Вступить в клуб →
← К вакансиям
БИОКАД72/100

ML-инженер

Опубликовано: 6 октября 2026
seniorhybridAI EngineeringfulltimeСанкт-Петербургrupythonllmmulti-agentlanggraphclaude agent sdkopenai agents sdkоркестрация агентовprompt engineeringагентные архитектурыпамять и контекстнаблюдаемостьбезопасность ии
Контакты и отклик открываются после вступления в клубВступить →

Вакансия опубликована на hh.ru — открыть оригинал ↗

Похожие вакансии

Все вакансии →
ИнгосстрахМосква, Россияhybridfulltimesenior78

Senior AI Engineer (Agentic AI / RnD)

R&D-инженер для разработки и прототипирования агентных ИИ-решений и мультиагентных систем в страховой отрасли. Задачи включают разработку сервисов на Python, проектирование и оптимизацию промптов LLM, создание методик оценки качества и взаимодействие с исследователями и бизнесом.

pythonllmai-агентыragmcpprompt engineering+4
21 октября 2026
ГрадиентМоскваhybridfulltimemiddle72

Инженер по ИИ/AI Agent Engineer (LLM & Agentic Systems)

Глубоко техническая роль на стыке ML-инженерии и разработки: проектирование многошаговых агентских сценариев, RAG-пайплайнов и систем оценки качества LLM. Задачи включают orchestration, tool calling, retrieval-стратегии, guardrails и observability с доведением решений до промышленной эксплуатации.

pythonllmlangchainlanggraphragprompt engineering+6
2 ноября 2026
LexicaПермь, Россияremotefulltimemiddle78

LLM-инженер

Разработка LLM-сервисов и API, RAG-пайплайнов и систем гибридного поиска, а также agentic и мультиагентных workflow с интеграцией LLM-провайдеров, observability и evaluation. Требуется коммерческий опыт на Python от 3 лет, из них от года в LLM/RAG-проектах, знание PostgreSQL и векторных БД. Возможна работа в офисе Перми, гибрид или удалённо, ДМС и компенсация спорта.

pythonllmragprompt engineeringagentic systemslangchain+6
30 октября 2026от 200 000 RUB
АйСи ИнвестМоскваremotefulltimelead82

Технический руководитель (ИИ)

Технический лидер команды разработки AI-агентов в аккредитованной ИТ-компании холдинга АЙСИ ГРУПП: проектирование платформы агентов с нуля (инференс, шлюз к моделям, векторное хранилище, оркестрация, наблюдаемость), настройка guardrails и системы оценки качества. Роль играющего тренера: личное написание кода сложных агентов, ревью, менторинг команды до 8-10 человек. Требуется от 6 лет в разработке, 2-3 года в роли Lead/архитектора и опыт вывода LLM/RAG-решений в продакшн.

pythonllmraglanggraphlangchainllamaindex+6
30 октября 2026