Вакансии

-AI Engineer должен находить участки, которые сегодня требуют человека, таблиц, браузера и десятков повторяющихся действий, и превращать их в автоматизированные процессы, сервисы или AI-агентов. -Python и SQL/PostgreSQL.

Разработкой AI агентов на основе современных генеративных сеток (GigaChat и OpenSource); Разработкой системы офлайн- и онлайн-метрик для оценки качества LLM-приложений;

Ищем технического руководителя продукта и команды из трёх инженеров. Отвечаете за архитектуру, качество и стоимость агентов в продакшене, план работ и найм.

-Ядро платформы на Python: сессии, ходы агента, политики заказчика, учёт; агентный цикл под бюджет хода.

— Строить тестовые наборы и метрики для ИИ-ассистентов и агентов. — Запускать регулярные прогоны и ловить регрессии при смене моделей и промптов.

Проектирование и управление инфраструктурой AWS (VPC, IAM, EKS/ECS, S3, EventBridge) с использованием Terraform в средах DEV, QA и Production. Создание и поддержка CI/CD-конвейеров и стандартизированного процесса развертывания для команд AI-агентов.

-Проектировать и реализовывать агентное ядро — turn-loop, оркестрацию tool-calling, управление подагентами, контекст-менеджмент: компакция и токен-бюджеты, промпт-архитектура, устойчивый роутинг моделей с graceful degradation.

Описание вакансии IT-компания ARTW — один из лидеров крупной веб-разработки и внедрения корпоративных порталов, интеграции комплексных инфраструктурных решений для российского бизнеса в сферах ecommerce, ритейла, производства, телекоммуникаций и нефтегазового сектора. 20 лет на рынке, штат более 150 человек. Некоторые клиенты: НПФ Открытие, X5 Group, Газпром, О’кей, ЛУКОЙЛ, МТС, Рольф, Ростелеком, Ozon, IBS. Основные специализации: крупная веб-разработка, разработка и внедрение корпоративных порталов, мобильная разработка, продуктовая аналитика, ux/ui дизайн. Проекты компании регулярно отмечаются профессиональным сообществом, в том числе наградами конкурсов Tagline Awards, Рейтинг Рунета, Золотой Сайт и других. Требования: - IaC: Terraform, Ansible - Cloud: Cloud ru - Container orchestration: Kubernetes, Helm - CI/CD: GitLab CI/CD, GitLab Runner - Secrets: HashiCorp Vault - IAM: Keycloak - Service Mesh: Istio - Metrics: Prometheus - Visualization: Grafana - Logs: Loki, Grafana Alloy - DNS / Security: DNS, TLS, CA/PKI - AI Observability: Langfuse - Policy as Code: OPA, OPAL - OS / Automation: Linux, Bash/Python Что предлагаем: - Работу в аккредитованной IT-компании - Есть возможность работать полностью удаленно или в офисе - Индивидуальный план развития — мы готовы обучать своих сотрудников и расти вместе! Процесс собеседования: - Интервью с рекрутером ARTW (10-15 минут) - Интервью с руководителем отдела и HR (1 час) - Оффер

Задачи: — самостоятельно вести продуктовые задачи в роли системного аналитика — собирать и уточнять требования с заказчиком, анализировать BRD — проектировать целевую архитектуру сервисов и интеграций — участвовать в проектировании решений с использованием AI-агентов — описывать взаимодействие AI-компонентов и интеграции с внешними системами — готовить технические задания и детальные спецификации для разработки — моделировать процессы в BPMN и UML (activity, sequence) — участвовать в проработке архитектурных решений и интеграционном тестировании — взаимодействовать с бизнесом, разработчиками и другими участниками проекта Требования: — опыт работы системным аналитиком от 3 лет — опыт продуктовой разработки и самостоятельного ведения задач — практический опыт работы с ИИ-агентами, LLM и RAG — понимание MCP и LangFuse — уверенное знание BPMN, UML activity/sequence — опыт проектирования REST-интеграций, понимание SOAP, XSD — понимание синхронного и асинхронного взаимодействия — уверенный SQL — написание сложных запросов — понимание ER-моделей и принципов проектирования баз данных — понимание основ информационной безопасности: идентификация, аутентификация, авторизация, шифрование и хэширование — PlantUML, ArchiMate — опыт работы с Kafka, gRPC — опыт работы в финтехе — практическое использование AI-инструментов в ежедневной работе Условия: — полная занятость — график 5/2 — удалённый формат работы Контакт для отклика: job@selecty.ru

Apply Job description Ищем AI/LLM Engineer, который будет проектировать и развивать production-системы на базе LLM. Ищем инженера, который умеет собрать LLM-систему целиком: от prompt/context logic и агентных сценариев до backend-сервисов, интеграций, тестирования и запуска в production.

- Minimum 3 years of experience building and maintaining production-level AI applications powered by LLMs. - At least 3 years of practical experience in Agentic Engineering, covering the entire process from solution design and implementation to integration, deployment, and ongoing support of AI agents.

Key Responsibilities: Develop and improve RAG applications: chunking, embeddings, retrieval and reranking. Build LLM workflows and agents with LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI or similar.

Ищем AI/LLM Engineer, который будет проектировать и развивать production-системы на базе LLM. Ищем инженера, который умеет собрать LLM-систему целиком: от prompt/context logic и агентных сценариев до backend-сервисов, интеграций, тестирования и запуска в production.

