Задачи:
— Собирать и формализовывать требования: взаимодействовать с внутренними заказчиками, уточнять бизнес-задачи и переводить размытые запросы в понятную структуру отчёта; описывать показатели и логику их расчёта.
— Работать с данными для отчётности: писать SQL-запросы, готовить датасеты и простые витрины на основе уже подготовленных данных, проверять достаточность витрин, и корректность данных, и расчётов для построения отчётов.
— Работать с Superset: участвовать в развитии BI-платформы, создавать и настраивать датасеты, чарты и дашборды, проверять доработки в тестовой версии, участвовать в обработке бэклога и предлагать улучшения отчётности и визуализаций.
— Участвовать во внедрении AI-решений в BI — от автоматизации создания отчётности, до развития AI-инструментов для анализа и интерпретации данных.
— Поддерживать пользователей по вопросам отчётности, логики показателей и работы дашбордов.
Требования:
— Опыт работы в BI, аналитике данных, отчётности или смежной роли от 1,5–2 лет.
— Уверенное знание SQL: JOIN, CTE, оконные функции, агрегации, CASE WHEN, фильтрация и работа с датами.
— Опыт работы с BI-инструментами: Superset, Redash, Power BI, Tableau, Qlik, DataLens или аналогами.
— Умение собирать требования, выстраивать коммуникацию с внутренними заказчиками, уточнять бизнес-задачи и согласовывать логику показателей.
— Понимание принципов построения аналитических витрин и управленческой отчётности, визуализации данных; умение создавать понятные и удобные дашборды.
— Умение объяснять пользователям, как формируются цифры в отчётах.
— Базовое понимание витрин, датасетов, справочников, фактов и измерений.
— Готовность работать с тестовой версией BI-инструмента и проверять небольшие доработки.
— Будет преимуществом опыт использования AI-инструментов и агентов в аналитике и автоматизации, а также понимание принципов построения агентных процессов: постановки и декомпозиции задач, управления контекстом, подключения инструментов и источников данных, контроля качества и проверки результатов.
Условия:
— Официальное оформление по ТК РФ: белая заработная плата, стабильный и прозрачный доход, оплачиваемые отпуск и больничные.
— График работы 5/2 с 9:00 до 18:00, сокращённая пятница.
— Современный и уютный офис с комфортными зонами отдыха, Дмитровское шоссе, 85 Метро «Селигерская».
— Поддержка в период адаптации: открытую коммуникацию и помощь команды в решении рабочих вопросов.
— Значительные скидки на ассортимент компании: мебель, гаджеты и бытовую технику.
— Регулярные командные встречи, тимбилдинги, клубы по интересам и корпоративные мероприятия.
— Амбициозную и поддерживающую среду для вертикального и горизонтального роста.
— Доля сотрудников, успешно выросших внутри компании, превышает 20% штата.
— Демократичную корпоративную культуру и общение «без галстуков» на всех уровнях компании.
— Собственную инфраструктуру: прямой доступ к серверам, сервисам и базам данных, а также возможность быстро внедрять новые подходы и инструменты без долгих согласований.
— Возможность активно работать с AI-инструментами и агентными подходами, участвовать в их внедрении и развитии.
Наша команда отвечает за ключевые процессы с кредитными картами в Сбербанк Онлайн (мобильное приложение и веб-версия), а также за интеграции с колл-центром, отделениями и внутренними системами:
— оформление, выдача и перевыпуск карт
— закрытие и реструктуризация
— управление лимитами, ставками, акциями, создание и запуск новых продуктов
— работа с асинхронными процессами
Мы не просто тестируем - мы обеспечиваем стабильность, безопасность и качество решений, которые напрямую влияют на репутацию банка и доверие клиентов.
Обязанности:
— анализ требований, декомпозиция задач и проектирование тестовой стратегии и кейсов
— проведение функционального, интеграционного и регрессионного тестирования - как ручного, так и автоматизированного (по мере развития покрытия)
— локализация, документирование и сопровождение дефектов до закрытия
— оценка трудозатрат и выявление рисков на этапе планирования релиза
— разработка и поддержка автотестов на Java: от UI/API-сценариев до интеграции в CI
— совместная работа над улучшением QA-практик: внедрение метрик качества, оптимизация отчётности, актуализация тестовой документации.
