Вакансии

- Разрабатывать Android-функциональность нового AI-продукта Нового мобильного приложения. - Реализовывать экраны и пользовательские сценарии на Kotlin и современном Android-стеке.

Требования: — Опыт коммерческой разработки на Python (Python 3.9+) от 4+ лет — Опыт создания ИИ агентов, включая работу с LangChain, LangGraph, CrewAI — Опыт работы в финансовом, корпоративном или высоконагруженном проекте — Навыки асинхронного программирования Формат работы: удалённо Местоположение: РФ

Задачи: — Разработка и поддержка backend-сервисов на Python с использованием Django и FastAPI. — Проектирование API, интеграций и архитектуры backend-приложений. — Работа с PostgreSQL, Redis, оптимизация запросов и производительности сервисов. — Разработка AI-агентов и агентных систем на базе LLM. — Создание агентных решений с использованием фреймворков LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK и без них. — Интеграция локальных и облачных LLM в существующие продукты. — Разработка инструментов, управление вызовами функций, состоянием и контекстом агентов. — Контейнеризация, развертывание и сопровождение сервисов с использованием Docker. — Работа с AI-инфраструктурой: запуск, настройка и поддержка LLM на собственных серверах и облачных GPU-платформах. Требования: — Уверенное знание Python, опыт коммерческой backend-разработки. — Опыт работы с Django и FastAPI. — Хорошее знание PostgreSQL и Redis. — Уверенное владение Docker и Docker Compose. — Понимание асинхронного программирования в Python (asyncio). — Практический опыт интеграции LLM в приложения. — Опыт разработки AI-агентов, использования tool calling / function calling. — Понимание принципов работы LLM, управления контекстом и построения агентных процессов. — Опыт работы с REST API, внешними сервисами и сторонними интеграциями. — Уверенное владение Git, Linux. Будет большим плюсом: — Опыт работы с LangGraph, LangChain, OpenAI Agents SDK. — Опыт самостоятельного проектирования агентных архитектур без использования готовых фреймворков. — Опыт развертывания и обслуживания локальных LLM (Qwen, Gemma, Llama и другие). — Опыт работы с GPU-инфраструктурой, RunPod и аналогичными платформами. — Знание vLLM, llama.cpp, Ollama и других инструментов инференса. — Понимание принципов квантования моделей, ограничений VRAM и оптимизации инференса. — Опыт построения RAG-систем, работы с эмбеддингами и векторным поиском. — Опыт настройки мониторинга, логирования и CI/CD. Условия: — Удалённая работа. — Договор гражданско-правового характера с ИП или самозанятым. География работы: Москва.

Задачи: — Разработка нового мобильного приложения в кросс-функциональной команде с активным взаимодействием с инженерами backend, frontend и QA. — Декомпозиция и планирование задач. — Участие в принятии технических решений и планировании процесса разработки. — Участие в код-ревью. Требования: — Отличное знание Swift (6+) и iOS SDK. — Коммерческий опыт работы с SwiftUI и Combine. — Опыт работы iOS-разработчиком от 3 лет. — Навыки применения Swift concurrency: async/await, actors. — Опыт работы в крупных приложениях с большой командой. — Понимание принципов SOLID и архитектурных подходов MV*. — Умение верстать сложный интерфейс в коде. — Навыки написания модульных тестов и понимание их важности. — Способность брать в работу фичу, уточнять постановку задачи и доводить её до конца. — Опыт работы в продуктовой команде. Условия: — Использование нативных инструментов и современного стека технологий, включая актуальную версию Xcode и поддержку iOS 18+. — Развитие инфраструктуры с применением модульной архитектуры и дизайн-системы. — Выделение времени на техдолг. — Ценность качества проекта: код-ревью, пересмотр подходов к разработке, автоматизация рутинных проверок и задач на CI/CD. — Поддержка направления Developer Relations с обменом опытом, внутренними митапами и подготовкой к публичным выступлениям. Компания: СберЗдоровье — крупнейшая в России Digital Health платформа, объединяющая различные сервисы цифровой медицины, работающая с 2012 года под брендом DocDoc, помогшая миллионам людей получить медицинскую помощь.

