При публикации вакансий в нашей официальной группе @tgaijobs_board — карточка вакансии получит метку ⭐VIP и приоритет в фильтрации
Аккредитованная IT компания Neoflex ищет 🔥 Lead AI Engineer / AI Architect (LLM) 🔥 🔍 Компания: Neoflex консалтинг 🔍 Занятость: полная 🔍 Локация: удалёнка РФ 💥 ЗП: от 300 до 500к в зависимости от опыта ✅ Оформление: по ТК РФ бессрочный трудовой договор Мы развиваем направление LLM/GenAI и ищем инженера, который станет техническим лидером для нескольких продуктовых команд: поможет проектировать LLM‑системы (включая агентные workflow), выстроит подходы к оценке качества и надёжности, и будет помогать командам стабильно доводить решения до промышленной эксплуатации. Если вы не совпадаете со всеми пунктами, но вам близки сложные агентные workflow и вы понимаете, как выстраивать валидацию и observability — откликайтесь. 💥 Стек проекта: Python, PyTorch, LangChain/LangGraph, Milvus/Weaviate/etc, Triton/vLLM, LangFuse, LiteLLM, FastAPI, GitLab CI, SQL. Чем предстоит заниматься: Помогать командам с архитектурой и системным дизайном: reference‑подходы, дизайн‑ревью, стандарты, best practices для нескольких продуктовых команд. Проектировать и улучшать агентные решения: выбирать паттерны (router, planner/executor, ReAct и т.п.), проектировать tool use, structured output, orchestration (workflow/graph/state machine), безопасные контуры выполнения. Выстраивать качество и надёжность: метрики, бенчмарки и regression‑проверки, A/B‑эксперименты, мониторинг, guardrails, observability (трейсинг/логирование/алерты). Оптимизировать производительность и стоимость инференса (latency/cost), помогать командам с production‑готовностью (SLA, стабильность, масштабирование). Курировать R&D‑прототипы и доводить их до продукта; менторить коллег, развивать инженерную экспертизу (митапы/хакатоны — по желанию). Что мы ждём от вас (must-have): 3+ лет коммерческого опыта в software engineering / backend / AI/ML инженерии, из них 2+ года в LLM/GenAI‑проектах (в проде). Уверенное владение Python, SQL, Git и хорошее понимание инженерных практик разработки (архитектура сервисов, тестирование, CI/CD, эксплуатация). Опыт внедрения и поддержки в промышленной эксплуатации решений на базе LLM (включая мониторинг/инциденты/качество/стоимость). Опыт построения систем оценки качества LLM/agent решений: метрики, датасеты/бенчмарки, автоматизированные проверки, A/B‑эксперименты, интерпретация результатов. Опыт технического лидерства: дизайн/архитектурные решения, координация с командами, взаимодействие с заказчиками, защита/аргументация технических решений. Будет плюсом: Опыт построения AI‑платформ, фреймворков, SDK или внутренних библиотек/компонентов для команд. Опыт оптимизации и/или кастомизации инференса (vLLM/Triton/квантизация/батчинг/кэширование). Опыт fine‑tuning / PEFT (LoRA/QLoRA) или дообучения эмбеддеров/реранкеров. Опыт работы с мультимодальными и речевыми моделями (VLM, ASR, TTS). Вклад в open‑source, публикации/выступления на конференциях. Умение объяснять сложные вещи простым языком и переводить требования бизнеса в технические метрики качества. 👌🏻 Если вакансия заинтересовала, пишите в л/с @HelenaList вкладывайте своё резюме, отправляйте ссылку на hh как вам удобно 😊 За рекомендацию нашей вакансии плюсик в карму 😍 #Lead #Engineer #Architect #LLM
🚀 Вакансия: Junior/Middle/Senior Data Scientist 🏦 Компания: Сбер, Команда AI-трансформации B2B 🤑 Финансы: 190k/240k/310k gross + годовой бонус 🏙 Локация: г. Москва, м. Кутузовская, Сбер-Сити Наша команда занимается внедрением AI и ML в процессы ценообразования кредитныхбанковских продуктов. Наши заказчики - Блок Казначейство и Блок Корпоративный инвестиционный бизнес. В процессе работы мы реализуем весь жизненный цикл модели - от сбора требований до интеграции решения в бизнес-процессы. Результаты нашей работы влияют как на Банк (изменение структуры баланса, и снижение взятых на Банк рисков), так и на клиентов (предложение кастомных наборов банковских продуктов по индивидуальным ценам). 