Требования:
— от 3 лет опыта в тестировании ПО
— высшее образование
— уверенно тестируете Full-Stack: Frontend (iOS/Android/web): особенности платформ, кросс-браузерность, UX-валидация;
— Backend & API: REST/gRPC, асинхронные процессы (очереди, события), интеграции через шины;
— интеграционные процессы: маппинг данных, идемпотентность, обработка ошибок, E2E сценарии
— имеете опыт в написании АТ (Java): Java Core (базовый знания);
— API-тесты (RestAssured, Jackson);
— UI-e2e и smoke-сценарии (Selenium);
— Cucumber (BDD)
Будет плюсом:
— опыт в мобильной автоматизации (Appium)
— владеете инструментами отладки и анализа: Postman / Insomnia / Charles / DevTools;
— SQL (составление сложных запросов, анализ логов в БД);
— JSON/XML/XSD — понимает структуры, валидацию, трансформации
— знание жизненного цикла ПО, умеение проектировать тестовую модель «с нуля» и выстраивать стратегию покрытия (функциональное, регрессионное)
— опыт работы в Agile (Scrum/Kanban), свободно используете Jira, Confluence, Git
— понимаете принципы CI/CD и роль QA в pipeline (Jenkins, GitLab CI - даже на уровне «понимаю, зачем и как это влияет на меня»).
— опыт участия в анализе багов в продакшене (PROM) - и не просто фиксили, а искали root cause и предлагали превентивные меры (например, улучшение мониторинга, расширение покрытия, изменение процессов)
— опыт работы в банковской сфере или финтехе - особенно с учётом регуляторных требований
— написание или улучшение внутренних QA-инструментов: генераторы тестовых данных, парсеры логов, утилиты для локализации дефектов;
— навыки работы с генеративными AI-моделями
— опыт создания AI-агентов и использования их в работе.
Условия:
— гибридный формат по адресу Кутузовский проспект 32к1 (на исп. срок - офис)
— 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.
Задачи:
— Проектировать, разрабатывать и внедрять LLM/AI агентов и AI-ассистированные инструменты для процессов команды информационной безопасности (анализ инцидентов, threat intelligence, vulnerability management, автоматизация рутинных операционных задач и др.).
— Выстраивать новые рабочие процессы команды на базе AI-решений — от пилотов и MVP до продуктивной эксплуатации.
— Оценивать применимость LLM/AI инструментов и агентных архитектур к задачам информационной безопасности, формировать обоснованные рекомендации по внедрению.
— Разрабатывать автоматизацию с использованием языков программирования для интеграции AI-решений с существующей инфраструктурой и инструментами (SIEM, тикет-системы, EDR и др.).
— Учитывать и минимизировать риски безопасности, связанные с использованием LLM/AI (утечки данных, prompt injection, неконтролируемый доступ агентов к системам и др.).
— Документировать архитектуру, процессы и практики использования AI-инструментов, обучать команду работе с ними.
— Участвовать (около 20% времени) в проектах Infrasec Core Team по повышению защищённости сетевой и серверной инфраструктуры.
— Работать в тесном контакте с командами CSIRT, VM, Endpoint/Server Security и Network Security для выявления точек, где AI-агенты дадут наибольший эффект.
Требования:
— Опыт работы в информационной безопасности или смежной инженерной области от 4+ лет.
— Сильные навыки программирования и автоматизации (Python или Go предпочтителен).
— Самостоятельное написание production-ready кода, а не только прототипов.
— Практический опыт работы с LLM/AI: использование API моделей, построение агентных пайплайнов, работа с RAG, промпт-инжиниринг, понимание ограничений и рисков.
— Понимание применения LLM/AI именно в контексте информационной безопасности.
— Опыт проектирования архитектуры (для новых процессов/сервисов), умение самостоятельно принимать и обосновывать технические решения.
— Базовое инженерное понимание операционных систем (Windows/Linux), сетевой инфраструктуры и типовых механизмов защиты — достаточное, чтобы проектировать AI-решения для реальных задач информационной безопасности.
— Понимание принципов кибербезопасности, векторов атак.
— Способность работать на стыке нескольких команд, выступать драйвером изменений и обучать коллег новым инструментам.
— Инициативность, самостоятельность и готовность строить процессы «с нуля» в быстро меняющейся области.
Условия:
— Формат работы на выбор: гибрид, удалёнка, офисы в Москве, Санкт-Петербурге, Иннополисе, Новосибирске и ещё более чем в 8 городах России, а также в Казахстане и Беларуси.
— Участие в конференциях, митапах, техтолках, хакатонах и конкурсах.
— Билеты, дорога и проживание за счёт компании.
