Lead AI Engineer
до 300 000 ₽
AI-инженер (LLM, агенты, AI product) вакансии — удалённо
Загружаем вакансии…
Загружаем вакансии…
до 300 000 ₽
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: — Классический Data Scientist и 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. — Специалист должен 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.
Зарплата не указана
Задачи: — Построить с нуля переиспользуемое ядро продукта: документы → граф знаний → гибридный поиск → ответ со ссылкой на пункт и статусом редакции. — Отвечать за архитектуру и разработку. — Первая цель — MVP. Обязанности: — Архитектура ядра. — Работа с данными. — Резолвинг перекрёстных ссылок, версионность и статусы актуальности документов. — Hybrid retrieval. — Graph RAG. — Evaluation. — Поставка. — Техлидерство. Требования: — 5+ лет backend-разработки на Python, из них 2+ года с LLM/RAG в продакшене (в идеале). — Графовые базы данных, моделирование онтологий. — Векторные базы данных, гибридный поиск, реранкинг. — LLM. — Опыт поставки в закрытые контуры. — Опыт руководства. Плюсом: — GraphRAG, entity extraction/resolution. — Внедрения в промышленности или проектных институтах. — React/TypeScript для интерфейса и админки. Условия: — Удалённая работа по России. — Гибкий график: 5/2 с 10:00 до 19:00 по Москве, с возможностью подстроить часы работы. — Клубы по интересам, летний выезд на природу AGIMA Camp, корпоративные вечеринки с возможностью приглашать семью. — Поддержка в создании личного бренда для профессионального роста. — Бесплатные билеты на забег для IT-специалистов RUNIT. — ДМС со стоматологией. — Оформление по ГПХ с физлицом.
до 300 000 ₽
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Задачи: — построить AI-стек для инженерии; — внедрить AI-агентов, evals, AI code review и автоматизацию тестов/деплоя; — ускорить разработку в 5 раз; — выбирать AI-модели и инструменты; — запускать MVP и масштабировать успешные решения на всю компанию. Требования: — 6–7+ лет коммерческой разработки; — опыт масштабного внедрения AI в инженерные процессы; — Claude Code, Cursor и аналогичные инструменты; — опыт с AI-агентами; — data-driven подход; — английский B2+. Условия: — работа в международной B2C-компании в сфере развлечений; — локация Кипр / UK, remote из Европы; — full-time / contract; — релокация и visa support.
8 000 – 12 000 €
Задачи: — Проектировать, создавать и поддерживать сложные рабочие процессы в n8n для автоматизации маркетинговых процессов. — Заменять ручные и повторяющиеся маркетинговые задачи надежной и масштабируемой автоматизацией. — Обеспечивать надежность, документацию и удобство поддержки рабочих процессов. — Создавать AI-агентов для поддержки маркетинговой отчетности, генерации инсайтов, создания контента и экспериментов. — Проектировать логику запросов, цепочки и потоки решений для получения последовательных и полезных результатов. — Постоянно улучшать AI-агентов на основе обратной связи и производительности. — Автоматизировать сбор, анализ и суммирование маркетинговых данных по каналам. — Создавать автоматизированные системы отчетности по пользователям, пробным периодам, подпискам, доходам и эффективности воронки. — Повышать скорость получения инсайтов с помощью AI-генерируемых сводок и анализа. — Выявлять узкие места и неэффективности в маркетинговой команде и предлагать решения по автоматизации. — Обеспечивать более быстрое выполнение задач и принятие решений через хорошо спроектированные рабочие процессы и инструменты. — Поддерживать команды по росту, производительности, SEO и контенту с помощью индивидуальных решений по автоматизации. — Тесно сотрудничать с заинтересованными сторонами маркетинга для понимания их потребностей и приоритизации возможностей автоматизации. — Взаимодействовать с командами продукта, данных и инженерии при необходимости. — Быстро итеративно улучшать рабочие процессы и AI-агентов по мере изменения требований. Требования: — Подтвержденный практический опыт создания сложных рабочих процессов в n8n. — Глубокое понимание логики рабочих