75
ML Engineer (AI Agents / Python)LLM, RAG и векторные хранилища; оркестрация в Airflow;
Зарплата не указана
Вакансии
Загружаем вакансии…
Загружаем вакансии…
LLM, RAG и векторные хранилища; оркестрация в Airflow;
Зарплата не указана
Ищем сильного Data-инженера для прототипирования корпоративных AI-ассистентов. Это роль на стыке классического DE и AI: нужно не просто строить пайплайны, но и готовить контекст для LLM, оценивать качество RAG и бороться с галлюцинациями.
350 000 – 400 000 ₽
-Разрабатывать backend на Laravel. -Проектировать и описывать отказоустойчивую бизнес-логику на PHP 8.x с использованием возможностей Laravel.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
👉🏻 Вести AI-проєкти від збору вимог до запуску готового рішення. 👉🏻 Аналізувати бізнес-потреби та знаходити можливості для автоматизації.
Зарплата не указана
В роли Python-разработчика предстоит создавать и совершенствовать высоконагруженные сервисы и платформенные решения на Python, участвовать в проектировании и улучшении архитектуры продуктов совместно с командой, а также оптимизировать производительность сервисов и автоматизировать процессы разработки. Работа включает взаимодействие с базами данных, распределёнными системами и современными инструментами разработки, участие в code review, обсуждение технических решений и развитие инженерных практик. Влияние на развитие продуктов охватывает все этапы — от проектирования до сопровождения. Кандидат должен хорошо владеть Python и понимать его принципы работы, иметь опыт участия в code review, разбираться в многопоточности и асинхронном программировании, писать читаемый и поддерживаемый код, а также иметь опыт работы с базами данных и понимание их принципов. Знание инструментов наблюдаемости, таких как логирование, метрики и трассировка, а также понимание принципов ООП, SOLID и основ функционального программирования являются обязательными. Дополнительным преимуществом будет опыт проектирования распределённых систем, работа с Kubernetes, внедрение AI-решений или интерес к AI, LLM и RAG, а также участие в улучшении процессов разработки и развитии продуктовых решений. Работа выполняется в удалённом формате.
Зарплата не указана
We are looking for a Middle / Strong Middle NLP / LLM Engineer to develop production AI solutions across RAG, LLM applications, AI assistants, document processing and multilingual NLP, working closely with senior engineers. -Develop and improve RAG applications: chunking, embeddings, retrieval and reranking.
Зарплата не указана
Разрабатывать и поддерживать бэкенд‑сервисы для ИИ‑агентов на базе. Yandex AI Studio.
Зарплата не указана
— Разрабатывать Python / SQL-пайплайны загрузки и обработки данных из файлов, API и информационных систем. — Проектировать таблицы хранилища: сущности, связи, правила преобразования.
280 000 – 400 000 ₽
Задачи: — развёртывать, настраивать и сопровождать Langfuse в защищённых контурах Банка, включая настройку зависимых компонентов: PostgreSQL, ClickHouse, Redis и объектного хранилища; — организовывать интеграцию с Apache Kafka: создавать и сопровождать топики, настраивать ACL, consumer groups, retention, репликацию, DLQ/retry-механизмы, мониторить Kafka lag; — поддерживать потоки телеметрии моделей: результаты работы классических ML-моделей, LLM traces, события RAG-пайплайнов, метрики качества, технические логи и алерты; — развёртывать и эксплуатировать сервисы в Kubernetes/OpenShift: namespaces, RBAC, Secrets, ConfigMaps, Ingress, resource limits/requests, autoscaling и сетевые политики; — разрабатывать и сопровождать Helm-чарты, Kubernetes-манифесты и шаблоны конфигурации для dev/test/preprod/prod-контуров; — строить и поддерживать CI/CD- и GitOps-конвейеры: сборка, тестирование, сканирование, публикация артефактов, деплой и rollback; — автоматизировать инфраструктуру и конфигурации с использованием Ansible, Terraform или аналогичных средств; — настраивать мониторинг, централизованное логирование и алертинг: Prometheus, Grafana, Alertmanager, ELK/Opensearch или аналоги; — сопровождать и проводить первичную оптимизацию PostgreSQL, ClickHouse, Redis, Kafka, Nginx/Ingress и смежных инфраструктурных компонентов; — обеспечивать отказоустойчивость, резервное копирование, восстановление и планирование ресурсов платформы; — участвовать в разборе инцидентов, готовить RCA, runbook’и и мероприятия по предотвращению повторных сбоев; — обеспечивать требования ИБ: управление доступами, секретами, сертификатами, сетевой сегментацией, аудитом и устранением уязвимостей; — вести эксплуатационную и техническую документацию по сервисам, интеграциям и процедурам сопровождения. Требования: — опыт работы DevOps/SRE-инженером от 5-ти лет; — практический опыт эксплуатации Kubernetes или OpenShift в production-среде: Helm, RBAC, networking, autoscaling, диагностика и настройка ресурсов; — уверенное знание Linux, Docker, Git, Bash и основ сетевого взаимодействия: TCP/IP, DNS, HTTP(S), TLS, reverse proxy; — практический опыт работы с Apache Kafka: топики, партиции, репликация, consumer groups, ACL, retention, мониторинг и устранение инцидентов; — опыт построения и сопровождения CI/CD-пайплайнов на Jenkins, GitLab CI, TeamCity, Argo CD или аналогичных инструментах; — знание и практическое применение Ansible, Terraform либо других IaC-инструментов; — опыт настройки мониторинга и observability: Prometheus, Grafana, Alertmanager, централизованное логирование, трассировка; — опыт эксплуатации PostgreSQL; понимание принципов работы ClickHouse и Redis; — умение автоматизировать рутинные операции с помощью Python и Bash; — понимание принципов высоконагруженных и распределенных систем; — знание подходов к безопасной эксплуатации: управление секретами, сертификатами, доступами, уязвимостями и журналированием действий; — навыки технической коммуникации: взаимодействие с командами разработки, архитекторами, ИБ, администраторами платформы и владельцами интеграций. Будет плюсом: — опыт работы в крупных FinTech-компаниях; — знание Groovy. Условия: — уровень зарплаты обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности; — долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review; — релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников; — доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (и как гость, и как спикер); — ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные; — тимбилдинги, детские праздники, внутренние мероприятия; — офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Нижнем Новгороде, Самаре.
Создавать и развивать AI-ассистентов для разработки и аналитики: кодовые AI ассистенты для автоматизации разработки, помощник аналитика для ускорения экспериментов с использованием LLM. Проектировать архитектуру агентских решений и их интеграцию с платформой: определять, что остаётся доменной логикой, а что становится переиспользуемым компонентом платформы.
Зарплата не указана
Мы ищем Senior Data Engineer / Knowledge Graph Engineer с сильным практическим опытом работы с Neo4j и Graph-RAG для проектирования и разработки графа знаний и расширенных возможностей работы с данными для платформы с большим объемом данных. Роль сочетает в себе Knowledge Graph Engineering, Graph-RAG, Data Engineering и архитектуру данных на AWS.
Зарплата не указана
анализ результатов и выявление дефектов Условия: удалённая работа, полная занятость, вилка до 146 000 ₽ на руки.
до 146 000 ₽
Задачи Развитие платформы Работать над функционалом, стабильностью и производительностью. Развивать AI-функционал: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики.
Зарплата не указана
Чем предстоит заниматься: техническим лидерством в команде разработки и организацией работы продуктовой команды; реализацией интеграций на техплатформе (PlatformEco, Gravitee);
Зарплата не указана
- 5+ years in IT overall, including 2+ years hands-on building applications, agents, and automations on top of LLMs - applying generative AI to real products and business tasks — and demonstrated seniority owning solutions end to end. - Hands-on experience with RAG and retrieval: embeddings, vector databases, tuning retrieval quality.
Зарплата не указана
Задачи: — анализировать бизнес-процессы, системы и потребности партнеров; — проектировать интеграции: REST API, Webhooks, event-driven; — описывать AS-IS / TO-BE, BPMN и UML; — формировать функциональные и нефункциональные требования; — участвовать в технических переговорах с партнерами; — выявлять архитектурные риски и контролировать реализацию; — готовить техническую документацию. Требования: — 2–3+ года опыта в системном анализе в IT; — опыт с REST API, Use Cases, User Stories, UML/BPMN; — понимание LLM, AI-агентов и RAG; — уверенный SQL и понимание клиент-серверной архитектуры; — умение находить общий язык с бизнесом, продуктом и разработкой. Условия: — работа из офиса Astana Hub; — график 5/2, 09:00–18:30; — условия обсуждаются индивидуально.
Зарплата не указана
• Разрабатывать AI-агентов на Python. • Интегрировать модели и внешние API.
до 260 000 ₽
трансляция бизнес-потребностей в технические требования к функционалу и логике AI-агентов. проектирование интеграций: описание взаимодействия агентов с внешними API (входы/выходы, форматы данных, обработка ошибок, таймауты, retry-логика).
Зарплата не указана
Зарплата не указана