Задачи:
- Внедрение обученных моделей в закрытый контур экосистемы компании (на частных серверах) с обеспечением автономной работы и защиты от внешних воздействий
- Адаптация и оптимизация AI-алгоритмов для эксплуатации на защищённых мобильных устройствах с учётом ограниченных вычислительных ресурсов и минимизации энергопотребления
Требования:
- Знание архитектур нейросетей (Transformer, CNN, RNN, GAN, Diffusion)
- Владение методами обучения моделей с нуля и дообучения (fine-tune) существующих решений
- Опыт работы с фреймворками PyTorch, TensorFlow, JAX
- Навыки написания кода для инференса и развёртывания моделей в продакшн-среде
- Понимание принципов оптимизации: градиентный спуск, функции потерь, регуляризация
- Уверенное владение языками программирования Python и C++
- Способность реализовать с нуля отдельные компоненты модели, например, механизм внимания или отдельный слой
- Глубокое понимание внутренней логики работы моделей
Задачи:
— Создавать видео и изображения с помощью Seedance, Kling, Sora, Runway, Pika, Midjourney и других AI-инструментов;
— Придумывать визуальные идеи для роликов;
— Писать промпты и работать с референсами;
— Монтировать видео для TikTok, Reels и YouTube Shorts.
Требования:
— Опыт работы с AI-инструментами для генерации видео и изображений;
— Уверенное владение Premiere Pro;
— Знание After Effects и Photoshop;
— Понимание современных трендов и визуального стиля соцсетей;
— Умение быстро собирать ролики и работать с правками;
— Внимательность к деталям и соблюдение сроков.
Условия:
— График 5/2, офис в Астане (левый берег);
— Работа в молодой команде, связанной с AI, видео и соцсетями;
— Минимум бюрократии и быстрый запуск идей;
— Свобода в креативе и возможность предлагать свои форматы;
— Доступ к новым AI-инструментам и работа с реальными проектами.
Задачи:
— Создавать видео и изображения с помощью Seedance, Kling, Sora, Runway, Pika, Midjourney и других AI-инструментов;
— Придумывать визуальные идеи для роликов;
— Писать промпты и работать с референсами;
— Монтировать видео для TikTok, Reels и YouTube Shorts.
Требования:
— Опыт работы с AI-инструментами для генерации видео и изображений;
— Уверенное владение Premiere Pro;
— Знание After Effects и Photoshop;
— Понимание современных трендов и визуального стиля соцсетей;
— Умение быстро собирать ролик и работать с правками;
— Внимательность к деталям и соблюдение сроков.
Условия:
— График 5/2, работа в офисе;
— Минимум бюрократии и быстрый запуск идей;
— Свобода в креативе и возможность предлагать свои форматы;
— Доступ к новым AI-инструментам и работа с реальными проектами.
ОфисАстана
Зарплата не указана
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— Взять на себя ответственность за домен финансовых данных
— Обеспечить точность, надежность и доверие к данным для отчетности и планирования
Требования:
— Сильные навыки Python и SQL
— Опыт работы с dbt и построением моделей данных
— Коммерческий опыт работы с финансовыми или платежными данными
— Опыт процессов сверки и контроля качества данных
— Свободное владение русским языком
— Уверенность в работе с неструктурированными, дублированными, задержанными или неконсистентными данными
— Сильное чувство ответственности и способность работать автономно
— Умение глубоко анализировать данные и объяснять сложные вопросы финансовым и бизнес-стейкхолдерам
Условия:
— Полностью удаленная работа или гибридный формат в Кипре
— Гибкий график
— Конкурентная компенсация и опционы на акции
— Обеспечение оборудованием
— 21 день ежегодного отпуска плюс местные праздничные дни
Задачи:
— Работа над критически важным продуктом с полной ответственностью от обсуждения ТЗ до контроля в проде
— Решение интересных задач, не связанные с рутинными CRUD операциями или простым изменением интерфейса
Требования:
— Коммерческий опыт работы от 2 лет
— Уверенное владение стеком TypeScript, Go и React
— Ответственность и проактивность
— AI-native
Условия:
— Гибридный формат работы в Алматы
— Трудоустройство по ТК РК
— 28 дней отпуска в год
— Годовой бонус по результатам KPI
— Медицинская страховка и дополнительные бонусы
Задачи:
- Развивать корпоративное хранилище данных: проектировать слои, схемы, таблицы и представления, оптимизировать структуру хранения;
- Разрабатывать и сопровождать витрины данных для аналитики;
- Проектировать и разрабатывать процессы загрузки данных из разнородных источников;
- Настраивать потоки передачи данных между системами: интеграции, синхронизация, обработка ошибок;
- Строить дашборды, алертинг и мониторинг;
- Обеспечивать наблюдаемость пайплайнов: контроль качества данных, отслеживание задержек и сбоев загрузок;
- Проводить аудит текущих решений, выявлять точки роста;
- Собирать и уточнять требования к данным вместе с аналитиками и бизнес-заказчиками;
- Участвовать в анализе данных: выявление зависимостей, построение логических связей, подготовка данных для аналитики.
