286
Вакансии вокруг разработки LLM-приложений: для MLE, software engineers, data scientists, product managers. По поводу размещения писать @ax_makarov
Завернул сбор дайджеста LLM-вакансий в скилл
В прошлом посте была подборка LLM-вакансий с hh.ru за неделю. Её собрал Claude: через браузер прошёлся по hh.ru, просмотрел 779 вакансий, нашёл 252 с заметной работой с LLM и отобрал 37 самых профильных. Потом сверстал PDF в стилистике канала
На моей стороне — постановка задачи и правки по оформлению. Остальное — работа Claude
Такие дайджесты хочется собирать регулярно, а не повторять каждый раз с нуля. Поэтому весь процесс — сбор, отбор, вёрстку — я завернул в skill. На вход подаёшь диапазон дат, на выходе получаешь готовый PDF
Мне кажется, это вообще полезная практика — упаковывать свои наработки в скиллы и делиться ими. Так другие люди могут быстрее начать получать ценность и не проходить весь путь проб и ошибок заново
Скилл можно отредактировать под другие вакансии, например продуктовых менеджеров или аналитиков: достаточно поменять поисковые запросы и группы ролей
Скилл лежит на GitHub: https://github.com/axmakarov/llm-jobs-hh-digest
Если он окажется полезным, поставьте звёздочку на GitHub — так я пойму, что такие штуки стоит упаковывать и дальше
Подборка LLM-вакансий с hh.ru за неделю: 7–14 октября
За неделю на hh.ru вышло 252 вакансии, где работа с LLM — заметная часть задач. Claude отобрал из них 37 самых профильных и собрал в PDF
Вакансии сгруппированы по ролям: агентные платформы и AI-продукты, корпоративные ассистенты и RAG, обучение моделей, инфраструктура и LLMOps, безопасность AI, оценка качества и промпты, руководство. У каждой — формат работы, зарплата (если указана) и ссылка на hh.ru
Из интересного: РЖД ищет инженера, который будет разворачивать LLM в закрытом контуре без внешних API. Сбер — человека в команду, которая обучает GigaChat, от SFT до RL на сотнях GPU. А бренд детских товаров Miyoumi, где уже работает команда из 33 ИИ-агентов, ищет техлида, чтобы построить для них собственный оркестратор
Пара наблюдений по рынку:
— RAG упоминается в двух вакансиях из трёх, дальше идут LangChain, MCP и Claude
— Сбер вместе с «ГигаЧат Бизнес» дал пятую часть всех LLM-вакансий недели
— удалёнка возможна в 37% вакансий
— зарплату указывают только в каждой четвёртой вакансии. Медиана по указанным — около 160 тыс. ₽ на руки. Она занижена: зарплату чаще пишут в небольших компаниях, в регионах и на позициях уровня junior/middle, а сильные инженерные роли в крупных компаниях обычно идут с пометкой «по договорённости»
— потолок недели — 450–550 тыс. ₽ gross и $5 200–8 700
🚀 Ищу AI-native Affiliate Lead / Founding AI Operator — Affiliate & Partnerships для Just eSIM — международного сервиса eSIM для путешественников.
Задача — построить партнёрский канал с travel-блогерами, медиа и сообществами, где AI-агенты самостоятельно ведут воронку: от поиска и первого контакта до онбординга, активации, выплат и аналитики.
Кого ищем:
• лично создавали AI-агентов, которые работают в продакшене, и можете показать систему;
• есть опыт в affiliate / partnerships / BD или сильный бэкграунд в growth-маркетинге;
• умеете интегрировать LLM, CRM и почту через Python/TS или n8n/Make;
• понимаете метрики, надёжность агентов и доставляемость писем;
• русский — свободный, английский — C1+.
Важно: агенты сами действуют в заданных рамках. Человек подключается на первый звонок и по запросу партнёра.
🌍 Удалённо · фикс + бонус за активных партнёров.
📩 Пишите мне в Telegram: @KhafDilyara. Приложите краткое описание опыта и ссылку на вашу систему или демо.
Буду рада рекомендациям и репостам!
#Hiring #Вакансия #AIJobs #AIAgents #AffiliateMarketing #Partnerships #GrowthMarketing #n8n #RemoteJobs
⚠️Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
ML Engineer / LLM Engineer
Ищем ML-инженера с сильным практическим опытом работы с LLM: fine-tuning, post-training, evaluation и inference.
Важно: это не позиция классического ML Engineer / Data Scientist. Нужен кандидат, который самостоятельно обучал и адаптировал LLM и понимает полный цикл — от данных и обучения до evaluation и deployment.
Задачи:
- Разработка и улучшение пайплайна LLM post-training: SFT, preference optimization, Offline / Online RL;
- Улучшение instruction following и построение системы benchmarking / evaluation;
- Обучение LoRA / QLoRA-адаптеров под различные домены и задачи;
- Работа с reward models / verifiers и reward functions для RL;
- Разработка RAG-систем: retrieval, reranking, context construction и evaluation;
- Обучение и интеграция tool use / function calling / structured outputs;
- Оптимизация inference и serving моделей с использованием vLLM / SGLang;
Обязательные требования:
- Практический опыт fine-tuning / post-training LLM;
- Опыт с SFT и preference optimization: DPO / IPO / ORPO / SimPO или аналогами;
- Опыт или хорошее практическое понимание Online RL для LLM: GRPO / GSPO или аналогичных методов;
- Понимание reward models, preference data и LLM evaluation;
- Уверенное владение Python, PyTorch, Hugging Face Transformers;
- Опыт с TRL и/или verl;
- Опыт с LoRA / QLoRA / PEFT;
- Опыт inference / serving через vLLM и/или SGLang;
- Опыт разработки RAG, tool use или structured generation;
- Понимание архитектуры современных LLM и особенностей их обучения и inference;
- Опыт работы с GPU, distributed training и Linux / Docker / Git;
- Умение самостоятельно ставить эксперименты, выбирать метрики и анализировать результаты.
Будет плюсом:
- Continual / domain pre-training;
- Reasoning RL;
- Multilingual LLM или code generation;
- FSDP / DeepSpeed / Megatron-LM;
- Quantization и оптимизация inference.
Чтобы откликнуться, отправляйте резюме рекрутеру @ai_star_hr
⚠️Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
Backend / Fullstack-разработчик с опытом AI-агентов
Ищем разработчика в продукт для автоматизации кредитного процесса.
Задачи:
- создание AI-агентов для автоматизации кредитного процесса;
- интеграция AI-агентов в продукт;
- улучшение качества и надёжности работы AI-агентов.
