Вакансии

Задачи: — Разработка AI-агентов, которые выполняют рабочие процессы, а не только чат-интерфейсы. — Работа с агентами, которые подключаются к API и внутренним системам, используют инструменты, извлекают контекст, принимают решения на нескольких шагах и восстанавливаются при сбоях. Требования: — Опыт разработки на Python и бекенд инженерия. — Опыт работы с LLM API и агентными системами в продакшене. — Знание LangGraph, LangChain, LlamaIndex или аналогичных технологий. — Опыт работы с вызовом функций/инструментов и структурированными выводами. — Знание RAG, embeddings, векторного поиска и управления контекстом. — Опыт работы с состоянием агента, памятью, маршрутизацией, повторными попытками и логикой резервного копирования. — Интеграция API и событийно-ориентированные рабочие процессы. — Оценка, трассировка и отладка LLM. — Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и AWS. — Приветствуется опыт мультиагентной оркестрации, MCP, workflows с участием человека и мониторингом агентов в продакшене. Условия: — Удалённая работа. — Полная занятость или контракт.

Задачи: — Разработка мультиагентных систем и AI-агентов. — Построение RAG-пайплайнов и работа с векторными БД. — Интеграция LLM с внутренними сервисами через REST API и OAuth2. — Автоматизация бизнес-процессов, генерация отчётов и обработка данных. — Проектирование промптов и LLM-сценариев. — Обеспечение безопасности чувствительных данных. Требования: — Уверенное знание JavaScript/TypeScript и Python. — Опыт разработки GenAI-агентов и мультиагентных систем. — Знание LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen или аналогов. — Опыт работы с n8n, Dify, Flowise или Langflow. — Опыт работы с RAG, PostgreSQL, JSON и векторными БД (Qdrant, PGVector, Milvus). — Знание REST API, OAuth2 и prompt engineering. — Готовность работать с Windows. Будет плюсом опыт в банковских и корпоративных проектах, мониторинге LLM-приложений и микросервисной архитектуре. Условия: — Зарплата обсуждается индивидуально. — Полностью удалённо, из любого региона РФ. — Full-time, гибкий график с синхронизацией по МСК. — Официальное оформление по ТК РФ. — Возможность влиять на архитектуру и внедрять GenAI-решения в корпоративную среду.

Задачи: — Разработка AI-агентов, которые выполняют рабочие процессы, а не только чат-интерфейсы. — Работа с агентами, которые подключаются к API и внутренним системам, используют инструменты, извлекают контекст, принимают решения на нескольких шагах и восстанавливаются при сбоях. Требования: — Опыт разработки на Python и бекенд инженерия. — Опыт работы с LLM API и агентными системами в продакшене. — Знание LangGraph, LangChain, LlamaIndex или аналогичных технологий. — Опыт работы с вызовом функций/инструментов и структурированными выводами. — Знание RAG, embeddings, векторного поиска и управления контекстом. — Опыт работы с состоянием агента, памятью, маршрутизацией, повторными попытками и логикой резервного копирования. — Интеграция API и событийно-ориентированные рабочие процессы. — Оценка, трассировка и отладка LLM. — Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и AWS. — Приветствуется опыт мультиагентной оркестрации, MCP, workflows с участием человека и мониторингом агентов в продакшене. Условия: — Удалённая работа. — Полная занятость или контракт.

Задачи: — Разработка AI-агентов, которые выполняют рабочие процессы, а не только чат-интерфейсы. — Работа с агентами, которые подключаются к API и внутренним системам, используют инструменты, извлекают контекст, принимают решения на нескольких шагах и восстанавливаются при сбоях. Требования: — Опыт разработки на Python и бекенд инженерия. — Опыт работы с LLM API и агентными системами в продакшене. — Знание LangGraph, LangChain, LlamaIndex или аналогичных технологий. — Опыт работы с вызовом функций/инструментов и структурированными выводами. — Знание RAG, embeddings, векторного поиска и управления контекстом. — Опыт работы с состоянием агента, памятью, маршрутизацией, повторными попытками и логикой резервного копирования. — Интеграция API и событийно-ориентированные рабочие процессы. — Оценка, трассировка и отладка LLM. — Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и AWS. — Приветствуется опыт мультиагентной оркестрации, MCP, workflows с участием человека и мониторингом агентов в продакшене. Условия: — Удалённая работа. — Полная занятость или контракт.