— ДМС со стоматологией и льготная медицинская страховка для близких, страхование от несчастных случаев, полис выезжающего за рубеж, онлайн-поддержка психолога.
— Курсы по запросу и поддержка в карьерном развитии.
— Бесплатные курсы программирования, математики и английского языка для детей сотрудников.
— Партнёрские скидочные программы, спортивные клубы, йога в офисе.
— Оплачиваемая стажировка Route Start для начинающих специалистов.
— Зарплатные проекты от Ozon Банка и других банков.
— Льготная жилищная программа для сотрудников.
— Реферальный бонус за рекомендацию друга.
Задачи:
— самостоятельно находить клиентов на разработку и IT-консалтинг;
— находить потенциального клиента и помогать довести его до конкретного запроса;
— передавать техническую часть автору услуг, который общается с клиентом, оценивает задачу, предлагает решение и стоимость, выполняет работу и отвечает за результат.
Требования:
— умение находить клиентов и продавать услуги;
— опыт в B2B-продажах, IT-продажах, лидогенерации, работе с предпринимателями и компаниями, продаже разработки и digital-услуг;
— желательно иметь собственную клиентскую базу или опыт продаж IT-услуг.
Условия:
— формат работы полностью удалённый;
— фиксированной оплаты нет, оплата только в виде 20% от фактически оплаченных заказов;
— комиссия выплачивается после получения оплаты от клиента;
— повторные заказы от привлечённого клиента также учитываются в партнёрской модели (условия обсуждаются отдельно);
— не требуется разбираться в Python или архитектуре, главное — находить бизнес-задачи и заинтересованных клиентов;
— предоставляется сайт с описанием услуг, информация о техническом опыте, возможность быстро получить техническую оценку проекта, помощь с подготовкой предложения клиенту и возможность подключить технического специалиста к разговору.
Примеры услуг:
— разработка backend на Python с использованием FastAPI и Django;
— разработка API и интеграций;
— автоматизация бизнес-процессов;
— создание Telegram-ботов и веб-приложений;
— доработка существующих проектов;
— микросервисная архитектура;
— базы данных и backend-инфраструктура;
— интеграция AI/LLM в существующие продукты, включая RAG и AI-агентов;
— технический аудит и консультации.
Где искать клиентов:
— биржи фриланса (например, FL.ru), Avito, Telegram, профильные и предпринимательские сообщества, прямой поиск компаний, партнёрства с агентствами и другими специалистами, собственная база контактов.
Пример расчёта комиссии:
— заказ 50 000 ₽ → комиссия 10 000 ₽;
— заказ 100 000 ₽ → комиссия 20 000 ₽;
— заказ 200 000 ₽ → комиссия 40 000 ₽;
— заказ 500 000 ₽ → комиссия 100 000 ₽.
Проект: Корпоративный продукт (ритейл), ~500 пользователей.
Условия: от 6 мес., полная занятость, локация РФ (гражданство РФ).
Оформление: по договору ИП.
Стек: React 19, TypeScript, TanStack Router/Query/Table, Zustand, Tailwind CSS, монорепозиторий.
Что важно:
• Ключевое: практика с LLM и coding-агентами (анализ, генерация, проверка, передача контекста).
Подтвержденный опыт в проектах!
Ответственность за код — на разработчике.
• Глубокое знание JS/TS: типы, асинхронность, browser runtime, разбор сложного legacy-кода.
• Уверенный React: hooks, стейт, роутинг, server state, loading/error, оптимизация рендера.
• Web: HTTP, REST, браузерные API, кеш, авторизация, безопасность, производительность.
• Frontend-архитектура: поток данных, границы модулей, переиспользование, зависимости.
• Решение проблем: лишние рендеры, большие таблицы/деревья, объёмы данных, сеть, сложный стейт.
• Проектирование API-контрактов с backend (ошибки, частичные данные, обратная совместимость).
• Тесты (unit/component/integration), Git, code review, CI/CD, feature toggles.
Личные качества:
Самостоятельность, инициативность, высокий драйв, инженерное мышление, скорость без потери качества, понимание бизнес-ценности, видение результата, а не закрытых задач.
Задачи:
Полный цикл: требования → решение → проектирование → разработка → тесты → релиз → проверка.
Работа со сложными интерфейсами (таблицы, деревья, формы, диаграммы), code review, диагностика production, ускорение разработки через AI/LLM и автоматизацию.
