Вакансии

Разрабатывать и поддерживать backend-сервисы на Python (FastAPI, asyncio). Развивать логику диалогового агента: сценарии и состояния звонка, извлечение данных из реплик, работу с LLM.

80 000 – 120 000 ₽

LLM, RAG и векторные хранилища; оркестрация в Airflow;

Зарплата не указана

Зарплата не указана

💎 Уверенная прикладная статистика и дизайн экспериментов, понимание LLM-систем и желание глубоко разбираться в оценке агентов, Fluent English.

Зарплата не указана

Ищем опытного Senior Product Manager , который возьмёт на себя продуктовое развитие платформы: определит приоритеты, проверит гипотезы и вместе с инженерами доведёт их до работающего продукта. Чем предстоит заниматься Определять приоритеты развития платформы с учётом задач клиентов, продуктовых метрик и целей бизнеса.

Зарплата не указана

We're looking for an AI Product Analyst to help us evaluate, monitor, and improve Voice AI Agents that interact directly with patients and automate critical parts of the patient journey. You'll investigate how AI behaves in production, identify failure patterns, measure AI quality, and help teams make better product decisions using real-world data.

Зарплата не указана

What you'll do Build enterprise-grade AI agents : As an Agent PM at Sierra, you will be responsible for partnering directly with our engineers and customers to build and ship AI agents that handle thousands of customer conversations a day. What you'll bring 5-7+ years experience in product development of highly technical products.

Зарплата не указана

• Разрабатывать AI-агентов на Python. • Интегрировать модели и внешние API.

до 260 000 ₽

В рамках данной позиции предстоит заниматься проектированием и разработкой AI-агентов, включая реализацию сценариев, оркестрацию, вызов инструментов и интеграцию с внутренними сервисами. Необходимо преобразовывать прототипы и модели Data Science в стабильные промышленные решения, обеспечивая их упаковку, интеграцию в сервисы и пайплайны, версионирование и сопровождение. Работа включает разработку на Python сервисов, библиотек и пайплайнов, написание автотестов и участие в код-ревью. Также требуется проектировать, создавать и поддерживать витрины данных для ML-моделей и агентов, обрабатывать большие объемы данных с использованием SQL, Hadoop и Spark, оптимизировать запросы и вычислительные задачи. Важной частью является обеспечение качества и наблюдаемости решений через логирование, мониторинг, обработку ошибок и контроль качества данных. Кандидат должен иметь опыт промышленной разработки на Python не менее двух лет, уметь писать поддерживаемый код с типизацией, тестированием, обработкой ошибок и логированием, а также уверенно владеть SQL, включая сложные запросы, оконные функции и оптимизацию. Требуется опыт построения и сопровождения ETL/ELT-пайплайнов и витрин данных, а также опыт вывода сервисов, моделей или data-продуктов в промышленную эксплуатацию. Необходимо понимание принципов работы AI-агентов, включая оркестрацию, вызов инструментов, управление состоянием и интеграцию с API, а также жизненного цикла ML-модели от артефакта и данных до инференса, мониторинга и обновления. Будет преимуществом опыт разработки AI-агентов с использованием LangGraph, LangChain, LlamaIndex или собственного оркестратора, а также опыт работы с LLM, RAG и векторными хранилищами. Дополнительным плюсом считается опыт оркестрации пайплайнов в Airflow или аналогичных системах, работы с Kafka и событийными архитектурами, знание Docker, CI/CD и Kubernetes, практический опыт с Hadoop и Spark, внедрение ML- или LLM-сервисов во внутреннем контуре, а также опыт в банковском домене, продуктах для юридических лиц или документообороте. Формат работы — офис или гибрид в Москве.

Зарплата не указана

Можно работать удалённо. Помогают с релокацией в UK или ЕС. Зарплата в евро.

Зарплата не указана

Задачи: — Принимать и обрабатывать бронирования — Консультировать гостей по номерам, тарифам и услугам — Работать в гостиничной системе — Взаимодействовать с Reception и отделом продаж Требования: — Опыт работы с Clock PMS — обязателен — Свободное владение узбекским, русским и английским языками — Возраст: 20–35 лет — Рассматриваем мужчин и женщин — Вежливость, грамотная речь и стрессоустойчивость Условия: — График: 6/1, 09:00–18:00 — Официальное трудоустройство — Бесплатное 2-разовое питание

5 000 000 – 6 000 000 ₽

- Kunlik marshrut bo'yicha yurish va yangi savdo nuqtalarini ishlatish; - Berilgan Planlarni bajarish;

Зарплата не указана

Зарплата не указана

Zадачи: — Выполнение планов продаж; — Ежедневные маршруты и поиск новых торговых точек. Требования: — Опыт работы в должности торгового представителя в направлении Хорека; — Возраст от 18 до 30 лет; — Свободное владение узбекским и русским языками; — Опыт работы с программой Smartup ERP. Условия: — Зарплата от 5 000 000 до 10 000 000 сум; — График работы 6/1 с 09:00 до 17:00; — Оплата по результатам работы.