Требования:
- от 4 лет опыта продуктовой backend- или fullstack-разработки;
- опыт разработки сервисов, бизнес-логики, API, работы с реляционными БД и интеграциями;
- опыт работы с Docker, Kubernetes, Git, автотестами и CI/CD;
- самостоятельно созданные и запущенные AI-агенты;
- опыт работы с агентными фреймворками, мультиагентными системами, tools и function calling;
- умение повышать надёжность агентов: трейсинг, evals, отладка и обработка ошибок;
- опыт работы через AI-инструменты и выстраивания AI SDLC;
- опыт разработки AI-интерфейсов, авторизации и стриминга будет плюсом.
Условия:
- формат: полностью удалённо, полный рабочий день;
- долгосрочное сотрудничество с перспективой роста внутри проекта.
Чтобы откликнуться, отправляйте резюме рекрутеру @ai_star_hr
⚠️Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
#вакансия #гибрид #vacancy
AI Tech Lead (LLM) в российскую технологическую компанию.
Компания рассматривает кандидатов из РФ и Беларуси
З/п: обсуждается индивидуально.
Формат работы: Гибрид, Офис(Москва, Санкт-Петербург, Нижний Новгород и Минск);
Уровень позиции: Team Lead
Стек: Python, NLP, ML, GenAI/LLM.
🔷Задачи:
Разработка и настройка AI системы, базирующиеся на текстовой корпоративной информации (включая обучение/fine-tuning моделей);
Оценка и оптимизация AI-решения, модели машинного обучения, алгоритмы AI;
Формирование технических заданий для инженерной команды;
Осуществление технического руководства от анализа и обработки данных до внедрения разработанного сервиса в корпоративные решения;
Консультация разработчиков и развитие инженерных навыков команды.
🔷Обязательные требования:
От 6 лет опыта в AI (LLM);
Глубокие знания и практический опыт в области AI (IDP, ML, NLP, CV, GenAI);
Способность работать как автономно, так и в команде.
Уметь выступать в роли как технического лидера, координировать работу, так и индивидуального контрибьютора;
Способность самостоятельно разобраться в предметной области задачи. Видеть связь технической постановки и бизнес-потребности;
Опыт написания технического задания, включая техническое описание реализации необходимого функционала;
Глубокие знания и практические опыт разработчика на Python (разработка, профилировка, дебаг, оптимизация).
Отклики ждём @fr_rec
⚠️ Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем#AI #LLM #Python #RAG #Qdrant #Whisper #Docker #ML #VoiceAI #вакансия #удаленка
Ищем AI/LLM Engineer / ML Engineer для проекта голосового AI-продажника
Компания: Roomook
Грейд: Strong Middle+ / Senior
Формат: удаленно
Локация: русскоговорящий специалист, РФ/СНГ
Занятость: проектная / part-time / возможно долгосрочно
Формат сотрудничества: частный исполнитель, не студия
Оплата: поэтапно за результат, обсуждается индивидуально
Roomook развивает платформу в сфере аренды недвижимости. Сейчас ищем сильного AI/LLM-инженера, который поможет довести уже начатый проект голосового AI-продажника до работоспособного продукта.
Цель продукта — AI-ассистент для обзвона целевой базы, квалификации лидов, обработки базовых возражений, фиксации результата диалога и передачи теплых/горячих лидов в отдел продаж/CRM.
Проект уже начат: есть репозиторий, серверное окружение, попытки локальной модели, базы знаний, телефонии и интеграций. Но текущая версия сырая: есть проблемы со скоростью ответа, логикой диалога, архитектурой и подключением базы знаний.
Ключевое требование
Нужен закрытый контур: внешние LLM API вроде OpenAI / GPT / Claude не должны быть основным “мозгом” системы. Ищем специалиста, который умеет работать с local LLM, RAG, embeddings, vector search и production-инфраструктурой.
Требования
• Опыт с Python и ML/LLM-проектами.
• Опыт с локальными LLM / LLM inference.
• Понимание RAG, embeddings, chunks, vector search.
• Опыт с Qdrant или аналогичными vector DB.
• Опыт с Docker / Linux.
• Понимание latency и production-подхода.
• Желательно: Whisper / faster-whisper, STT/TTS, VAD, voice agents.
• Плюсом: SIP / Asterisk / VoIP / телефония.
• Важно: нужен частный исполнитель, не компания и не интегратор.
Задачи
• Быстро погрузиться в текущий проект и определить реалистичный путь до рабочего продукта.
• Привести AI-ядро в рабочее состояние.
• Настроить локальную модель / закрытый контур.
• Подключить базу знаний через RAG / embeddings / vector search.
• Улучшить логику диалога и удержание сценария продаж.
• Настроить логирование и воспроизводимый запуск через Docker.
• После стабилизации ядра — двигаться к голосу, телефонии и CRM.
По вакансии: /channel/Ssomelye
Всем привет!
Компания: Большой зелёный банк
Город: Москва, офис/гибрид
Вакансия: Middle Data Scientist [мидл саентист]
Вилка: gross 243 700 - 316 600 + годовые премии (~19%) [~3.63-4.72 млн в совокупе за год]
Мы - команда из 9 человек (DA, DS, Dev), занимаемся полным циклом разработки, внедрения и оценки эффекта от AI для сети отделений Сбера в процессах управления рисками. Ключевое направление – развитие Copilot-а для сотрудника банка (виртуального ассистента, который участвует в диалоге с клиентом), который уже работает у каждого сотрудника отделения: подсказывает, ищет и исправляет ошибки, помогает вести диалог. Вашей задачей будет расширение функционала и улучшение качества работы ассистента, разработка новых продуктов и тестирование перспективных гипотез.
Кого мы ищем:
Middle специалиста, который сможет взять на себя задачи разработки моделей. Того, кто будет искать точки роста продукта, генерировать идеи, как сделать еще круче и лучше :)
Основные задачи:
Разработка и встраивание LLM, BERT-like и classic-NLP моделей анализа диалогов, поиска аномалий и др.
Что ожидаем:
• Хорошую аналитическую и математическую подготовку
• Понимание принципов разработки и внедрения AI-решений
• Опыт работы с современными LLM в бизнес-задачах (agents, prompt-engineering, tools, structured output, fine-tuning)
• На короткой ноге с BERT-Like моделями (умеете выбрать подходящую для задачи и при необходимости дообучить)
• Знание классического ML и традиционного стека (torch, numpy, pandas, sklearn, библиотеки визуализации и т.д.)
Будет плюсом, если вы:
• Обучали LLM-навыкам использования внешних инструментов (tool calling, function calling)
• Имеете практический опыт работы c инфраструктурой для RL-обучения: vLLM, SGLang, VERL и т.д.
