Вакансии

Задачи: — Разрабатывать фичи по всему стеку: бэкенд на FastAPI и фронтенд на SvelteKit; — Развивать мобильное приложение на Kotlin Multiplatform с нативной оболочкой и типизированным мостом JS↔️native; — Проектировать асинхронные API, модели данных, миграции и фоновые задачи (расписания, ленты активности, уведомления); — Создавать MCP‑инструменты для интеграции AI‑агентов в продукт; — Поддерживать строгую кодовую базу: сквозная типизация, тесты, небольшие MR для удобного ревью. Требования: — 5+ лет разработки продакшен‑приложений; сильные Python и TypeScript, уверенный Kotlin; — Готовность вести фичу самостоятельно: бэкенд, фронтенд, тесты и выкатка; — Рабочий английский для код‑ревью и документации. Будет плюсом: — Опыт интеграций MCP / LLM‑агентов в продакшене; — Swift/iOS по мере развития iOS‑таргета в KMP‑приложении; — Опыт с Web push и WYSIWYG / rich‑text редакторами. Условия: — Удалённая работа, полная занятость; — Практика английского языка в рабочих процессах.

Задачи: — Проектирование и разработка продвинутых AI-workflows и агентных архитектур — Разработка и оптимизация RAG-пайплайнов — Создание качественных промптов и проведение экспериментов со стратегиями prompt engineering — Работа с LangChain и другими LLMOps-инструментами для оптимизации производительности чат-бота — Анализ поведения пользователей для повышения точности и естественности AI-системы — Тесное взаимодействие с инженерной и продуктовой командами при тестировании и внедрении улучшений — Отслеживание новых тенденций в области LLM и conversational AI — Развитие GPT-powered чат-бота компании до более высокого уровня качества и персонализации Требования: — Подтвержденный опыт работы с GPT или другими большими языковыми моделями — Практический опыт создания AI-агентов и agentic workflows — Глубокое понимание RAG и опыт его применения в реальных проектах — Уверенное знание Python — Знакомство с векторными базами данных — Опыт работы с LangChain — Понимание LLMOps best practices — Отличный английский для написания промптов и коммуникации с командой — Аналитический склад мышления — Проактивный подход к экспериментам и поиску решений — Интерес к AI и постоянному профессиональному развитию Условия: — Полная занятость — Удалённый формат работы — График 5/2 — Вечерние или ночные смены — Рабочий день 8 часов — Выплаты один раз в месяц — Оформление по договору ГПХ с самозанятым — Заработная плата $2 000–4 500 в месяц до вычета налогов — Работа над AI-продуктом в сфере iGaming — Возможность развивать GPT-powered chatbot и современные conversational AI решения

Задачи: — Разработка backend на Python — Создание устойчивой браузерной автоматизации — Работа с пользовательскими сессиями, очередями и расписаниями — Интеграция LLM и vision-моделей — Реализация памяти, контекста и инструментов AI-агента — Настройка логирования, мониторинга и восстановления после ошибок — Защита пользовательских данных и секретов — Участие в оценке архитектуры, сроков и технических рисков Требования: — Уверенное знание Python и asyncio — Опыт разработки production-систем, а не только отдельных скриптов — Опыт работы с Playwright или аналогами — Умение создавать автоматизацию для меняющегося и нестабильного интерфейса — Опыт реализации повторных попыток, переавторизации и восстановления после сбоев — Понимание идемпотентности действий — Опыт с долгоживущими фоновыми процессами, очередями, расписаниями и квотами — Опыт разработки LLM-приложений: агентные циклы, function calling, память и контекст диалога — Опыт работы с vision-моделями и контроля стоимости инференса — Понимание принципов шифрования, хранения секретов, разграничения доступа и аудита — Базовые навыки Docker, CI, логирования, метрик и алертов Будет преимуществом: — Опыт работы с прокси-инфраструктурой и сетевой изоляцией клиентов — Опыт в антифрод-, платёжных или дейтинг-продуктах — Понимание того, как внешние площадки реагируют на нетипичную активность — Опыт продуктовой разработки в условиях нестабильного внешнего API или интерфейса — Умение самостоятельно декомпозировать задачи и предлагать проверяемые решения На первом этапе необходимо: — Оценить реализуемость первой версии — Предложить архитектуру и последовательность разработки — Определить необходимые доступы, инфраструктуру и расходы — Собрать прототип для тестирования на отдельном аккаунте — Настроить фиксацию результатов, ошибок и причин остановки системы

