Вакансии

-Разрабатывать и выводить в промышленную эксплуатацию решения на базе ИИ, в том числе AI-агентов на базе LLM. -Проектировать архитектуру AI-агентов и подходы к их построению.

200 000 – 230 000 ₽

- планирование и координация всех этапов проектов ОКР/R&D: от инженерной разработки и промышленного дизайна до опытного производства и испытаний; - контроль соблюдения сроков, бюджетов и качества выполнения работ на всех этапах проекта;

Зарплата не указана

В зоне ответственности — управление командой, согласование проектных решений, контроль строительных работ и участие в их приёмке.

Зарплата не указана

• Полное управление финансовым блоком: финансы, бухгалтерия, казначейство, планирование и финансовый анализ. • Управленческая отчетность P&L, Cash Flow, Balance Sheet по Узбекистану и России, включая консолидацию.

Зарплата не указана

Locus Robotics is looking for a Lead Robotics Software Engineer to lead robotic software development, product integration, deployment, and engineering teams.

130 000 – 190 000 $

Зона ответственности: технологический, конструкторский блоки, опытно-инструментальное производство, подготовка производства. Обязателен опыт в тяжелой промышленности.

Зарплата не указана

Руководство деятельностью обогатительной фабрики (ЗИФ).

Зарплата не указана

Ищем Senior GenAI-разработчика на проект крупной компании из сферы добывающей промышленности. Основная задача - разработка и внедрение корпоративных GenAI-решений: AI-агентов, мультиагентных систем, RAG-конвейеров и автоматизаций в закрытом защищённом контуре. Задачи: — Разработка AI-агентов и субагентов с использованием tool-calling — Построение мультиагентных систем и управление цепочками вызовов — Создание автоматизаций и workflow в n8n, Flowise, Dify, Langflow или аналогичных платформах — Разработка бизнес-логики и кастомных функций на JavaScript, TypeScript и Python — Построение RAG-конвейеров: подготовка данных, embeddings, поиск и работа с векторными базами — Интеграция с внутренними сервисами и витринами данных через REST API и OAuth2 — Парсинг, сбор, нормализация и трансформация данных из внешних источников — Проектирование промптов для суммаризации и генерации структурированных отчётов — Развёртывание и эксплуатация open-source и on-prem LLM в закрытом корпоративном контуре — Работа со структурированными данными, PostgreSQL и JSON — Участие в анализе и формализации бизнес-требований Требования: — Опыт коммерческой разработки GenAI-решений на уровне Senior — Уверенное владение JavaScript, TypeScript и Python — Практический опыт создания AI-агентов и мультиагентных систем — Опыт хотя бы с одним из стеков: LangChain / LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI / AutoGen, n8n / Flowise / Dify / Langflow — Опыт разработки RAG-решений и работы с векторными хранилищами: PGVector, Qdrant, Milvus или аналогами — Уверенная работа с PostgreSQL, JSON, REST API и OAuth2 — Опыт работы с LLM и prompt engineering — Опыт развёртывания локальных моделей в закрытом контуре — Готовность вести разработку и эксплуатацию решения в ОС Windows — Понимание принципов защиты чувствительных и корпоративных данных Будет преимуществом: — Опыт работы с MCP — Model Context Protocol — Разработка кастомных нод и sub-workflows в n8n — React — GraphQL — FastAPI — Опыт работы с веб-поиском, парсингом и внешними API — Опыт участия в корпоративных или промышленных проектах

250 000 – 270 000 ₽

Задача: выстроить управляемую систему поискового продвижения: SEO + AI Search/GEO, структура каталога, создание SEO/GEO-страниц, рост видимости в Яндексе, Google и нейроответах.

Зарплата не указана

Мы ищем менеджера по продажам ИТ-решений. Это должен быть опытный сотрудник, проработавший в аналогичной позиции не менее 3 - 5 лет.

от 250 000 ₽

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

☝️ Создавать новую информационную систему «с чистого листа». ☝️ Развивать и поддерживать существующий ландшафт систем.

Зарплата не указана

-Развивать DWH HR-отчетности: участвовать в проектировании и масштабировании корпоративного хранилища данных. -Интегрировать источники: собирать, очищать и консолидировать данные из учетных систем (в том числе SAP HCM/SAP BW).

Зарплата не указана

• Участвовать в полном цикле разработки backend (от архитектуры и кодинга до запуска в промышленный контур); • Проектировать и развивать REST API для внешних интеграций;

Зарплата не указана

Стратегическое управление производством Формирование и реализация производственной стратегии, направленной на повышение эффективности и рентабельности производства. Разработка и внедрение программ по снижению себестоимости, минимизации потерь сырья и простоев.

400 000 – 500 000 ₽

Стратегическое и операционное управление ключевым оператором систем водоснабжения в Краснодаре, а также координация работы филиалов в Армавире и Тихорецке. Высшее профильное образование и успешный опыт управления крупными предприятиями (от 1000+ человек) в сфере ЖКХ, ВКХ, энергетики, а также в промышленном строительстве от 5-7 лет.

Зарплата не указана

О нас: Наш клиент — аутстафф-компания, подбирающая инженеров на длительные проекты. Сейчас ищем Data Scientist / AI Engineer. Про проект: Заказчик развивает ИИ-направление и выводит решения на базе LLM в промышленную эксплуатацию. Нужны специалисты, которые доводили AI-агентов до продакшена и понимают практические аспекты. Команда распределённая, работа полностью удалённая. Кого ищем: Data Scientist / AI Engineer с коммерческим опытом от 3 лет, реализовавший и выведший в продакшн решения на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM. Уверенный в классическом ML, глубоком обучении и инфраструктуре. Задачи: — Разрабатывать и выводить в промышленную эксплуатацию решения на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM. — Проектировать архитектуру AI-агентов и подходы к их построению. — Работать с Deep Learning в части NLP, включая архитектуру Transformer. — Делать fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.). — Разрабатывать интеграции с ИТ-системами. — Работать с промышленным Kubernetes. Требования: — Коммерческий опыт работы от 3 лет. — Опыт реализации и вывода в промышленную эксплуатацию решений на базе ИИ, включая AI-агентов на базе LLM, в роли Data Scientist / AI Engineer. — Знание основ классического машинного обучения. — Хорошее знание Deep Learning (NLP). — Глубокое понимание архитектуры Transformer. — Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов. — Практический опыт fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.). — Уверенная работа со стеком Python — Torch, Transformers. — Опыт разработки интеграций с ИТ-системами. — Опыт промышленной работы с Kubernetes. Обязательные технологии и инструменты: Python, Torch, Transformers, Kubernetes. Отбор: Техническое собеседование по каждому пункту требований. Условия: — Полная удалёнка. — Зарплата от 200 000 до 230 000 ₽ на руки. — Выплата раз в месяц. — Оформление по ИП, налоги покрывают. Как откликнуться: В отклике кратко рассказать о своём опыте с LLM и AI-агентами, роли, стеке, кейсах с fine-tuning и промышленным Kubernetes.

200 000 – 230 000 ₽

Разработка и реализация стратегии управления данными и AI. Создание КХД / Data Lake / Data Mesh как единого источника истины.

Зарплата не указана