• Имеете опыт промышленной разработки приложений на Python / Go / Java и т.д.
• Имеете опыт с FastAPI, aiohttp, asyncio, Kafka, Redis / Ignite, Kubernetes / docker / podman
• Понимаете принципы SOLID, отличия монолита от микросервисной архитектуры, понимание принципы unit-тестирования
Что предлагаем:
• Молодой сильный коллектив
• Масштабный приоритетный проект
• Возможности саморазвития: оплата курсов популярных платформ, периодика
• Бесплатный фитнес в офисе
• Скидки на услуги экосистемы Сбера и компаний-партнеров
• ДМС, сниженные ставки по кредитам, льготная ипотека
Резюме и вопросы можно присылать Татьяне: TDNemkovskaya@sberbank.ru / @TNemkovskaya (телеграм)
#ML #AI #DS #GenAI #LLM #NLP #SQL #Hadoop #Spark #Python #git
👨💻 Тетеревков Андрей
Senior Python Backend Developer | LLM/AI Integration
📍 Йошкар-Ола · Удалённо · Готов к командировкам
🎓 Магистр ПГТУ «ВолгаТех» · 7+ лет опыта
━━━━━━━━━━━━
🏢 Опыт работы
Антара *(проект Сбера)* · 2025 · 1 год
↳ Разработал интеллектуальную платформу обмена знаниями на базе RAG и эмбеддингов — умную новостную ленту, которая матчит задачи сотрудников с релизами других команд
↳ Микросервисная архитектура: FastAPI, Kafka, PostgreSQL, Pgvector
↳ LLM/RAG-решения, автоматизация через n8n, GigaChat
ЦФТ · 2023–2024 · 1 год 4 мес
↳ Антифрод-инфраструктура и кредитный скоринг
↳ Лидировал эпик по прескорингу — значительно снизили нагрузку на антифрод-систему
↳ FastAPI, FastStream, Kafka, k8s, Redis, Hadoop
PaySend / RoboMarket · 2021–2023 · 2 года
↳ Backend маркетплейса, сервисы мерчанта и клиента
↳ Sanic, MongoDB, React
AppFollow · 2020–2021 · 1 год 3 мес
↳ Рефакторинг монолита → микросервисы
↳ Asyncio, Aiohttp, PostgreSQL
━━━━━━━━━━━━
🛠 Стек
Python FastAPI SQLAlchemy PostgreSQL Redis Kafka Docker k8s LLM / RAG Pgvector n8n Asyncio Pytest ClickHouse MongoDB gRPC CI/CD Clean Architecture CQRS Microservices
━━━━━━━━━━━━
📬 Контакты
✈️ Telegram: @dcroid
📧 Email: dcroid@ya.ru
🟢 *Открыт к офферам*
We are seeking a highly experienced Computer Vision / Machine Learning Engineer to develop a human intrusion detection system from scratch as part of a governmental project.
This is a structured, security-focused engagement. The selected engineer will be responsible for designing and implementing a proprietary intrusion detection module that will serve as the foundation for a larger AI video analytics platform.
Successful delivery of this IDS module will lead to expanded development of additional models, long-term collaboration, increased financial scope, and potential relocation opportunities depending on performance and project progression.
Project Context
This engagement is related to a governmental request involving AI-based security analytics.
The initial objective is to develop a high-performance Intrusion Detection System (IDS) capable of real-time human detection within defined zones and virtual perimeters.
If Phase 1 (Intrusion Detection) is delivered successfully and validated, the roadmap includes development of additional models and modules within the same system architecture.
Core Requirements
The engineer must:
* Design and implement the intrusion detection architecture from scratch
* Structure the full training pipeline
* Implement polygon-based restricted zone logic
* Implement virtual line-crossing logic
* Support optional direction-based rules
* Handle partial body visibility cases
* Exclude animals and environmental motion
* Generate structured JSON event outputs
* Ensure real-time or near real-time inference
This is not a plug-and-play integration project. We expect clean architectural thinking and custom logic development.
Use of open-source detection backbones (YOLO, DETR, etc.) is acceptable if technically justified, but the intrusion logic, event system, and pipeline must be custom-developed.
Technical Expectations
* Strong background in Python
* Advanced experience with PyTorch or TensorFlow
* Experience in real-time video processing (RTSP)
* Experience in detection + tracking systems
* Experience optimizing inference latency
* Ability to build modular, production-ready code
* Experience with Docker/containerized deployment preferred
Infrastructure & IP
All development, training, datasets, model weights, and repositories will be managed within a controlled infrastructure environment due to the nature of the project.
Deliverables (Phase 1 – IDS)
* Full source code
* Training and inference scripts
* Trained model weights
* Performance evaluation report (Precision, Recall, F1)
* Deployment documentation
Performance targets will be defined and agreed upon before final validation.
LONG TERM OPPORTUNITY FOR THE REST
This is not a short-term isolated task.
If the Intrusion Detection module is successfully delivered and validated:
* Additional AI models will be developed
* Scope and financial compensation will significantly increase
* Long-term structured collaboration is expected
* Potential relocation options may be discussed depending on project expansion
We are looking for someone who sees this as a strategic opportunity, not a one-off freelance task.
Please include:
* Relevant computer vision projects
* Your proposed architectural approach
* Estimated timeline (preferably 3-4 weeks)
BUDGETING; TBD
telegram: @asinistrapelevin
Ищем AI / Computer Vision Engineer для разработки модуля видеоаналитики детекции краж и хищений (shoplifting).
Что нужно сделать:
алгоритм детекции изъятия предметов и подозрительного поведения;
работа с обычными камерами (RTSP / ONVIF);
без распознавания лиц и биометрии;
фокус на доказательную фиксацию события (таймкод, зона, действие).
Формат:
не full-time;
задача — разработка и обучение модуля.
Будет плюсом:
опыт в retail / security / video analytics;
понимание edge / on-prem решений.
писать: @mmgmiiaa
Умеешь строить продуктовые AI‑приложения на базе LLM?
Работал с RAG‑системами, LangChain, LlamaIndex и векторными базами? Для тебя ChatGPT, Copilot и Cursor — не игрушка, а часть рабочего процесса?
Если да — у нас есть роль для тебя!
🚀 Unimatch Lab — венчурная AI‑driven студия из Кремниевой долины — ищет LLM Application Engineer. Мы строим мультиагентную экономику будущего и за 24 месяца планируем выпустить 100 AI‑решений в HealthTech, LegalTech, HRTech, PropTech и других вертикалях.