Задачи: — Разработка AI-агентов, которые выполняют рабочие процессы, а не только чат-интерфейсы. — Работа с агентами, которые подключаются к API и внутренним системам, используют инструменты, извлекают контекст, принимают решения на нескольких шагах и восстанавливаются при сбоях. Требования: — Опыт разработки на Python и бекенд инженерия. — Опыт работы с LLM API и агентными системами в продакшене. — Знание LangGraph, LangChain, LlamaIndex или аналогичных технологий. — Опыт работы с вызовом функций/инструментов и структурированными выводами. — Знание RAG, embeddings, векторного поиска и управления контекстом. — Опыт работы с состоянием агента, памятью, маршрутизацией, повторными попытками и логикой резервного копирования. — Интеграция API и событийно-ориентированные рабочие процессы. — Оценка, трассировка и отладка LLM. — Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и AWS. — Приветствуется опыт мультиагентной оркестрации, MCP, workflows с участием человека и мониторингом агентов в продакшене. Условия: — Удалённая работа. — Полная занятость или контракт.

Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python — Хорошие знания и практический опыт с одним из фреймворков FastAPI, Django, Flask — Уверенное понимание SQL/NoSQL баз данных и опыт работы с PostgreSQL — Опыт интеграции с OpenAI API / LLM / AI agents — Хорошее понимание принципов построения RAG-систем: chunking, embedding, retrieval, ранжирование результатов — Опыт работы с LangGraph / LangChain — Разговорный английский язык C1 (вся коммуникация с заказчиками ведется на английском языке) Будет плюсом: — Опыт работы с облачными провайдерами AWS, Azure, GCP — Знания Frontend технологий JS/TS, React, Redux — Опыт написания ETL пайплайнов Условия: — Формат работы: удаленно — Полная занятость — Зарплата от 1 000 до 2 000 USD net Откликаться: @polinaindevworld

Задачи: — Разрабатывать мультиагентные системы и GenAI-агентов (субагенты, оркестрация). — Строить и сопровождать RAG-решения: векторные хранилища, пайплайны, ретривал. — Интегрировать LLM-инструменты с внутренними сервисами через REST API и OAuth2. — Обрабатывать и трансформировать структурированные данные (JSON, PostgreSQL). — Проектировать промпты и LLM-сценарии: суммаризация, генерация отчётов, структурирование данных. — Разрабатывать и эксплуатировать решения в ОС Windows. — Обеспечивать защиту чувствительных данных в корпоративной среде. Требования: — Уверенное владение JavaScript / TypeScript и Python. — Опыт создания GenAI-агентов, субагентов или мультиагентных систем. — Опыт работы хотя бы с одним из подходов: low-code / visual (n8n, Flowise, Dify, Langflow) или code-first (LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI, AutoGen или аналоги). — Опыт работы с REST API и OAuth2. — Уверенная работа с JSON и PostgreSQL. — Понимание принципов prompt engineering. — Опыт с LLM-сценариями: суммаризация, генерация отчётов, структурирование данных. — Опыт построения или сопровождения RAG-решений. — Опыт работы с векторными хранилищами: PGVector, Qdrant, Milvus или аналогами. — Опыт работы с LangChain или аналогичными фреймворками оркестрации LLM. — Готовность вести разработку и эксплуатацию в ОС Windows. — Понимание принципов защиты чувствительных данных. Будет плюсом: — Опыт в корпоративных или банковских проектах. — Знание инструментов мониторинга LLM-приложений. — Понимание архитектуры микросервисов. Условия: — Удалённая работа из любого региона РФ. — Full-time, гибкий график с синхронизацией по МСК. — Официальное оформление по ТК РФ. — Возможность влиять на архитектуру и внедрять современные GenAI-решения в реальном корпоративном контуре.

Задачи: — Разработка AI-агентов, которые выполняют рабочие процессы, а не только чат-интерфейсы. — Работа с агентами, которые подключаются к API и внутренним системам, используют инструменты, извлекают контекст, принимают решения на нескольких шагах и восстанавливаются при сбоях. Требования: — Опыт разработки на Python и бекенд инженерия. — Опыт работы с LLM API и агентными системами в продакшене. — Знание LangGraph, LangChain, LlamaIndex или аналогичных технологий. — Опыт работы с вызовом функций/инструментов и структурированными выводами. — Знание RAG, embeddings, векторного поиска и управления контекстом. — Опыт работы с состоянием агента, памятью, маршрутизацией, повторными попытками и логикой резервного копирования. — Интеграция API и событийно-ориентированные рабочие процессы. — Оценка, трассировка и отладка LLM. — Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и AWS. — Приветствуется опыт мультиагентной оркестрации, MCP, workflows с участием человека и мониторингом агентов в продакшене. Условия: — Удалённая работа. — Полная занятость или контракт.

