Задачи:
— Разработка экосистемы сервисов на базе ИИ для автоматизированного анализа контента и аудитории в мессенджерах.
— Реализация RAG/LoRA и open source LLM для обработки TG-контента, семантического анализа, предсказаний, генерации контента и ИИ-отчетов.
— Закрытие задач по подготовке данных, дообучению моделей и их эффективному развертыванию на собственных мощностях.
Требования:
— Практический опыт работы с bare-metal серверами и видеокартами Nvidia. Умение конфигурировать CUDA, драйверы, мониторить утилизацию памяти VRAM и решать проблемы OOM.
— Способность самостоятельно «под ключ» развернуть open-source модель на собственном сервере - от настройки окружения до оптимизации инференса.
— Глубокие знания и коммерческий опыт дообучения LLM (Llama, Mistral, Qwen и др.) с использованием LoRA / QLoRA / PEFT на доменных данных.
— Экспертные знания пайплайнов Retrieval-Augmented Generation. Опыт интеграции и настройки векторных баз данных (PGVector, FAISS).
— Свободное владение Docker и Docker Compose для локальной сборки и деплоя ML-сервисов.
— Опыт работы с фреймворками высокопроизводительного инференса (vLLM, TGI, ONNX Runtime).
— Уверенный Python (FastAPI, Pydantic), асинхронное программирование (asyncio, aiohttp) и батчинг запросов для минимизации latency.
— Векторизация текста (Sentence Transformers), работа с большими массивами текстовых данных, интеграция с Postgres и Redis.
Условия:
— Стабильный доход: конкурентоспособная заработная плата. Выплаты 2 раза в месяц по 50% или 1 раз в месяц (согласовывается с сотрудником).
— Гибкий формат: график 5;2. На старте (первые 2 месяца) - работа в офисе, далее возможен переход на гибридный формат.
— Профессиональную среду: мотивированная команда, отсутствие бюрократии, возможность напрямую влиять на архитектуру ИИ-сервисов.
— Реальные возможности для профессионального роста и обучения.
Задачи:
- Интегрировать LLM в продукты и сервисы (API, backend, пайплайны обработки данных);
- Разрабатывать и оптимизировать prompt’ы, CoT, системные инструкции;
- Оценивать качество ответов (метрики + human eval);
- Настраивать guardrails: безопасность, фильтрация, соответствие требованиям;
- Строить RAG-системы: индексация данных; работа с векторными БД; оптимизация поиска и генерации;
- Оптимизировать инференс (стоимость, latency, batching, caching, квантизация);
- Участвовать в архитектурных решениях вместе с продуктовой и ML-командой;
- Исследовать и внедрять новые подходы и модели;
- При необходимости: работать с мультимодальными моделями (текст, изображения, документы).
Требования:
- Уверенный Python;
- Опыт работы с LLM в проде (не только pet-проекты);
- Понимание prompt engineering, RAG-подходов, оценки качества моделей;
- Опыт деплоя ML/LLM решений (Docker, Kubernetes, cloud);
- Работа с векторными базами данных.
Будет плюсом:
- Fine-tuning / PEFT (LoRA, adapters);
- RLHF или synthetic data generation;
- Опыт с LangChain, LlamaIndex, Hugging Face;
- Оптимизация инференса (vLLM, TensorRT, ONNX);
- Опыт с мультимодальными моделями;
- Публикации / open-source / pet-проекты;
- Участие в хакатонах;
- Понимание продуктовых метрик.
Условия:
- Полная удалёнка;
- Аккредитованная ИТ-компания;
- Интересный продукт, современный стек, микросервисная архитектура;
- Известные клиенты из ТОП-10 в своих сегментах;
- Прокачка скиллов под руководством лидов с 8+ лет опыта;
- Достойный оклад по итогам собеседования + ежеквартальный сбор ОС с премированием лучших сотрудников;
- Возможность взять на себя дополнительные задачи за соответствующее вознаграждение;
- Премии за менторство младших сотрудников;
- Ежеквартальные бонусы и подарки лучшим сотрудникам;
- Пригласите друга и получите щедрое вознаграждение за рекомендацию.
