AI Engineer
Вакансия опубликована на Himalayas — открыть оригинал ↗
Похожие вакансии
Все вакансии →Senior Data Scientist
Разработка ИИ-агентов на LangChain и LangGraph для внутренних продуктов ИТ-компании, включая проектирование SDK для агентных решений и подготовку eval-датасетов. Требуется глубокое знание Python, асинхронности, отказоустойчивых сервисов на FastAPI, RAG-решений, Docker/Kubernetes и оптимизации инференса LLM. Удалённая работа с локацией в России, проект до конца 2026 года с возможностью пролонгации.
Разработчик AI-решений
Разработка корпоративных AI-решений на базе LLM: ассистенты, чат-боты, copilot-сервисы, RAG-системы по внутренней документации и AI-агенты с интеграцией во внутренние API и CRM. Полный цикл fullstack-разработки MVP (Python/FastAPI или Node.js, React/Next.js), упаковка в Docker, контроль качества и безопасности LLM-приложений. Работа в крупном строительном холдинге, гибридный формат 3/2 в Москве.
ML Tech Lead (ML/LLM, AI-агенты для MedTech)
Роль ML-техлида в онлайн-страховой «Лучи»: техническое лидерство над AI-решениями медицинского направления с фокусом на разработку (80% времени — код). Предстоит с нуля построить агентную экосистему «ИИ-врача» для телемедицинской клиники — сбор анамнеза, саммаризация медкарт, драфтинг заключений — включая harness-инфраструктуру, eval-пайплайны, guardrails и экономику инференса на стеке Python/FastAPI/LangGraph/LLM.
Инженер по автоматизации сопровождения (AI Hub Finance, направление ИИ агенты)
Инженер по автоматизации сопровождения в AI Hub Finance Сбера: автоматизация процессов сопровождения платформы ML-моделей и AI-агентов, разработка LLM- и агентных инструментов, тестирование и мониторинг надежности. Требуются Python/FastAPI, Linux, Docker/Kubernetes, SQL, понимание LLM, RAG и агентных сценариев.