Загружаем вакансии…
-Улучшение MCP-сервера: Вам предстоит расширить функциональность MCP-сервера, добавить инструменты для поиска и получения детальной информации о компонентах (пропсы, API, примеры). -Создание системы управления правилами и промптами для AI-ассистентов: Вы будете создавать централизованное хранилище версионированных промптов и правил поведения AI-ассистентов.
Зарплата не указана
Show contacts Job description Команда «ИИ для сотрудников» отвечает за создание AI-инструментов для сотрудников компании: определение приоритетов, разработка решений и внедрение. Обязанности: Разрабатывать платформу для создания внутренних ассистентов с использованием современных подходов.
Зарплата не указана
— Проектировать UX и UI новых игровых экранов и фич. — Работать внутри существующего визуального стиля игры, сохраняя его консистентность.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
💎 Сбор и документирование требований для e-learning платформы с 15M пользователей: написание user stories с критериями приёмки, gap- и конкурентный анализ, визуализация бизнес-процессов и UML-диаграммы, работа со стейкхолдерами на этапе пресейла, использование AI-инструментов в ежедневном workflow аналитика.
Зарплата не указана
Ищем менеджера продукта, который возьмет на себя развитие десктопного AI-приложения для разных ролей в процессе разработки ПО: аналитиков, QA, product/project-менеджеров и других специалистов. Отвечать за продуктовую стратегию и развитие GigaCode Desktop.
Зарплата не указана
Задачи: - Проектировать, разрабатывать и оптимизировать низколатентные, критически важные торговые системы - Полностью владеть ключевыми компонентами торгового стека — от архитектуры до эксплуатации в продакшене - Тесно сотрудничать с квантами, трейдерами и инженерами для улучшения производительности и устойчивости торговых решений - Поддерживать и развивать торговую инфраструктуру с акцентом на производительность, стабильность, наблюдаемость и операционное совершенство - Решать сложные производственные проблемы, связанные с подключением к биржам, исполнением и обработкой рыночных данных - Повышать инженерные стандарты через техническое руководство, код-ревью и наставничество - Использовать принципы агентного инжиниринга: применять AI-поддерживаемые рабочие процессы, автоматизировать операционные задачи и развивать инструменты команды - Участвовать в функциональном, компонентном и тестировании готовности к продакшену критически важных торговых компонентов Требования: - Опыт промышленной разработки на Rust для высокопроизводительных, конкурентных систем; знание Tokio является преимуществом - Практический опыт в системной торговле (HFT, маркет-мейкинг, количественная торговля или аналогичные области), понимание исполнения, рыночных данных и операционных рисков - Глубокие знания AWS и Linux, включая особенности облачной инфраструктуры для задач с низкой задержкой, shell-скрипты, отладку и устранение проблем в продакшене - Владение Python или другими скриптовыми языками для разработки стратегий, автоматизации и операционных инструментов - Хорошее знание протоколов торговых систем (FIX, REST, WebSocket), подключения к биржам и потоков рыночных данных - Понимание низколатентных сетевых технологий: TCP/UDP, анализ пакетов и задержек, выделенная сетевая инфраструктура, техники обхода ядра (DPDK) - Знакомство с инструментами и концепциями агентного инжиниринга: LLM, MCP API, AI-First IDE (например, Cursor, Claude Code), harness engineering и автоматизация рабочих процессов
Зарплата не указана
