, доступної одночасно людям і агентам, як основи для спільної роботи різних департаментів. - Швидка інтеграція нових генеративних моделей (відео, текст) у продакшн одразу в день їх релізу. - Пошук і впровадження нових архітектур агентських систем: multi-agent workflows, tool calling, memory, guardrails, self-recovery. - Аналіз патернів у зверненнях користувачів до агентів та автоматизація типових сценаріїв без участі людини. - Скорочення часу і ручної редактури на кожному етапі виробництва контенту — від сценарію до фінального монтажу. - Постійний моніторинг нових моделей, технік і практик у генеративному AI та їх швидка адаптація в продакшн. ___________________________________________________________________________ ДЛЯ ЦЬОГО ЗНАДОБЛЯТЬСЯ ТАКІ НАВИЧКИ ТА ДОСВІД: - 3-4+ років на позиції engineer/developer. - Досвід роботи з Typescipt, Nest.js та Next.js. - Досвід з PostgreSQL, Redis, Docker. - Розуміння Observability. - Продакшен досвід з Agentic AI Architecture: проєктування автономних агентів, ієрархічного планування, оркестрації multi-agent систем, динамічних воркфлоу, tool execution та персистентного стану з використанням TypeScript і LangGraph.js/Mastra. - Досвід з AI Memory & Knowledge Architecture: GraphRAG, векторні бази даних, Neo4j, графи знань, entity resolution, семантичний пошук та довготривала пам'ять агентів. - Досвід з мультимодальним генеративним AI: оркестрація LLM, vision-language моделей та моделей генерації відео; автоматизована оцінка якості, візуальна консистентність, ітеративна регенерація та human-in-the-loop архітектури. - Досвід впровадження Agentic AI systems — multi-agent workflows, tool calling, MCP, RAG, state/memory, structured outputs, evaluations, guardrails і recovery. - Досвід роботи з генеративним відео — video generation models/API, асинхронні медіапайплайни, FFmpeg, забезпечення consistency та автоматичний quality control. БУДЕ ПЕРЕВАГОЮ: - Python для AI/ML-прототипів і роботи з моделями - Fine-tuning, LoRA, PyTorch - GPU infrastructure та inference optimization - Computer vision, lip-sync, character consistency - Knowledge graphs і hybrid RAG ___________________________________________________________________________ ЩО ОТРИМАЄШ ВІД НАС: - Швидке професійне зростання. Ми будуємо середовище, де розвиток — норма: лекції, бібліотеки, хакатони, школи. Компенсуємо профільне навчання й вивчення будь-якої мови, зокрема української. - Формат роботи на твій вибір. Можеш працювати вдома, в офісі на київському Подолі чи у Львові (генератори, укриття, обіди, снеки — all inclusive), або ж за кордоном — маємо кілька офісів і там. - Техніку та сервіси. Все, що треба для роботи. - Відпочинок. 20 днів відпустки + на офіційні свята та безлімітні лікарняні. - Турботу про тіло та менталку. Компенсуємо спорт, медстрахування в Україні (після випробувального), послуги корпоративного лікаря і підтримку ментального здоров’я& ___________________________________________________________________________ ЧОМУ З НАМИ КЛАСНО? - Реальний вплив. Твої рішення впливають на 100+ млн користувачів — їхній досвід, емоції та час, який вони проводять у продукті. - Жива культура. Ми створюємо середовище, де можна експериментувати й пробувати щось нове. Середня оцінка відповіді на питання «Наскільки тобі подобається працювати в HOLYWATER?» за результатами eNPS — 9,23/10. - Автономність. Ми довіряємо рішенням команди: мінімум мікроменеджменту, максимум простору для ініціативи й впливу. - Сильні люди поруч. Ми постійно челенджимо статус-кво та досягаємо нових вершин. Думати інакше й прагнути більшого — тут це підтримають. Можливо, це — твій шанс стати нашим наступним big name? ___________________________________________________________________________ ХОЧЕШ БІЛЬШЕ ПРО HOLYWATER TECH? ЧЕКНИ ЦЕ: Як працює HOLYWATER TECH — на Vector Media https://vctr.media/ua/vid-banochki-svyatoyi-vodi-zi-lvova-do-ugodi-z-fox-entertainment-yak-praczyuye-holywater-startap-yakij-buduye-netflix-dlya-vertikalnogo-video-318305/ Інтерв’ю со-CEO Богдана Несвіта https://www.linkedin.com/in/bogdannesvit/ про партнерство FOX Entertainment для Forbes https://forbes.ua/innovations/maemo-60-mln-koristuvachiv-i-rostemo-duzhe-shvidko-ukrainska-holywater-znimatime-vertikalni-seriali-z-amerikanskoyu-fox-yak-vona-zaluchila-takogo-partnera-intervyu-25102025-33594 Як ми створюємо вертикальні серіали — у подкасті на DOU https://youtu.be/E5nKjr605vs?si=eHKKN6MhQrbEzi8k Про вертикальні серіали, які змінюють індустрію — у Детектор медіа https://detector.media/mediumy/article/248303/2026-03-13-vid-tiktok-do-gollivudu-prodyuserka-holywater-tech-pro-vertykalni-serialy-yaki-zminyuyut-industriyu/ Наші Instagram https://www.instagram.com/holywater.tech/ та LinkedIn https://www.linkedin.com/company/holywater/?viewAsMember=true — щоб бути в курсі всього, що в нас відбувається Хочеш творити історію разом із нами в HOLYWATER TECH? Відгукнися на вакансію!