⚡️Что важно:
-5+ лет опыта с Python/Node.js (FastAPI, NestJS)
-LangChain / LlamaIndex / AutoGen, RAG‑системы
-Vector DB (ChromaDB, Pinecone, Weaviate, Qdrant)
-Опыт работы с OpenAI/Anthropic/Azure OpenAI API
-Prompt engineering, fine‑tuning (LoRA/QLoRA)
-CI/CD, Docker/Kubernetes, MLOps, observability
💰 $4,500+ в месяц (без потолка) 📈 Рост до Tech Lead с опционами и долей
🌍 Remote, гибкий график
🤝 Команда A‑Players без бюрократии
CV + мотивационное письмо в лс: @millkaarrr
#вакансия #LLM #AI #hiring
We are currently looking for an AI Engineer with strong expertise in building, optimizing, and deploying AI/LLM-based solutions
.
Requirements
Strong proficiency in Python and experience with modern AI/ML frameworks (PyTorch, TensorFlow, JAX, etc.).
Hands-on experience developing and deploying AI models, including LLMs, NLP models, or generative systems.
Experience building inference pipelines and integrating models into production applications.
Familiarity with cloud platforms (preferably AWS).
English level: B2 or higher.
Nice to Have
Experience fine-tuning or adapting LLMs, working with embeddings, vector databases, RAG pipelines, or multimodal models.
Deep understanding of model optimization: quantization, pruning, distillation, batching, caching, etc.
Experience using tools such as LangChain, Hugging Face, Weaviate, Pinecone, Ray, or similar.
Experience implementing AI-driven product features.
Work Conditions
Full-time, aligned with Pacific Standard Time (PST) — California working hours.
Salary: 4,000–8,000 USD net per month.
Full-time contract position.
to send your CV and discuss details: @AiSolutionWorldHR
Вакансия: Senior Machine Learning Engineer - LLM/RL
О компании
Компания является end-to-end фармацевтической/биотехнологической, работающей на основе искусственного интеллекта. Ключевая миссия — ускорять открытие и разработку новых лекарств, используя быстро развивающуюся, собственную платформу и модели в областях биологии, химии и клинических исследований. В настоящий момент я в поиске Senior ML Engineer'а (LLM/RL) для создания и масштабирования GenAI-моделей в рамках задач области молекулярного дизайна.
Формат/локация
Офис в Абу-Даби (обязательная релокация после испытательного периода).
Чем предстоит заниматься:
- разрабатывать и масштабировать процессы тонкой настройки (fine-tuning) больших языковых моделей (LLM) с помощью обучения с подкреплением, включая такие методы, как RLVR/RLHF;
- создавать и оптимизировать высокопроизводительные конвейеры обучения трансформеров в средах с несколькими GPU и узлами (multi-GPU, multi-node);
- адаптировать модели для решения специфических задач в области дизайна молекул и разработки лекарств, таких как генерация молекул и предсказание их свойств;
- руководить планированием экспериментов, отслеживать ключевые метрики, а также представлять результаты и выводы в виде презентаций и/или публикаций.
Образование:
Магистр наук (M.S.), кандидат наук (Ph.D.) или эквивалентный опыт в области компьютерных наук, машинного обучения, вычислительной химии или другой смежной количественной дисциплины.
Обязательные навыки и опыт:
- ML: Не менее пяти лет опыта в инженерии машинного обучения;
- трансформеры: глубокие знания в области обучения и развертывания больших моделей-трансформеров с использованием PyTorch.
- алгоритмы обучения с подкреплением (RL): Практический опыт работы с такими методами, как PPO/DPO/RLOO/GRPO, и другими related policy gradient and preference-based optimization методами оптимизации на основе предпочтений и градиента политики.
- масштабируемые конвейеры обучения: владение техниками параллелизма данных, моделей, контекста и конвейера (data, model, context, and pipeline parallelism).
- интеграция reinforcement функции: практический опыт разработки разнообразных функций вознаграждения (reward functions) и моделей вознаграждения (reward models);
- инструменты/архитектура/технологии: отличное знание Python, а также опыт использования Hugging Face Transformers, TRL/RLlib/verl, DeepSpeed, vLLM, Docker, Sagemaker и процессов CI/CD;
Будет плюсом:
- уровень Senior: не менее двух лет на позиции старшего специалиста;
- владение математическими пакетами: MATLAB, MATHCAD, MATEMATICA;
- разработка лекарств и молекулярный дизайн: Бэкграунд в области химии, хемоинформатики, структурной биологии или опыт работы с генеративными моделями для молекул;
- генеративные модели: знание диффузионных моделей, flow-based моделей и других генеративных моделей;
- научное лидерство: наличие публикаций в области машинного обучения.
Если есть попадание/вы знаете того, кто может иметь необходимый опыт и сферу интересов - пожалуйста, присылайте CV и контакты мне в тг @katyapunk 🙂
#работа #удаленнаяработа #вакансия #AI #LLM #ИИ #Senior #GenAI #Generative #Architect #ML #Lead
Позиция: Руководитель AI / LLM-направления
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: гибрид, офис Мск
Компания: 7RedLines
Оформление: ТК РФ
Оклад на руки: 400 000 – 450 000 на руки
Контактная информация:
Тг: @HR7RedLines
Эл.почта: i.filimonova@7rlines.com
ООО «7 Красных Линий» — российский ИТ-интегратор со специализацией в аналитике данных и цифровой трансформации бизнеса.
Более 10 лет мы помогаем промышленным предприятиям, банкам, страховым компаниям и госструктурам создавать современные и безопасные ИТ-решения.
В портфеле — 500+ реализованных проектов в областях DWH, BI, RPA, ERP и импортозамещения.
Сегодня мы выстраиваем новое направление в области Generative AI, чтобы стать одним из лидеров внедрения LLM-решений в России.
Ваша миссия возглавить развитие и реализацию направления LLM / Generative AI, включая:
• внедрение вендорских LLM-решений у клиентов,
• разработку собственных агентов, RAG-систем и AI-помощников,
• интеграцию LLM-инструментов во внутренние процессы разработки и поддержки.
Вы сформируете стратегию развития направления, соберёте сильную команду и станете драйвером экспертизы компании в области GenAI.
Задачи:
• Руководство разработкой и внедрением LLM-решений (ассистенты, RAG-сценарии, агенты, мультимодальные системы).
• Архитектура и проектирование решений: выбор моделей, фреймворков, стеков и инфраструктуры.
• Участие в пресейлах: аудит процессов клиента, разработка сценариев применения, демо/PoC, оценка трудозатрат и рисков.
• Развитие команды: подбор и наставничество инженеров, выстраивание инженерных практик (code review, arch review, внутренние гайды).