Задачи: — Сбор и подготовка бизнес-требований и описание процессов — Описание моделей данных ИТ-систем (до атрибутов сущностей) — Проектирование пользовательских интерфейсов и UX-схем — Применение методологий функционального, информационного и процессного моделирования — Проектирование и интеграция enterprise-решений — Написание тестовых сценариев и участие в их автоматизации — Командная разработка с использованием Confluence и Jira Требования Hard Skills: — Высшее образование — Опыт работы в роли системного аналитика от 5 лет за период с 2018 г. по настоящее время на проектах по разработке и/или модификации и/или внедрению систем с использованием Java и/или Javascript — Опыт углубленного использования ИИ в работе (работа с ИИ-агентами, знание MCP) — Опыт описания моделей данных ИТ-систем (до атрибутов сущностей) — Опыт проектирования пользовательских интерфейсов и UX-схем — Опыт применения методологий функционального, информационного и процессного моделирования во всех указанных нотациях: eEPC, BPMN, UML — Опыт применения всех указанных подходов к проектированию и интеграции enterprise-решений: SOA, SOAP, MQ, клиент-серверная архитектура, веб-сервисы — Опыт работы в каскадных (waterfall) и гибких методологиях (Agile и/или DevOps и/или Scrum) разработки
140 000 – 150 000 ₽
Задачи: — Разрабатывать и подключать инструменты на базе Model Context Protocol (MCP): понимать устройство MCP-серверов и проектировать клиентские решения «интерфейс — агент — инструменты» — Писать спецификации и правила для агентов, развивать реестр скиллов команды — Ревьюить код — и человеческий, и агентский; держать планку качества — Участвовать в планировании, оценке задач, релизах; работать в связке с аналитиками, бэкендом, дизайном и QA — Менторить джунов — в том числе учить их работать с агентами — Разрабатывать и рефакторить модули платформы (интерфейсы управления медиа-хранилищем) — руками агента под вашим управлением — Проектировать поверхности взаимодействия человека и AI: чаты с потоковой передачей ответов (SSE), канвасы, дашборды агентов — Создавать собственных AI-агентов и мульти-агентные системы, встроенные в продукт Требования: — Опыт коммерческой фронтенд-разработки от 5 лет, из них от 2 лет в роли Senior — Глубокий практический опыт с React, Next.js и TypeScript, понимание внутреннего устройства — Опыт проектирования архитектуры сложных фронтенд-приложений и принятия ключевых технических решений — Понимание и применение принципов SOLID, DRY, KISS, а также паттернов проектирования — Опыт работы с менеджерами состояний (Redux Toolkit, RTK Query) в крупных проектах
Зарплата не указана
Сбор, обработка и анализ данных Яндекс.Метрики и внутренних систем. Создание ETL-пайплайнов, витрин данных и регулярной отчётности.
Зарплата не указана
Задачи: — Развитие рекомендательной системы на сайте kommersant.ru. — Создание и поддержка RAG-систем и ИИ-агентов (база знаний, умный поиск). — Оценка качества моделей, рекомендаций и ответов LLM. — Мониторинг качества, скорости и стоимости ML/LLM-сервисов. — Проведение A/B-тестов и анализ результатов. Требования: — Высшее образование (техническое, математическое или IT-направление). — Опыт работы в Data Science от 3 лет. — Уверенное знание Python и SQL. — Знание классического ML, статистики и продуктовых метрик. — Опыт разработки рекомендательных систем, общее понимание видов архитектур. — Знание RAG и опыт проектирования RAG-архитектур. — Опыт работы с LLM, эмбеддингами и векторными базами данных. — Умение превращать прототипы в стабильные production-сервисы. Будет преимуществом: — Опыт работы с LightRAG, GraphRAG или другими графовыми RAG-подходами. — Знание Qdrant, ClickHouse, PostgreSQL, Redis. — FastAPI, Docker. — Опыт создания систем оценки LLM и работы с несколькими провайдерами моделей. — Опыт разработки ИИ-агентов и MCP-интеграций. — Опыт работы с медиаконтентом и рекомендательными системами для издателей. Условия: — График работы: 5/2, гибрид. — Оформление по трудовому договору. — Стабильность и прозрачность в отношении заработной платы. — Испытательный срок 3 месяца с возможностью подключения к программе добровольного медицинского страхования и другим опциям социальной политики. — Обеспечение необходимым техническим оборудованием (ноутбук). — Работа в бизнес-центре класса А с развитой инфраструктурой (офис в 5 минутах от м. «Маяковская», кафе и магазины, зоны отдыха внутри здания).