Задачи:
— Глубокое понимание потребностей, мотиваций и поведения фанатов, продавцов, команд и артистов
— Определение направления через создание четких и значимых стратегий, а также внимание к деталям на этапе исполнения и запуска
— Балансировка скорости и качества с акцентом на влияние через оптимизации и разработку продукта с нуля
— Демонстрация выдающихся дизайнерских навыков и страсти к экспериментам, данным и системному мышлению
— Совместное улучшение компонентных систем для обеспечения последовательного и качественного пользовательского опыта
Требования:
— Опыт работы 4+ года
— Отличное мастерство в дизайне
— Понимание технических и логистических препятствий, создающих трения во время живых мероприятий
— Мышление вызова, новатора и агента изменений
— Наличие 4+ часов пересечения рабочего времени с 9:30 до 17:30 по восточному времени
— Страсть к живым мероприятиям
Условия:
— Доля в компании (equity stake)
— Дискреционный ежегодный бонус
— Гибкая рабочая среда: возможность работать в офисе столько дней в неделю, сколько хотите, или полностью удаленно
— Стипендия на организацию домашнего офиса
— Неограниченный оплачиваемый отпуск
— До 16 недель полностью оплачиваемого семейного отпуска
— Соответствие взносов в 401(k)
— Программа погашения студенческих кредитов
— Медицинская, стоматологическая, офтальмологическая и страхование жизни
— До $25,000 на услуги по планированию семьи, репродуктивному здоровью и гендерно-утверждающей помощи
— $500 в год на расходы по оздоровлению
— Подписки на Headspace (медитация), Headspace Care (терапия) и One Medical
— $360 в квартал на билеты на живые мероприятия
— Годовая подписка на Spotify, Apple Music или Amazon Music
Задачи:
— Формирование, обучение и управление командой службы поддержки, включая координацию аутсорс-агентов;
— Постановка задач сотрудникам, контроль сроков и качества обработки обращений;
— Разработка и внедрение стандартов, регламентов и скриптов работы с пользователями;
— Выстраивание отдельного трека работы с VIP-игроками и крупными плательщиками;
— Внедрение AI-инструментов в работу поддержки;
— Ведение и развитие базы знаний тех.поддержки и базы знаний для пользователей;
— Организация проверки обновлений игры перед выпуском силами службы поддержки;
— Построение системы отчетности и аналитики по обращениям пользователей (метрики, SLA, удовлетворенность);
— Подбор и адаптация новых сотрудников службы поддержки.
Требования:
— Опыт руководства командой службы поддержки от 2 лет;
— Свободное владение английским языком;
— Грамотный русский язык;
— Опыт работы с хелпдеск-системами: очереди, макросы, автоматизации, отчёты;
— Знание казуальных и мидкорных мобильных игр (match-3, city-builder) и понимание того, как устроена монетизация в F2P;
— Умение выстраивать процессы и внедрять регламенты.
Преимущества:
— Опыт внедрения AI-инструментов в поддержку;
— Опыт работы с VIP-сегментом или персонального сопровождения крупных плательщиков;
— Высшее техническое образование;
— Опыт ведения игровых сообществ в соц.сетях (FB, VK) и общения с игроками;
— Знания основ тестирования или опыт в тестировании;
— Большой игровой опыт.
Условия:
— Офисный формат работы (г. Иваново);
— Гибкое начало рабочего дня;
— Позитивная и поддерживающая атмосфера в команде;
— Возможность профессионального и карьерного роста.
Задачи:
— Взять на себя ответственность за существующую AI-платформу для прогнозирования результатов клинических испытаний и разработки лекарств.
— Определять задачи прогнозирования, связывать доступные на момент принятия решения данные с последующими результатами и строить программу измерений.
— Разрабатывать и сравнивать байесовские, иерархические, статистические, графовые методы обучения, калибровку и другие подходы к моделированию.
— Проектировать оценки, учитывающие качество меток, утечку данных, загрязнение, предсказательную производительность и калибровку.
— Создавать систему самостоятельно, устанавливать технические приоритеты и нанимать первую техническую команду после финансирования.
— Объяснять технический подход, доказательства, ограничения и план развития инвесторам.
Требования:
— Практический опыт определения оценок и эталонов, включая работу с ненадежными метками и устойчивыми к утечке разбиениями данных.
— Сильные знания прикладной статистики, включая калибровку, доверительные интервалы, базовые показатели и работу с шумными или малыми наборами данных.
— Широкие знания в области байесовского и иерархического вывода, классической статистики, графового обучения, вероятностных графовых моделей и обученной калибровки.