Задачи: - Деплой с использованием агентов (Ansible). - Подготовка окружений для развертывания, их поддержка и обновление. - Поддержание репозиториев в актуальном состоянии (приём merge requests, решение конфликтов). - Чтение логов и поиск корневых причин инцидентов. - Работа с TSDB (Time Series Databases). - Настройка и поддержка существующих CI/CD процессов проекта. - Пакетирование компонентов и их зависимостей. - Сопровождение и настройка окружений как в облаке, так и на физическом оборудовании. Требования: - Уверенное знание Ansible и Bash. - Понимание принципов сетей. - Глубокие знания по администрированию ОС Linux. - Навыки работы с системой контроля версий Git. - Опыт работы с CI/CD системами: GitLab CI, GitHub Actions. - Опыт администрирования и настройки кластеров баз данных, резервного копирования и мониторинга. Будет плюсом: - Опыт внедрения процессов Infrastructure as Code. - Знание Python. - Опыт в области Disaster Recovery. - Понимание принципов L5/L7 балансировки. Условия: - Компенсация обучения и спорта. - Медстраховка.

Location: Самара Мы ищем редактора (AI-тренера), который станет наставником для GigaChat. Если ты любишь работать с текстами, видишь красоту в деталях и мечтаешь влиять на технологии будущего — это твой шанс. Обязанности * создавать и редактировать тексты на самые разные темы * анализировать ответы GigaChat, находить ошибки и улучшать логику его мышления * разрабатывать сценарии диалогов и тестовые задания * искать оригинальные источники, проверять факты и доводить текст до совершенства * тестировать новые версии модели и давать фидбэк разработчикам. Требования * получил высшее лингвистическое, журналистское или переводоведческое образование * имеешь опыт работы с текстами - копирайтер, технический писатель или любые подобные должности * обожаешь детали: твоя сверхспособность — находить нюансы даже в идеальных предложениях * легко ориентируешься в больших объёмах информации и быстро погружаешься в новые темы. Будет круто, если у тебя есть: *   опыт работы с LLM (ChatGPT, GigaChat, DeepSeek и пр.) * навыки написания промтов * понимание технической терминологии (JSON, Markdown) * опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов. Условия * работа в удалённом формате для Самары и Самарской области * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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..

Обзор проекта: Торговая платформа для активных трейдеров. Задачи: • Интегрировать смарт-контракты; • Разрабатывать API для блокчейн-сетей; • Настраивать кошельки; • Разрабатывать фронтенд для dApp. Требования: • Опыт коммерческой разработки от 8 лет; • Глубокое понимание full-stack разработки и архитектуры; • Опыт работы в Web3-проектах; • Способность самостоятельно принимать решения и превращать бизнес-задачи в готовые решения без детализированного ТЗ; • Опыт работы с Claude Code / Codex / Cursor / аналогами для написания кода на основе ИИ; • Навыки создания собственных AI-агентов и многокомпонентных рабочих процессов; • Английский — Proficient. Условия: • Оформление: ИП или самозанятость; • Налоги покрываются компанией; • Бенефиты: ДМС, оплачиваемый отпуск.