Зарплата не указана
Задачи: — Разрабатывать и подключать инструменты на базе Model Context Protocol (MCP), понимать устройство MCP-серверов и проектировать клиентские решения «интерфейс — агент — инструменты» — Писать спецификации и правила для агентов, развивать реестр скиллов команды — Ревьюить код — и человеческий, и агентский; держать планку качества — Участвовать в планировании, оценке задач, релизах; работать в связке с аналитиками, бэкендом, дизайном и QA; менторить джунов, в том числе учить их работать с агентами — Разрабатывать и рефакторить модули платформы (интерфейсы управления медиа-хранилищем) — руками агента под вашим управлением — Проектировать поверхности взаимодействия человека и AI: чаты с потоковой передачей ответов (SSE), канвасы, дашборды агентов — Создавать собственных AI-агентов и мульти-агентные системы, встроенные в продукт Требования: — Опыт коммерческой фронтенд-разработки от 5 лет, из них от 2 лет в роли Senior — Глубокий практический опыт с React, Next.js и TypeScript, понимание внутреннего устройства — Опыт проектирования архитектуры сложных фронтенд-приложений и принятия ключевых технических решений — Понимание и применение принципов SOLID, DRY, KISS, а также паттернов проектирования — Опыт работы с менеджерами состояний (Redux Toolkit, RTK Query) в крупных проектах Условия: — Формат работы: офис первые 3 месяца, далее гибрид или офис по согласованию
Зарплата не указана
Задачи: — усиливать безопасность приложений RingCentral — безопасно внедрять AI-технологии Требования: — глубокое знание уязвимостей веб-приложений и способов их эксплуатации и устранения — опыт threat modeling, security design review и risk assessment — практический опыт с SAST, DAST, SCA, code review и penetration testing — понимание рисков LLM-приложений, AI-агентов, coding-ассистентов и MCP-серверов — навыки программирования или написания скриптов — умение давать инженерным командам понятные и практически применимые рекомендации — разговорный английский Будет плюсом: — опыт с LLM/RAG, AI-assisted security testing, WebRTC, видео- или аудиостримингом Условия: — график 4 дня в офисе в Софии, 1 день удалённо — релокационный пакет и помощь с документами
3 800 – 4 500 $
Задачи: — Проектировать и разрабатывать RESTful API с использованием FastAPI — Проектировать, оптимизировать и поддерживать схемы и запросы PostgreSQL — Писать unit и интеграционные тесты для обеспечения надежности и покрытия кода — Создавать и поддерживать CI/CD пайплайны для автоматического тестирования и деплоя — Контейнеризировать и оркестрировать сервисы с помощью Docker и Kubernetes — Реализовывать аутентификацию, авторизацию и практики безопасного кодирования (валидация ввода, управление секретами, рекомендации OWASP) — Интегрировать AI возможности в backend системы с использованием MCP — Оптимизировать производительность приложений и эффективность запросов к базе данных — Разворачивать и мониторить сервисы в облачной инфраструктуре — Сотрудничать с frontend и продуктовыми командами для интеграции backend возможностей — Поддерживать версионированные и хорошо документированные кодовые базы Требования: — Опыт backend разработки от 3 лет (middle и выше) — Уверенное владение Python и FastAPI — Опыт работы с PostgreSQL: проектирование схем, индексация, оптимизация запросов, миграции — Опыт написания unit тестов (pytest или аналог) и следование TDD — Опыт создания и поддержки CI/CD пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI или аналог) — Опыт работы с Docker и Kubernetes для контейнеризации и деплоя — Понимание принципов и лучших практик REST API — Знания основ безопасности приложений: аутентификация/авторизация, шифрование данных, сканирование уязвимостей, безопасный дизайн API — Владение Git и практики совместной разработки — Владение языками: узбекский C1, английский B2 и выше Будет плюсом: — Опыт работы с MCP для интеграции AI инструментов/агентов в backend — Async Python (asyncio, SQLAlchemy async или аналог) — Очереди сообщений: RabbitMQ, Kafka или Redis — Облачные платформы: AWS, GCP или Azure — SQLAlchemy ORM и Alembic миграции — Кэширование: Redis, Memcached
3 000 – 3 000 $