Задачи:
— создание цифровых помощников для управления рисками инвестиционных портфелей в мультиагентной системе, анализирующей отчетность эмитентов, новостную повестку, судебные производства, котировки, кредитные рейтинги.
Требования:
— глубокое понимание архитектуры и принципов работы больших языковых моделей (LLM);
— опыт разработки и интеграции AI-агентов и multi-agent систем;
— понимание методов и алгоритмов машинного обучения и обработки естественного языка (NLP);
— опыт с RAG (retrieval-augmented generation) и Knowledge Graph;
— навыки prompt engineering;
— опыт с инструментами и фреймворками: LangChain, GigaChain, LangGraph, LangFlow, n8n, Flowise, OpenRouter, NeuroAPI, GigaChat, ChatGPT, DeepSeek, Qwen, Mistral;
— программирование на Python (приоритет); Java/Go/JavaScript — будет плюсом;
— разработка и интеграция backend-сервисов и WebUI для AI-решений;
— протоколы обмена данными: REST, WebSocket, JSON-RPC, gRPC;
— системы логирования, мониторинга и диагностики для AI-приложений;
— базовые DevOps и CI/CD практики;
— опыт реализации и сопровождения AI-агентов в production-средах;
— разработка приложений на базе LLM с использованием популярных open-source и коммерческих моделей;
— интеграция внешних данных (базы знаний, API) для расширения возможностей AI-агентов;
— построение кастомных пайплайнов обработки запросов и ответов;
— участие в проектах по оптимизации производительности и масштабируемости LLM-систем;
— командная разработка и взаимодействие с продуктовой и DevOps-командами.
Условия:
— удаленная работа;
— полная занятость;
— грейд middle+/senior;
— зарплата от 260 000 до 350 000 ₽ в месяц.
Удалённоmiddle
260 000 – 350 000 ₽
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Требования:
- Опыт коммерческой разработки от 2–3 лет
- Уверенное владение TypeScript, React, Next.js
- Понимание клиент-серверного взаимодействия (REST / API)
- Опыт работы с UI-библиотеками и их кастомизации
- Понимание принципов компонентного подхода
- Опыт работы с системами контроля версий (Git)
- Базовое понимание работы Docker
Будет плюсом:
- Опыт работы с NX (монорепозитории)
- Опыт работы с Directus или другими headless CMS
- Настройка и использование Sentry
- Опыт интернационализации приложений
- Участие в pet-проектах или open source
Обязанности:
- Разработка и поддержка клиентской части web-приложений на React / Next.js
- Работа в монорепозитории (NX), переиспользование компонентов
- Проектирование и развитие UI-компонентов
- Интеграция с headless CMS (Directus) через REST / GraphQL
- Настройка и поддержка интернационализации (i18n, next-intl)
- Участие в код-ревью и улучшении качества кода
- Оптимизация производительности приложений
- Мониторинг и анализ ошибок через Sentry
- Работа с Docker-окружением (локальный запуск сервисов)
Технологический стек:
- JavaScript (ES2020+)
- TypeScript (обязателен, строгая типизация)
- React (Hooks, Context, композиция компонентов)
- Next.js (App Router, SSR / SSG / ISR)
- Styled-Components (CSS-in-JS)
- Ant Design (основная UI-библиотека)
- Material UI (дополнительно)
- i18n
- next-intl
- NX (монорепозиторий)
- Docker
- Sentry
- REST / GraphQL
- Directus (headless CMS)
Условия:
- Полностью удалённый формат работы
- Гибкое начало рабочего дня (в рамках 8 часов)
- Стабильную загрузку и понятные задачи
- Возможность влиять на архитектуру и решения
- Компенсацию обучения и развития
- Конкурентную заработную плату
Задачи:
— писать чистый, простой, поддерживаемый и тестируемый код
— проектировать, реализовывать и поддерживать облачные сервисы и API
— мониторить, устранять неполадки и отлаживать приложения
— участвовать и проводить код-ревью
— следить за новыми технологиями и фреймворками
Требования:
— степень бакалавра или магистра в области компьютерных наук, инженерии или смежных дисциплин
— глубокий опыт работы с Go
— опыт работы с другими языками программирования будет плюсом
— глубокие знания в проектировании REST-сервисов
— опыт работы с системами мониторинга, логирования и трассировки
— опыт работы с GenAi будет плюсом
— опыт работы с SQL и NoSQL базами данных
— хорошие знания лучших практик программирования и шаблонов проектирования
— опыт использования систем и инструментов для автоматизации развертывания, масштабирования и управления контейнеризованными приложениями в продакшене