Location: Москва Центр практического ИИ — подразделение Сбера, которое занимается созданием AI-решений и агентных систем, а также их внедрением в бизнес-процессы банка. Сейчас мы ищем в команду Senior python-разработчика на проекты по внедрению AI-агентов в hr процессы Сбера (подбор, оценка и развитие компетенций сотрудников и т.д.). Первый этап отбора на эту вакансию – общение с AI-рекрутером. После отклика ждите сообщение от него в телеграмме, диалог займёт примерно 10 минут. Задача AI-рекрутера — уточнить недостающие детали и ускорить рассмотрение вашей кандидатуры. AI-рекрутер только начинает свой путь, поэтому просим относиться с пониманием. Ваш опыт и участие помогут сделать его удобным и полезным для всех! Обязанности ### Вы будете: * анализировать прототипы AI-агентов от Data Scientist’ов * оптимизировать инференс моделей, LLM и RAG-пайплайнов * доводить решения до production-ready кода (тесты, типизация, логирование) * деплоить, настраивать CI/CD и мониторинг * интегрировать агентов с корпоративными API и базами данных (PostgreSQL, OpenSearch), Kafka. Требования ### Мы ожидаем, что вы имеете: * опыт работы разработки на Python от 3 лет, умение писать чистый, тестируемый код * практический опыт доведения прототипов моделей и AI-агентов до продакшена, знакомы с агентными фреймворками и архитектурами (LangGraph, LlamaIndex и др) * опыт разработки RAG-систем, работы с реляционными и векторными базами данных (понимание какую БД когда выбирать) * опыт оптимизации инференса LLM/NLP-моделей * опыт работы с параллелизмом и асинхронностью * готовность иметь дело с широким набором инструментов и технологий: Python, Elastic/OpenSearch, Kafka, FastAPI, Docker, OpenShift, SQL, GPU, BitBucket/GitLab). Условия ### Мы предлагаем: * комфортный современный офис г.Москва, рядом с метро Кутузовская * офисный формат работы (возможно обсудить гибрид после исп.срока с посещением офиса не менее 2х дней в неделю) * ежегодный пересмотр зарплаты и 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: логика агентов, их взаимодействие и оркестрация; интеграция с LLM (подключение моделей, промпты, обработка ответов);

Разрабатывать Android-функциональность нового AI-продукта Нового мобильного приложения. Реализовывать экраны и пользовательские сценарии на Kotlin и современном Android-стеке.

Location: Москва Мы — команда Антифрода в корпоративном кредитовании. Отвечаем за проверку всех корпоративных клиентов банка — от небольшого бизнеса до крупнейших групп компаний. Система встроена во все этапы кредитного процесса: от входного потока заявок до сопровождения действующего портфеля. Через нас проходит каждый корпоративный клиент Сбера. Масштаб впечатляет: более 100 микросервисов, 8 команд, свыше 70 человек, общий Kotlin-монорепозиторий. Это уникальные задачи: высокая нагрузка, отказоустойчивость, эволюция контрактов, десятки интеграций с внутренними и внешними системами, собственные фреймворки и библиотеки, когда стандартные решения недостаточны. Обязанности Чем предстоит заниматься: • разрабатывать новых и развивать существующих ИИ-агентов: миграцию прототипов в производственные сервисы, создание новых сценариев, работу с запросами и параметрами вызова модели; • интегрировать агентов с другими системами и корпоративными сервисами: синхронные и асинхронные вызовы, управление временем выполнения запросов, повтор попытки, обеспечение идемпотентности операций; • подключать агентов к системам мониторинга и логирования: сбор метрик, ведение структурированных журналов, настройка распределённой трассировки событий; • обновлять агентов согласно новым требованиям бизнеса и требованиям служб информационной безопасности; • строить и поддерживать тестовую инфраструктуру: модульные, интеграционные и E2E-тесты, подготовку данных и инструкций для проверки качества ответов модели; • выпускать релизы: создавать контейнерные образы, настраивать пайплайны сборки и выпуска в продакшн-среды; • вести всю документацию по проекту и сопровождение доступа к ресурсам и сертификатам корпоративных систем до реального исполнения; • согласовывать внедрение с ответственными подразделениями банка: письменная коммуникация, участие в встречах, демонстрация достигнутых результатов; • взаимодействовать напрямую с заказчиками: анализ требований, декомпозиция задач, переговоры о приоритетах и доведение решений до финального производственного использования. Требования Мы ждём что ты: • имеешь производственный опыт серверной разработки на Kotlin; кандидаты с опытом на Java и готовые перейти на ежедневную разработку на Kotlin рассматриваются дополнительно; • уверенно владеешь Spring Boot 3: создаёшь сервисы, интегрируешься с ними, проводишь конфигурацию; опыт работы со Spring Boot 4 будет твоим дополнительным преимуществом; • свободно работаешь с SQL-запросами и реляционными базами данных (PostgreSQL); • понимаешь принципы асинхронных вызовов: обработку таймаутов, выполнение повторных попыток, обработку неполадок и исключений; • хорошо знаком с инструментами управления зависимостями Gradle или Maven, включая устранение конфликтов версий; • обладаешь практическим опытом создания и запуска контейнеров Docker и администрирования Kubernetes-кластеров; • успешно настроил и использовал службу Istio в реальных условиях production-level окружения; • привык писать модульные, интеграционные и E2E-тесты как неотъемлемую часть своей повседневной деятельности; • освоился с системой наблюдаемости: настройкой сбора метрик, ведения логов и распределённого отслеживания событий; • работал с Kafka, обеспечивая надёжность передачи сообщений между производителями и потребителями, гарантируя доставку информации; • способен вывести свой сервис в промышленную эксплуатацию в банке с чётко установленными правилами проведения изменений; • умеешь быстро разобраться даже в сложной новой библиотеке или SDK без официальной документации, вплоть до изучения её исходников и структуры артефактов; • разбираешься в принципах функционирования приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Будет плюсом: • реальный опыт разработки промышленных приложений на основе языковой модели и оценка качества их ответа в производственных условиях; • наличие опыта работы с моделями GigaChat или совместимых API OpenAI в производственной среде; • применение Spring AI или LangChain4j в своих проектах, знакомство с векторными хранилищами; • взаимодействие с подразделениями DevOps и эксплуатацией: умение ставить задачу через заявку и принимать результаты работы; • понимание специфики защиты конфиденциальных данных и категорий секретности, навыков безопасного ведения журнала событий без раскрытия приватных сведений. Личные качества: • способность действовать автономно и брать ответственность за принятые решения; • спокойствие перед лицом процедур и ожиданий, готовность соблюдать установленные регламенты независимо от сроков; • своевременная эскалация проблем вместо того, чтобы ждать истечение времени; • объективность в оценках готовности проекта: принимаешь выполненные задачи только после подтверждения их работоспособности. Условия Что мы предлагаем: • гибридный график работы, • стабильный оклад плюс ежегодное премиальное вознаграждение и соцподдержку сотрудников, • официальное оформление сразу после начала сотрудничества, • профессиональное окружение опытных коллег, готовых принять любые идеи и точки зрения, • расширенную медицинскую страховку DMS уже с первого дня работы, а также доступные условия страхования здоровья членов семьи, • бесплатные подписки на сервисы СберПрайм+ и выгодные скидки на продукцию партнёров, • корпоративную программу пенсионного обеспечения, • бесплатное обучение и посещение профильных конференций, широкий выбор курсов и тренингов, • реферальную программу для привлечения специалистов с вознаграждением до 100 тысяч рублей, • оборудованный спортивный зал и специальные скидки в партнёрских фитнес-клубах, • современное рабочее оборудование и комфортные рабочие места, • работу по методологии Agile вместе с лучшими специалистами отрасли: среди них около 2000 продуктовых команд и возможность перемещаться внутри компании, • насыщенную корпоративную жизнь: участие в мероприятиях вроде Зелёного марафона, спортивных соревнованиях и волонтерстве, • отсутствие жёстких ограничений в одежде — придерживаемся свободного дресс-кода.