процессов, триггеров, вебхуков, API и трансформации данных. — Опыт интеграции AI или больших языковых моделей в рабочие процессы для анализа, суммирования или генерации контента. — Сильные навыки решения проблем и способность переводить бизнес-требования в технические решения. — Знакомство с маркетинговыми данными, воронками и отчетностью в SaaS-среде. — Четкие письменные и устные коммуникативные навыки на английском языке. — Внимание к деталям и фокус на надежности и поддерживаемости. Желательно: — Опыт работы в командах маркетинга, роста или аналитики. — Опыт работы с инструментами GA4, рекламными платформами, CRM или хранилищами данных. — Опыт создания внутренних инструментов или фреймворков автоматизации. — Опыт работы в B2B SaaS-среде. Условия: — Удаленная работа с полной занятостью. — Возможность влиять на работу маркетинга в масштабе, улучшая производительность, принятие решений и качество результатов. — Работа на пересечении AI, автоматизации и роста с возможностью экспериментировать, итеративно улучшать и внедрять значимые решения.
Компания: международный B2C бизнес в индустрии развлечений, работающий с несколькими продуктами для музыкантов и авторов по всему миру. Задачи: — Построить и возглавить AI-стек для инженерии: агентные воркфлоу, evals, правила доступа, AI-ревью кода, автоматизацию тестирования и деплоя — Находить и убирать главные узкие места в рабочих процессах с помощью AI — Отвечать за 5-кратное ускорение разработки — Выбирать модели и провайдеров для инструментов — Запускать MVP на одной команде и масштабировать на всю организацию — Настраивать evals, которые показывают реальный эффект на скорость Требования: — 6-7+ лет коммерческой разработки, любой стек, последние несколько лет фокус на внедрении и автоматизации процессов через AI — Опыт внедрения AI-инструментов в масштабе всей компании с измеримым эффектом на скорость работы — Экспериментальный подход, основанный на данных: предложить идею, запустить MVP на одной команде, затем масштабировать то, что сработало — Опыт работы с агентными инструментами (Claude Code, Cursor и подобные) в масштабе организации, а не только личное использование — Английский от B2 Условия: — Официальное оформление на Кипре или в UK — Для remote - b2b контракт — Для кандидатов из РФ/РБ есть поддержка релокации на Кипр — Remote возможен, чем ближе к часовому поясу CET, тем лучше — Релокация + visa support — Обучение, языковые занятия, конференции — Поддержка ментального здоровья
8 000 – 12 000 €
Задачи: — Переводить бизнес-задачи в архитектурные и технические решения — Развивать AI-продукты, интеграции, новые каналы и источники данных — Определять затрагиваемые компоненты, API, контракты, модели данных и бизнес-семантику — Декомпозировать разработку на проверяемые задачи для AI coding agents — Проверять сгенерированный код, проводить code review, тестирование и выпуск изменений — Отвечать за стабильность, безопасность и конечный результат Требования: — Опыт промышленной разработки от 3 лет — Бэкграунд в аналитике данных, BI или системном анализе — Умение работать с бизнес-требованиями, метриками, моделями данных и интеграционными контрактами — Практический опыт промпт-инжиниринга: проектирование, тестирование и оптимизация промптов для LLM, построение многошаговых AI-флоу и достижение стабильного качества ответов — Практический опыт с LLM, AI-агентами, RAG, tool calling, structured outputs и MCP — Уверенное знание TypeScript или Python, API, SQL, Git, CI/CD и автоматизированного тестирования — Понимание принципов работы современных языковых моделей, ограничений LLM и способов повышения качества генерации — Системное мышление, самостоятельность и ответственность за продукт целиком Будет преимуществом: — Опыт создания и оптимизации сложных промптов для различных AI-сценариев (reasoning, extraction, generation, classification) — Опыт создания evals, guardrails и контроля качества AI-ответов — Опыт работы с React, Telegram-ботами, BI-платформами и семантическими слоями Условия: — Конкурентную заработную плату (обсуждается индивидуально) — Профессиональный рост и участие в масштабных проектах — Работу в крупном холдинге с активной цифровой трансформацией — Сильную ИТ-команду и поддержку руководства — Необходимость краткосрочного приезда в солнечный Ташкент для оформления