В рамках данной позиции предстоит заниматься проектированием и разработкой AI-агентов, включая реализацию сценариев, оркестрацию, вызов инструментов и интеграцию с внутренними сервисами. Необходимо преобразовывать прототипы и модели Data Science в стабильные промышленные решения, обеспечивая их упаковку, интеграцию в сервисы и пайплайны, версионирование и сопровождение. Работа включает разработку на Python сервисов, библиотек и пайплайнов, написание автотестов и участие в код-ревью. Также требуется проектировать, создавать и поддерживать витрины данных для ML-моделей и агентов, обрабатывать большие объемы данных с использованием SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи. Важной частью является обеспечение качества и наблюдаемости решений через логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных. Кандидат должен иметь опыт промышленной разработки на Python не менее двух лет, уметь писать поддерживаемый код с типизацией, тестированием, обработкой ошибок и логированием, а также уверенно владеть SQL, включая сложные запросы, оконные функции и оптимизацию. Требуется опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных, а также опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию. Необходимо понимание принципов работы AI-агентов, включая оркестрацию, вызов инструментов, управление состоянием и интеграцию с API, а также жизненного цикла ML-модели от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления. Будет преимуществом опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора, а также опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами. Дополнительным плюсом считается опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах, работы с Kafka и событийными архитектурами, знание Docker, CI/CD и Kubernetes, практический опыт с Hadoop и Spark, внедрение ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре, а также опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте. Формат работы — офис или гибрид в Москве.

Задачи: — Внедрение ИИ-агента первой линии поддержки за 8 недель. — Агент отвечает клиентам 24/7 по базе знаний, квалифицирует обращения и передает лиды в Bitrix24. — Агент заносит серьёзные обращения в amoCRM как сделки. — Внедрение включает диагностику обращений, создание базы знаний (прайс, FAQ, тон, границы), запуск агента в Telegram с использованием VPS и Claude Code. — Тестирование точности на реальных вопросах. — Интеграция с CRM: сделка, заметка и задача менеджеру в amoCRM/Bitrix24. — Обеспечение соблюдения 152-ФЗ и защита от неадекватных запросов (например, "дай скидку 90%"). — Запуск на живых клиентах и замер результатов. Кому будет полезно: — Онлайн-школы, клиники, сервисы, недвижимость, посуточная аренда и другие бизнесы, у которых клиенты пишут вечером и в выходные. — Продакты, маркетологи и внедренцы, желающие продавать услугу внедрения ИИ-агента с первым кейсом и цифрами. Условия: — Старт 24 сентября в 20:00 мск. — Живые занятия в Zoom и общение между созвонами. Описание: — Клиенты часто пишут в нерабочее время, и отсутствие ответов приводит к потерям продаж. — ИИ-агент решает эту проблему, отвечая круглосуточно и квалифицируя лиды. — В диалоге с клиентом может подключаться живой менеджер при необходимости. — Внедрение происходит поэтапно с замерами до и после, обеспечивая эффективность.