Проект: Специалист привлекается для поддержки AI-команды (RnD AI Team), которая реализует портфель ИИ-инициатив для бизнес-подразделений компании на внутренней платформе Dify (LLM-агенты, RAG, классификация, извлечение данных из документов, интеграции через API/MCP). Портфель — ~200 инициатив, одновременно в работе 10–15. Задачи: — Подготовка тест-кейсов на основании требований и критериев приемки инициатив; — Функциональное и интеграционное тестирование ИИ-агентов, workflow на платформе Dify, API-интеграций со внутренними системами; — Проверка позитивных, негативных и пограничных сценариев, включая нетипичные запросы пользователей и «галлюцинации» модели; — Регрессионное тестирование после изменений промптов, моделей, базы знаний (RAG) и интеграций; — Проверка соответствия результата согласованным требованиям и метрикам качества; — Формирование и поддержание тестовых выборок (golden set) совместно с бизнесом и ML-командой, участие в оценке качества ответов; — Фиксация дефектов, контроль их устранения, отчётность по качеству релизов; — Проведение приемочного тестирования перед выпуском в production и участие в приемке с бизнесом. Требования: — Общий опыт работы: От 3 лет в тестировании ПО. — Опыт по требуемому стеку/направлению: От 1 года тестирования продуктов на основе ML/LLM или тестирования API и интеграций backend-сервисов; — Понимание специфики недетерминированных ответов модели. — Релевантный проектный опыт: Не менее 2 проектов тестирования интеграционных / API-решений или ИИ-продуктов с выводом в промышленную эксплуатацию; — Опыт построения регрессионных наборов и тестовых выборок. — Отраслевой опыт: Желательно: e-commerce, ритейл, B2B-дистрибуция, клиентский сервис. — Обязательные технологии/инструменты: Тест-дизайн, тестовая документация, работа с баг-трекером; Тестирование REST API (Postman или аналоги), чтение JSON, логов; SQL на уровне выборок для проверки данных; Python на базовом уровне для скриптов проверки и подготовки тестовых данных; Понимание принципов работы LLM, RAG, промптов и метрик качества ИИ (точность, полнота, оценка ответов по критериям). — Желательные технологии/инструменты: Опыт работы с платформами оркестрации LLM (Dify, LangChain и т.п.); Автоматизация тестирования API (pytest, requests) и LLM-eval инструменты (RAGAS, DeepEval, promptfoo или аналоги); Опыт разметки и оценки ответов модели (LLM-as-a-judge, ручная оценка по рубрикам); CI/CD, Git на базовом уровне. — Системы учета задач и документации: Jira / Yandex Tracker, Confluence / Yandex Wiki, Git, реестр ИИ-инициатив в Google Sheets.

Задачи: — Разработка AI агентов, которые выполняют рабочие процессы, а не только чат-интерфейсы. — Работа с агентами, которые подключаются к API и внутренним системам, используют инструменты, извлекают контекст, принимают решения на нескольких шагах и восстанавливаются при ошибках. Требования: — Опыт разработки на Python и бекенд инженерия. — Опыт работы с LLM API и агентными системами в продакшене. — Знание LangGraph, LangChain, LlamaIndex или аналогичных технологий. — Опыт работы с вызовом функций/инструментов и структурированными выводами. — Знание RAG, embeddings, векторного поиска и управления контекстом. — Опыт работы с состоянием агента, памятью, маршрутизацией, повторными попытками и логикой резервного копирования. — Интеграция с API и событийно-ориентированные рабочие процессы. — Оценка, трассировка и отладка LLM. — Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и AWS. — Преимуществом является опыт с мультиагентной оркестрацией, MCP, human-in-the-loop рабочими процессами или мониторингом агентов в продакшене. Условия: — Удалённая работа. — Полная занятость или контракт. Это практическая инженерная роль с ответственностью за дизайн агента, реализацию, оценку, деплой и надёжность в продакшене.