— хорошее понимание алгоритмической сложности, структур данных и концепций многопоточности
— знание AWS Cloud Services будет плюсом
— интерес к бенчмаркингу и оптимизации
— опыт участия в open source проектах будет плюсом
— сильные командные навыки, ориентация на решение проблем и желание развиваться
Условия:
— привлекательный пакет вознаграждения
— интеллектуально стимулирующая рабочая среда
— постоянное личное развитие и международные возможности обучения
— привлекательный пакет релокации и поддержка для плавного переезда для вас и вашей семьи
Процесс найма:
— онлайн техническое задание
— вводный чат с рекрутером
— домашнее задание по роли
— финальное интервью
GTE is the world’s fastest decentralized trading venue, backed by GSR, IMC, Flow Traders, and other top-tier market makers and VCs. The company offers trading from anywhere in the world, 24/7, permissionless, with no brokerage account required. The team includes talent from Jump, Citadel, HRT, GSR, Google, Palantir.
Задачи:
— Design low-latency ingestion pipelines, ensuring message ordering, deduplication, and backpressure handling.
— Implement consensus-based failover and snapshotting for resilience and leader coordination.
— Manage memory layout, allocation strategy, and hot-path locality.
— Coordinate with infrastructure team to handle data persistence, cold storage, and historical reindexing.
Требования:
— Remarkable backend engineering experience in production environments in Rust or C++.
— Strong grasp of distributed systems design: log replication, failure recovery, snapshotting, consensus (Raft/Paxos).
— Deep familiarity with event-driven architectures: ordered delivery, deduplication, replay, state machines.
— Experience with high-throughput async systems such as tokio, epoll, io_uring.
— Proficient with memory-safe performance tuning: preallocation, arena allocators, cache-line alignment.
— Comfortable working close to the metal: Linux internals, syscall-level tuning, and debugging with perf.
Плюсом будет:
— Experience with Go in production environments.
— Prior work on crypto data indexers, block explorers, or DeFi.
— Knowledge of low-level blockchain primitives (e.g., Merkle proofs, EVM logs, calldata parsing).
— Contributions to open-source Rust or crypto infrastructure projects.
— Exposure to consensus layer mechanics or validator/network observability.
Условия:
— Remote work or office in NYC (relocation help may be provided in some cases).
— Salary 150-250k USD/year gross + tokens (up to 750k total compensation by current valuation).
Architecture & Design — Lead the design and implementation of core protocol components, from initial prototypes to production-grade deployment.
Protocol Development — Develop and optimize data structures, consensus algorithms, and cryptographic implementations (e.g., zero-knowledge proofs).
Security & Verification — Identify attack vectors, failure modes, and performance bottlenecks; apply formal verification or simulation to validate designs.
Cross-Functional Collaboration — Partner with researchers, product managers, and security teams to translate roadmaps into precise technical specifications.
Mentorship & Quality — Drive code quality through design reviews, documentation, and technical leadership; mentor junior engineers.
Technical Skills
Advanced proficiency in systems-level languages used in blockchain (Rust, Go) and smart contract languages (Solidity).
Demonstrated track record of open-source contributions in the Web3 ecosystem.
Domain Knowledge
Strong background in distributed systems, peer-to-peer networking, and modern blockchain primitives (rollup technologies, account abstraction).
Up-to-date with rapidly evolving standards such as Ethereum upgrades and inter-blockchain communication protocols.
Problem-Solving
Proven ability to debug complex issues across network and application layers.
Experience making high-level architectural tradeoffs across performance, scalability, and security.
Communication
Ability to document system improvements and communicate technical concepts to both technical and non-technical stakeholders.
Fluency in English, and Korean proficiency would be a plus.