• Взаимодействие с вендорами и заказчиками по вопросам внедрения и кастомизации LLM-решений.
• Разработка внутренних инструментов, упрощающих интеграцию и эксплуатацию GenAI-систем (в том числе RAG, agent frameworks, workflow orchestration).
Требования:
• Опыт работы в роли AI Architect / ML Platform Engineer / Tech Lead / Head of AI от 3 лет;
• Глубокое понимание экосистемы LLM и GenAI (LangChain, LlamaIndex, HuggingFace, OpenAI API, Ollama, Qwen, Mistral и др.);
• Опыт построения и эксплуатации AI/ML-платформ в продакшне (API, пайплайны, RAG, кэширование, слежение за контекстом);
• Владение MLOps / DevOps-инструментами: Docker, Kubernetes, GitLab CI/CD, MLflow, Prometheus, Grafana;
• Отличное знание Python и современных backend-фреймворков (FastAPI, gRPC, aiohttp);
• Опыт построения и управления командой инженеров: постановка задач, ревью, развитие компетенций.
Будет плюсом:
• Опыт внедрения мультимодальных решений (текст + изображения / речь / документы);
• Опыт интеграции LLM с корпоративными системами (Confluence, Jira, CRM, ERP и др.);
• Опыт разработки промпт-инжиниринга и fine-tuning LLM;
• Навыки управления проектами (Agile, Kanban, OKR).
Мы предлагаем:
• Участие в построении нового стратегического направления компании;
• Свободу архитектурных и технологических решений;
• Команду сильных инженеров и поддержку топ-менеджмента;
• Возможность влиять на рынок Generative AI в России.
#вакансия #TypeScript #React #NextJS #AI #AdTech #Fullstack
🚀 Full-stack AI Engineer — TrafficStars
TrafficStars ищет инженера для развития внутренней AI-платформы, которой ежедневно пользуются команды разработки, продаж, аналитики, маркетинга и compliance.
📍 Лимассол, Кипр — работа в офисе, релокация
💰 5 000–6 000 € net
💼 Полная занятость, официальное оформление
Обязанности
• Разрабатывать full-stack-функции: от схемы данных и API до интерфейса и деплоя
• Создавать AI-агентов, инструменты ассистентов, retrieval и streaming-системы
• Интегрировать LLM с PostgreSQL, ClickHouse, внутренними API, Slack и почтой
• Тестировать новые модели, Agent SDK и MCP-серверы
• Оптимизировать стоимость и эффективность работы AI-моделей
• Использовать и улучшать AI coding-агентов
• Проводить code review, включая код, созданный AI
• Работать с Kubernetes, миграциями, деплоями и откатами
• Контролировать безопасность, доступы и качество AI-функций
Требования
• От 3 лет опыта коммерческой full-stack-разработки
• Уверенный TypeScript, React, Next.js
• Практический опыт внедрения LLM-функций: tool calling, streaming, retries, caching, управление контекстом
• Ежедневная работа с Claude Code, Codex, Cursor или аналогичными AI-агентами
• PostgreSQL: схемы, миграции, индексы и оптимизация запросов
• Практический опыт с Docker и Kubernetes
• Понимание безопасности приложений и AI: prompt injection, защита персональных данных, управление правами инструментов
• Опыт тестирования и оценки качества AI-функций
• Уверенная работа с Git и сложными конфликтами
• Способность превращать бизнес-запросы в работающие продукты
Будет плюсом
• ClickHouse и аналитические БД
• OpenTelemetry, Grafana и distributed tracing
• Разработка внутренних инструментов и developer-платформ
• Опыт в AdTech
Условия
• Работа с новыми AI-моделями и агентскими инструментами
• Короткий путь от идеи до production — релизы каждый день
• Высокая самостоятельность и влияние на развитие AI-платформы
• Продуктом пользуются реальные команды внутри компании
• Релокация на Кипр
📩 Контакт: @pollid8
⚠️Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
AI Automation Developer
Ищем разработчика, который поможет автоматизировать работу SEO-команды и будет самостоятельно вести проекты - от разбора задачи до запуска и поддержки сервиса.
Что делать:
• Довести до стабильной работы частично готовый конвейер SEO-контента: от сбора требований и фактов о бренде до генерации, проверки статей и сборки сайта;
• Создавать автоматизации для команды: парсеры, боты, отчёты, инструменты для сборки сайтов и работы с доменами;
• Настраивать интеграции с таск-трекером, Google Таблицами и другими сервисами;
• Поддерживать действующие автоматизации, разбираться в чужом коде и устранять сбои в рабочее время.
Что важно:
• Уверенное знание Python и/или Node.js;
• Опыт работы с Linux-серверами: развёртывание сервисов, работа с логами и поиск причин ошибок;
• Опыт работы с API языковых моделей — OpenAI, Claude или аналогами: промпты, обработка и проверка ответов, контроль расходов;
• Использование Claude Code, Codex или других AI-агентов в ежедневной разработке;
• Опыт интеграций через API и вебхуки, парсинга сайтов с использованием Playwright и прокси;
• Умение работать с Git и GitHub;
• Самостоятельность: разобраться в задаче, предложить решение, довести его до запуска и понятно объяснить результат.
Будет плюсом:
• Опыт в SEO и автоматизации производства контента.
Условия:
• Удаленный формат работы
• Полная занятость, гибкое начало и окончание рабочего дня с обязательным пересечением с командой с 09:00 до 15:00 МСК;
• ЗП от $900-1300 - итоговую сумму обсуждаем индивидуально, исходя из опыта и навыков;
• Поддерживающая команда без токсичности, где ценят экспертизу и инициативу;
• Возможность влиять на технические решения и видеть результат своей работы в действующих проектах.
Связь: @seo_HRR
⚠️Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
Ищем LLM / ML Engineer с практическим опытом обучения языковых моделей.
Задача — обучение с нуля специализированных моделей на 1B–10B параметров. Основные направления: разработка ПО, понимание сложных русскоязычных текстов и function calling.
Проекты для заказчиков под NDA — подробности обсудим лично.
Задачи:
– Подготавливать данные и выстраивать пайплайны обучения.
– Проводить эксперименты с архитектурами, методами и режимами обучения.
– Обучать модели с нуля и адаптировать их под целевые задачи.
– Оценивать качество моделей, анализировать ошибки и улучшать результаты.
Ожидания:
– Практический опыт обучения языковых моделей: от подготовки данных до оценки результата.
– Опыт аналогичных проектов либо адаптации готовых моделей методами, выходящими за рамки SFT.
– Уверенное владение Python и PyTorch.
– Понимание принципов обучения трансформеров и опыт работы с GPU.
