Software Engineer, AI Data
Где опубликована · 9
Мы собрали все публикации этой вакансии в одну. Условия на площадках иногда расходятся — сверяйте перед откликом.
| Источник | Дата | Зарплата | Где |
|---|---|---|---|
| Himalayas ↗ | 22 октября 2026 | 11 667–16 667 USD | США (удалённо) · удалённо |
| Himalayas ↗ | 22 октября 2026 | 11 667–16 667 USD | США · удалённо |
| Himalayas ↗ | 22 октября 2026 | 11 667–16 667 USD | Denver, CO, USA · удалённо |
| Himalayas ↗ | 22 октября 2026 | 11 667–16 667 USD | Austin, TX, USA · удалённо |
| Himalayas ↗ | 23 октября 2026 | — | Индия · удалённо |
| Himalayas ↗ | 23 октября 2026 | — | Брайтон, Великобритания · удалённо |
| Himalayas ↗ | 23 октября 2026 | 2 500–4 583 USD | Греция, Салоники · удалённо |
| Himalayas ↗ | 23 октября 2026 | 2 500–9 167 USD | Испания (удалённо) · удалённо |
| Himalayas ↗ | 23 октября 2026 | 2 500–9 583 USD | Мальмё, Швеция · удалённо |
Похожие вакансии
Все вакансии →AI-инженер
Разработка прикладных AI-решений в СберМобайл: демо-стенды, PoC и пилоты, AI-агенты и автоматизация бизнес-процессов. Работа с GigaChat и GenAI, архитектурами RAG/GraphRAG, векторными базами данных, Python и Docker. Гибридный график, офис у метро Белорусская, ДМС и льготы экосистемы Сбера.
Начальник отдела по развитию инновационных систем и аналитики
Разработка и внедрение AI-решений для автоматизации бизнес-процессов внутри корпоративного контура: от выявления потребностей заказчика до запуска и сопровождения сервисов на Python с использованием LLM, RAG и AI-агентов. Требуется офисная работа в Кемерово, опыт коммерческой разработки на Python от трёх лет и опыт доведения AI/ML-проекта до реального использования.
AI-инженер
Разработка AI-автоматизаций и MVP для внутренних задач нефтегазового научно-исследовательского центра: RAG-системы семантического поиска по базам знаний, интеграция LLM и AI-агентов в бизнес-процессы, развитие внутренней AI-платформы. Стек Python/FastAPI, LangChain/LlamaIndex, Qdrant, vLLM/SGLang, Docker, Linux; работа в офисе Красноярска.
AI-инженер
Развёртывание и обслуживание локальных LLM (Llama, Qwen, DeepSeek) через vLLM/Ollama/TGI, сборка полного RAG-пайплайна от парсинга документов до векторного поиска и ре-ранжирования, оптимизация и квантование моделей под имеющиеся GPU. Интеграция AI-моделей во внутренние сервисы через API, создание агентов автоматизации и мониторинг качества генерации. Работа в офисе в Казани, 5/2, официальное трудоустройство по ТК РФ.