Задачи: — Строить и развивать AI Dev Harness: единый доступ к моделям (gateway), изолированные среды для агентов (sandbox), оркестрацию задач, реестр агентов и скилов. — Анализировать потери в производственном процессе разработки — узкие места, дорогие рутинные операции — и лично реализовывать AI-решения для их устранения. — Определять, какие задачи агенты делают самостоятельно, какие — с подтверждением плана, а какие для них закрыты (production, ПДн, платежи), совместно с ИБ. — Обучать команды создавать и настраивать своих агентов, писать скилы и спецификации по SDD/OpenSpec-подходу. — Работать с возражениями разработчиков, архитекторов и менеджеров — аргументированно, с демонстрацией результата на конкретных проектах, а не декларациями. — Писать код, проводить code-review, обучать личным примером — оставаться практиком, а не только методологом. — Вести метрики пилота: скорость (lead time, time to first artifact), качество (rework rate, defect escape rate), стоимость на принятый результат, время людей на ревью. — Быть амбассадором AI внутри компании: делиться результатами, снимать сопротивление, формировать доверие к направлению. — Корректировать методологию и ролевую модель — зоны ответственности людей и агентов в процессе разработки. Требования: — Опыт разработки/архитектуры ПО от 5 лет, из них опыт руководства командой или направлением (тимлид/архитектор). — Практический опыт внедрения AI-инструментов в рабочих процессах, а не только личное использование — готовность быть проводником подхода. — Понимание современных инструментов agentic-разработки: MCP, оркестрация агентов, LLM gateway, spec-driven development. — Понимание рынка AI-технологий: актуальных трендов, моделей, кейсов применения. — Сильная лидерская позиция и аналитический склад мышления — умение доказывать эффект метриками, а не мнением. — Навыки командной работы и опыт взаимодействия с кросс-функциональными командами (ИБ, DevOps, архитектура). Преимуществом будет: — Опыт работы в регулируемой среде (финтех, банки) и понимание требований к защите данных при работе с внешними AI-моделями. — Опыт создания нового направления или продукта внутри компании. — Опыт с Kubernetes, CI/CD, SAST/SCA-инструментами. Условия: — Возможность работать в составе крупной компании, лидере страхового рынка; — Полное соблюдение норм Трудового Кодекса РФ; — Полностью "белая" заработная плата, своевременные выплаты; — График работы 5/2 (удаленный формат работы); — Подключение к ДМС после успешного прохождения испытательного срока; — Корпоративные скидки на страховые продукты (авто страхование, ВЗР и т.д.); — Корпоративные скидки на фитнес, магазины-партнёры, книги и др.; — Электронная библиотека с более чем 3000 книг на самые актуальные темы современного бизнеса, науки и личностного развития, включая мировые бестселлеры и доступом в оффлайн режиме с любого мобильного устройства.
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.
Зарплата не указана
В рамках данной позиции необходимо разрабатывать и внедрять механизмы изоляции и контроля для агентных систем, включая создание песочниц для выполнения инструментов, строгую изоляцию контуров, установку лимитов на действия и реализацию функции аварийного отключения агентов. В задачи входит настройка детального аудита логов действий агентов в продакшене, а также разработка и настройка системы мониторинга аномального поведения с оповещениями о подозрительных паттернах. Требуется проводить моделирование угроз и threat modeling для новых сценариев агентов на этапе проектирования, а также разрабатывать архитектурные решения и фильтры для защиты от атак на LLM, таких как prompt injection, data exfiltration и jailbreak, включая внедрение строгой валидации выходных данных агентов. Необходимо организовывать и проводить атаки на собственные агентные системы для выявления уязвимостей до их эксплуатации злоумышленниками, а также проводить аудит безопасности агентных пайплайнов от команды LLM-инженеров до продакшен-выкатки. Контроль исходящих данных включает обеспечение соблюдения политик по использованию данных и инвентаризацию всех потоков информации, направляемой во внешние LLM-провайдеры. Важной частью работы является настройка IAM и управление секретами, проектирование и внедрение ролевой модели доступа для агентов, определение прав доступа и безопасное хранение с ротацией секретов. Также требуется опыт использования сканеров исходного кода (SAST/DAST), включая подбор, пилотирование, установку, администрирование и интеграцию в CI/CD-конвейер, а также помощь разработчикам в расшифровке результатов и устранении уязвимостей. Кандидат должен уверенно владеть Python, иметь глубокие знания Docker и Linux, а также понимание принципов работы CI/CD. Необходим практический опыт threat modeling, работа с системами управления секретами (например, HashiCorp Vault), внедрение IAM-моделей, настройка песочниц и изолированных окружений. Важно понимание работы LLM и агентных систем, опыт с фреймворками LangChain, LangGraph, MCP и знание принципов Claude Code. Кандидат должен быть готов не только проводить ревью кода, но и самостоятельно проектировать и создавать безопасных агентов.