Требования:
- 4+ года коммерческого опыта в роли Data Engineer;
- Понимание принципов построения DWH (Kimball / Inmon, star schema, ETL/ELT);
- Опыт построения систем мастер-данных;
- Умение самостоятельно превратить размытую бизнес-задачу в модель данных и план работ.
Будет плюсом:
- Опыт ответственности за архитектуру хранилища или крупного домена целиком;
- Внимание к качеству данных как отдельной задаче: проверки, SLA, договорённости с владельцами источников;
- Опыт с ML и Computer Vision.
Условия:
- Комфортный офис в Mega Alma-Ata с паркингом и видом на горы;
- Гибридный формат работы;
- Официальное трудоустройство, медстраховка для вас и близких, компенсация фитнеса.
Задачи:
— стать связующим звеном между бизнесом и разработкой
— превращать реальные операционные проблемы в работающие IT-решения
Требования:
— опыт с CRM / ERP / Service Desk и внутренними B2B-системами
— сильное продуктовое мышление и умение быстро собирать MVP
— техническая база: API, БД, архитектура
— практический опыт с AI, прототипированием и vibe-coding
— hands-on подход и готовность самому доводить решения до внедрения
Условия:
— удалённая работа
Задачи:
— работать end-to-end: от понимания бизнес-задачи и проектирования решения до самостоятельной разработки, тестирования и вывода в production;
— самостоятельно принимать технические решения и доводить задачи до результата;
Требования:
— 5+ лет коммерческой разработки на Python;
— умение вести задачу end-to-end: разбираться в бизнес-требовании, предлагать решение, проектировать архитектуру, реализовывать, покрывать тестами и доводить до production;
— опыт разработки с нуля, а не только поддержки и доработки существующих решений;
— глубокие знания System Design и умение принимать архитектурные решения;
— понимание обеспечения идемпотентности операций, консистентности состояний, отказоустойчивости и корректной обработки ошибок в распределённых системах;
— владение DDD, Clean Architecture, CQRS-подобными паттернами, понимание принципов конкурентности (CAS, mutex, idempotency), error recovery и type safety;
— умение работать с FastAPI, PostgreSQL, Redis, Docker, Kubernetes, CI/CD;
— умение разбираться с проблемами в production, искать узкие места, оптимизировать систему и доводить изменения до стабильной работы;
— умение самостоятельно декомпозировать задачи и выбирать подход к реализации без ожидания подробных технических указаний;
— использование Cursor, GitHub Copilot или аналогов в ежедневной разработке;
Условия:
— быстрый рост;
— полная удалёнка;
— сложные архитектурные задачи;
— адекватные коллеги и отсутствие бюрократии.
Задачи:
— Проектировать и реализовывать end-to-end LLM-пайплайны, включая продвинутые RAG-системы и автономных AI-агентов (планирование, function calling, мультиагентная оркестрация)
— Дообучение и адаптация: SFT/RLHF/DPO, LoRA/QLoRA под бизнес-задачи; решать, когда нужно дообучение, а когда достаточно промпт-инжиниринга или RAG
— Поддерживать культуру качества: внедрять продуктовые и ML-метрики (RAGAS, DeepEval, LLM-as-a-Judge), автоматизировать регрессионное тестирование
— Писать чистый, документированный и тестируемый python-код, проектировать API-контракты для ML-компонент
— Участвовать в код-ревью, формировать технические стандарты команды, работать напрямую с продуктом и стейкхолдерами
Требования:
— Опыт в DL/NLP от 4 лет, включая обучение и дообучение моделей на PyTorch, из них не менее года практического опыта с LLM
— Практический опыт построения AI-агентов и LLM-пайплайнов с использованием LangChain/LangGraph
— Глубокое понимание архитектуры современных LLM: attention, MoE, RoPE, KV-cache, методы alignment (RLHF/DPO), принципы эффективного инференса
— Сильная инженерная культура: Python (asyncio, pydantic, fastapi), чистый тестируемый код (pytest), асинхронные микросервисы; понимание Docker/K8s, CI/CD для ML
— Оценка и мониторинг: уверенное владение инструментами LLMOps (Arize, LangSmith, W&B, Phoenix), опыт создания кастомных eval-пайплайнов
— Работа с данными: опыт предобработки сложных данных для датасетов, знание SQL
ГибридseniorМосква
Зарплата не указана
Все вакансии в одном месте — страница 412 · Job Hunters