Задачи: — разработка и внедрение сквозных AI-автоматизаций под задачи закупок: от ИИ-ассистентов до генераторов документов на базе LLM — быстрое прототипирование решений (no-code/low-code, API, n8n) для проверки гипотез на реальных данных с доведением до состояния «можно показать заказчику» — обработка закупочной документации спецификой 44-ФЗ / 223-ФЗ с помощью нейросетей: ТЗ, договоры, коммерческие предложения, реестры — написание промптов, шаблонов и инструкций, обеспечивающих стабильный результат при работе с неструктурированными данными (сканы, дубли) — самостоятельная аналитика данных закупок (спенд-анализ, цены, сроки) и перевод бизнес-требований в технические постановки задач — развёртывание работающих прототипов во внутренней инфраструктуре или контейнерах (Docker, VPS), базовая работа с логами и окружениями — контроль качества моделей: сбор тестовых выборок, расчёт доли корректных ответов, закладывание архитектуры с учётом ошибок LLM (human-in-the-loop) — формализация требований, защита решений перед бизнесом и передача подтверждённых прототипов команде разработки для вывода в продуктив. Требования: — практический опыт создания работающих AI-решений (не просто использование чатов), уверенное владение промпт-инжинирингом и интеграциями по API — опыт в закупках, тендерах или снабжении от 2 лет. Глубокое понимание процессов end-to-end (от потребности до приёмки) и специфики ЭТП — навык быстрой сборки автоматизаций через no-code/low-code платформы без привязанности к первому варианту решения — умение работать с «грязными» данными, выгрузками из разных систем, Excel / Google Sheets; базовый SQL для самопроверки гипотез — способность отличить работающий прототип от сырого демо: знание границ применимости LLM и того, что нельзя выпускать в эксплуатацию — базовые навыки эксплуатации: запуск сервисов в Docker/VPS, работа с секретами, чтение логов (промышленная разработка и архитектура не требуются) — системное мышление для самостоятельного поиска точек реального эффекта от внедрения AI и отсечения нерелевантных задач — сильное техписательство: умение упаковывать сложные решения в понятную бизнесу документацию, схемы и презентации — ориентация на измеримый результат: способность посчитать эффект автоматизации в часах, деньгах или доле сокращённых ошибок. Условия: — комфортный современный офис в Москве — график работы – офис — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций) — 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

Location: Poland Workplace: remote Creatio is an AI CRM and workflow platform where people and AI agents work together — with no limits on users, agents, or scale. We help midsize and large organizations run customer workflows in the AI era. Headquartered in Boston, MA, with a global team and a large ecosystem of partners, Creatio serves thousands of customers in over 100 countries and automates tens of millions of workflows daily. Genuine care for our clients and partners is at the heart of our DNA. We’re proud to be recognized by top industry analysts as a Leader and Strong Performer in multiple Gartner and Forrester reports. In 2025, Creatio was named to Inc.’s Best Workplaces list, recognizing our commitment to employee wellbeing and a strong workplace culture. Who We’re Looking For: We are expanding our AI & No-Code Transformation team and looking for an AI Associate with a strong technical foundation and hands-on experience with AI, business process automation, and modern technologies. In this role, you will work alongside AI Consultants and technical teams to turn business scenarios and solution requirements into working AI-powered solutions on the Creatio platform. You will configure AI agents, automate workflows, customize applications, work with integrations, and bring real-world AI use cases to life. The role is based in Poland. Responsibilities: Translate solution requirements and business scenarios into working AI-powered solutions on the Creatio platform; Configure and customize AI agents for real-world business use cases; Design and configure AI-powered workflows connecting people, AI agents, business data, knowledge sources, and automated processes; Build and customize business processes, workflows, business rules, UI elements, dashboards, and other application components using no-code/low-code tools; Integrate AI agents and Creatio applications with external systems and services using APIs and other integration capabilities; Configure how AI agents interact with business data, knowledge sources, workflows, and external services; Test AI-powered solutions across different scenarios, identify gaps and edge cases, troubleshoot issues, and improve solution reliability; Prepare and maintain technical documentation and reusable solution configurations; Collaborate with AI Consultants and other technical teams throughout solution design and implementation; Requirements: 1+ year of relevant hands-on experience in software engineering, application development, automation, AI solutions, technical implementation, or a similar technical field; Bachelor’s degree in Computer Science, Software Engineering, Information Systems, Engineering, or another relevant technical field; Hands-on experience building or configuring solutions with Generative AI, LLMs, or AI agents through professional work, internships, academic projects, or personal projects; Familiarity with APIs, system integrations, and data exchange principles; Knowledge of business processes, workflows, and process automation; Previous experience working with systems such as CRM, ERP, marketing automation, accounting systems, workflow systems, or other business applications; Strong technical and analytical thinking, with the ability to understand system logic, dependencies, and data flows; Ability to understand structured requirements and translate them into working technical configurations; Self-organization, attention to detail, intellectual curiosity, and a strong interest in AI and emerging technologies; Experience with no-code/low-code or business automation platforms will be an advantage; Knowledge of BPMN will be an advantage; Upper-intermediate or higher level of English. What you should expect from us: Growth & Development: Clear career paths, mentorship opportunities, and access to continuous learning to help you reach your full potential. Flexibility & Well-Being: We provide flexible work arrangements and initiatives that empower you to manage your schedule effectively, stay productive, and thrive both personally and professionally. Recognition & Impact: A culture that celebrates achievements, values your ideas, and empowers you to make real contributions from day one. Innovative Culture: Be part of a company that embraces new ideas, modern technologies, and bold thinking to stay ahead of the curve. Benefits & Rewards Package: We provide competitive compensation and benefits designed to support you and your family. Our rewards approach goes beyond salary, recognizing your contributions and commitment. The exact package may vary depending on your country of residence and employment type.

