72
Senior Software Engineer Python ML- Разработка и оптимизация Python-бэкенда. - Архитектура микросервисов и API (LLM, OCR/CV, клиент и админки).
6 000 – 10 000 $
Вакансии
Загружаем вакансии…
Загружаем вакансии…
- Разработка и оптимизация Python-бэкенда. - Архитектура микросервисов и API (LLM, OCR/CV, клиент и админки).
6 000 – 10 000 $
• Проектировать и разрабатывать AI-агентов; • Разрабатывать и оптимизировать промпты, учить агентов взаимодействовать с продуктами компании;
Зарплата не указана
работать с таргетами, полученными из анкет и интервью с помощью экспертной и LLM-разметки. подбирать постановку задачи в зависимости от объема и качества данных: supervised learning, weak supervision, few-shot и другие подходы.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
We are looking for a Staff Compensation & Data Analyst (IC4) to serve as the subject matter expert at the intersection of quantitative analysis, compensation strategy, HR technology, and AI-assisted analytics.
Зарплата не указана
- Разрабатывать концепции AI-новелл. - Прорабатывать сюжет, структуру глав, сцены, персонажей и эмоциональные арки.
от 200 000 ₽
👉🏻 Вести AI-проєкти від збору вимог до запуску готового рішення. 👉🏻 Аналізувати бізнес-потреби та знаходити можливості для автоматизації.
Зарплата не указана
We are looking for a Middle / Strong Middle NLP / LLM Engineer to develop production AI solutions across RAG, LLM applications, AI assistants, document processing and multilingual NLP, working closely with senior engineers. -Develop and improve RAG applications: chunking, embeddings, retrieval and reranking.
Зарплата не указана
You'll own a strategic AI product area end-to-end: strategy, roadmap, discovery, delivery, and business outcomes. Working closely with Engineering, Clinical, and Operations teams, you'll shape AI behavior in production, run experiments, and improve product quality, safety, and reliability.
Зарплата не указана
Задачи: — контролировать качество AI-генераций и готовых роликов; — давать обратную связь AI-артистам; — разбирать ТЗ и планировать необходимые шоты; — поддерживать консистентность персонажей, окружения и стиля; — на старте самостоятельно создавать ролики полного цикла; — разрабатывать и внедрять production-пайплайны; — обучать команду; — сокращать количество итераций и время производства. Требования: — глубокий практический опыт AI-video production; — Kling, Seedance, Veo или аналогичные модели; — генерация и редактирование изображений; — prompt engineering; — сильное монтажное мышление; — Premiere Pro, DaVinci Resolve или аналог; — понимание motion design и compositing; — опыт управления или обучения команды. ComfyUI, LoRA, open-source модели и создание воспроизводимых AI-workflows будут большим преимуществом. Условия: — полностью удалённая работа; — full-time; — оформление в штат; — 1 200–1 500 € с перспективой роста; — график 5/2 с гибким началом дня; — 20 рабочих дней оплачиваемого отпуска; — 3 оплачиваемых sick days.
1 200 – 1 500 €
Задачи Развитие платформы Работать над функционалом, стабильностью и производительностью. Развивать AI-функционал: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики.
Зарплата не указана
💎 Сбор и документирование требований для e-learning платформы с 15M пользователей: написание user stories с критериями приёмки, gap- и конкурентный анализ, визуализация бизнес-процессов и UML-диаграммы, работа со стейкхолдерами на этапе пресейла, использование AI-инструментов в ежедневном workflow аналитика.
Зарплата не указана
Задачи: — Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач. — Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов. Требования: — Опыт работы Data Scientist от 2 лет. — Уверенный Python. — Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
250 000 – 350 000 ₽
Задачи: — Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач. — Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов. Требования: — Опыт работы Data Scientist от 2 лет. — Уверенный Python. — Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
250 000 – 350 000 ₽
Задачи: — Руководить проектированием и развитием масштабируемых распределённых систем на Go — Отвечать за интеграцию и конфигурацию AI — от выбора моделей и интеграции API до prompt engineering и развертывания в продакшене — Переводить бизнес-цели в технические дорожные карты и планы поставки — Проводить архитектурные и код-ревью, наставлять старших инженеров — Представлять инженерную команду на встречах с внешними заинтересованными сторонами и оспаривать нереалистичные требования — Улучшать процессы CI/CD, наблюдаемости и инженерные процессы — Балансировать между кодированием, руководством командой и архитектурным контролем Требования: — 5–6+ лет коммерческого опыта с Go — 2+ года в роли технического лидера или ведущего инженера — Глубокие знания распределённых систем, микросервисов и конкурентности в Go (goroutines, каналы, синхронизация) — Практический опыт внедрения, настройки или интеграции AI/ML решений в продакшн-бэкендах, включая работу с LLM, RAG pipeline, OpenAI API, LangChain или аналогичными фреймворками — Опыт с CI/CD, облачной инфраструктурой и современными DevOps практиками — Высшее образование в IT — Готовность работать по CEST и использовать корпоративный ноутбук — Готовность выполнить live coding на Go во время интервью Условия: — Работа над долгосрочным продуктом с реальным бизнес-эффектом — Международная распределённая команда с коллаборативной культурой — Возможность взять ответственность за зрелое приложение — Гибкие условия работы и удалёнка
4 500 – 4 500 $
Задачи: — Развивать платформу: работать над функционалом, стабильностью и производительностью; — Развивать AI-функционал: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики; — Разбираться со сложными production-инцидентами и устранять причины проблем; — Превращать пожелания клиента в дорожную карту запуска; — Проектировать архитектуру интеграции Sance.AI с инфраструктурой клиента; — Отвечать за техническую часть сложных клиентских запусков от discovery до production; — Менторить junior/middle-разработчиков, помогать с декомпозицией задач, архитектурой и сложными техническими вопросами; — Проводить code review и повышать качество решений команды. Требования: — Опыт от 4 лет в разработке, желательно с production-опытом в AI/LLM-продуктах; — Уверенные знания Python и backend: asyncio, очереди, кеширование, конкурентность; — Практический опыт создания production-функционала на базе LLM, а не только использование ChatGPT; — Опыт с OpenAI API или другими LLM API, prompt engineering, tool calling, RAG, caching, context management; — Опыт с embeddings, vector search, agentic workflows, тестированием и evals; — Понимание production-проблем: latency, стоимость, rate limits, hallucinations, retries, observability; — Уверенная работа с REST API сторонних сервисов, webhooks и внешними сервисами; — Опыт интеграций с CRM, особенно amoCRM и/или Bitrix24; — Самостоятельность и ownership: умение довести размытую бизнес-задачу до работающего production-решения, видеть системные проблемы и помогать команде расти. Будет плюсом: — Опыт B2B/Enterprise-внедрений, highload и event-driven систем; — Собственные AI-проекты и опыт работы в стартапах. Условия: — Работа в быстрорастущем AI-стартапе, влияние на продукт, архитектуру и процессы; — Разнообразные задачи, крупные клиенты и короткий путь от идеи до production; — Быстрый карьерный рост.