Обзор проекта: Торговая платформа для активных трейдеров. Стек технологий: • Frontend: React, TypeScript; • Backend: Node.js, TypeScript, WebSocket, базы данных; • Web3: интеграция с кошельками и блокчейн-сетями; • AI-инструменты: активное использование в разработке. Требования: • Опыт коммерческой разработки от 8 лет; • Глубокое понимание full-stack разработки и архитектуры; • Опыт работы в Web3-проектах; • Способность самостоятельно принимать решения и превращать бизнес-задачи в готовые решения без детализированного ТЗ; • Английский — Proficient. Будет плюсом: • Навыки создания собственных AI-агентов и многокомпонентных рабочих процессов.

Location: Москва Vs — R&D команда проекта GigaLegal в СБЕР, создающая решения в правовой сфере на основе LLM для автоматизации юридических процессов. Наша цель — трансформировать работу юристов, бизнеса и госструктур через: * автоматизацию анализа договоров и юридических документов * интеллектуальную генерацию правовых текстов * разработку специализированных юридических чат-ботов * создание автономных юридических ИИ-агентов. Обязанности * разработка и развитие LLM-проектов в юридическом домене — от прототипов до продакшена * проектирование и обучение агентов-экспертов, решающих задачи правового домена (RAG-пайплайны, классификация запросов, генерация ответов, оценка релевантности) * исследование и настройка multi-agent orchestration (LangGraph, LangChain, schema guided reasoning pipelines) * работа с GigaChat как основной моделью, а также эксперименты с ChatGPT, Gemini, Qwen * дообучение малых моделей (instruction-tuning, adapters, LoRA) для повышения качества юридического рассуждения * разработка метрик качества * взаимодействие с инженерами и аналитиками права — внедрение моделей в реальные кейсы (алиментные, потребительские, трудовые и т.д.). Требования * опыт работы DS/ML-инженером от 3х лет * понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering * опыт построения RAG-систем, fine-tuning и дообучения моделей * умение проектировать пайплайны inference / retraining. Будет плюсом:  * опыт в LegalTech или смежных областях (финансы, документооборот, чат-боты). * понимание структуры и логики российских нормативных актов * опыт интеграции LLM с внешними API или базами знаний. Наш стек: Python 3.10+, FastAPI, LangChain / LangGraph, OpenSearch, Redis, Kafka. Условия * формат работы офис на испытательном сроке, локация офиса ул Вавилова д.19 * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * 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: — Разрабатывать фичи на всём стеке: бэкенд на FastAPI, фронтенд на SvelteKit — Развивать мобильное приложение на Kotlin Multiplatform: нативная оболочка вокруг веб-фронтенда с типизированным мостом JS↔native, авторизация через Microsoft SSO и биометрию, платформенные интеграции — Проектировать асинхронные API, модели данных, миграции и фоновые задачи (повторяющиеся расписания, ленты активности, уведомления) — Создавать MCP-инструменты, через которые продукт становится доступен AI-агентам — Держать кодовую базу строгой: сквозная типизация, тесты, небольшие MR, которые удобно ревьюить Требования: — 5+ лет разработки продакшен-приложений — Одинаково уверенно чувствуете себя в Python и TypeScript, уверенно — в Kotlin — Готовы вести фичу в одиночку: бэкенд, фронтенд, тесты, выкатка — Рабочий английский для код-ревью и документации — Будет плюсом MCP / интеграции LLM-агентов в продакшене — Swift / iOS — по мере роста iOS-таргета в KMP-приложении — Web push, WYSIWYG и rich-text редакторы Условия: — Полная занятость, полностью удалённый формат работы