Будет плюсом: опыт распределённого обучения, оптимизации памяти и скорости обучения, работы с моделями для кода и вызова инструментов.
Если у вас есть такой опыт или можете кого-то порекомендовать — пишите @askomaev.
Будет здорово, если кратко расскажете о проектах и своей роли в них.
⚠️Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
#вакансия #dataengineer #python #sql #llm #rag #ai #data #удаленка #работа #itвакансии #senior
🚀 Senior Data Engineer (AI / LLM focus) | компания TopSelection
📍 РФ | Удалённо / Офис по желанию | Проектная роль
Ищем сильного Data-инженера для прототипирования корпоративных AI-ассистентов.
Это роль на стыке классического DE и AI: нужно не просто строить пайплайны, но и готовить контекст для LLM, оценивать качество RAG и бороться с галлюцинациями.
🎁 Условия:
💰 Условия: 350 000 – 400 000 ₽ Gross
🌍 Удаленно: Полная свобода выбора формата: удалёнка из любого города РФ или офис (по желанию).
📃Оформление: по договору ИП
🛠 Кого мы ищем:
• 5+ лет опыта в Data Engineering / разработке аналитических решений.
• Уверенный Python и SQL, опыт с API, ETL/ELT, DWH.
• Понимание принципов LLM, RAG, retrieval, embeddings (опыт работы — жирный плюс, но если глубоко погружен в тему — welcome).
• Умение быстро собирать PoC, исследовать источники и находить нестандартные решения.
⚙️ Что предстоит делать:
• Готовить данные (API, SQL, файлы) и собирать прототипы для AI-ассистента до передачи в продакшен.
• Подготавливать контекст для RAG, тестировать поиск и сопоставление сущностей.
• Формировать golden dataset и автоматизировать тестирование ассистента (массовый прогон сценариев).
• Считать метрики качества (retrieval, hallucinations) и локализовывать причины ошибок.
📩 Как откликнуться: @AllaDemHR c пометкой Data Engineer (AI / LLM focus)
⚠️Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
Ищу позицию Junior AI Developer / AI Automation Specialist.
3+ года работал в performance-маркетинге, сейчас сфокусирован на прикладной AI-разработке.
Из проектов:
— AI-продажник с RAG, embeddings, HyDE и базой знаний;
— AI-рекрутер;
— AI-консультант по подбору отелей и авиабилетов через MCP;
— голосовой AI-продажник на ElevenLabs;
— Telegram-боты с интеграцией CRM.
Работаю с LLM, RAG, AI Agents, embeddings, API, MCP, Replit, Google AI Studio, Gemini, ChatGPT, ElevenLabs.
Могу по готовому ТЗ собрать MVP: интерфейс, бизнес-логику, подключение LLM и необходимых API.
Отдельно есть сильный коммерческий бэкграунд: 3+ года в performance-маркетинге, работа с бюджетами $100K+/мес., аналитикой и автоматизацией.
Сейчас рассматриваю позиции:
Junior AI Developer / AI Automation Specialist / LLM & AI Agents.
Формат: удалённо / гибрид/полная занятость.
#вакансия #AIEngineer #удаленка #Python #разработчик #AI
Вакансия: Senior/Lead AI Engineer
Формат работы: удаленка
Занятость: part-time
ЗП: от 2500 руб./час до 4000 руб./час
Привет!
Мы создаём AI-агента, который станет естественно-языковым интерфейсом к нашему продукту: пользователи смогут управлять сайтами, списками, полями, навигацией и другими сущностями через обычный диалог. Суть продукта - мы меняем подход к корпоративному интранету: вместо тяжёлого портала, компания получает гибкую платформу.
Что предстоит сделать: реализовать production-ready решение, которое будет работать внутри периметра заказчика, поддерживать различные LLM (локальные и облачные), быть безопасным, производительным и простым в установке.
Кого мы ищем: Senior/Lead AI Engineer с опытом в разработке AI-агентов на базе LLM, пониманием MCP, владением Python и умением проектировать распределённые системы. Желателен опыт интеграции с корпоративными API и создания on-prem решений.
Что предлагаем: полную разработку MVP AI-агента с возможной поддержкой и доработками, итеративный подход от проверки гипотез до реализации production-ready решения, полностью удалённая работа, part-time.
Контакт для связи: @remmaria
⚠️ Убедительная просьба ознакомиться с правилами безопасности при отклике на вакансии в Телеграме. Последнее время увеличилось число мошеннических схем, когда мошенники прикрываются работодателем
#вакансия #удаленно #россия
Data Scientist (NLP|LLM) в крупнейшую в России Digital Health платформу, объединяющая различные сервисы цифровой медицины.
Компания рассматривает кандидатов только из России
З/п: обсуждается индивидуально.
Формат работы: Офис, Гибрид(Москва,уютный офис в БЦ Симонов Плаза с видом на Москва-реку);
Удаленка.
Уровень позиции: Senior
🔷Задачи:
Проектировать и поддерживать полный цикл улучшения медицинских LLM: сбор, очистка, версионирование данных, обучение и дообучение (SFT, preference-tuning, DPO/ORPO, instruction tuning).
Строить датасеты и контуры разметки: схемы и гайдлайны, контроль согласованности, генерация синтетических данных, self-training, анализ ошибок и bias.
Разрабатывать LLM-based пайплайны и агентов для медицинских задач: RAG по клиническим рекомендациям и справочникам, tool-calling, маршрутизация, multi-step workflows, оркестрация (LangGraph и мультиагентные фреймворки), guardrails.
Создавать и развивать систему оценивания: тест-наборы и бенчмарки, автоматические метрики и LLM-as-a-judge там, где уместно, экспертная валидация с врачами, red-teaming, регрессионные прогоны, A/B тестирование в проде.
Проводить исследовательские итерации: формулировать гипотезы, ставить эксперименты, делать ablation-исследования, документировать результаты, готовить научные статьи и доводить материалы до публикации.
🔷Обязательные требования:
3+ лет в NLP/ML, уверенный Python: типизация, тестирование, профилирование, аккуратный продакшн-код.
Практический опыт обучения и дообучения трансформеров: PyTorch + HuggingFace, понимание Accelerate, DeepSpeed или аналогов.
Опыт построения data-pipelines и воспроизводимых экспериментов: датасеты, версии, конфиги, трекинг (MLflow или ClearML), умение делать корректные сравнения.
Понимание LLM-систем: retrieval, tool-calling, агенты, деградации качества, галлюцинации, ограничения продакшна.
Навыки оценки качества: метрики, бенчмарки, error analysis, ablations, работа с разметкой и экспертной валидацией.