— Опыт создания производственных систем на базе больших языковых моделей (LLM) с оркестрацией агентов, интеграцией инструментов, управлением контекстом и оценкой, ориентированной на регрессию.
— Практический технический лидерский опыт, умение ясно общаться с исследователями и инвесторами, аккуратная интерпретация неопределенности и ограничений.
— Требуется полная занятость; предпочтение кандидатам из Великобритании или готовым к релокации; возможна удалённая работа для подходящего кандидата.
Плюсы:
— Опыт работы с биологическими или клиническими данными.
— Предыдущий опыт основания компании или работы в передовой AI-компании или AI-for-science.
— Наличие исследовательской, программной, открытой инфраструктуры для оценки или бенчмаркинга.
Условия:
— Доля соучредителя и технический авторитет с первого дня.
— Существующая рабочая платформа и опубликованные научные результаты для немедленного начала программы измерений.
— Доступ к глобальной сети инвесторов, советников и промышленных партнеров DSV.
— Доступ к инструментам, ресурсам и процессам венчурного строительства.
— Поддержка после спин-аута в привлечении инвестиций, коммерческих партнерствах, найме и построении команды.
Процесс найма:
— Отправить резюме, краткую заметку о том, что следует измерить в первую очередь и что может быть неправильно в миссии, а также ссылки на созданные или опубликованные работы.
— Заявки должны точно бенчмаркировать результаты, включая базовую линию, разбиение данных и ширину интервала.
Задачи:
— Разработка и развитие production LLM/AI-систем и AI-агентов.
— Построение многошаговых agentic workflows: routing, tool calling, state management.
— Работа с prompt- и context-engineering, управление памятью и состоянием диалога.
— Реализация structured output и function/tool calling.
— Создание RAG-пайплайнов: chunking, embeddings, retrieval, reranking.
— Интеграция LLM с API, базами данных и внутренними сервисами.
— Разработка backend на Go и AI-компонентов на Python.
Требования:
— Умение собирать LLM-систему целиком — от prompt/context logic и агентов до backend, интеграций и запуска в production.
— Основной стек — Go для production-backend и высоконагруженной логики, Python для AI-инфраструктуры и прототипирования.
— Опыт построения agentic workflows, управления состоянием диалога и памяти.
— Понимание RAG, embeddings, retrieval и reranking.
— Навыки тестирования и оценки качества: evals, regression tests, golden datasets, LLM-as-a-judge.
— Умение выбирать модели с учётом качества, latency и стоимости.
— Анализ логов и трасс для повышения стабильности.
Задачи:
— Производить научные и технические обзоры новых AI моделей, архитектур, статей, внутренних исследований и трендов.
— Превращать архитектуры моделей и сложные технические идеи в понятные визуальные нарративы, создавая инфографику, диаграммы, графики и другие мультимедийные компоненты.
— Проводить интервью с исследователями, инженерами, основателями и научными лидерами.
— Освещать основные исследовательские конференции, новые области и важные дискуссии в AI экосистеме.
— Писать и редактировать материалы в различных форматах: аналитические отчёты, статьи, интервью, объяснительные тексты, рассылки, сценарии вебинаров и контент для соцсетей.
— Вести или модерировать исследовательские вебинары, интервью и другие форматы с участием на камеру.
— Работать с исследователями для проверки технических утверждений, сохраняя при этом ясный редакторский стиль.
— Сотрудничать с дизайнерами и мультимедийными продюсерами для создания сложных визуальных историй.
— Экспериментировать с моделями, агентами, кодированием и автоматизацией для улучшения исследовательских, редакторских и визуальных рабочих процессов.
Требования:
— Профессиональный или академический опыт в AI/ML исследованиях, инженерии машинного обучения или близкой технической области.
— Диплом в области компьютерных наук, машинного обучения, математики, физики, инженерии, вычислительной науки или другой релевантной технической дисциплины.
— Умение читать статьи, анализировать архитектуры моделей, сравнивать результаты и обсуждать технические детали с исследователями.
— Сильные визуальные навыки, способность объяснять технические механизмы через диаграммы, инфографику, графики и другие мультимедийные форматы.
— Точное и выразительное письмо, использование больших языковых моделей (LLM) для поддержки работы, но не для написания текста.
Условия:
— Конкурентная компенсация.
— Возможности карьерного роста и обучения.
— Гибкость и самостоятельность в работе.
— Международная среда и талантливые команды.
— Возможность работать над значимыми AI проектами.
