70
MLOps Engineer-Создавать AI-агенты и платформы для них. -Строить MLOps-инфраструктуру.
Зарплата не указана
Вакансии
Загружаем вакансии…
Загружаем вакансии…
-Создавать AI-агенты и платформы для них. -Строить MLOps-инфраструктуру.
Зарплата не указана
- Собирать требования от заказчика и формировать ТЗ. - Разрабатывать и поддерживать техническую документацию по продукту.
220 000 – 220 000 ₽
• Python + FastAPI — ishonchli darajada, 2 yildan ortiq tijoriy (amaliy) tajriba; • MySQL / PostgreSQL — sxemalarni loyihalash, indekslar, sekin so‘rovlarni (slow query) o‘qiy olish va tahlil qilish;
от 8 000 000 UZS
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
In this role you will: Design and implement scalable, high-load systems using various technologies in Python. Handle Big data.
Зарплата не указана
Emerging Travel Group — travel-tech компания с продуктами в сегментах B2C, B2B, B2A (RateHawk, Roundtrip, ZenHotels), которые помогают клиентам управлять всеми потребностями в путешествиях. Задачи: — разработка ПО на Senior-level с использованием Python, Django, FastAPI — работа с PostgreSQL — использование GitFlow, CI/CD, Docker, Kubernetes Требования: — 5+ лет опыта в разработке ПО — уровень английского B1+ Условия: — удалённая работа — в компании работает много русскоговорящих сотрудников — размер команды 3500+ человек — инвестиции $78 млн
Зарплата не указана
Сбор, обработка и анализ данных Яндекс.Метрики и внутренних систем. Создание ETL-пайплайнов, витрин данных и регулярной отчётности.
Зарплата не указана
Программирование ПЛК: разработка прикладного ПО для контроллеров (Segnetics, Owen, Siemens, ICP DAS, Xinje, ODOT Automation, VEDA, INVT и др.) с учётом реальных технологических ограничений объекта.
150 000 – 190 000 ₽
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: — Писать код, следуя стандартам проекта и принятой архитектуре (изоляция слоёв). — Оценивать задачи в трекере. — Покрывать код тестами, проводить рефакторинг, поддерживать документацию. — Участвовать в code review, поддерживать code style и процесс деплоя. Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python от 2х лет. — Уверенное владение современным Python: type hints, async/await для всего I/O. Технологический стек: Основные: FastAPI, asyncpg, NumPy, pyproj, uv, ruff, pyright, hypothesis, pytest. Будет плюсом: Docker + docker-compose, Helm / Kubernetes, GitLab CI, базовый опыт с Vue 3, математическая подготовка (линейная алгебра, тригонометрия, теория вероятностей, статистика), алгоритмы на графах, работа с 3D-пространством, цифровая обработка сигналов, data fusion, английский (чтение и ведение технической документации). Условия: — Официальное трудоустройство по ТК РФ. — Современные инструменты и качественное оборудование. — Профессиональное обучение и развитие. — Конкурентная зарплата по итогам собеседования + бонусы и премии.
Зарплата не указана
Задачи: — разрабатывать и развивать backend SberMode на Python — проектировать и реализовывать интеграции с внутренними источниками данных — загружать, преобразовывать и обрабатывать большие объёмы данных — разрабатывать модели данных и логику расчёта показателей эффективности — реализовывать сложные расчёты, агрегации и алгоритмы обработки данных — оптимизировать SQL-запросы и производительность сервисов — разрабатывать API для собственного frontend-приложения — участвовать в проектировании архитектуры новых компонентов платформы — обеспечивать качество и корректность расчётов с помощью тестирования — находить узкие места в производительности и предлагать решения — вместе с аналитиками и командой продукта превращать бизнес-задачи в работающие технические решения. Требования: — опыт коммерческой разработки на Python от 3 лет — уверенное владение Python — практический опыт работы с Django и/или FastAPI — хорошее знание SQL и опыт работы с реляционными БД — опыт работы с большими объёмами данных — понимание принципов оптимизации запросов и производительности приложений — понимание REST API и микросервисного взаимодействия — знание алгоритмов и структур данных — опыт написания unit-тестов и функциональных тестов — опыт командной разработки с использованием Git — способность самостоятельно разобраться в сложной предметной области и предложить решение, а не только реализовать готовое ТЗ — навыки работы с генеративными AI-моделями — создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом — опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах — инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации. Будет большим плюсом: — опыт разработки аналитических или data-intensive систем — опыт построения ETL/ELT-процессов и интеграций с различными источниками — опыт оптимизации баз данных и высоконагруженных сервисов — знание OpenShift/Kubernetes — опыт работы с большими распределёнными системами — интерес к AI/GenAI и применению современных технологий для работы с данными. Условия: — офисный формат (Кутузовский проспект 32к3) — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — расширенный ДМС и льготное страхование для семьи — уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития — выгодная ипотека для сотрудников — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера — корпоративная пенсионная программа.