Зарплата не указана
Обязанности: • Разработка и внедрение ML/NLP решений для реальных продуктовых задач. • Работа с LLM: fine-tuning, prompt engineering, повышение качества ответов. Требования: • Опыт работы Data Scientist от 2 лет. • Уверенный Python. • Практический опыт с ML/NLP стеком (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face).
250 000 – 350 000 ₽
Задачи: — Решать технические проблемы клиентов от начала до конца (Helpdesk + Slack) в рамках SLA — Проводить анализ корневых причин с использованием Grafana, Datadog (логи, метрики, трассировки) — Создавать дашборды мониторинга и проактивные оповещения — Писать скрипты на Python для автоматизации и массовых операций — Активно использовать AI-инструменты (Claude, Cursor, ChatGPT) для ускорения устранения проблем Требования: — Опыт ежедневной работы с LLM и prompt engineering — Практические навыки работы с Grafana и Datadog (создание дашбордов и оповещений) — Скриптинг на Python и хорошее понимание распределённых систем — Опыт 2+ года в TechOps/технической поддержке (приветствуется опыт в FinTech/Forex/Crypto) — Отличное владение английским языком (C1+) Условия: — Удалённая работа, предпочтительно в часовом поясе GMT+5 - GMT+8 Если вы технически любознательный решатель проблем, который хочет работать с современными AI-инструментами в реальном FinTech продукте, отправьте резюме.
Зарплата не указана
About ActAI There are over 5 billion users using basic applications today such email, notes, tasks, calendar and they're not AI-native. Our mission is to build proactive applications for anyone in the world, who are not used to complex prompting. We aim to bring intelligence to conversations, errands, organising and workflows, with minimal to no prompting. Our application focuses on achieving high reliability for long-running workflows, persistent context, and real-world task completion. We believe products will greatly reduce hallucinations. Our objective is to organise anyone's life. Role As a Web Frontend Engineer, you will build the core web experiences, including Chat, Notes, Calendar, Docs and Sheets. You will own complex, highly interactive product surfaces from architecture through implementation, working closely with product, design, backend and AI engineers to make AI a native part of how users communicate, write, organise and work. What You'll Own Build major web experiences across Chat, Notes, Calendar, Docs, and Sheets. Develop complex interactions including real-time messaging, collaborative editing, rich-text editing, scheduling, tables, and spreadsheets. Build reusable frontend architecture and components that work consistently across ActAI applications. Integrate streaming AI responses, proactive actions, and model-driven experiences directly into product workflows. Own frontend performance, responsiveness, reliability and accessibility across browsers and devices. Work closely with product and design to take ideas from prototype to production quickly. What We're Looking For Strong experience building complex, production web applications using React, TypeScript and modern frontend technologies. Deep understanding of frontend architecture, state management, browser APIs, and performance. Experience building highly interactive products such as chat, collaboration, productivity, document editing, calendars, or workspaces. Experience with real-time systems, WebSockets, streaming APIs, or collaborative interfaces. Strong product and UI judgment with attention to interaction details. Able to independently own features from technical design through production. Outcomes Users can communicate, write, organise and collaborate seamlessly across Chat, Notes, Calendar, Docs and Sheets. Complex interactions such as group messaging, editing, scheduling and collaboration feel fast and reliable. AI capabilities are integrated naturally into product workflows rather than added as separate chatbot experiences. Frontend architecture remains fast, maintainable and reusable as ActAI expands into new applications and workflows. Tech Stack TypeScript React.js / Next.js HTML / CSS WebSockets / streaming APIs Node.js REST / GraphQL APIs How We Work The best products today in the world were built by small, world-class teams. We are a high talent density and hands-on team. We make decisions collectively and move at rapid speed, striking a balance between shipping high-quality work and learning. Joining our team requires the ability to bring structure, exercise judgment and execute independently. Our goal is to put in the hands of our users a truly magical product. Interview Process If there appears to be a fit, we'll reach out to schedule 3, but no more than 4 interviews. Applications are evaluated by our technical team members. Interviews will be conducted via virtual meetings and/or onsite. We value transparency and efficiency, so expect a prompt decision. If you've demonstrated the exceptional skills and mindset we're looking for, we'll extend an offer to join us and help bring practical AI benefits to billions of users globally.
Зарплата не указана