— Роль является контрактной с фиксированным ежемесячным вознаграждением и возможностью перехода на полную занятость.
— Работа удалённая, базируется в ЕС.
Описание команды:
Роль входит в состав Nebius Academy и Nebius Science — образовательной и исследовательской инициативы Nebius, а также исследовательской медиа-лаборатории, фокусирующейся на AI исследованиях, науке, управляемой AI, и людях и идеях, формирующих эти области. Команда выпускает статьи, технические объяснения, еженедельные обзоры статей, исследовательские вебинары и редакционные проекты с получателями грантов Nebius.
Задачи:
— разработка и поддержка микросервисов на Go
— участие в проектировании архитектуры новых сервисов и микросервисных систем
— обеспечение масштабируемости, отказоустойчивости и производительности сервисов
— работа с базами данных
— написание unit-тестов
— code-review
— внедрение AI-инструментов
— участие в оценке трудоемкости задач
Требования:
— опыт коммерческой разработки на Go от 3 лет
— глубокое понимание языка Golang
— опыт работы с PostgreSQL
— опыт работы с Apache Kafka
— опыт написания unit-тестов
— уверенная работа с Docker
— опыт работы с Kubernetes
— опыт работы в команде с Git
Будет плюсом:
— опыт использования AI-агентов для разработки (автодополнение, генерация тестов, рефакторинг)
— знание OpenSpec — написание и применение спецификаций для автоматической генерации кода и документации
Задачи:
— Full-cycle подбор IT- и AI/ML-специалистов
— Активный сорсинг через LinkedIn, GitHub, Telegram и профильные AI/ML-ресурсы
— Холодный поиск и аутрич кандидатов
— Ведение воронки найма, контроль сроков и качества закрытия вакансий
— Работа с HR-метриками: time-to-hire, cost-per-hire, конверсия по этапам
— Формирование пайплайна кандидатов и кадрового резерва по IT/AI-направлению
— Участие в развитии employer brand компании на IT/AI-рынке
Требования:
— От 2 лет опыта в IT-рекрутинге
— Опыт самостоятельного ведения full-cycle подбора
— Сильные навыки активного сорсинга и холодного аутрича
— Опыт работы с воронкой найма и HR-метриками
— Умение работать в условиях быстрого роста и меняющихся приоритетов
— Опыт найма AI/ML-специалистов будет преимуществом
— Английский язык будет плюсом
Условия:
— Full-time
— Офис в Ташкенте
— Официальное трудоустройство по ТК Узбекистана
— Заработная плата от 15 000 000 сум
Задачи:
— Определять техническую архитектуру и направление для AI-систем на платформе, включая model serving, функции на базе LLM, агентские рабочие процессы и инфраструктуру.
— Проектировать производственные системы, которые надежны и наблюдаемы, несмотря на недетерминированное поведение AI.
— Архитектурно разрабатывать фреймворки оценки, защитные механизмы и системы качества для безопасного, измеримого и надежного поведения AI в масштабе предприятия.
— Руководить сложными задачами AI-инжиниринга от прототипирования до промышленного внедрения.
— Устанавливать инженерные стандарты и лучшие практики для AI-нативных систем, а также наставлять старших инженеров.
— Оценивать и интегрировать новейшие достижения в foundation models, агентских фреймворках и современном AI-стеке.
Требования:
— Обширный опыт построения и архитектуры производственных программных систем в масштабе, с глубокими знаниями AI/ML систем.
— Практический опыт создания производственных систем на базе LLM или моделей машинного обучения, включая проектирование для недетерминированного поведения.
— Глубокие знания распределенных систем, model serving и инфраструктуры для надежного запуска AI в масштабе.
— Опыт проектирования фреймворков оценки, защитных механизмов и систем качества для AI-функций.
— Опыт установления технической архитектуры и стандартов, а также наставничества старших инженеров.
— Уверенное владение одним из основных языков программирования (Python, Java или Go) и современными облачными инфраструктурами (AWS или GCP).
— Практический опыт с агентскими системами, проектирование и укрепление AI-агентов, принимающих автономные решения в продакшене.
— Знания современного AI-стека: retrieval-augmented generation, vector stores, агентские фреймворки, оркестрация моделей, инструменты оценки.
Условия:
— Удаленная работа из США.
— Полная занятость.
— Годовой базовый оклад от $165,000 до $185,000 USD.
— Возможны бонусы по результатам работы, социальные гарантии и другие планы стимулирования.