Hiring Process
Resume Screening → 1st Interview → 2nd Interview → Salary Negotiation
Contract Type
Singapore: Full-time Employee (Onsite)
Worldwide: Service Contractor (Fully Remote)
Задачи:
- Проектирование и разработка продакшн-систем с использованием Python 3.12+ для AI-агентов и LLM моделей
- Реализация мультиагентной архитектуры: интеграция компонент, реализация пайплайнов и кастомных оркестраторов (LangChain, LangGraph, RAG)
- Разработка и поддержка API (FastAPI, Django): создание микросервисов, REST, асинхронные сервисы
- Интеграция с реляционными, NoSQL и векторными базами данных (PostgreSQL, Redis, MongoDB, VectorDB: ChromaDB, QDrant)
- Создание, обучение и внедрение ML-моделей (ML pipeline, Prompt Engineering, RAG, оценка качества, A/B тестирование)
- Контейнеризация (Docker, Docker Compose) и деплой в Kubernetes, частичная настройка DevOps-процессов (CI/CD: Jenkins, ArgoCD)
- Разработка unit-тестов, код-ревью, оптимизация производительности, обеспечение безопасности
- Взаимодействие в Agile-командах, участие в планировании, менторинг
Требования:
- Владение Python 3.12+: глубокое знание стандартных и современных возможностей языка (asyncio, typing, dataclasses, pydantic, pytest) от 4-6 лет
- Практический опыт разработки AI/ML решений с использованием LangChain, LlamaIndex, RAG, интеграция с LLM API
- Опыт проектирования и сопровождения высоконагруженных REST API на FastAPI/Django (архитектура, DI, сериализация, OpenAPI)
- Продвинутая работа с PostgreSQL/Redis, проектирование сложных схем, индексация, оптимизация, векторные базы данных
- Навыки контейнеризации, деплой в Kubernetes
- Опыт внедрения CI/CD пайплайнов, мониторинга, алертинга, организации логирования
- Уверенное знание Git, опыт командной работы (Agile, Scrum)
- Английский B2+ для чтения документации и коммуникаций
Будет плюсом:
- Fine-tuning и кастомизация LLM, prompt engineering, оценка качества
- Опыт с MLOps, LLMOps и мультирегиональными архитектурами
- Участие в R&D или open-source проектах, менторство, архитектурное мышление
- Работа с GigaChat API
Условия:
- Возможность профессионального и карьерного роста в компании, возможность поучаствовать в разных проектах
- Опыт работы в распределенной команде профессионалов
- Уровень заработной платы обсуждается индивидуально
- Формат работы: Офис/гибрид г.Москва или Санкт-Петербург.
Задачи:
— Строить и эксплуатировать масштабируемые, надежные и производительные распределённые системы.
— Сотрудничать с продуктовыми командами для создания новых функций.
— Обеспечивать стабильную работу Discord.
— Писать код и управлять инфраструктурой.
— Работать в команде инженеров, создавших одну из крупнейших коммуникационных платформ в мире.
Требования:
— Опыт разработки и проектирования backend-систем не менее 2 лет.
— Опыт решения сложных задач распределённых систем.
— Опыт эксплуатации и поддержки критически важных сервисов уровня 0.
— Знание лучших практик мониторинга и оповещений.
— Знакомство с open source программным обеспечением и умение разбираться в исходном коде библиотек.
Плюсом будет:
— Опыт работы с Elixir.
— Опыт работы с системами, развернутыми в облачных средах (GCP, AWS и др.).
— Знание devops-инструментов, таких как Salt, Terraform или Kubernetes.
— Участие в open source проектах.
— Активное использование Discord, создание ботов или приложений для платформы.
Условия:
— Необходимость проживания или готовность к переезду в район залива Сан-Франциско (включая округа Alameda, Contra Costa, Marin, Napa, San Francisco, San Mateo, Santa Clara, Solano и Sonoma).
— Возможна помощь с переездом.
— Базовая годовая зарплата от $160,000 до $180,000, плюс акции и социальные гарантии.
— Зарплата определяется уровнем, навыками, опытом и образованием.
— В объявлении указана только базовая зарплата без учёта акций и бонусов.