Задачи: — Написание кода агента на Python, который использует внешние API; — "Упаковка" кода в Docker-образ с минимальным размером и безопасными зависимостями; — Написание Helm-чарта для развертывания этого образа в Kubernetes; — Поиск способов обновления библиотеки или применение патча, пересборка образа и обновление деплоя при блокировке образа SCA-сканером из-за уязвимости в библиотеке requests; — Чтение логов пода в ArgoCD, в случае падения агента в продакшн. Исправление кода и подготовка нового деплоя, если ошибка в промпте или API. Требования: — Опыт от 3-6 лет Middle / Senior; — Бэкграунд: Python-разработчик, который увлекался AI и выучил Docker/Kubernetes, либо MLOps-инженер, который умеет хорошо программировать; — Ключевая компетенция: автономность — уметь не только написать бота, но и перенести его в контейнер, пройти проверку безопасности и запустить в кластере без помощи системных администраторов; — Глубокое понимание работы зависимости в Python (virtualenv, poetry, pip), так как 70% проблем с деплоем связаны с ними; — Понимание концепции AI Agents, RAG, Tool Calling; — Навыки работы с DevOps / MLOps инструментами: Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD (чтение логов/статусов), bash; — Опыт работы с SCA-сканерами. Условия: — Заработная плата до 260 000 рублей на руки; — Оформление через ИП, самозанятый; — Гражданство РФ, локация РФ; — Удалённая работа. Описание проекта и команды: — Управляющая компания. Этапы отбора: 1. Интервью 2. Проверка информационной безопасности.