Компания Salesloft строит систему Predictive Revenue System, объединяющую AI и реальные данные для поддержки решений в области доходов предприятий. Роль Principal Software Engineer, AI — самая старшая индивидуальная инженерная позиция в AI-команде, ответственная за архитектуру и стандарты AI-систем, которые используют тысячи команд по всему миру.
Задачи:
— Проектировать и развивать LLM/AI-системы и AI-агентов;
— Строить многошаговые agentic workflows: routing, tool calling, state management;
— Работать с Prompt Engineering и Context Engineering;
— Управлять контекстом, памятью и состоянием диалога;
— Реализовывать structured output и function/tool calling;
— Строить RAG-пайплайны: chunking, embeddings, retrieval, reranking;
— Интегрировать LLM с API, базами данных и внутренними сервисами;
— Разрабатывать backend-сервисы на Go и AI-компоненты на Python;
— Исследовать новые модели и подходы, быстро проверять гипотезы;
— Выбирать модели с учетом качества, latency и стоимости;
— Строить систему оценки качества: evals, regression tests, golden datasets, LLM-as-a-judge;
— Анализировать логи и traces, улучшать качество и стабильность агентов;
— Реализовывать retries, fallbacks, timeouts и обработку ошибок;
— Доводить решения от прототипа до стабильного production.
Требования:
Go:
— production-сервисы;
— REST/gRPC API;
— concurrency;
— работа с БД;
— микросервисная архитектура.
Python:
— AI-сервисы и backend;
— async;
— API;
— обработка данных;
— быстрое прототипирование.
Также важно:
— Практический опыт разработки production-приложений с LLM;
— Понимание архитектуры современных AI-систем: prompt → context → tools → agent → state → evaluation;
— Опыт Prompt Engineering: system prompts, few-shot, prompt chaining, structured output;
— Опыт Context Engineering: memory, summarization, динамическая сборка контекста;
— Опыт создания AI-агентов и agentic workflows;
— Работа с LLM API и понимание особенностей разных моделей;
— Понимание RAG: embeddings, vector search, retrieval, reranking, hybrid search;
— Понимание evals, regression testing и анализа production-логов;
— Опыт с PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, Git, CI/CD;
— Понимание production-подходов: observability, scalability, latency, retries, fallbacks и контроль стоимости.
Будет плюсом:
— Multi-agent системы;
— LangGraph;
— MCP;
— Langfuse / LangSmith;
— Elasticsearch / OpenSearch;
— Open-source LLM: Qwen, Llama, DeepSeek и др.;
— vLLM / Ollama;
— Kafka / RabbitMQ;
— Kubernetes;
— Оптимизация token usage, latency и стоимости LLM;
— Guardrails и защита от prompt injection;
— Highload-системы.
Ищем инженера, который воспринимает LLM не как простой API, а как компонент большой production-системы. Важно уметь проектировать всю логику вокруг модели: какие данные передать в контекст, какого агента или инструмент вызвать, как проверить результат, обработать ошибку и определить следующий шаг. Ищем software engineer с сильной AI/LLM-экспертизой, который умеет не только написать хороший промпт, но и довести всю систему до стабильного production-решения.
Задачи:
— Проектировать и развивать LLM/AI-системы и AI-агентов;
— Строить многошаговые agentic workflows: routing, tool calling, state management;
— Работать с Prompt Engineering и Context Engineering;
— Управлять контекстом, памятью и состоянием диалога;
— Реализовывать structured output и function/tool calling;
— Строить RAG-пайплайны: chunking, embeddings, retrieval, reranking;
— Интегрировать LLM с API, базами данных и внутренними сервисами;
— Разрабатывать backend-сервисы на Go и AI-компоненты на Python;
— Исследовать новые модели и подходы, быстро проверять гипотезы;
— Выбирать модели с учетом качества, latency и стоимости;
— Строить систему оценки качества: evals, regression tests, golden datasets, LLM-as-a-judge;
— Анализировать логи и traces, улучшать качество и стабильность агентов;
— Реализовывать retries, fallbacks, timeouts и обработку ошибок;
— Доводить решения от прототипа до стабильного production.
Требования:
Go:
— production-сервисы;
— REST/gRPC API;
— concurrency;
— работа с БД;
— микросервисная архитектура.
Python:
— AI-сервисы и backend;
— async;
— API;
— обработка данных;
— быстрое прототипирование.