Проект: Ритейл. Задачи: — Описание текущего процесса AS IS и целевого процесса TO BE для каждой инициативы; — Сбор, структурирование и согласование бизнес- и пользовательских требований с заказчиками из бизнес-подразделений; — Определение и фиксация scope инициативы, границ PoC и промышленного внедрения; — Выявление исключений, пограничных сценариев и зависимостей от смежных систем и команд; — Формирование функциональных и нефункциональных требований к ИИ-решению (качество ответов, точность, время отклика, ограничения по данным и безопасности); — Декомпозиция инициативы на этапы совместно с ML-инженерами и продакт-менеджером; — Формирование и согласование критериев приемки, в том числе метрик качества модели/агента; — Помощь бизнесу в определении бизнес-эффекта и метрик успеха инициативы, подготовка обоснования эффекта; — Контроль изменений требований в процессе реализации, ведение документации по инициативе. Требования: — Общий опыт работы: от 4 лет в роли бизнес-/системного аналитика; — Опыт по требуемому стеку/направлению: от 1,5 лет участия в проектах внедрения ML/ИИ или продуктов на основе LLM (сбор требований к моделям, метрики качества, критерии приемки); — Релевантный проектный опыт: не менее 2–3 завершённых проектов внедрения аналитических / ИИ-решений в бизнес-процессы крупной компании: от описания процесса до приемки; — Опыт работы с несколькими бизнес-заказчиками параллельно; — Отраслевой опыт: желательно e-commerce, ритейл, B2B-дистрибуция, логистика, клиентский сервис / контакт-центр; — Обязательные технологии/инструменты: нотации описания процессов и требований BPMN, UML/use case, user story, критерии приемки; Confluence / вики-системы, Jira или аналоги; SQL на уровне выборок для проверки данных и гипотез; понимание принципов работы LLM, RAG, промптинга и метрик качества ИИ-решений (precision/recall, точность извлечения, оценка ответов); — Желательные технологии/инструменты: опыт работы с платформами оркестрации LLM (Dify, LangChain, n8n и т.п.); Python на базовом уровне (чтение кода, простые скрипты для проверки данных); опыт расчёта бизнес-эффекта и ROI инициатив, подготовки материалов для руководства; Google Sheets / Excel на продвинутом уровне; — Системы учета задач и документации: Jira / Yandex Tracker, Confluence / Yandex Wiki, реестр ИИ-инициатив в Google Sheets, Битрикс24. Условия: — Занятость: проектная, долгосрочный проект (фултайм); — Формат: удаленно; — Локация: строго Москва, Саранск; — Оформление: ГПХ, ИП; — Вилка оплаты: до 1500 рублей в час гросс; — Важно: не рассматриваются кандидаты с проектами Лимана, Петрович Тех, ВБ, Озон, Лента Тех, Яндекс маркет, М.

Задачи: — Разработка AI агентов, которые выполняют рабочие процессы, а не только чат-интерфейсы. — Работа с агентами, которые подключаются к API и внутренним системам, используют инструменты, извлекают контекст, принимают решения на нескольких шагах и восстанавливаются при ошибках. Требования: — Опыт разработки на Python и бекенд инженерия. — Опыт работы с LLM API и агентными системами в продакшене. — Знание LangGraph, LangChain, LlamaIndex или аналогичных технологий. — Опыт работы с вызовом функций/инструментов и структурированными выводами. — Знание RAG, embeddings, векторного поиска и управления контекстом. — Опыт работы с состоянием агента, памятью, маршрутизацией, повторными попытками и логикой резервного копирования. — Интеграция с API и событийно-ориентированные рабочие процессы. — Оценка, трассировка и отладка LLM. — Опыт работы с Docker, Kubernetes, CI/CD и AWS. — Преимуществом является опыт с мультиагентной оркестрацией, MCP, human-in-the-loop рабочими процессами или мониторингом агентов в продакшене. Условия: — Удалённая работа. — Полная занятость или контракт. Это практическая инженерная роль с ответственностью за дизайн агента, реализацию, оценку, деплой и надёжность в продакшене.

Задачи: — Разработка и внедрение AI/ML решений с использованием LLM, Python и связанных технологий — Работа с production-grade LLM, RAG, NLP, embeddings и векторными базами данных — Парсинг документов, извлечение информации и обработка больших объемов текста — Использование LangChain, LangGraph, CrewAI, Claude Code — Работа с облачными сервисами AWS SageMaker, Bedrock, EC2, Lambda, Azure AI, OpenAI — Использование MLflow, W&B, CI/CD, Docker, Kubernetes для управления ML-процессами — Оценка AI моделей, улучшение и обеспечение наблюдаемости — Руководство командой, наставничество и коммуникация Требования: — Опыт работы в AI/ML инженерии от 3 лет — Знание Python, SQL, NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch или TensorFlow — Опыт работы с LLM, NLP, embeddings, векторными базами данных — Знание LangChain, LangGraph, CrewAI, Claude Code — Опыт работы с AWS и Azure AI сервисами — Навыки работы с MLflow, W&B, CI/CD, Docker, Kubernetes — Высшее образование в технической области Условия: — Работа в офисе, 5-дневная рабочая неделя — Локации: Hyderabad, Ahmedabad, Indore — Максимальный срок уведомления о выходе на работу: 15 дней — Процесс интервью: 3 технических/менеджерских раунда + обсуждение CTC Для отклика необходимо предоставить: — Имя кандидата, обновленное резюме, общий опыт, релевантный опыт AI/ML — Количество реализованных production AI/ML систем — Текущая компания и должность, текущее и ожидаемое вознаграждение — Местоположение и предпочтительное место работы — Наличие офферов, причина смены работы, готовность к немедленному выходу — Контактный номер, профиль LinkedIn, релевантные навыки AI/ML и LLM