Зарплата не указана
Задачи: — Переводить бизнес-задачи в архитектурные и технические решения — Развивать AI-продукты, интеграции, новые каналы и источники данных — Определять затрагиваемые компоненты, API, контракты, модели данных и бизнес-семантику — Декомпозировать разработку на проверяемые задачи для AI coding agents — Проверять сгенерированный код, проводить code review, тестирование и выпуск изменений — Отвечать за стабильность, безопасность и конечный результат Требования: — Опыт промышленной разработки от 3 лет — Бэкграунд в аналитике данных, BI или системном анализе — Умение работать с бизнес-требованиями, метриками, моделями данных и интеграционными контрактами — Практический опыт промпт-инжиниринга: проектирование, тестирование и оптимизация промптов для LLM, построение многошаговых AI-флоу и достижение стабильного качества ответов — Практический опыт с LLM, AI-агентами, RAG, tool calling, structured outputs и MCP — Уверенное знание TypeScript или Python, API, SQL, Git, CI/CD и автоматизированного тестирования — Понимание принципов работы современных языковых моделей, ограничений LLM и способов повышения качества генерации — Системное мышление, самостоятельность и ответственность за продукт целиком Будет преимуществом: — Опыт создания и оптимизации сложных промптов для различных AI-сценариев (reasoning, extraction, generation, classification) — Опыт создания evals, guardrails и контроля качества AI-ответов — Опыт работы с React, Telegram-ботами, BI-платформами и семантическими слоями Условия: — Конкурентную заработную плату (обсуждается индивидуально) — Профессиональный рост и участие в масштабных проектах — Работу в крупном холдинге с активной цифровой трансформацией — Сильную ИТ-команду и поддержку руководства — Необходимость краткосрочного приезда в солнечный Ташкент для оформления
Зарплата не указана
Action1 предоставляет облачный подход к управлению обновлениями, защите эндпоинтов и повышению производительности в области IT. Компания вошла в Inc. 5000 как самая быстрорастущая founder-led компания по кибербезопасности в США. Фаундеры — Alex Vovk и Mike Walters, основатели Netwrix, которую продали в 2018 году. В компании работает много русскоязычных сотрудников. Размер команды — 51-200 человек.
Зарплата не указана
Компания Action1 предоставляет облачный подход к управлению обновлениями, защите эндпоинтов и повышению производительности в области IT. Компания входит в Inc. 5000 как самая быстрорастущая founder-led компания по кибербезопасности в США. Фаундеры — Alex Vovk и Mike Walters, основатели Netwrix, которую продали в 2018 году. В компании работает много русскоязычных сотрудников. Технологии и инструменты, используемые в работе: Python, uv, FastAPI, PydanticAI, PostgreSQL, Docker, Docker Compose. Размер команды — 51-200 человек. Формат работы — удалённый (Remote) из ряда стран.
Зарплата не указана
Задачи: — Определять, где могут помочь AI агенты, и создавать их соответственно. — Работать с руководителями отделов для оценки потребностей в AI. — Помогать подключать агентов к соответствующим сторонним и внутренним инструментам. — Измерять результаты и удалять агентов, которые не приносят пользы. — Тестировать новые инструменты и модели по мере их появления и внедрять эффективные. — Консультировать других по возможностям AI для повышения их эффективности. Требования: — Опыт создания агентов, которые работают самостоятельно и выполняют значимую работу. — Хорошее знание Grok, Claude, OpenAI и open source. — Уверенное владение Go, TypeScript, GraphQL, Postgres, GCP. — Способность ясно писать на английском языке. Условия: — Зарплата от $150,000 до $250,000 в год. — Подписной бонус $20,000. — 4 недели отпуска плюс праздничные дни по стране. — Полностью удалённая работа.