Зарплата не указана

Обязанности: • Разрабатывать новые продукты полного цикла — от идеи до продакшена • Использовать агентные инструменты разработки как основной рабочий процесс • Управлять агентами Требования: • Разработка продуктов полного цикла — от идеи до продакшена • Использование агентных инструментов разработки как основного рабочего процесса • Управление агентами

Зарплата не указана

Talablar: - Savdo vakili Xoreka lavozimida ishlagan bo'lishi kerak; - Yosh chegarasi: 18 - 30 yoshgacha; - Kunlik marshrut bo'yicha yurish va yangi savdo nuqtalarini ishlatish; - Berilgan Planlarni bajarish; - O'zbek va rus tillarini erkin bilishi; - Smartup ERP dasturida ishlagan bo'lishi; Biz taklif qilamiz: - 5.000.000 - 10.000.000 so'mgacha - Natijalaga qarab osvuradi Ish jadvali: 6/1, 09:00 dan 17:00 gacha Ish joyi: Toshkent shahri, Yunusobod, Mirzo Ulugbek, Yashnobod, Bektemir, Mirobod, Yakkasaaroy, Sergeli, Olmazor, Shayhontohur, Uchtepa, Chilonzor.

Зарплата не указана

Задачи: — Проектировать и создавать AI-агентов и решения на базе больших языковых моделей (LLM) — Разрабатывать конвейеры данных и lakehouse-решения в Databricks — Интегрировать AI-агентов с Databricks и другими платформами данных — Создавать решения на Python для сбора данных, веб-скрапинга и индексирования контента — Вносить вклад в архитектуру и технические решения — Тесно сотрудничать с международной инженерной командой Требования: — Опыт работы на уровне senior в области разработки ПО или AI-инженерии — Уверенное владение Python — Практический опыт работы с GenAI, LLM и Agentic AI — Опыт работы с инженерией данных и конвейерами данных — Практический опыт работы с Databricks — Способность брать ответственность и участвовать в архитектурных решениях — Владение английским языком на уровне C1 Будет плюсом: — Знание графов знаний и онтологий — Опыт веб-скрапинга — Знание Databricks Genie — Опыт работы с агентскими фреймворками и разработкой с нуля архитектуры Условия: — Медицинская страховка — Более 21 дня отпуска — Возможности профессионального развития — Поддержка карьерного коуча Проект международный, европейское сотрудничество, локация Ташкент, Узбекистан.

от 2 500 $

Задачи: — развивать и рефакторить оркестрацию агентов на LangGraph — разрабатывать скиллы и инструменты (tools) для агента — интегрировать LLM (писать и оптимизировать system/user-промпты, проектировать Pydantic-схемы для структурированного вывода, настраивать параметры моделей) — подключать внешние системы (HTTP API, Kafka, поисковые движки) — строить RAG-пайплайн — покрывать код unit-тестами — участвовать в проектировании архитектуры агентских систем. Требования: — опыт разработки AI агентов от 1 года — опыт разработки python от 3 лет — опыт с веб-фреймворками (FastAPI и/или aiohttp) и проектировали REST API; опыт работы с WebSocket/SSE для real-time коммуникаций — опыт интеграции LLM через API (GigaChat, аналоги) — опыт с LangGraph/LangChain или похожими оркестраторами агентов — опыт с PostgreSQL (проектирование схем, миграции, транзакции) и асинхронным доступом к БД — умеете доводить LLM-фичи до стабильной работы в проде. Будет плюсом: — опыт работы с AEF — опыт с RAG — опыт с Kafka и событийными интеграциями — опыт работы с Docker / Kubernetes, Helm, CI/CD пайплайнами — навыки работы с генеративными AI-моделями — опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом — опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов — инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Условия: — гибридный формат работы (2-3 дня в офисе). Офис по адресу: г.Москва офис Кутузовский проспект 32 — 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