Location: New York, NY Workplace: OnSite ABOUT US At LangChain, our mission is to enable every company to own its intelligence. We believe agents will transform how companies operate, and we're building the foundation to make that future possible. Our open-source harnesses and LangSmith platform give developers and enterprises the infrastructure to run, improve, and govern agents at scale. We've raised $460M to date, with our most recent funding round valuing the company at $3B, backed by leading investors including Sequoia, Benchmark, IVP, and CapitalG. As we continue to expand our platform and tackle some of the hardest challenges in agent engineering, every team member has the opportunity to make a meaningful impact and help shape both our technology and the future of the industry. More than 7,000 organizations rely on LangSmith, from fast-growing startups to Fortune 500 enterprises, including NVIDIA, Bridgewater, LinkedIn, Workday, and Rippling. We're just getting started on making high-performing agents easier to build and manage at scale. ABOUT THE TEAM The LangSmith team owns and builds LangChain's core platform for observability, evaluation, and production reliability of AI systems. From tracing and annotation to run rules, evaluations, and beyond, this team owns LangSmith end-to-end. If you want to define what great AI observability looks like at production scale, this is where that work gets done. ABOUT THE ROLE We're looking for a Product Manager to own key parts of LangSmith. Building AI products is changing the way software teams work; LangSmith is the observability, evals and deployment platform that makes shipping reliable AI systems possible. WHAT YOU'LL DO This role sits at the intersection of user experience and production infrastructure. You'll partner with engineers to build features that feel intuitive while solving deeply technical problems: versioning complex prompt chains, debugging multi-step agent failures, or designing evaluation systems that scale from 10 to 10,000 test cases. You'll work directly with customers — from early-stage startups shipping their first agent to enterprises running mission-critical AI systems — to understand where the platform breaks down and what capabilities unlock new workflows. - Own the roadmap for a core area of the LangSmith platform. - Work with customers to understand their challenges and define new product features. - Work with engineering to define scope, make technical tradeoffs, and ship high-impact features quickly. - Help shape product strategy alongside our founders and leadership team. WHAT YOU'LL BRING - 3+ years of product management or engineering experience, ideally building developer tools, infrastructure products, or technical SaaS platforms. - Deeply technical — you can hold your own in conversations about API design, system architecture, data pipelines, and debugging production issues. - Bias toward action — you'd rather ship, learn, and iterate than build the perfect solution upfront. - Strong written and verbal communicator who can align cross-functional teams around a shared vision. NICE TO HAVE - Computer Science, Engineering, or equivalent technical background. - Previous experience at a high-growth startup or developer-focused company. - Hands-on experience building with LLMs, agents, or AI applications. - Annual salary range: $180,000-$240,000 COMPENSATION PHILOSOPHY: We offer competitive compensation that includes base salary, variable compensation for relevant roles, meaningful equity, benefits, and perks. We are hiring for this role across a range of scope, and the compensation band reflects that. Your offer depends on what we learn about your impact, craft, leadership, and communication during the interview process. We will tell you early where you’re tracking and talk comp with you before offer stage. Team members in the EU, UK, and APAC receive locally competitive benefits aligned with regional norms and regulations. BENEFITS Benefits include medical, dental, and vision coverage, flexible vacation, a 401(k) plan, meals on in-office days in the US and more.