Обязанности: • разработка и совершенствование End-to-End ML-пайплайнов • разработка продакшен-пайплайнов обработки данных • работа с огромными объёмами данных Сбера (петабайты) на PySpark, исследование подходов применения их в моделях • писать эффективный и масштабируемый код для тренировки и инференса моделей на PyTorch, проводить эксперименты на GPU-кластере • performance оптимизации кода по обработке больших массивов данных или онлайн сервисов рекомендаций с высокой нагрузкой • менторинг младших членов команды, обмен знаниями и экспертизой. Требования: • математический бэкграунд • хорошее знание Python и ключевых фреймворков для работы с данными (PySpark, PyArrow, Pandas) • опыт написания качественного production кода • опыт написания промышленных пайплайнов обработки данных, содержащих множество шагов, зависимостей и сложную логику • опыт использования Airflow (или другого industry-standard оркестраторов пайплайнов, т.к. Luigi, Dagster и т.д.) • хорошее понимание баз данных SQL / NoSQL • навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом • опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки. Условия: • комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская (опционально) • возможность выбрать удобный график – офис/гибрид/удаленка (опционально) • 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: — разрабатывать backend-сервисы платформы на Python и развивать существующие компоненты — проектировать и реализовывать API и интеграции с внешними системами и инфраструктурными компонентами — разрабатывать интерфейсы и коннекторы для подключения к платформе LLM, инструментов (tools), баз знаний, внешней памяти и RAG-компонентов — строить и поддерживать пайплайны оценки качества агентов (evals, LLM-as-a-judge) — использовать AI-инструменты для ускорения разработки и валидировать их решения — через ревью, тесты и проверку на соответствие требованиям — участвовать в проектировании архитектуры сервисов, ревью кода и разборе инцидентов Требования: — опыт промышленной разработки на Python от 3 лет — практический опыт разработки кода с ИИ-агентами: Codex, Gemini, Claude Code, Qwen Code или аналоги — сильные навыки system design: умение спроектировать сервис целиком, выбрать паттерны взаимодействия компонентов и обосновать архитектурные trade-off-ы — умение декомпозировать крупную задачу на части, годные для постановки агенту — умение критически оценивать и валидировать решения, сгенерированные AI-агентами: находить ошибки, проверять корректность и границы применимости — опыт разработки веб-сервисов и API на FastAPI, Flask или аналогах — уверенное знание SQL и навыки проектирования реляционных схем данных — опыт работы с Docker, Kubernetes или OpenShift Условия: — комфортный, современный офис м. Кутузовская — возможность выбрать удобный график – офис/гибрид — ежегодный пересмотр зарплаты, 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 — льготная ипотека для каждого сотрудника — бесплатная подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера — отсутствие строгого дресс-кода

Задачи: — Проектировать и разрабатывать Python-сервисы и REST API платформы; — Строить и поддерживать конвейеры обработки данных; — Разрабатывать интеграции с внутренними источниками данных; — Реализовывать поисковые и AI-ориентированные рабочие процессы на платформе; — Создавать инструменты для измерения и поддержания качества системы; — Отвечать за развертывание и эксплуатацию сервисов при запуске; — Участвовать в планировании дорожной карты и архитектурных решениях. Требования: — Владение Python; — Опыт создания backend-сервисов и проектирования REST API (FastAPI / Django REST / Flask); — Опыт работы с реляционными базами данных (PostgreSQL / MySQL); — Опыт работы с очередями и фоновыми задачами (Celery / RabbitMQ / Kafka); — Знание Redis (кэширование, очереди, pub/sub); — Интеграции с API третьих сторон: REST, OAuth, webhooks; — Опыт работы с Docker, S3-совместимым хранилищем; — Культура тестирования (pytest), workflow PR/code review, понимание CI/CD и наблюдаемости; — Будет плюсом: системы RAG, embeddings, векторные базы данных (pgvector); — Работа с LLM API (Anthropic, OpenAI): prompting, tool calling; — Фреймворки агентов (LangChain, LlamaIndex, LangGraph); — Фреймворки оценки LLM (RAGAS, deepeval); — Инструменты быстрого прототипирования AI (Streamlit, Gradio); — Современные инструменты Python (ruff, uv, pyproject.toml, pyright). Условия: — Конкурентная компенсация; — 100% компенсация отпусков и больничных; — 12 дополнительных оплачиваемых выходных в году; — Бюджет на личное образование, языковые курсы и спорт; — Участие в конференциях отрасли; — Отсутствие бюрократии и поддерживающая, прозрачная культура.