Разрабатывать Android-функциональность нового AI-продукта Нового мобильного приложения; Реализовывать экраны и пользовательские сценарии на Kotlin и современном Android-стеке;

-Разработка ИИ агентов и мультиагентной платформы: логика агентов, взаимодействие, оркестрация. -Интеграция с LLM: подключение моделей, промпты, обработка ответов.

Компания: IFellow Формат: hybrid Уровень ЗП: от 250 000net Занятость: full-time 🖥 Формат Москва/МО (гибрид 2-3 в офис) 🕹 Работодатель IFellow 🕹 Список обязанностей: Автоматизация проверок: разработка и поддержка наборов правил (скиллов) для автоматизированной проверки спецификаций и кода.

Ищем технического специалиста, который самостоятельно разрабатывает и внедряет ИИ-агентов для создания виртуального офиса проектировщиков. • Разработка ИИ-агентов для проектирования и создания отдельных разделов проектной документации.

Задачи: сбор и формализация функциональных и нефункциональных требований, управление их библиотекой, настройка интеграций с ИИ-агентами, работа с большими контекстами, выборочное код-ревью и проверка фронтенда и бэкенда на соответствие требованиям и дизайн-системе, контроль производственного процесса и архитектуры при подготовке релизов.

-проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python (FastAPI / Flask / Django). -создавать и оптимизировать цепочки LangChain (chains, agents, tools, memory) для реализации сложных сценариев обработки запросов и выполнения многошаговых задач.

• Разрабатывать прототипы ИИ-решений на реальных данных компании в согласованный срок с помощью ИИ-инструментов разработки (Claude Code, Cursor, Perplexity). • Разрабатывать ИИ-агентов и поиск по документам (RAG): API ведущих моделей, вызовы инструментов, многошаговые сценарии.

ИИ-бот для отдела продаж: консультирует учеников и передаёт заявки менеджерам. Бот для проверки качества работы менеджеров.

• Масштабирование и дистрибуция: построить и разогнать коммерческий конвейер для привлечения партнеров. • Опыт: От 5–7 лет в роли CEO, к компаниях с оборотом от сотен миллионов рублей.

— Разрабатывать backend-сервисы на Python. — Создавать ИИ-агентов и сценарии на LangChain.