Также важно:
— Практический опыт разработки production-приложений с LLM;
— Понимание архитектуры современных AI-систем: prompt → context → tools → agent → state → evaluation;
— Опыт Prompt Engineering: system prompts, few-shot, prompt chaining, structured output;
— Опыт Context Engineering: memory, summarization, динамическая сборка контекста;
— Опыт создания AI-агентов и agentic workflows;
— Работа с LLM API и понимание особенностей разных моделей;
— Понимание RAG: embeddings, vector search, retrieval, reranking, hybrid search;
— Понимание evals, regression testing и анализа production-логов;
— Опыт с PostgreSQL, MongoDB, Redis, Docker, Git, CI/CD;
— Понимание production-подходов: observability, scalability, latency, retries, fallbacks и контроль стоимости.
Ищется React-разработчик уровня Middle+ для работы с технологиями React, TypeScript, Vite, ESBuild, Zustand, TanStack Query, React Router и CSS Modules. В задачи входит участие в проекте, связанном с созданием безопасных автономных ИИ-агентов на ведущей инфраструктурной платформе. Требуется опыт работы с указанным стеком для реализации функционала в области искусственного интеллекта.
Location: Москва
Комплексные продуктовые предложения для клиентов B2C Группы Сбер (пакеты услуг, бандлы, спец.офферы). Инвестиционные и страховые продукты. Индивидуальное ценообразование. Инвестиции в клиента. Оценка эффективности работы с клиентом.
Обязанности
* работа с клиентской и продуктовой аналитикой, построение витрин данных
* проверка данных на соответствие бизнес-логике
* моделирование продуктовых и клиентских метрик
* дизайн и оценка А/B тестов (AB-тесты, мэтчинг, продвинутые методы, и интерпретация результатов)
* реализация моделей оценки продуктов, комплексный продуктовых предложений в Python на основании бизнес-требований.
Требования
* высшее образование: Финансы и кредит/Финансы/Банки/Физика/Математика. Предпочтительно: ВШЭ, РЭШ, МГУ им. М.В. Ломоносова (Мехмат., Физфак., ВМиК, Эконом.), МФТИ, МИФИ. К интервью допускаются студенты 4го курса бакалавриата при готовности работать на полную ставку.
* глубокие знания в области статистического анализа
* уверенный уровень владения SQL
* навыки программирования на Python для обработки и анализа больших объемов данных, разработки калькуляторов
* базовые знания финансов: методика расчета PL и unit-экономики
* понимание розничных банковских продуктов
* навыки визуализации и презентации данных
* как преимущество – опыт разработки AI-агентов
* релевантный опыт работы приветсвуется
* высокие интеллектуальные способности. Системное мышление, самостоятельность, креативность, работоспособность, целеустремленность, желание и готовность расти и развиваться.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* офисный формат работы
* ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия (премия указывается в зависимости от должности и системы премирования)
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития
* программа адаптации и помощь руководителя на старте (для вакансий уровня Junior)
* 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:
— Работать от задачи до результата: разбираться в контексте, определять критерии готовности, выбирать решение, реализовывать его и проверять результат после запуска.
— Самостоятельно конкретизировать требования, переводить продуктовую цель и ожидаемый результат в требования, ограничения, архитектуру и план реализации.
— Принимать инженерные решения, выбирать подходы, технологии и архитектуру исходя из задачи, уметь обосновать ключевые решения и понимать их последствия.
— Работать с AI-агентами как с основным инструментом разработки: декомпозировать задачи, формировать контекст, задавать ограничения, параллелить работу и проверять результат.
— Понимать создаваемую систему целиком: разбираться в коде, архитектуре, данных, инфраструктуре и интеграциях настолько глубоко, насколько этого требует задача.
— Быстро осваивать новые области, чтобы незнакомый стек, технология или предметная область не замедляли работу.
— Замечать возможности для улучшения, находить технические и продуктовые проблемы, оценивать их значимость и доводить полезные изменения до результата.
Требования:
— Опыт создания реальных систем или продуктов с возможностью подробно рассказать о своей роли.
— Способность самостоятельно вести задачу от постановки до production.
— Умение проектировать системы и принимать технические решения.
— Регулярное использование AI-агентов в разработке.
— Понимание кода и архитектуры, создаваемых с помощью AI.
— Умение проверять результат работы агентов и находить ошибки в их решениях.
— Быстрое разбирательство в незнакомом коде, технологиях и предметных областях.
— Сильная инженерная или математическая база.
УдалённоГеография найма не уточнена
ГибридГеография найма не уточнена
УдалённоseniorГеография найма не уточнена
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.