О компании и команде Мы вошли в топ лучших it-работодателей России 2025 на Хабр Карьере. В Strikt мы превращаем хаотичные бизнес-процессы наших заказчиков в четкие, самообучающиеся алгоритмы с использованием ИИ. Ищем к нам в команду опытного Data Scientist для работы над интересными проектами в областях AdTech, Machine Learning! Требования: — Высшее техническое или математическое образование; — От 3–4 лет коммерческого опыта в Data Science / ML; — Сильная база в статистике, классическом ML и анализе данных; — Опыт работы с Time Series: прогнозирование, скользящее окно, тренды, сезонность, оценка качества моделей; — Опыт участия в проектах с LLM / NLP / GenAI: промпты, embeddings, RAG или интеграция LLM в продуктовые сценарии; — Уверенный Python: pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, Jupyter Notebook; — Знание SQL и понимание работы с реляционными БД; — Умение самостоятельно разбираться в задаче, выбирать подход и объяснять решение команде; — Готовность помогать junior/middle DS-специалистам; — Будет плюсом: Английский язык на уровне чтения технической документации PyTorch / TensorFlow / Hugging Face, CatBoost / LightGBM / XGBoost, LangChain / LlamaIndex / vector databases, понимание MLOps, мониторинга качества моделей и CI/CD. Задачи: — Работать с задачами Time Series, классического ML и LLM/NLP; — Развивать и улучшать существующие ML-модели в проектах; — Помогать выбирать подходы, метрики и критерии качества; — Анализировать данные, строить гипотезы и проводить эксперименты; — Работать с SQL и Python для извлечения, очистки и анализа данных; — Ревьюить решения менее опытных DS-специалистов и помогать команде расти. Условия: — Полностью удалённая работа; — Part-time занятость; — Оформление по договору с самозанятым или ИП с первого дня; — Проекты на стыке Data Science, Time Series, LLM/NLP и прикладного AI; — Сильная команда, возможность влиять на технические решения.

Location: Germany Workplace: Hybrid WHY INTEGRATIONS ENGINEERING AT LANGFUSE Your work puts Langfuse into developers’ hands. Our SDKs are downloaded 26M+ times per month, and for many developers the first thing they touch is an integration — a few lines of code that connect their favorite framework to Langfuse. When that experience is seamless, they’re wow’ed. When it’s not, we might have lost them. You’ll own that critical first impression across 40+ framework integrations. You’ll live at the frontier of LLM application development. The AI framework ecosystem moves fast — new agent frameworks, orchestration libraries, and model providers emerge every week. You’ll be among the first to instrument them, giving you unmatched exposure to how cutting-edge AI applications are built. The developers you serve are some of the most ambitious software engineers in the world, and working closely with them will make you an expert on LLM engineering yourself. Everything you build is open source and immediately visible. All Langfuse integrations are MIT-licensed. When you ship a new integration or improve an existing one, thousands of developers benefit the same day — and they’ll tell you about it in GitHub issues, on Twitter, and in our community channels.   WHAT YOU’LL DO - Build and maintain framework integrations. Langfuse integrates with 40+ frameworks and model providers: OpenAI SDK, Vercel AI SDK, LangChain, LlamaIndex, Pydantic AI, OpenAI Agents, CrewAI, Amazon Bedrock AgentCore, LiveKit, and many more. You’ll own these integrations end-to-end — from initial implementation to ongoing maintenance as frameworks evolve. When a new framework gains traction, you’ll be among the first to instrument it. - Design new integration patterns for emerging frameworks. When a framework or a new agent orchestrator appears, you’ll evaluate it, design the right instrumentation approach (callback handler, decorator, OTEL auto-instrumentation, or a combination), build the integration, write the docs, and ship it. You’ll develop strong opinions on what makes a great integration experience. - Contribute to the core SDKs. While integrations are your primary focus, your work will surface needs in our Python and TypeScript SDKs. You’ll contribute improvements to the core SDK when your integration work demands it — whether that’s a new hook point, better context propagation, or performance optimizations. - Write documentation and integration guides. At Langfuse, docs are part of our core product. When you ship a new integration, the guide ships with it. You’ll own the integration docs, quickstart tutorials, cookbooks, and migration paths that help developers get started in minutes. - Be a voice in the developer community. You’ll engage with framework communities, respond to integration-related GitHub issues, write blog posts about new integrations, and be present in our Slack/Discord channels. You’ll build relationships with framework maintainers and represent Langfuse in the broader AI developer ecosystem. WHAT WE’RE LOOKING FOR - Passionate about the LLM ecosystem. You’ve built real applications with frameworks like LangChain, Pydantic AI, Vercel AI SDK, LlamaIndex, or similar — or you have a deep willingness to go deep and get your hands dirty with every major framework in the space. You’re excited about this ecosystem, not just familiar with it. - Strong in Python and/or TypeScript. You write clean, reliable code. You don’t need to be a systems-level performance expert, but you care about code quality and understand that integrations run inside other people’s production systems. - Product-minded engineer. You think about the developer who’s going to use your integration at 11pm trying to ship a feature. You obsess over the getting-started experience: how many lines of code does it take? Is the error message helpful? Does the docs example actually work? - Self-directed and motivated. You know how to develop conviction about what to build and how to ship it. You don’t wait for detailed specs — you investigate the framework, talk to users, and propose the right approach. - Excited about open source and developer community. You genuinely enjoy talking to developers about their integration challenges, writing clear documentation, and contributing to open source projects. - Thrives in a small, accountable team. Your output is visible and matters. You’re comfortable owning outcomes, not just tasks. CS or quantitative degree preferred, but not required. We care far more about what you’ve built and your hunger to learn. BONUS POINTS - Experience with OpenTelemetry internals or observability instrumentation - Contributions to popular open source projects, SDKs, or developer tools - Experience building developer tooling, CLIs, or client libraries - Former founder or early startup experience - Active presence in AI/ML developer communities (blog posts, talks, open source)   No candidate checks all boxes. If you feel you are a good fit for this role, please go ahead and apply.   PROJECTS YOU COULD OWN - Build and ship a Langfuse integration for an emerging agent framework (e.g., OpenClaw, new OTEL-based instrumentation) - Design the integration pattern for a new category of AI tools (e.g., voice agents via LiveKit/Pipecat) - Create comprehensive quickstart cookbooks that get developers from zero to traced in under 5 minutes - Work with the OpenTelemetry community to improve GenAI semantic conventions - Maintain and upgrade our most popular integrations (OpenAI, LangChain, Vercel AI SDK) as those frameworks ship breaking changes   PERKS - Flexible work environment - ClickHouse is a globally distributed company and remote-friendly. We currently operate in over 25 countries. - Healthcare - Employer contributions towards your healthcare. - Equity in the company - Every new eligible team member who joins our company receives equity. - Time off - Flexible time off in the US, generous entitlement in other countries. - A USD$500 Home office setup if you’re a remote employee. - Global Gatherings – We believe in the power of in-person connection and offer opportunities to engage with colleagues at company-wide offsites. CULTURE - WE ALL SHAPE IT As part of a rapidly scaling start-up, you will be instrumental in shaping our culture. Are you interested in finding out more about our culture? Learn more about our values here https://clickhouse.com/company/careers. Check out our blog posts https://clickhouse.com/blog or follow us on LinkedIn https://www.linkedin.com/company/clickhouseinc/life/0c1ee7f4-2129-488d-b413-e7f6270659fd/?viewAsMember=true to find out more about what’s happening at ClickHouse. EQUAL OPPORTUNITY & PRIVACY ClickHouse provides equal employment opportunities to all employees and applicants and prohibits discrimination and harassment of any type based on factors such as race, color, religion, age, sex, national origin, disability status, genetics, protected veteran status, sexual orientation, gender identity or expression, or any other characteristic protected by federal, state or local laws. Please see here https://clickhouse.com/legal/applicant-privacy-notice for our Privacy Statement.