Задачи: — Руководство и организация ежедневной работы команды поддержки (Email и Live Chat), контроль загрузки команды и своевременных ответов. — Управление эскалациями: обработка сложных и приоритетных жалоб клиентов, оперативное их разрешение. — Обеспечение качества и обучение: регулярный обзор тикетов, мониторинг качества ответов, предоставление обратной связи и проведение тренингов для повышения квалификации агентов. — Управление процессами и знаниями: создание и обновление внутренних баз знаний, стандартных операционных процедур (SOP) и FAQ для клиентов. — Прямое взаимодействие с клиентами: ответы на запросы, помощь в использовании продуктов и обучение пользователей. — Отчетность по ключевым метрикам поддержки клиентов (CSAT, First Response Time, Resolution Rate) и предоставление аналитики заинтересованным сторонам. Требования: — Высшее образование в области коммуникаций, бизнеса, управления бизнесом или смежных областях. — Опыт работы в службе поддержки клиентов не менее 3–4 лет, из них 1–2 года на руководящей или старшей позиции. — Отличные навыки письменного и устного общения на английском и Bahasa Indonesia. — Уверенное владение системами тикетов (Zendesk, Freshdesk, Intercom) и платформами для живого чата. — Способность сохранять спокойствие, аналитический подход и вежливость при работе с трудными эскалациями. — Знание метрик клиентской поддержки (CSAT, SLA, FRT) и опыт создания документации и SOP. Условия: — Прямой карьерный рост и профессиональное развитие под руководством IBMC. — Работа в поддерживающей и совместной команде, поддерживающей растущую компанию на Бали.

Обязанности: • ручное функциональное, регрессионное и интеграционное тестирование web, backend-сервисов и AI-агентов • разработка и поддержка тестовой модели (тест-кейсы по новому функционалу и регрессионной модели, чек-листы) • написание и поддержка Api и Web автотестов на Python (в т.ч. smoke, интеграционные, e2e) • анализ allure отчетов прогона автотестов в CI, локализация и заведение дефектов • взаимодействие с командой разработки для уточнения логики работы сервисов Требования: • коммерческий стаж в тестировании — от 3 лет • из них написание автотестов — от 2 года • тестирование backend-сервисов через REST API, работа со Swagger/OpenAPI • понимание HTTP: методы, коды ответов, структура запроса/ответа • локализация дефектов: frontend vs backend vs интеграция • уверенный PostgreSQL: SELECT, JOIN • анализ данных в БД для проверки бизнес-логики и расследования дефектов • понимание синхронного (REST/gRPC) и асинхронного (Kafka/RabbitMQ) взаимодействия сервисов • опыт интеграционного тестирования нескольких сервисов • умение анализировать цепочки прохождения данных между системами • принципы: продюсеры, консьюмеры, топики, партиции • тестирование событийных интеграций, локализация проблем в очередях • поиск и анализ логов в Kibana (ELK) / Grafana • первичное расследование дефекта, сбор диагностики для разработчика • написание и актуализация тест-кейсов (разумный уровень детализации) • ведение тестовой модели в актуальном состоянии • твёрдое знание: типы данных, условия, циклы, функции, работа с файлами, ООП, регулярные выражения • понимание поддерживаемого кода (DRY, читаемость, модульность) • стек: pytest + requests + Selenium/Playwright + SQLAlchemy + pydantic (или jsonschema) • Git, Bitbucket/GitLab, Code Review • Allure-отчёты • Jenkins • DevTools, Postman / Insomnia, PgAdmin / DBeaver • Jira, Confluence • TM4J / TestRail / Zephyr (одна из систем) Условия: • удобный офис AgileHome около станции метро Кутузовская с комфортными условиями (столовые, кафе, бесплатные кухня, спортзал, парковка, зоны отдыха) • конкурентоспособная зарплата (оклад плюс бонусы) • возможность использовать современные технологии • полный соцпакет (включая добровольное медицинское страхование) • обширный выбор образовательных программ и сертификаций за счёт компании • программу льготного кредитования в Сбере • скидки у партнёров компании • шанс поучаствовать в масштабных инновационных проектах.