Anthropic Fellows Program is designed to foster AI research and engineering talent by providing funding and mentorship to promising technical talent regardless of previous experience. Fellows primarily use external infrastructure such as open-source models and public APIs to work on empirical projects aligned with Anthropic's research priorities, aiming to produce public outputs like paper submissions. The program runs multiple cohorts yearly with rolling application reviews, expecting a start in January 2027 but flexible start dates can be requested. The program includes 4 months of full-time research, direct mentorship from Anthropic researchers, access to a shared workspace, connection to the AI safety and security research community, a weekly stipend of 3,850 USD / 2,310 GBP / 4,300 CAD plus benefits varying by country, and funding for compute (~$15k/month) and other research expenses. The interview process involves an initial application and reference check, technical assessments and interviews, and a research discussion. Applicants are encouraged to apply even if they do not meet every qualification, with emphasis on diversity and inclusion. There are two main fellow tracks: ML Systems & Performance Fellows: - Mentors include Alwin Peng and Zygi Straznickas. - Projects may involve building CPU simulators for accelerator workloads, adding backends for accelerators on open source projects, building on-demand infrastructure, and creating complex synthetic data or environment pipelines. - Candidates should have strong software engineering skills, experience with complex ML systems, ability to balance research and engineering rigor, comfort with large-scale distributed systems and high-performance computing, experience with training or evaluating large language models, and skills in analyzing and debugging model training. - Fluency in Python and full-time availability are required. Reinforcement Learning Fellows: - Mentors include Ruhua Jiang, Kaidi Cao, Sunny Duan, David Brandfonbrener, Colt Steele, Dino Distefano, and Will Williams. - Projects may include building model-based tools to understand and improve AI training data, research on generalization, creating RL environments to improve Claude models and safety-related tasks, and research and implementation of RL algorithms. - Candidate criteria are similar to ML Systems Fellows. Logistics: - Participants must have work authorization and be located in the US, UK, or Canada during the program. - Shared workspaces are available in San Francisco; remote participation is allowed in the UK, US, or Canada. - Visa sponsorship is not provided; candidates must have or obtain full-time work authorization independently. - The program duration is 4 months full-time, with possible extensions and flexibility for partial commitments. Additional notes: - No guarantee of full-time offers post-program, though strong performers may receive offers or continue impactful AI safety work elsewhere. - Anthropic's full-time role policies do not apply to the Fellows Program. - The company emphasizes collaborative, large-scale AI research with a focus on safety, interpretability, and steerability. - Candidates must be fluent in Python and able to commit full-time. - The program values diversity and encourages applications from underrepresented groups. - Safety advice is provided regarding recruitment communications. Apply at the provided link.

Задачи: — Разрабатывать платформу для создания внутренних ассистентов с использованием современных подходов. — Обеспечивать сотрудникам доступ к актуальным возможностям LLM — интеграция новых моделей, MCP и API. — Анализировать качество генеративных моделей, выявлять слабые места и предлагать способы их улучшения. — Постоянно держать руку на пульсе: следить за best practices и open source-проектами в области LLM и интеграций. — Разворачивать и поддерживать сервисы в Kubernetes: деплой, конфигурация, настройка мониторинга и алёртов. — Проводить Code Review и архитектурные ревью существующих решений, вносить предложения по оптимизации и развитию. Требования: — Опыт разработки от 5 лет. — Активный пользователь LLM, применяешь их в работе и личной жизни, понимаешь возможности и ограничения. — Опыт деплоя сервисов в продакшн и обеспечение их стабильной работы. Будет преимуществом: — Понимание архитектуры AI-агентов (оркестрация, memory, tools). — Опыт работы с одним из фреймворков для написания LLM пайплайнов: LangChain, LlamaIndex, Haystack. Условия: — Работа удалённо по РФ, возможен гибридный формат в офисах Москвы, Санкт-Петербурга и Новосибирска. — Нет дресс-кода и строгого графика. — Современные технологии, участие в конференциях. — ДМС и забота о здоровье сотрудников.

Вакансия для главного специалиста, который будет рисовать квадраты для искусственного интеллекта.

Задачи: — разработка, обучение и оптимизация ML/AI-моделей на PyTorch и/или TensorFlow — проектирование end-to-end ML-пайплайнов — работа с LLM, NLP, Computer Vision и Generative AI — подготовка моделей к production и масштабированию — интеграция моделей с backend — оптимизация inference и производительности — построение MLOps-процессов — работа с Docker и cloud-инфраструктурой — принятие архитектурных решений и техническое руководство AI-командой Требования: — от 4 лет коммерческого опыта в Machine Learning / AI Engineering — практический опыт разработки и внедрения ML-моделей в production — уверенный Python — PyTorch и/или TensorFlow — понимание Machine Learning и Deep Learning — знание ML-метрик и методов оптимизации моделей — Docker, Git — AWS или аналогичные cloud-платформы — практический опыт с MLflow, Kubeflow, AWS SageMaker или аналогичными MLOps-инструментами — свободный английский язык Условия: — full-time — офис в Ташкенте — официальное трудоустройство по ТК Узбекистана — вилка от $3,500