Опыт в медицине или биомеде: клинические тексты, ICD-10, клин. рекомендации, понимание доменных рисков.
Опыт alignment: preference data, RLHF, DPO, safety eval, hallucination mitigation. Практика продакшн-инференса: vLLM, оптимизация стоимости и задержки, Docker, K8s, мониторинг, трассировка.
Опыт с retrieval-стеком: hybrid search, rerankers, FAISS, Elastic, pgvector, продуманноеchunking, grounding.
Отклики ждём @fr_rec
🚀LLM Инженер / Middle Prompt Engineer
💰 До 150 000 ₽ на руки, оформление по ИП или СЗ.
📍 Удалённо / из РФ или РБ
Компания Emphasoft.
Проект для крупного телеком оператора.
Обязанности:
--Проектирование и оптимизация промптов для LLM (GPT, YandexGPT, Salut и др.)
--Разработка multi-turn диалогов и RAG-сценариев
--Создание мультиагентных систем на ReACT
--Подготовка документации и инструкций для команд
--Внедрение механизмов повышения качества ответов (few-shot, chain-of-thought, self-correction)
--Мониторинг метрик моделей и тестирование сценариев
--Сбор обратной связи и улучшение LLM-сценариев
--Разработка отраслевых сценариев (телеком, микробизнес, HoReCa, ритейл)
--Учет ограничений free-tier моделей
Требования:
--Опыт разработки и оптимизации промптов для LLM
--Знание RAG, контекстных систем, multi-turn диалогов
--Понимание мультиагентных архитектур (ReACT)
--Навыки документации и инструкций
--Базовое понимание frontend-backend взаимодействия
--Опыт анализа метрик моделей
--Понимание ограничений LLM и free-tier моделей
--Опыт тестирования LLM-сценариев — плюс
Условия:
--B2B/ИП, гибкий график
--Корпоративные курсы английского
--3 оплачиваемых sick day в год
--Профессиональный рост в сильной команде
--Современный стек и выстроенные процессы
--Долгосрочное сотрудничество
ТГ: @Viktoriya_Matveeva
Открываю рубрику с резюме. Чтобы в канале был не только голос работодателя, но и кандидатов 🙂
Присылайте свои резюме в личку (@ax_makarov) в формате сообщения (без прикрепленных файлов) с указанием контакта в тг
Вакансия: ML/NLP Engineer
Компания: Quickly Search
Локация: ОАЭ (полная релокация)
Будем ждать ваших откликов, если у вас есть опыт настройки LLM, знаете фреймворки DeepSpeed, FSDP, Megatron-LM. Будет плюсом если у вас есть магистерская или докторская степень в области компьютерных наук, машинного обучения или смежной области
Мы предлагаем:
- Релокация в ОАЭ (виза, перелет, помощь с жильем)
- Конкурентную годовую зарплату по итогам собеседования
- Возможность внести свой вклад в передовые исследования
Присылайте резюме - @sonyagekhman
#gaming #vacancy #job #Remote #senior
Senior LLM Engineer в международную B2B компанию, создающую передовые AI/ML решения.
Чем предстоит заниматься:
▫️Разработка чат-бота для службы поддержки.;
▫️После завершения проекта чат-бота — участие в ряде других проектов на базе LLM;
▫️Создание и внедрение решений с использованием LLM от OpenAI и других провайдеров;
▫️Написание промтов;
▫️Построение пайплайнов Retrieval-Augmented Generation (RAG) и агентных систем;
▫️Разработка полноценных сервисов и их интеграция в производство;
▫️Оценка стоимости использования LLM в рамках проектов;
▫️Совместная работа с MLOps-инженерами по настройке и поддержке мониторинга для отслеживания качества работы сервисов в реальном времени.
Требования:
▫️ Опыт работы с облачными платформами и API для взаимодействия с языковыми моделями.
▫️Опыт построения RAG-пайплайнов и агентных систем.
▫️ Опыт оборачивания пайплайнов в API сервисы.
▫️Опыт вывода в продакшен чат-ботов.
▫️Опыт с базами данных и хранилищами данных для обработки и хранения текстовых данных.
▫️Владение Python на уровне, достаточном для разработки сервисов, включая применение принципов ООП.
Условия:
🔹Качественный опыт, рост скиллов и максимально комфортная рабочая атмосфера;
🔹Гибкое начало рабочего дня;
🔹Удаленная работа или офис на Кипре;
🔹Полное обеспечение техникой;
🔹Трудоустройство ИП/ГПХ;
🔹ДМС со стоматологией после испытательного срока;
🔹Компенсация занятий спортом, английского языка;
🔹Корпоративная библиотека.
📩 Контакт: Telegram @huntit_adelya
✅Data Scientist в NLP Core.
Компания рассматривает кандидатов только из России.
З/п: обсуждается , соцпакет.
Формат работы: Офис, Удаленка, Гибрид(Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск);
Уровень позиции: Middle, Senior
🔷Задачи:
Добыча данных – умные системы для поиска товаров, контактов, описаний и других данных, связанных с компаниями;
Поддержка актуальности информации о компаниях – с помощью данных и моделей проводим валидацию существующей информации о компаниях, добываем новую;
Категоризация товаров – автоматическая классификация товаров на основе их описаний и характеристик;
Модерация данных – предотвращаем публикацию нежелательных отзывов и товаров в продукте.
🔷Обязательные требования:
Опыт работы с NLP-задачами 3+ лет;
Уверенное владение PyTorch, HF Transformers и основными библиотеками для обработки текста и ML/DL;
Глубокое понимание LLM: архитектуры моделей, файнтюнинга, техник улучшения качества генерации;
Опыт применения LLM стека: низкоуровневых решений на vLLM, sglang; инструментов для оркустрации и интеграции LangChain, LlamaIndex;
Навыки применения классических, глубоких и LLM моделей;
Уверенные навыки разработки на Python и владение Git;
Готовность работать на всех этапах разработки: от анализа проблемы и проведения экспериментов до оценки решений и их реализации в виде сервисов.
Опыт работы с CI/CD и инфраструктурой: Docker, Gitlab, Kubernetes, Kafka, FastAPI, GRPC;
Глубокое знание Python: multiprocessing, asyncio;
Навыки интеграции и деплоя ML-моделей в продуктовые серверные приложения;
Навыки оптимизации инференса ML/DL-моделей: distillation, pruning, ORT, Triton.