Задачи: - Доставка результатов AI клиентам через веб-API и приложения. - Поддержка Python backend сервисов в распределенной системе. - Разработка REST API. - Увеличение покрытия юнит-тестами, внедрение автоматизированного тестирования. - Повышение общей стабильности системы, исследование отчетов об ошибках, исправление багов. - Регулярное обновление схемы базы данных. - Создание переиспользуемой кодовой базы с высокой гибкостью. - Сотрудничество с врачами и AI-учеными для построения моделей, связанных с процессами клинического принятия решений. Требования: - Опыт разработки на Python от 2 лет. - Опыт проектирования веб-приложений и баз данных. - Навыки веб-программирования (FastAPI, REST, HTTP, TCP). - Опыт работы с SQL: запросы, проектирование баз данных, инструменты миграции. - Опыт работы с Linux, Docker. - Английский уровень B2 и выше. Желательные квалификации: - Знание медицинских стандартов (DICOM, HL7). - Опыт облачного деплоя (GCP, AWS, k8s). - Опыт с JavaScript. - Высокий уровень понимания алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения. - Формальное образование в области компьютерных наук. - Опыт разработки агентов. Условия: - Разнообразная и интересная работа с американскими и европейскими учеными и врачами. - Множество возможностей для роста и обучения. - Интересные задачи. - Ежемесячные бонусы. - Акции для сотрудников. - Полная занятость. - Гибкий график работы. Процесс собеседования: - Скрининг - Техническое интервью 1.5 часа - Интервью на соответствие корпоративной культуре

