Загружаем вакансии…
- 5+ years in IT overall, including 2+ years hands-on building applications, agents, and automations on top of LLMs - applying generative AI to real products and business tasks — and demonstrated seniority owning solutions end to end. - Hands-on experience with RAG and retrieval: embeddings, vector databases, tuning retrieval quality.
Зарплата не указана
Dear friends, we are looking for highly skilled Machine Learning Experts to contribute to an AI training project involving model development, training and inference systems, numerical computing, performance optimization, and Python. The work involves creating, solving, reviewing, and validating challenging machine-learning engineering tasks.
80 – 150 $
Задачи: — анализировать бизнес-процессы, системы и потребности партнеров; — проектировать интеграции: REST API, Webhooks, event-driven; — описывать AS-IS / TO-BE, BPMN и UML; — формировать функциональные и нефункциональные требования; — участвовать в технических переговорах с партнерами; — выявлять архитектурные риски и контролировать реализацию; — готовить техническую документацию. Требования: — 2–3+ года опыта в системном анализе в IT; — опыт с REST API, Use Cases, User Stories, UML/BPMN; — понимание LLM, AI-агентов и RAG; — уверенный SQL и понимание клиент-серверной архитектуры; — умение находить общий язык с бизнесом, продуктом и разработкой. Условия: — работа из офиса Astana Hub; — график 5/2, 09:00–18:30; — условия обсуждаются индивидуально.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
• Разрабатывать AI-агентов на Python. • Интегрировать модели и внешние API.
до 260 000 ₽
трансляция бизнес-потребностей в технические требования к функционалу и логике AI-агентов. проектирование интеграций: описание взаимодействия агентов с внешними API (входы/выходы, форматы данных, обработка ошибок, таймауты, retry-логика).
Зарплата не указана
Автоматизировать подготовку отчётов для заказчиков в Word и PowerPoint. Разрабатывать и внедрять чат-ботов в MAX для автоматизации аналитических процессов: организовывать формирование и отправку файлов с учетом прав доступа пользователей, настраивать сбор данных с помощью парсинга и реализовывать ответы на вопросы по базе знаний с использованием RAG.
Зарплата не указана
- Развивать и поддерживать высоконагруженный сервис с плагинной/микросервисной архитектурой. - Проектировать публичные API сервиса и механизмы интеграции сторонних сервисов.
Зарплата не указана
Обучать и развивать ML-модели, направленные на повышение доверия и безопасности миллионов пользователей на площадке; Реализовывать полный жизненный цикл ML-проектов: от глубокого анализа данных и поиска гипотез до запуска решений в production и их мониторинга;
Зарплата не указана
Анализ договоров с заказчиками, поставщиками, подрядчиками. Управление заключением договоров с заказчиками, подрядчиками, поставщиками.
Зарплата не указана
Ищем менеджера продукта, который возьмет на себя развитие десктопного AI-приложения для разных ролей в процессе разработки ПО: аналитиков, QA, product/project-менеджеров и других специалистов. Отвечать за продуктовую стратегию и развитие GigaCode Desktop.
Зарплата не указана
Автоматизация бизнес-процессов; Подготовка ТЗ по автоматизации бизнес-процессов для внутренних и внешних провайдеров;
Зарплата не указана
создавать и корректировать процессы автоматического разворачивания стендов. создавать и корректировать процессы установки релизов для автоматизированных систем.
Зарплата не указана
оценивать трудоёмкость написания тестовых сценариев и тестирования. анализировать требования, декомпозировать задачи бэклога и прорабатывать тест-кейсы.
Зарплата не указана
- тестировать web-интерфейс и API; - составлять и проходить тест-кейсы;
Зарплата не указана
Задачи: — Отвечать домовладельцам, которые откликнулись на рассылку по поводу возможных страховых претензий на имущество — Общаться с домовладельцами, которым может потребоваться помощь в подаче страхового иска за ущерб имуществу — При необходимости звонить заинтересованным или потенциально заинтересованным домовладельцам — Следовать существующим скриптам и проверенной системе назначения встреч — Отвечать на базовые вопросы и естественно обрабатывать возражения — Квалифицировать потенциальных клиентов и выявлять домовладельцев, которые могут иметь веские основания для подачи страхового иска — Назначать квалифицированные встречи для полевых представителей/страховых агентов — Обновлять данные о лидах и встречах в CRM Требования: — Почти свободное владение американским английским языком обязательно — Комфортное общение с американскими клиентами и понимание разговорной культуры США — Способность вести естественный разговор, а не просто читать по скрипту — Не обязательно проживать в США — Опыт работы с клиентами из США предпочтителен — Опыт в назначении встреч, исходящих продажах, колл-центрах, кровельных работах, страховании, публичном урегулировании, недвижимости, ремонте домов или других сферах обслуживания домов в США является большим плюсом — Уверенность в телефонных разговорах — Умение убеждать без излишней агрессии — Умение обрабатывать возражения — Надежность и последовательность — Умение работать с CRM и быстро осваивать новое программное обеспечение — Способность следовать системе, сохраняя естественность речи — Доступность в рабочие часы США Условия: — Полная занятость — Базовая зарплата $1000 в месяц плюс комиссионные на основе результатов — $200 за каждого лида, который приведет к подписанию клиента — Ожидается около 10 подписанных клиентов в месяц — При достижении этого уровня общая ожидаемая месячная компенсация составляет $3000 — Нет верхнего предела комиссионных: чем больше квалифицированных лидов, тем выше заработок — Компания предоставляет лиды, системы, скрипты и рабочие процессы Для отклика необходимо приложить резюме и краткое описание релевантного опыта, а также 2–4 минутную аудио- или видеозапись на английском языке, где кандидат представится, расскажет о своем местоположении, опыте продаж, назначении встреч, страховании или обслуживании клиентов из США, а также объяснит, почему он успешен в этой роли. Заявки без голосовой или видео записи рассматриваться не будут.