Задачи: — Разрабатывать и улучшать RAG-приложения: chunking, embeddings, retrieval и reranking. — Создавать LLM-воркфлоу и агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI или аналогичных. — Разрабатывать переписывание запросов, классификацию намерений, маршрутизацию и структурированное извлечение. — Интегрировать LLM API/модели в производственные системы. — Работать с OpenAI, Gemini, Hugging Face и PyTorch. — Вносить вклад в SFT, LoRA, QLoRA, PEFT и оценку LLM. — Работать с OCR, PDF/DOCX, STT и памятью для диалогов. — Создавать API с Python/FastAPI и работать с Docker, Git, тестированием и CI/CD. — Мониторить и улучшать качество моделей, задержки и стоимость. — Брать ответственность за отдельные функции/компоненты под наставничеством старшего инженера. Требования: — 2–4 года опыта в NLP, ML, информационном поиске или прикладном ИИ. — Сильные навыки Python. — Практический опыт с LLM, RAG и AI-агентами. — Понимание трансформеров, embeddings, prompting, retrieval, chunking и reranking. — Опыт работы с LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI. — Опыт с Qdrant, Pinecone, Milvus, Weaviate, Elasticsearch. — Опыт с OpenAI, Gemini, Hugging Face и знание PyTorch. — Понимание оценки LLM и снижения галлюцинаций. — Навыки работы с FastAPI, REST, Docker, Git. — Знание многоязычного NLP будет плюсом. — Профессиональный английский. Желательно: — Знания SFT, LoRA, QLoRA, PEFT. — Знания BM25, RRF. — Опыт с RAGAS, DeepEval, LangSmith, LangFuse. — Опыт с OCR, STT. — Опыт с Graph RAG. — Опыт с vLLM, TGI, Triton. — Оптимизация под GPU. — Знание корейского языка будет плюсом. Условия: — Возможна поддержка визы и релокации в Южную Корею.