Задачи: — главный агент-оркестратор; — специализированные агенты; — реестр инструментов; — управление контекстом и состоянием; — межагентное взаимодействие; — интеграция с корпоративными системами; — безопасность; — наблюдаемость; — тестирование качества; — отказоустойчивость. Требования: — От 3 лет коммерческой backend-разработки. — Опыт технического проектирования распределённых систем. — Практический опыт работы с LLM и агентными системами. — Желателен хотя бы один агентный или LLM-продукт, доведённый до пилотной либо промышленной эксплуатации. — Опыт технического лидерства или владения архитектурой крупного модуля. — Умение работать в условиях неполных требований и постепенно формировать целевую архитектуру. — Способность общаться как с разработчиками, так и с владельцами бизнес-процессов. Условия: — комфортный современный офис: Москва, ул. Вавилова 19 — офисный формат работы на период испытательного срока, после ИС - 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: — разработка backend-сервисы и API на Python — создание AI-агентов и AI-пайплайны с использованием LangChain, LangGraph или аналогичных инструментов — работа с LLM: промптами, structured output, tool calling, контекстом и памятью — участие в создании RAG-систем: загрузке документов, поиске информации и формировании ответов на основе источников — интеграция решения с базами данных, внутренними API и внешними сервисами — работа с очередями задач, кэшированием, логированием и мониторингом — участие в проектировании веб-приложений: продумывать взаимодействие backend, frontend, баз данных, фоновых задач и внешних сервисов — интеграция backend с пользовательскими интерфейсами и при необходимости внесение базовых изменений во frontend — написание тестов, исправление ошибок и улучшение качества существующего кода — участие в обсуждении архитектурных и технических решений — быстрое создание прототипов, проверка гипотез и доработка решений по обратной связи пользователей. Требования: — коммерческий опыт разработки на python (fastapi, django или flask) и уверенное проектирование rest api — sql и реляционные бд (postgresql), git, docker; понимание клиент-серверной архитектуры и http-стека (авторизация, аутентификация, обработка ошибок) — базовая архитектура приложений: модульность, разделение ответственности, слои приложения, поддерживаемость кода и взаимодействие сервисов — синхронная и асинхронная обработка, фоновые задачи, очереди сообщений и брокеры (например, celery с rabbitmq/kafka) — практический опыт в ai/llm: разработка агентов и чат-ботов, использование langchain/langgraph, управление контекстом llm, оценка качества и защита данных — rag-системы, векторные базы данных, работа с полуструктурированными данными (pdf, таблицы) через pandas/numpy — кэширование, логирование и мониторинг (redis, elk/prometheus); базовое знакомство с ci/cd и развёртыванием — websocket и потоковая передача ответов от llm; базовое понимание frontend (html/css/js, react/vue/next.js) для интеграции интерфейса с api — использование современных ai-инструментов для ускорения написания кода, тестирования и подготовки документации Условия: — офисный формат работы: г. Москва — ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия — более 400 образовательных программ в СберУниверситете для развития — спортзал и зоны отдыха — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи — 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: — Владеть видением, стратегией и дорожной картой для агентских интерфейсов Webflow: Webflow AI Assistant, MCP, Agent Instructions и AI платформы, обеспечивающей работу этих продуктов. — Определять направление и вести проекты до реализации совместно с командами инженерии, дизайна и аналитики. — Координировать работу так, чтобы интерфейсы дополняли друг друга, создавать общие примитивы для поддержки как внутренних, так и сторонних агентов, обеспечивать согласованность команд для выпуска единого продукта. — Устанавливать стандарты качества для продуктов с нестабильным поведением, определять критерии оценки, защитные механизмы и метрики для поддержания высокого качества. — Обслуживать одновременно разработчиков и создателей контента, балансируя между инструментами для разработчиков и удобными ассистентами для менее технических пользователей. — Добиваться согласованности внутри Webflow, представляя агентскую область перед руководством, превращая стратегию в конкретные планы и конструктивно решая межфункциональные разногласия. — Активно участвовать в разработке, прототипировании и улучшении продукта, включая написание кода и проведение исследований. — Делать долгосрочные стратегические ставки в быстро меняющейся области AI, отслеживать тенденции и стандарты, повышать скорость и качество выпуска продуктов. — Повышать уровень мастерства в команде, устанавливать повторно используемые шаблоны и стандарты, наставлять других менеджеров продуктов и партнеров. Требования: — Высшее образование или эквивалентный опыт. — Более 8 лет опыта управления продуктами с глубокими знаниями AI-систем и опытом стратегического управления крупными и неоднозначными продуктами. — Опыт работы с платформами, API и расширяемостью. — Практический опыт с LLM-инструментами, AI-агентами, генерацией кода или программируемыми интерфейсами. — Опыт установления стандартов качества для продуктов с непредсказуемым поведением, включая определение критериев оценки и метрик. — Умение обслуживать две аудитории одновременно: разработчиков и менее технических пользователей. — Интерес к полному циклу создания программного обеспечения, включая кодирование, проведение интервью с пользователями, прототипирование и анализ данных. — Способность вести через влияние, а не через формальный авторитет, взаимодействовать с руководством и продвигать решения. — Постоянное развитие в области AI для повышения эффективности своей и команды. Условия: — Удалённая работа с возможностью проживания в США или Канаде (BC и ON). — Полная занятость, постоянная позиция. — Годовая зарплата в диапазоне от $186,700 до $278,000 в зависимости от региона и опыта. — Участие в бонусной программе компании с выплатами, основанными на финансовых и операционных показателях. — Акции компании (RSU) для постоянных сотрудников. — Медицинское, стоматологическое и офтальмологическое страхование с покрытием премий компанией. — 12 недель оплачиваемого отпуска по уходу за ребёнком для всех родителей и дополнительные 6+ недель для рожающих родителей. — Гибкий отпуск, оплачиваемые праздники и программа саббатикала. — Доступ к ресурсам для психического здоровья, терапии и коучинга. — Пенсионные программы с 100% соответствием взносов работодателя в США. — Ежемесячные выплаты на рабочие и оздоровительные расходы. — Программа бонусов WIN для всех постоянных сотрудников. — Компания придерживается политики равных возможностей и инклюзивности, учитывая разнообразие и не дискриминируя по различным признакам.