150 000 – 250 000 $
Зарплата не указана
Обязательные требования: — Знание архитектур нейросетей (Transformer, CNN, RNN, GAN, Diffusion); — Владение методами обучения моделей с нуля и дообучения (fine‑tune) существующих решений; — Опыт работы с фреймворками PyTorch, TensorFlow, JAX; — Навыки написания кода для инференса и развёртывания моделей в продакшн‑среде; — Понимание принципов оптимизации: градиентный спуск, функции потерь, регуляризация; — Комплекс компетенций ML‑инженера с фокусом на самостоятельную реализацию алгоритмов; — Уверенное владение языками программирования Python и C++; — Способность реализовать с нуля отдельные компоненты модели: например, механизм внимания или отдельный слой; — Глубокое понимание внутренней логики работы моделей (не ограничиваясь использованием готовых методов вроде model.predict()). Задачи на проекте: — Внедрение обученных моделей в закрытый контур экосистемы компании (на частных серверах) с обеспечением их автономной работы и защитой от внешних воздействий; — Адаптация и оптимизация AI‑алгоритмов для эксплуатации на защищённых мобильных устройствах с учётом ограниченного объёма вычислительных ресурсов и необходимости минимизировать энергопотребление; — Размещение обученных моделей в закрытом контуре экосистемы компании (на частных серверах), поддержание их автономной работы и реализация мер защиты от внешних воздействий.
Зарплата не указана
Задачи: — Отработка инцидентов на окружениях заказчика и участие в рабочих сессиях с технической командой заказчика — Багфикс, глубокая оптимизация приложения и SQL-запросов — Поддержка и развитие инфраструктуры (DevOps) — Активное внедрение и использование AI-тулинга в ежедневных инженерных задачах Требования: — Крепкая инженерная база: сильное понимание backend и frontend (не обязательно знать весь стек, гэпы подтянут) — Английский язык: от B2 (разговорный) для регулярных созвонов и общения с американской стороной — Русский язык: разговорный, команда русскоязычная — Гибкий рабочий день с перекрытием 3–5 часов по MSK, готовность подключаться на митинги по Pacific Time (2–4 раза в неделю), редкие подключения по выходным при критичных инцидентах — Высокая автономность, нейропластичность, готовность к взаимовыручке с коллегой Условия: — Работа на крупном американском проекте с высокой нагрузкой и зрелыми инженерными процессами — Полностью удалённая работа с гибким графиком — B2B-контракт (ИП, вне РФ и РБ) — Компенсация $3,000 – $5,000+ gross в месяц, обсуждается индивидуально под уровень кандидата
3 000 – 5 000 $
Задачи: - Внедрение обученных моделей в закрытый контур экосистемы компании (на частных серверах) с обеспечением автономной работы и защиты от внешних воздействий - Адаптация и оптимизация AI-алгоритмов для эксплуатации на защищённых мобильных устройствах с учётом ограниченных вычислительных ресурсов и минимизации энергопотребления Требования: - Знание архитектур нейросетей (Transformer, CNN, RNN, GAN, Diffusion) - Владение методами обучения моделей с нуля и дообучения (fine-tune) существующих решений - Опыт работы с фреймворками PyTorch, TensorFlow, JAX - Навыки написания кода для инференса и развёртывания моделей в продакшн-среде - Понимание принципов оптимизации: градиентный спуск, функции потерь, регуляризация - Уверенное владение языками программирования Python и C++ - Способность реализовать с нуля отдельные компоненты модели, например, механизм внимания или отдельный слой - Глубокое понимание внутренней логики работы моделей
Зарплата не указана
Зарплата не указана