82
Стажер AI-разработчик-писать интеграции AI-агентов с корпоративными системами. -допиливать внутренние сервисы: авторизация, логирование, личные кабинеты, дашборды.
Зарплата не указана
Вакансии
Загружаем вакансии…
Загружаем вакансии…
-писать интеграции AI-агентов с корпоративными системами. -допиливать внутренние сервисы: авторизация, логирование, личные кабинеты, дашборды.
Зарплата не указана
человека с опытом Python и/или JS/TS, backend + API-интеграций; опытом работы с генерацией изображений/видео (Kling, Runway, Veo, Gemini, Flux, Seedance или аналоги);
100 000 – 100 000 ₽
• Разрабатывать продукты с нуля и на базе MVP. • Проектировать архитектуру и принимать технические решения.
130 000 – 130 000 ₽
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
до 260 000 ₽
Задачи: — Написание кода агента на Python, который использует внешние API; — "Упаковка" кода в Docker-образ с минимальным размером и безопасными зависимостями; — Написание Helm-чарта для развертывания этого образа в Kubernetes; — Поиск способов обновления библиотеки или применение патча, пересборка образа и обновление деплоя при блокировке образа SCA-сканером из-за уязвимости в библиотеке requests; — Чтение логов пода в ArgoCD, в случае падения агента в продакшн. Исправление кода и подготовка нового деплоя, если ошибка в промпте или API. Требования: — Опыт от 3-6 лет Middle / Senior; — Бэкграунд: Python-разработчик, который увлекался AI и выучил Docker/Kubernetes, либо MLOps-инженер, который умеет хорошо программировать; — Ключевая компетенция: автономность — уметь не только написать бота, но и перенести его в контейнер, пройти проверку безопасности и запустить в кластере без помощи системных администраторов; — Глубокое понимание работы зависимости в Python (virtualenv, poetry, pip), так как 70% проблем с деплоем связаны с ними; — Понимание концепции AI Agents, RAG, Tool Calling; — Навыки работы с DevOps / MLOps инструментами: Docker, Kubernetes, Helm, ArgoCD (чтение логов/статусов), bash; — Опыт работы с SCA-сканерами. Условия: — Заработная плата до 260 000 рублей на руки; — Оформление через ИП, самозанятый; — Гражданство РФ, локация РФ; — Удалённая работа. Описание проекта и команды: — Управляющая компания. Этапы отбора: 1. Интервью 2. Проверка информационной безопасности.
до 260 000 ₽
Обязательные требования: — Знание архитектур нейросетей (Transformer, CNN, RNN, GAN, Diffusion); — Владение методами обучения моделей с нуля и дообучения (fine‑tune) существующих решений; — Опыт работы с фреймворками PyTorch, TensorFlow, JAX; — Навыки написания кода для инференса и развёртывания моделей в продакшн‑среде; — Понимание принципов оптимизации: градиентный спуск, функции потерь, регуляризация; — Комплекс компетенций ML‑инженера с фокусом на самостоятельную реализацию алгоритмов; — Уверенное владение языками программирования Python и C++; — Способность реализовать с нуля отдельные компоненты модели: например, механизм внимания или отдельный слой; — Глубокое понимание внутренней логики работы моделей (не ограничиваясь использованием готовых методов вроде model.predict()). Задачи на проекте: — Внедрение обученных моделей в закрытый контур экосистемы компании (на частных серверах) с обеспечением их автономной работы и защитой от внешних воздействий; — Адаптация и оптимизация AI‑алгоритмов для эксплуатации на защищённых мобильных устройствах с учётом ограниченного объёма вычислительных ресурсов и необходимости минимизировать энергопотребление; — Размещение обученных моделей в закрытом контуре экосистемы компании (на частных серверах), поддержание их автономной работы и реализация мер защиты от внешних воздействий.
Зарплата не указана
Задачи: - Внедрение обученных моделей в закрытый контур экосистемы компании (на частных серверах) с обеспечением автономной работы и защиты от внешних воздействий - Адаптация и оптимизация AI-алгоритмов для эксплуатации на защищённых мобильных устройствах с учётом ограниченных вычислительных ресурсов и минимизации энергопотребления Требования: - Знание архитектур нейросетей (Transformer, CNN, RNN, GAN, Diffusion) - Владение методами обучения моделей с нуля и дообучения (fine-tune) существующих решений - Опыт работы с фреймворками PyTorch, TensorFlow, JAX - Навыки написания кода для инференса и развёртывания моделей в продакшн-среде - Понимание принципов оптимизации: градиентный спуск, функции потерь, регуляризация - Уверенное владение языками программирования Python и C++ - Способность реализовать с нуля отдельные компоненты модели, например, механизм внимания или отдельный слой - Глубокое понимание внутренней логики работы моделей
Зарплата не указана
Задачи: — Получать задачи от внутренних заказчиков и погружаться в их бизнес-процессы. — Выявлять, какие процессы можно и целесообразно автоматизировать с помощью AI. — Формировать ТЗ, декомпозировать задачи и предлагать варианты реализации. — Проектировать структуру AI-автоматизации и самостоятельно реализовывать решения. — Работать с Claude, ChatGPT и другими LLM. — Создавать AI-ассистентов, AI-агентов и базы знаний. — Настраивать интеграции с CRM, 1С, сайтами, мессенджерами, телефонией и другими системами. — Работать с API, RAG, embeddings и автоматизированными workflow. — Тестировать, дорабатывать и повышать качество AI-решений. — Описывать готовые решения, создавать инструкции и базу знаний. — В перспективе выстраивать процессы разработки и управлять командой AI-разработчиков. Требования: — Опыт работы в AI / AI Automation / Backend / Integration от 3 лет. — Практический опыт работы с Claude, ChatGPT и LLM. — Опыт создания AI-решений и автоматизации бизнес-процессов. — Понимание API, интеграций, RAG, embeddings, AI-агентов. — Системное мышление и способность самостоятельно разобраться в новой задаче. — Умение общаться с бизнес-заказчиками и переводить их запросы в техническое ТЗ. — Навык самостоятельно вести задачу от постановки до готового результата. — Ответственность за качество и результат внедрения. Будет плюсом: — Python, SQL/PostgreSQL, n8n, Make, Docker, MCP, опыт создания AI-агентов, CRM/1С и опыт управления разработчиками. Условия: — Офис в Москве, рядом с м. ЦСКА. — График 5/2: 09:00–18:00 или 10:00–19:00. — Заработная плата обсуждается по итогам собеседования. — Реальные задачи по внедрению AI в бизнес, возможность видеть результат своей работы. — Возможность влиять на технологии и формировать AI-направление внутри компании. — Перспектива роста в Team Lead / руководителя направления. — Профессиональная команда и возможности для развития. — Современный офис класса А. — Скидки на услуги компании.
Зарплата не указана