Location: Poland; Romania; Slovenia; Slovakia; Greece; Portugal Intetics Inc. , a leading American technology company specializing in custom software application development, distributed professional teams creation, software product quality assessment, and "all-things-digital" solutions, is looking for an AI Developer (LLM / RAG / Agentic AI) to join its innovative team. Project Responsibilities Design, build, and maintain LLM-based agents in production environments, both customer-facing and internal. Build MCP servers on top of existing databases and production systems, and orchestrate multiple internal and external MCP servers under a unified agent framework. Design and implement memory, context management, and RAG architectures for production use. Establish evaluation frameworks, handle edge cases, and continuously improve agent performance after release. Work within architectures that combine databases, APIs, interfaces, agents, and orchestration applications. Develop AI solutions using Amazon Bedrock and/or Microsoft Foundry. Collaborate with cross-functional teams to deliver scalable and reliable AI-powered products. Candidate's Portrait We are looking for a hands-on AI Engineer (Middle+ to Senior level) who has successfully delivered AI agents into production and can clearly explain implementation challenges, failure cases, and optimization approaches. The ideal candidate is passionate about AI, actively explores new tools and models, and has a proven track record building intelligent systems beyond experimentation. 1.5-2+ years of hands-on experience with LLMs and AI agents in production environments. Strong background in Machine Learning, Python development, or Data Science. Self-driven, innovative, and continuously learning emerging AI technologies. Must-Haves 6+ years of overall experience in IT as a Software Engineer, ML Engineer, or AI Engineer. Hands-on production experience with Amazon Bedrock and/or Microsoft Foundry (Azure AI Foundry, Azure OpenAI). Proven experience building and deploying LLM-based agents to production, including customer-facing conversational AI and internal workflow automation agents. Strong experience with at least one agent framework: LangGraph, LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, AutoGen, Strands Agents, or OpenAI Agents SDK . Deep MCP expertise, including building MCP servers on top of existing databases and systems, integrating external MCP servers, and orchestrating multiple MCP services under a single agent. Strong experience with production-grade RAG, memory, and context engineering, including: Embeddings Chunking strategies Hybrid search Reranking Vector databases Short-term and long-term agent memory Practical experience implementing agentic patterns such as: ReAct Planner-Executor Reflection Router Supervisor Multi-Agent Systems Human-in-the-Loop Experience with LLM evaluation, guardrails, monitoring, and iterative optimization based on production usage and failure analysis. Strong understanding of system architecture involving databases, APIs, agents, and orchestration applications. Hands-on experience with Docker and CI/CD pipelines. Nice-to-Have Experience in fintech, trading, investing, brokerage, or cryptocurrency-related products. Background in regulated industries with strong requirements around compliance, data protection, and AI output auditability. Broader AWS or Azure cloud expertise beyond AI services. Experience with LLM evaluation and observability platforms such as LangSmith, Langfuse, Ragas , or custom evaluation pipelines. Advanced practical expertise with modern agentic AI development tools and rapid prototyping approaches.

Глубокое знание. JavaScript/TypeScript.

Что нужно делать? • Разрабатывать новые и поддерживать/улучшать существующие проекты (backend+ML+участие в деплое), а также улучшать мониторинг и аналитику запущенных проектов.

разработка PoC и MVP AI-агентов с использованием фреймворков для работы с LLM. адаптация и дообучение LLM на внутренних и внешних данных (SFT, LoRA, DPO, GRPO).

Задачи: — Разрабатывать и улучшать RAG-приложения: chunking, embeddings, retrieval и reranking. — Строить LLM-воркфлоу и агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI или аналогичных. — Разрабатывать переписывание запросов, классификацию намерений, маршрутизацию и структурированное извлечение. — Интегрировать LLM API/модели в производственные системы. — Работать с OpenAI, Gemini, Hugging Face и PyTorch. — Вносить вклад в SFT, LoRA, QLoRA, PEFT и оценку LLM. — Работать с OCR, PDF/DOCX, STT и памятью для диалогов. — Создавать API с Python / FastAPI и работать с Docker, Git, тестированием и CI/CD. — Мониторить и улучшать качество моделей, задержки и стоимость. — Брать ответственность за отдельные функции/компоненты под наставничеством старшего инженера. Требования: — 2–4 года опыта в NLP / ML / Information Retrieval / Applied AI. — Сильные навыки Python. — Практический опыт с LLM / RAG / AI-agent приложениями. — Понимание трансформеров, embeddings, prompting, retrieval, chunking и reranking. — Опыт с LangChain / LangGraph / LlamaIndex / CrewAI. — Опыт с Qdrant / Pinecone / Milvus / Weaviate / Elasticsearch. — Опыт с OpenAI / Gemini / Hugging Face и знание PyTorch. — Понимание оценки LLM и снижения галлюцинаций. — Навыки FastAPI, REST, Docker, Git. — Многоязычный NLP будет плюсом. — Профессиональный английский. Желательно: — Знания SFT / LoRA / QLoRA / PEFT. — Знания BM25 / RRF. — Опыт с RAGAS / DeepEval / LangSmith / Langfuse. — Опыт с OCR/STT. — Опыт с Graph RAG. — Опыт с vLLM/TGI/Triton. — Оптимизация под GPU. — Знание корейского языка. Условия: — Работа в Инчхоне, Южная Корея. — Полная занятость. — Формат работы: офис / гибрид. — Конкурентная зарплата, обсуждается индивидуально. — Возможна поддержка с визой и релокацией.