Location: Brussels, Belgium We currently have a vacancy for an Expert in AI/NLP/ML fluent in English, to offer his/her services as an expert who will be based in Brussels, Belgium. The work will be carried out either in the company’s premises or on-site at the customer's premises. In the context of the first assignment, the successful candidate will be integrated into the Development team of the company that will closely cooperate with a major client’s IT team on-site. Tasks: Engaging with Business stakeholders, organising workshops and meetings to gather requirements; Analysing needs in the archiving domain and translating them into robust technical specifications; Designing and proposing AI- and cloud-based architectures that are secure, scalable, and costeffective; Developing, testing, and deploying solutions leveraging Large Language Models (LLMs), vector databases, and orchestration frameworks (e.g., LangChain); Building prototypes, Proofs of Concept, and production-ready services using Python and Jupyter Notebooks; Leveraging AWS Cloud Services (e.g., S3, Lambda, SageMaker, Bedrock, API Gateway, ECS/EKS, CloudFormation/Terraform); Preparing and maintaining technical documentation, ensuring knowledge transfer within the team; Integrating solutions into existing data and archiving systems; Monitoring, optimising, and supporting deployed solutions over time; Collaborating closely with Business, IT Infrastructure, and Security teams to ensure long-term sustainability. Requirements Master’s degree in IT or a relevant discipline, combined with a minimum of 13 years of relevant working experience in IT; At least 3 years of experience in LLMs: fine-tuning, prompting strategies, evaluation, and deployment; At least 2 years of experience in LangChain or equivalent frameworks for LLM orchestration; At least 2 years of experience in Vector databases; At least 2 years of experience in Python, with practical use of Jupyter Notebooks; At least 2 years of experience in AWS services for AI, data, and cloud-native development; At least 1 year of experience in Machine Learning Operations, including CI/CD pipelines and monitoring of AI solutions; At least 1 year of experience in data engineering and archiving best practices; Good knowledge of Docker, Kubernetes and security best practices in AI and cloud-based deployments would be an advantage; Knowledge of DevOps/Infrastructure-as-Code tools beyond AWS (Terraform, Ansible) and data governance frameworks and compliance standards (e.g., GDPR) would be an advantage; AWS Solutions Architect, AWS Machine Learning, AWS DevOps Engineer, TensorFlow Developer or equivalent AI/ML credentials, Kubernetes Administrator (CKA), TOGAF or equivalent enterprise architecture framework certifications would be an asset; Excellent command of the English language. Benefits If you are seeking a career in an exciting, dynamic and multicultural international environment with exciting opportunities that will boost your career, please send us your detailed CV in English, quoting reference (19007/11/2026). We offer a competitive remuneration (either on contract basis or remuneration with full benefits package), based on qualifications and experience. All applications will be treated as confidential. You may also consider all our other open vacancies by visiting the career section of our web site ( www.eurodyn.com) and follow us on Twitter (@EURODYN_Careers) and LinkedIn. EUROPEAN DYNAMICS ( www.eurodyn.com) is a leading European Software, Information and Communication Technologies company, operating internationally (Athens, Brussels, Luxembourg, Copenhagen, Berlin, Stockholm, London, Nicosia, Valetta, Vienna, Den Haag, Hong Kong, etc.) The company employs over 1000 engineers, IT experts and consultants (around 3% PhD, 36% MSc and 53% BSc). We design and develop software applications using integrated, state-of-the-art technology. Our current IT projects have a value exceeding 300 million EURO. EUROPEAN DYNAMICS is a renowned supplier of IT services to European Union Institutions, international organizations, European Agencies and national government Administrations in 40 countries and 4 continents. As part of our dedication to the diversity of our workforce, we are committed to Equal Employment Opportunity without regard for race, colour, age, national origin, ethnicity, gender, disability, sexual orientation, gender identity or religion. EUROPEAN DYNAMICS (ED) adheres to the General Data Protection Regulation principles by applying its Privacy Policy as published in www.eurodyn.com/privacy. By submitting an application to this position and by sharing your personal data with ED, you acknowledge and accept its Policy and authorise ED to process your personal data for the purposes of the company's recruitment opportunities, in line to the Policy.