Зарплата не указана
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 $
• Опыт backend-разработки на Python от 5 лет; • Уверенные знания asyncio, FastAPI и PostgreSQL;
Зарплата не указана
Требуется специалист на позицию SDET / QA Automation Architect (Framework & Tooling) в компании YADRO. Вакансия открыта в городах: Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород. Возможна удалённая работа. Требуемые навыки: — senior уровень — Linux — Python — Pytest — Asyncio — FastAPI
Зарплата не указана
Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет, уверенное владение FastAPI и asyncio. — Опыт построения пайплайнов пакетной обработки: очереди и фоновые задачи (RabbitMQ, Kafka, Celery), ретраи, обработка ошибок и т.д. — Интеграции со смежными системами через REST, gRPC и вебхуки, авторизация; опыт работы с телефонией, контакт-центром будет плюсом. — PostgreSQL: проектирование схем, оптимизация запросов. — Фронтенд: React и TypeScript. — Docker, CI/CD, опыт деплоя коммерческих решений в Kubernetes. — Логирование и мониторинг (Prometheus, Grafana) и тесты. — Опыт работы в связке с ML/AI-командой. Обязательные технологии/инструменты: • Python, FastAPI, asyncio, RabbitMQ, Kafka, Celery, REST, gRPC, вебхуки, PostgreSQL, React, TypeScript, Docker, CI/CD, Kubernetes, Prometheus, Grafana, тесты.
до 1 150 ₽
Neoai IT Center izlayapti mutaxassislarni bir nechta yo'nalishlarda: backend dasturlash (python, Django, Fastapi, Node.js, Express.js, Java, Spring Boot, PHP, Laravel, Rest API, Postgresql, Mysql, Mongodb, Git, Docker), frontend (HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, React, Next.js, Vue.js, Angular, Tailwind CSS, Bootstrap, Git), mobil dasturlash (Dart, Flutter, Kotlin, Java, Swift, React Native, Firebase, Android Studio, Xcode, Git), UX/UI dizayn (Figma, Adobe XD, Photoshop, Illustrator, Figjam, UI Design, UX Research, Wireframing, Prototyping, Design System), kiberxavfsizlik (Linux, Python, Bash, Networking, TCP/IP, Wireshark, Nmap, Burp Suite, Metasploit, OWASP, Git, Docker), data science (Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, SQL, Jupyter Notebook, Git), data analitika (Python, Pandas, Numpy, SQL, Excel, Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook), sun'iy intellekt (Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Hugging Face, OpenAI API, Langchain, Numpy, Pandas, Git, Docker), robototexnika (Python, C++, Arduino, ESP32, Raspberry Pi, ROS, Matlab, Arduino IDE, OpenCV, Sensors, Git). Ish joyi Toshkent shahrida, ish vaqti 3 soat, maosh 4-5 million so'm. Vazifalar: o'quvchilarga zamonaviy IT texnologiyalarini nazariya va amaliyot asosida o'rgatish, darslarni amaliy loyihalar va real vazifalar bilan tashkil etish, o'quvchilar bilan individual ishlash va ularning rivojlanishini kuzatib borish, dars materiallari va amaliy topshiriqlar tayyorlash. Nomzodlar mas'uliyatli, kommunikativ bo'lishi, o'z yo'nalishi bo'yicha amaliy tajribaga ega bo'lishi, yangi texnologiyalarni muntazam o'rganib borishi talab etiladi. Shuningdek, tajribali mutaxassislar bilan birga professional muhitda rivojlanish imkoniyati mavjud.
Зарплата не указана
СберЗдоровье — аккредитованная IT-компания и одна из крупнейших Digital Health платформ в России. Компания развивает новое направление AI-native продуктов: мобильное приложение, ИИ-помощник, персонализированный риск-профиль и сервисы для улучшения понимания здоровья пользователя. Ищут Middle / Senior Python Backend Developer. Основной фокус роли — backend-сервисы, API, интеграции, работа с данными пользователя и production-контур для AI-сценариев. Роль не связана с ML Engineer или research, а требует сильной backend-инженерии с использованием FastAPI, Pydantic, PostgreSQL, Redis, интеграций, надежности, безопасности и observability. Работа в кросс-функциональной команде с ML, Mobile, Frontend/PWA, QA, SA и Product. Задачи: — Разрабатывать и проектировать backend-сервисы на Python / FastAPI. — Проектировать и поддерживать REST API для мобильного приложения, PWA, риск-профиля и ИИ-помощника. — Описывать и поддерживать контракты API: request/response schemas, validation, error model, versioning. — Работать с Pydantic, PostgreSQL, Redis и при необходимости S3-compatible storage. — Интегрироваться с AI/ML-слоем: n8n-прототипы, FastAPI/FastMCP-сервисы, LLM API, RAG/context, Qdrant, traces. — Строить observability: structured logs, trace/request id, metrics, dashboards, error tracking. — Писать поддерживаемый код, покрывать критичную логику тестами, участвовать в code review и технических обсуждениях. Требования: — Опыт backend-разработки на Python от 3 лет. — Хорошая база в технологиях веба: HTTP, контейнеры, хранение, веб-серверы. — Практический опыт разработки production API на FastAPI, Django, Flask или аналогичном backend-фреймворке; FastAPI будет сильным плюсом. — Уверенное владение Python. — Здравый смысл в использовании ИИ-агентов. — Хорошее понимание PostgreSQL: схемы, связи, индексы, транзакции, миграции, профилирование запросов. — Опыт проектирования REST API и умение договариваться о контрактах с mobile/frontend/SA/QA. — Опыт работы с микросервисами. — Умение писать тесты для критичной backend-логики. — Готовность работать в продуктовой команде с быстро меняющимися требованиями, где API влияет на mobile, PWA и AI-сценарии. Будет плюсом: — Опыт работы с очередями: Kafka/RabbitMQ, Celery. — Понимание зоны ответственности AI/ML и классического Python-сервиса. — Знание AI/ML инструментов и подходов. — Опыт в MedTech, HealthTech, FinTech или других доменах с чувствительными данными. Требуется инженер, который понимает продуктовый сценарий, умеет уточнять требования, думает контрактами, состояниями, ошибками и edge cases, строит надежные интеграции с backend, mobile, PWA и AI-слоем, пишет поддерживаемый код, умеет работать с логами, trace id и production-инцидентами, аккуратно относится к медицинским и персональным данным. Условия: — Возможность строить AI-native health-продукт с нуля. — Быстрый путь от backend-решения до мобильного пользовательского сценария. — Сложные задачи на стыке backend, AI, медицинского контекста и пользовательских данных. — Работа в кросс-функциональной команде с Product, TL, ML, Mobile, Frontend/PWA, QA, SA, DevOps/MLOps и медицинскими экспертами. — Удаленный формат внутри РФ или офис в Москве. — Корпоративная техника. — Медицинская программа с телемедициной, очными приемами, психологами, стоматологией, лабораторными и инструментальными диагностиками. — Оплачиваемые курсы английского языка. — СберУниверситет и оплата профильного обучения и курсов. — Поддержка спорта и wellbeing-программы.
Задачи: — проектирование и реализация единой корпоративной агентной платформы, предоставляющей пользователю единую точку взаимодействия с информационными системами и бизнес-процессами; — разработка главного агента-оркестратора, специализированных агентов, реестра инструментов; — управление контекстом и состоянием, межагентное взаимодействие; — интеграция с корпоративными системами; — обеспечение безопасности, наблюдаемости, тестирование качества и отказоустойчивости; — hands-on участие в разработке. Требования: — от 3 лет коммерческой backend-разработки; — опыт технического проектирования распределённых систем; — практический опыт работы с LLM и агентными системами; — желательно наличие хотя бы одного агентного или LLM-продукта, доведённого до пилотной либо промышленной эксплуатации; — опыт технического лидерства или владения архитектурой крупного модуля; — умение работать в условиях неполных требований и формировать целевую архитектуру; — способность общаться с разработчиками и владельцами бизнес-процессов; — практический опыт разработки LLM-агентов и agentic workflows; — понимание различий между агентом, инструментом, workflow, multi-agent системой и чат-ботом; — опыт реализации supervisor/orchestrator-архитектуры; — планирование и декомпозиция сложных пользовательских задач; — выбор специализированного агента или инструмента; — реализация взаимодействия между агентами, параллельное выполнение независимых задач; — управление состоянием долгоживущих сценариев, работа с краткосрочной и долгосрочной памятью; — контроль циклов, timeout, retry и fallback; — разрешение конфликтующих результатов нескольких агентов; — реализация human-in-the-loop и запрос подтверждения перед критичными действиями; — защита от бесконтрольного поведения агентов; — межагентское взаимодействие: типизированные сообщения, контракты задач и результатов, делегирование задач, общий и изолированный контекст агентов, очереди и приоритеты задач, синхронное и асинхронное взаимодействие, передача управления, трассировка цепочки выполнения, предотвращение зацикливания, повторное выполнение и идемпотентность, обработка частичной недоступности агентов и инструментов; — сильное знание Python, async/await и конкурентное выполнение; — опыт работы с FastAPI, Pydantic, pytest; — проектирование API и типизированных контрактов; — модульная и гексагональная архитектура; — интеграция нового функционала в существующие системы; — опыт работы с REST, gRPC, WebSocket или Server-Sent Events; — работа с очередями сообщений и фоновыми задачами; — опыт работы с долгоживущими и асинхронными процессами; — понимание микросервисной архитектуры и модульных монолитов; — умение проектировать систему без жёсткой зависимости от конкретной LLM или фреймворка. Условия: — комфортный современный офис в Москве, ул. Вавилова 19; — офисный формат работы на период испытательного срока, после возможен гибрид; — ежегодный пересмотр зарплаты, структура дохода: оклад + годовая премия; — корпоративный спортзал и зоны отдыха; — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития; — программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior позиций); — 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.
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
Зарплата не указана
Зарплата не указана