1 000 – 3 000 $
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
Задачи: — масштабировать A/B-тестирование: гипотезы, дизайн, приоритизация, запуск и анализ экспериментов — рассчитывать метрики, sample size и длительность тестов, контролировать рандомизацию и статистическую корректность — настраивать и мониторить эксперименты, проводить QA и взаимодействовать с продуктом, разработкой и QA — анализировать результаты и сегменты, применять sequential testing, переводить выводы на бизнес-язык — развивать data pipelines, ETL/ELT и единый слой метрик для экспериментов — контролировать качество данных и оценивать их влияние на бизнес-метрики и статистическую достоверность — проводить sensitivity analysis и оптимизировать сбор данных без потери качества результатов — разрабатывать self-service инструменты для запуска и анализа экспериментов — автоматизировать аналитику с помощью LLM: SQL, отчёты, первичный анализ результатов — развивать документацию, стандарты и best practices по experimentation Требования: — от 2 лет опыта в A/B-тестировании — полный цикл от гипотезы до интерпретации результатов — практический опыт масштабирования experimentation-программ — хорошее понимание p-value, доверительных интервалов, статистической мощности, sample size — опыт работы с ratio-метриками: AOV, ARPPU, conversion rate и др. — знание методов анализа ratio-метрик: линеаризация, bootstrap — понимание рисков peeking и multiple testing, знание sequential testing — продвинутый SQL: оконные функции, сложные JOIN, агрегации на больших объёмах данных — Python для анализа данных и автоматизации: pandas, numpy, scipy / statsmodels — понимание архитектуры ETL/ELT и data pipelines, принципов построения витрин и контроля качества данных — опыт оценки влияния объёма и качества данных на бизнес-метрики и статистическую достоверность экспериментов — опыт применения sensitivity analysis для оценки ценности отдельных сессий и событий — опыт работы с платформами экспериментов: Optimizely, SiteSpect или внутренними решениями — опыт работы с product analytics: GA4, Amplitude, Mixpanel — понимание архитектуры сбора и обработки экспериментальных данных Будет плюсом: — опыт автоматизации аналитических задач с помощью LLM и AI-агентов (генерация SQL, первичный разбор результатов) — навыки разработки self-service инструментов для продуктовых команд — опыт создания internal experimentation platform: хранение метаданных, расчёт метрик, логика сегментации — знание особенностей mobile app testing и ограничений in-app экспериментов — опыт работы с персонализацией: Dynamic Yield, Nosto
до 170 000 ₽
Задачи: — Реагирование и разрешение инцидентов в продакшене (Sev1–Sev4) — Участие в ротации дежурств (1 неделя из 5, отдельная оплата) — Создание и поддержка runbook'ов (управляемых как код с CI валидацией) — Разработка автоматизации и изменений инфраструктуры для клиентских окружений — Настройка систем наблюдения (Datadog, Prometheus, Grafana) — Подготовка постмортемов и техническая коммуникация с клиентами — Внесение вклада в базу знаний — 30–40% времени уделяется инженерным проектам (автоматизация, AI-инструменты, наблюдение) — Участие в развитии AI-усиленного L1 слоя (триаж и автоматизация на основе RAG) Требования: — Опыт работы 5+ лет с Kubernetes, Terraform, AWS/GCP/Azure, Datadog, Prometheus, Grafana, PagerDuty, Linux, Python, Bash, ArgoCD, Helm, CI/CD (GitLab CI / GitHub Actions) — Опыт дежурств в продакшене — обязателен — Опыт Java-разработчика или SRE — Умение работать с AI-агентами (критическое мышление) — Чтение чужого кода и внесение мелких исправлений — Знание SQL — Управление инцидентами (Sev1–Sev4) — Продвинутый английский для прямого общения с клиентами — Внимательность, ответственность, хорошие коммуникативные навыки Условия: — Работа полностью удалённая, только для LATAM (AMER хаб, GMT-3…-6) — Стандартные часы работы 09:00–18:00 по местному времени — Дежурства 1 неделя в ротации с отдельной оплатой (стендбай + оплата за инциденты) — Нет ночных смен, обязательное время восстановления после дежурств — Возможность стать одним из основателей AMER хаба — Реальная автономия, не позиция обработки тикетов — 30–40% времени на инженерные проекты — Работа напрямую с техническим лидом и командой CEMEA
5 000 – 5 500 $