250 000 – 400 000 ₽
Задачи: — Развивать LLM-гейтвей: роутинг между собственным инференсом (vLLM) и внешними моделями (OpenRouter), fallback, feature flags, квоты по командам и доменам. — Реализовывать Data Governance: права доступа к документам (RBAC/ABAC), детекция и маскировка персональных данных на входе и выходе. — Строить интеграции: корпоративный SSO, OAuth для Atlassian, MCP-коннекторы (почта, календарь, корп. портал), Telegram-бот. — Развивать сервисы тиража: подписки сотрудников, квоты на пользователя, API для бизнес-проектов. — Проектировать хранение: PostgreSQL, Redis, векторный поиск (Marqo), Minio. — Отвечать за качество: тесты, CI/CD в GitLab, наблюдаемость, SLO сервисов. Требования: — Уверенное знание Python: ООП, типизация, asyncio. — Опыт разработки сервисов на FastAPI (или Flask / Django с готовностью перейти на FastAPI). — Опыт проектирования архитектуры сервисов: модульность, API-контракты, версионирование, обработка ошибок. — Опыт работы с REST API, желательно — gRPC. — Знание SQL и PostgreSQL: индексы, транзакции, оптимизация запросов. — Понимание принципов работы NoSQL-решений и Redis, умение выбирать подходящие инструменты под задачу. — Опыт работы с брокерами сообщений (Kafka / RabbitMQ), асинхронными интеграциями и идемпотентностью. — Опыт написания unit- и интеграционных тестов, использования моков для внешних API. — Понимание SLO, нагрузочных характеристик и метрик производительности сервисов. — Опыт контейнеризации приложений (Docker) и работы с CI/CD. Будет плюсом: — Опыт интеграции с LLM API: стриминг, управление токенами, лимиты, fallback-механизмы. — Опыт работы с API Gateway и решениями для API Management: маршрутизация, квоты, аудит. — Опыт работы с Kubernetes. — Опыт настройки наблюдаемости сервисов: Prometheus, Grafana, трейсинг. — Опыт кросс-функционального взаимодействия с ИТ-командами при реализации интеграционных решений. Условия: — Официальное оформление в соответствии с ТК РФ в IT-аккредитованную компанию. — Совокупный доход: оклад + годовой бонус. — График работы: 5/2 (гибридный формат работы/ удаленный). — Вакансия открыта для кандидатов, проживающих в РФ, удалённый формат работы из других стран не рассматривается. — Техника для работы. — Полис ДМС. — Программа Best Benefits. — Внутреннее обучение. — Спортивные и развлекательные мероприятия, участие в корпоративной жизни компании.
Зарплата не указана
Задачи: — проектировать и разрабатывать backend-сервисы и RESTful API (Python/Django) — строить agentic-пайплайны на LangChain, LangGraph, n8n и аналогичных инструментах — собирать и обрабатывать данные из внутренних систем (jira, confluence, продуктовые реестры, аналитические платформы) — строить ETL/ELT-пайплайны на Python/Pandas/NumPy, в том числе потоковые данные через Kafka — готовить данные для обучения/дообучения моделей и базово настраивать/оценивать качество ML/LLM-компонентов совместно с профильными специалистами — разворачивать и эксплуатировать сервисы в закрытом контуре (production-инфраструктура внутри периметра безопасности, без выхода во внешний интернет): Docker, Kubernetes, CI/CD — принимать архитектурные решения по сервисам и агентным пайплайнам — тестирование, код-ревью — взаимодействовать с продуктовыми и инженерными командами при формировании требований и внедрении агентных и аналитических инструментов в рабочие процессы — готовить дашборды и рекомендации для управленческих решений по приоритизации и балансировке портфеля продуктов. Требования: — от 3 лет опыта в backend-разработке с выводом решений в production — опыт построения агентных систем — обязателен — опыт самостоятельного проектирования архитектуры backend-сервисов и агентных пайплайнов, готовность нести ответственность за принятые технические решения — Python — продвинутый уровень; Django, RESTful API — SQL, опыт работы с реляционными и NoSQL хранилищами — LangChain, LangGraph, MCP servers, опыт с n8n или аналогами; понимание RAG-архитектур, embeddings, векторных баз данных — Pandas, NumPy, Kafka — обработка табличных и потоковых данных, ETL/ELT на больших объемах — Docker, Kubernetes, CI/CD — уверенный пользовательский уровень. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — гибридный формат работы — 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 — 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.
Зарплата не указана
Зарплата не указана