О компании Semidynamics: европейская компания из Барселоны, специализирующаяся на полностью настраиваемых RISC-V процессорных IP ядрах для высокопроизводительных вычислений, ИИ и машинного обучения. Технологии компании включают масштабируемые векторные и тензорные блоки, уникальную архитектуру памяти Gazzillion Misses™ и глубокую конфигурируемость для интеграции в SoC. Компания сотрудничает с ведущими технологическими партнерами и участвует в крупных европейских HPC и open-hardware инициативах.
Задачи:
— разработка встроенного программного обеспечения для портфеля полупроводниковых продуктов
— проектирование прошивки
— верификация прошивки
Требования:
— опыт работы с Linux (и его драйверами) и PCIe устройствами
— глубокие знания и опыт в динамическом тепловом управлении (DTM)
— умение использовать инструменты разработки встроенного ПО и отладочные инструменты
— знание компиляторов clang, gcc и линкеров
— опыт разработки низкоуровневой встроенной прошивки
— сильные навыки программирования и скриптинга на C/C++, Assembler, Python, Perl, Bash
— опыт разработки и внедрения автоматизации с использованием скриптовых языков
— опыт работы с CI
— опыт в SQA
— знание методологии контроля версий и инструментов git, svn
— отличные аналитические и проблемно-решающие навыки
— хорошие коммуникативные и межличностные навыки для эффективного взаимодействия с кросс-функциональными командами
— способность адаптироваться к быстрому темпу работы и соблюдать сроки проектов
Желательные знания:
— знание RISC-V
— знание архитектур процессоров и SoC
— знание инструмента JIRA
Условия:
— возможность работать на переднем крае европейских инноваций в области RISC-V и ИИ процессоров
— участие в компании, готовящейся к выпуску 3нм кремния и формирующей будущее инфраструктуры ИИ
— сотрудничество в технически сложной среде с доступом к передовым полупроводниковым технологиям
— возможности карьерного роста в быстрорастущей глобальной компании
— работа в штаб-квартире в Барселоне, технологическом и инновационном центре Европы
О ПРОЕКТЕ
Команда занимается развитием внутренней AI/ML-платформы, AutoML, разработкой LLM/NLP-решений, мониторингом качества моделей на крупном финтех-проекте.
ПРЕДСТОЯЩИЕ ЗАДАЧИ
• Разработка и развитие ML/LLM-сценариев для production;
• Работа с AutoML, NLP и RAG-пайплайнами;
• Оптимизация качества и стабильности ML-решений;
• Интеграция с MLOps/DE-инфраструктурой;
• Быстрое прототипирование и проектирование AI-решений.
ОЖИДАНИЯ ОТ КАНДИДАТА
• 3+ лет опыта в DS/ML;
• Хороший Python и уверенный ML-стек (Sklearn, CatBoost/LightGBM/XGBoost, Pandas, NumPy), опыт с табличными данными;
• Опыт с LLM/NLP (для проекта в данном направлении);
• Опыт работы с Spark/Hadoop/Hive;
• Понимание production ML-процессов.
БУДЕТ ПЛЮСОМ
• PyTorch / DL;
• Open-source contribution;
• Full-stack опыт.
УСЛОВИЯ РАБОТЫ
• Оформление по ТК или ИП в аккредитованную ИТ-компанию;
• Сильная инженерная команда и обмен экспертизой;
• Гибридный или удаленный формат работы (РФ!);
• ДМС со стоматологией с 1-го дня;
• Предоставление техники (на выбор, по запросу).
THE MISSION
We are building the next generation of DeFi protocols, pushing the boundaries of what’s possible in decentralized finance. We need a heavy-hitter in Solidity who loves complex business logic, mathematical challenges, and mission-critical security.
CORE RESPONSIBILITIES
— Contract Engineering: Architect, develop, and evolve smart contracts for a high-stakes DeFi protocol.
— Security First: Implement best practices to prevent vulnerabilities (reentrancy, overflows, etc.) and lead audits.
— Optimization: Squeeze every drop of performance through expert gas optimization.
— Innovation: Research and implement cutting-edge patterns and Layer 2 solutions.
— Collaboration: Work closely with Backend and Product teams to translate complex logic into production-ready code.