Отклики ждём с пометкой 'nlp core @fr_rec
#gaming #vacancy #job #Remote #senior
Senior LLM Engineer в международную B2B компанию, создающую передовые AI/ML решения для индустрии iGaming. 🎲🎰
Чем предстоит заниматься:
▫️Разработка чат-бота для службы поддержки.;
▫️После завершения проекта чат-бота — участие в ряде других проектов на базе LLM;
▫️Создание и внедрение решений с использованием LLM от OpenAI и других провайдеров;
▫️Написание промтов;
▫️Построение пайплайнов Retrieval-Augmented Generation (RAG) и агентных систем;
▫️Разработка полноценных сервисов и их интеграция в производство;
▫️Оценка стоимости использования LLM в рамках проектов;
▫️Совместная работа с MLOps-инженерами по настройке и поддержке мониторинга для отслеживания качества работы сервисов в реальном времени.
Требования:
▫️Опыт работы на аналогичной позиции от 3 лет.
▫️Опыт работы с облачными платформами и API для взаимодействия с языковыми моделями.
▫️Опыт построения RAG-пайплайнов и агентных систем.
▫️Опыт оборачивания пайплайнов в API сервисы.
▫️Опыт вывода в продакшен чат-ботов.
▫️Опыт с базами данных и хранилищами данных для обработки и хранения текстовых данных.
▫️Владение Python на уровне, достаточном для разработки сервисов, включая применение принципов ООП.
▫️Желательно: знания и опыт работы с инструментами для настройки и дообучения языковых моделей на специфичных данных.
Условия:
🔹Качественный опыт, рост скиллов и максимально комфортная рабочая атмосфера;
🔹Гибкое начало рабочего дня;
🔹Удаленная работа или релокация на Кипр;
🔹Полностью оборудованное рабочее место с предоставлением техники;
🔹Трудоустройство ИП/ГПХ;
🔹ДМС со стоматологией после испытательного срока;
🔹Компенсация занятий спортом, английского языка;
🔹Корпоративная библиотека;
🔹Корпоративы с выездами на природу и призами, тимбилдинги, мастер-классы и т. д.
📩 Контакт: Telegram @huntit_adelya
#вакансия #job #vacancy #remote #parttime #преподаватель #educator #llm #ai
Компания: OTUS – EdTech платформа.
Вакансия: Преподаватель онлайн-курса «LLM Driven Development». (Интересные темы по программе курса можно выбирать. Материалы к занятиям есть).
Преподаватель раскрывает тему урока с помощью теории и примеров из практики.
Эта вакансия предполагает внештатную дополнительную частичную занятость. Требуется практический опыт по тематике курса. Можно без опыта преподавания. Мы с удовольствием поможем Вам освоить Best Practices преподавания: для этого у нас есть вводный курс по преподаванию и пробные уроки с методистом.
Условия:
✅ удаленное сотрудничество, занятость part-time.
✅ интересные Вам темы по программе курса и комфортную для себя нагрузку можно выбирать.
✅ от 4000 до 6000 руб. за проведение одного вебинара (полтора часа), плюс отдельно оплачивается доработка/ разработка материалов, проведение открытых уроков и другие активности.
✅стандартное занятие длится 1,5 часа с 20:00 до 21:30 по МСК.
✅уроки проводятся в онлайн формате на mts-link ru.
✅на занятиях используется презентация с теорией и практические примеры, чтобы раскрыть тему урока.
✅наши методисты помогают освоить лучшие инструменты и практики преподавания.
Еще Вы сможете:
✅ внести свой вклад в развитие IT.
✅ структурировать свой опыт и знания.
✅ развивать личный бренд.
✅ прокачать софт-скиллы.
Бонусы:
✅ наши курсы со скидкой/бесплатно.
✅ воркшопы и конференции для наших руководителей и преподавателей.
Подробнее в telegram: @ElenaAlias
Вакансия: Senior Machine Learning Engineer - LLM/RL
О компании
Компания является end-to-end фармацевтической/биотехнологической, работающей на основе искусственного интеллекта. Ключевая миссия — ускорять открытие и разработку новых лекарств, используя быстро развивающуюся, собственную платформу и модели в областях биологии, химии и клинических исследований. В настоящий момент я в поиске Senior ML Engineer'а (LLM/RL) для создания и масштабирования GenAI-моделей в рамках задач области молекулярного дизайна.
Формат/локация
Офис в Абу-Даби (обязательная релокация после испытательного периода).
Чем предстоит заниматься:
- разрабатывать и масштабировать процессы тонкой настройки (fine-tuning) больших языковых моделей (LLM) с помощью обучения с подкреплением, включая такие методы, как RLVR/RLHF;
- создавать и оптимизировать высокопроизводительные конвейеры обучения трансформеров в средах с несколькими GPU и узлами (multi-GPU, multi-node);
- адаптировать модели для решения специфических задач в области дизайна молекул и разработки лекарств, таких как генерация молекул и предсказание их свойств;
- руководить планированием экспериментов, отслеживать ключевые метрики, а также представлять результаты и выводы в виде презентаций и/или публикаций.
Образование:
Магистр наук (M.S.), кандидат наук (Ph.D.) или эквивалентный опыт в области компьютерных наук, машинного обучения, вычислительной химии или другой смежной количественной дисциплины.
Обязательные навыки и опыт:
- ML: Не менее пяти лет опыта в инженерии машинного обучения;
- трансформеры: глубокие знания в области обучения и развертывания больших моделей-трансформеров с использованием PyTorch.
- алгоритмы обучения с подкреплением (RL): Практический опыт работы с такими методами, как PPO/DPO/RLOO/GRPO, и другими related policy gradient and preference-based optimization методами оптимизации на основе предпочтений и градиента политики.
- масштабируемые конвейеры обучения: владение техниками параллелизма данных, моделей, контекста и конвейера (data, model, context, and pipeline parallelism).
- интеграция reinforcement функции: практический опыт разработки разнообразных функций вознаграждения (reward functions) и моделей вознаграждения (reward models);
- инструменты/архитектура/технологии: отличное знание Python, а также опыт использования Hugging Face Transformers, TRL/RLlib/verl, DeepSpeed, vLLM, Docker, Sagemaker и процессов CI/CD;
Будет плюсом:
- уровень Senior: не менее двух лет на позиции старшего специалиста;
- владение математическими пакетами: MATLAB, MATHCAD, MATEMATICA;
- разработка лекарств и молекулярный дизайн: Бэкграунд в области химии, хемоинформатики, структурной биологии или опыт работы с генеративными моделями для молекул;
- генеративные модели: знание диффузионных моделей, flow-based моделей и других генеративных моделей;
- научное лидерство: наличие публикаций в области машинного обучения.
Если есть попадание/вы знаете того, кто может иметь необходимый опыт и сферу интересов - пожалуйста, присылайте CV и контакты мне в тг @katyapunk 🙂