👷♂️ Что нужно делать: У нас есть два направления и занятость на них смешенная. Возможна как работа только по одному, так и микс из обоих. Направление GenAI: Проектировать и разрабатывать архитектуру AI-агентов на базе LLM Строить агентные системы (ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent) с использованием LangChain, LangGraph Интегрировать агентов с внутренними API и банковскими системами Разрабатывать RAG-пайплайны Внедрять агентов в продакшн и обеспечивать их надежную работу Оценивать качество и метрики агентных решений Направление ClassicML: Проводить сбор, очистку и анализ данных; Формировать и проверять гипотезы; Выбирать архитектуру моделей; Разрабатывать ML-модели и алгоритмы для финансовых задач; Выводить модели в production и интегрировать результаты в бизнес-процессы; Сопровождать и поддерживать реализованные решения. Взаимодействовать с заказчиками и представлять результаты руководству Банка; 🛠 Стек: Python(Pandas, NumPy, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow) 🧙♂️ Требования к кандидату: Хорошие знания теории Classic ML Глубокое обучение: опыт построения и обучения нейросетевых архитектур (MLP, CNN, RNN/LSTM, Transformers) Понимание полного цикла ML-проекта: от гипотезы до продакшна и мониторинга Опыт разработки и внедрения GenAI решени й (LangChain, LangGraph или кастомные реализации) RAG: пайплайны, векторные базы данных (FAISS/Chroma/Qdrant) Опыт с open-source LLM (Llama, Mistral, Qwen и др.) 💪 Будет плюсом: Знания в области финансов Владение BigData stack Навыки работы с git, Jira, Confluence Опыт end-2-end разработки ML-моделей (EDA-MVP-Solution-Validation-Production) 🍪 Что предлагаем: Конкурентная заработная плата и годовые бонусы; Работа с современным стеком технологий; Возможность обучения за счет компании; Регулярные DS-митапы, большое внутреннее DS&AI community; ДМС; Современный офис с двумя спортзалами. 📩 Резюме и вопросы слать в тг @VNKazanir или на почту vnkazanir@sber.ru
Деструктивный стресс-тест движка платформы (Middle QA / 1 вечер) Оплата: 30 USDT (фикс за список багов) + бонусы за критические уязвимости. Локация: Удаленно. Стек: .NET (Backend) + Angular (Frontend). Задача: Нужно «вывернуть наизнанку» инфраструктуру доставки контента. У нас есть движок, который должен бесперебойно вести пользователя через 100 сложных вопросов (30–40 минут сессии). Валидность самих вопросов проверять не нужно — тестируем только механику и устойчивость фронтенда и API. Внимание: Система не предусматривает восстановление сессии после обрыва (state persistence). Тест должен быть пройден «на одном дыхании». Что именно нужно мучить: Performance & Angular: Найти лаги или утечки памяти при последовательном рендеринге 100 тяжелых компонентов с кодом. Убедиться, что к концу теста интерфейс не начинает «тупить». Mobile & Responsiveness: Проверить адаптив. Код должен быть читаемым на смартфонах, навигация — удобной, кнопки не должны перекрывать контент на малых экранах. Robustness: Как приложение ведет себя при кратковременных лагах сети? Не «вешает» ли Angular-роутинг всю вкладку при ошибке API? Edge Cases & Logic Bypass: Попробовать «обмануть» счетчик, дважды кликнуть «Далее», проверить навигацию «назад» в браузере. Убедиться, что нельзя случайно прервать тест некорректным действием. Кого ищу: Въедливого Middle QA. Человека, который понимает специфику тестирования Angular-приложений и умеет пользоваться инструментами профилирования в браузере. Отклик: В первом сообщении ответь на один вопрос: «Как бы ты проверил, не течет ли память в Angular-приложении при динамической смене 100 компонентов с блоками кода в рамках одной сессии?»
Product Marketing Manager в Digital Security 💰80 000 ₽ – 140 000 ₽ на руки 📌Условия и бонусы: Фултайм, удаленно/гибрид (СПб), оформление по ТК РФ. 📌Наши ожидания: – английский язык: уровень B2 (Upper-Intermediate) и выше (чтение документации, анализ конкурентов, адаптация материалов); – опыт работы в B2B-маркетинге (желательно ИТ/ИБ); – навыки копирайтинга и упаковки смыслов. ✍🏼info@dsec.ru