WHAT WE’RE LOOKING FOR
— Experience: 5+ years of production-level Solidity development (Mainnet records required).
— Deep Tech: Expert understanding of the EVM, assembly (Yul), and smart contract architecture.
— Math Background: Master’s/Bachelor’s in Mathematics or Computer Science.
— Open Source: Active contribution to DeFi ecosystems or notable open-source projects.
— Soft Skills: Fluent English (B2+) and a collaborative mindset for high-speed delivery.
— Vision: Clear understanding of L2 scaling and the future of Ethereum.
PERKS & BENEFITS
— Healthcare: Comprehensive Medical, Dental, and Vision insurance (Family included).
— Flexibility: Unlimited PTO policy and a remote-first culture.
— Family First: Up to 16 weeks of paid parental leave.
— Growth: $1,500 annual educational budget.
— Equipment: Home office stipend to build your perfect setup.
— Wellbeing: Access to fitness partners and retirement plans (401k).
О ПРОЕКТЕ
Douro Labs — команда, стоящая за развитием Pyth Network, ведущего оракула первого уровня для DeFi. Мы создаем инфраструктуру, которая поставляет высокоточные рыночные данные в реальном времени для крупнейших протоколов. Работа у нас — это участие в Open Source проектах, которые определяют стандарты индустрии.
ВАШИ КЛЮЧЕВЫЕ ЗАДАЧИ
— Core Development: Разработка и поддержка on-chain и off-chain компонентов экосистемы (смарт-контракты, SDK, утилиты).
— Product Impact: Участие в формировании Roadmap продукта совместно с бизнес-командой.
— Developer Experience: Создание удобной документации и инструментов для сообщества разработчиков.
— Mentorship: Поддержание высоких стандартов кода и обучение младших инженеров.
— Operations: Участие в периодических дежурствах (on-call) для обеспечения стабильности сети.
ЧТО МЫ ЖДЕМ ОТ ВАС
— Опыт: 4+ года в коммерческой разработке ПО. Опыт с safety-critical системами будет преимуществом.
— Backend Expertise: Глубокое понимание низкоуровневых языков (Rust, C++). Опыт в блокчейне желателен, но не обязателен при сильном бэкграунде в системном программировании.
— Agility: Готовность к быстрому темпу DeFi-стартапа и изучению новых технологий (Solidity, TS, Python).
— Communication: Отличные технические коммуникационные навыки для работы в международной команде.
ПОЧЕМУ ЭТО КРУТО
— Работа над ключевой инфраструктурой мирового рынка данных.
— Полная свобода в выборе локации (Remote Worldwide).
— Экспертная среда и возможность внести вклад в развитие глобальной DeFi-экосистемы.
Задачи:
— Разрабатывать и внедрять ML-модели в областях Computer Vision и NLP.
— Развёртывать и оптимизировать inference-пайплайны на GPU-серверах.
— Работать над мультимодальными AI-фичами (текст, изображения, видео, аудио).
— Масштабировать производительность моделей под растущую базу пользователей.
— Сотрудничать с backend-инженерами над продакшн-API.
— Проводить эксперименты и A/B-тесты на основе реальных пользовательских данных.
Требования:
— 5+ лет практического опыта в ML/AI-разработке.
— Отличное знание Python и фреймворков PyTorch / TensorFlow.
— Глубокое понимание NLP (LLMs, embeddings, transformers) и CV (image generation, diffusion models, video processing).
— Опыт работы с GPU-обучением и inference.
— Навыки оптимизации моделей (quantization, distillation, batching, caching).
— Опыт продакшн-деплоя ML-сервисов.
— Будет плюсом: опыт работы с видео-AI моделями, понимание high-load inference систем, опыт с ML-мониторингом и аналитикой (Weights & Biases, MLflow, Grafana), опыт в сфере conversational AI или чатботов, участие в open-source, Kaggle или публикации в ML-сообществе.
Условия:
— Работа в международной продуктовой компании.
— Гибкий график и удалённый формат.
— Возможность влиять на ключевые продуктовые решения.
Удалённоsenior
5 000 – 6 000 $
Все вакансии в одном месте — страница 15 · Job Hunters
