Физтех.Джобс

#вакансия #москва #python #ML #DL #DS #LLM #AISafety #Guardrails Senior DS / ML Engineer — AI Safety & Guardrails Компания: большая зелёная финтех-компания Локация: Москва, офис или гибрид Вилка: 300–500 тыс. ₽ net с учётом годовой премии. С исключительными кандидатами готовы обсуждать индивидуальные условия. Ищем DS / ML Engineer, который будет заниматься безопасностью LLM-систем: проектировать guardrails, выстраивать evaluation-пайплайны, снижать риски галлюцинаций и небезопасных ответов, адаптировать модели под надёжное и безопасное поведение. Вы будете: • проектировать и внедрять guardrails для LLM-систем • защищать модели от prompt injection, jailbreaks, data poisoning, токсичных и небезопасных ответов • разрабатывать подходы к контролю галлюцинаций: detectors, output validation, quality gates • адаптировать и дообучать LLM под безопасное поведение: Prompt Tuning, LoRA, SFT, GRPO • анализировать результаты экспериментов и улучшать качество моделей на основе метрик • выводить safety-механизмы в production: observability, мониторинг, latency/cost, rollbacks, reliability • писать качественный Python-код и участвовать в архитектурных решениях ML-систем. Мы ожидаем, что вы: • имеете практический опыт с LLM, ML/DL и production ML-задачами • понимаете, как устроены LLM: архитектура, токенизация, fine-tuning, batching, distributed training, дебаг экспериментов • работали с evals, метриками качества, экспериментами и анализом ошибок моделей • понимаете риски LLM-систем: hallucinations, prompt injection, jailbreaks, небезопасные ответы • умеете писать чистый и поддерживаемый Python-код в рамках современных ML-проектов • внимательно относитесь к деталям и умеете объяснять технические решения команде и бизнесу. Будет плюсом, если вы: • работали с Guardrails AI, NeMo Guardrails, Transformers, PyTorch Lightning, MLflow • использовали Weights & Biases, MLflow, Langfuse или аналоги для экспериментов, evals и мониторинга • оптимизировали inference и хостили модели в production: vLLM, Ollama, llama.cpp • участвовали в red teaming, security review или расследовании инцидентов с LLM/AI-системами • делали open-source-проекты, публикации или доклады по AI Safety / LLM Safety • имеете Kaggle Expert+ или сопоставимые публичные достижения. Мы предлагаем: • комфортный современный офис • офисный или гибридный формат с посещением офиса от 2 дней в неделю • ежегодный пересмотр зарплаты и годовую премию • корпоративный спортзал и зоны отдыха • 400+ образовательных программ для профессионального и карьерного развития • ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративную пенсионную программу • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ Резюме присылать: @nastasiarecruiter

#Вакансия 🔍 Продолжаем искать аналитиков в Т-Страхование — от Junior до Senior. Направления: 🚗 Автострахование 💼 Страхование юридических лиц 🛡️ Страхование жизни 💰 Вилка: 120 - 200 джун, 200 - 400 миддл, 300 - 450 нет синьор. 🏠 Формат: нежёсткий гибрид в Москве 🎯 Чем предстоит заниматься: Смотреть в данные и придумывать, как заработать деньги. Строить модели, писать запросы, раскладывать ТАРО 🔮 — в общем, использовать любые доступные аналитические методы для достижения результата. 🎓 Что мы ждём: Вы либо выпускник топ-университета (МФТИ, РЭШ, профильные факультеты ВШЭ, МГУ и другие), либо у вас есть опыт работы в бигтехе (Авито, Яндекс, Ozon или другой топовой компании). Стандартные требования: уверенно пишете на SQL и Python, строите ML-модели, обладаете продуктовым мышлением и фокусом на результате и деньгах, а не на дэшбордах и моделях ради моделей. Податься по ссылке в 1 клик

#вакансия #москва #аналитика #продуктовая Продуктовый аналитик Junior — Middle в команду ЦФА Вилка гросс 120 - 200 джун 200 - 300 мидл Команда ЦФА — внутренний «стартап» на пересечении Т-Инвестиций и Т-Бизнеса. Мы развиваем альтернативное кредитование юридических лиц через выпуск цифровых финансовых активов (ЦФА). Мы строим платформу прямого финансирования бизнеса, где: • компании-эмитенты получают доступ к альтернативному источнику финансирования; • инвесторы — возможность вкладывать в доходные инструменты с понятными сроками и условиями. Чем предстоит заниматься • Исследовать инвесторов и эмитентов: сегменты, поведение, потребности и точки роста • Искать способы привлекать и развивать базу инвесторов и эмитентов • Прогнозировать инвесторский спрос на новые выпуски ЦФА • Строить модели склонности клиентов к покупке ЦФА • Исследовать клиентский путь и находить точки для улучшения продукта • Проектировать и анализировать A/B-тесты • Строить дашборды и автоматизировать регулярную аналитику Что ожидаем • Теория вероятностей и статистика: хорошее понимание распределений, статистических критериев и проверки гипотез + практический опыт • Python и SQL: уверенная работа с данными; умение писать понятный и поддерживаемый код • ML будет плюсом: опыт работы с классическими моделями, в том числе в рамках pet-проектов • Сильная математическая/техническая база • Возможность работать 40 часов в неделю и хотя бы 4 дня из офиса У нас сильная команда, которая состоит из выпускников Физтеха, Вышки, МГУ, СПбГУ. Писать: @anenmi

#вакансия tldr: аналитики/DS, middle+/senior/staff в команду эффективности Т-банка, ~400k–800k/мес gross + годовые премии (со звездами условия можем обсудить отдельно), офис/гибрид/удаленка, мск Сейчас команда активно растет, поэтому ищем заряженных DA / DS от middle и выше в команду эффективности Нефинансовых сервисов Т-Банка Мы создаём и внедряем алгоритмы, которые улучшают экономику экосистемы, делая её выгоднее для клиентов, прибыльнее для бизнеса и эффективнее для партнёров с помощью кешбэка, ценообразования и рекламы Основные направления: 1. Динамическое Ценообразование и Оптимизация Промо: определять кому, на что и сколько кешбэка / скидок дать, опираясь на цели бизнеса (например чтобы вырастить выручку без просадки маржи). Вам предстоит перейти от простых эвристик к алгоритмам, uplift-моделям и RL, а также выстроить инфраструктуру вокруг этих решений 2. Рекламные алгоритмы: развивать аукцион и алгоритмы принятия решений внутри него, а также внедрять CPA-модель в партнерских размещениях (рекомендовать ставку и лимиты на кешбэк) 3. Оптимизация маркетингового бюджета: развивать МММ, модели атрибуции и causal-подходы для оценки инкрементальности каналов, понимать реальный вклад маркетинга в рост и перераспределять бюджеты в точки с максимальным ROI 4. Поиск и создание новых механик роста: генерировать гипотезы на основе продуктовых исследований и A/B-экспериментов, лидировать создание новых фич и механик, доводить лучшие из них до прода 📌 Что предлагаем: — Сплоченная команда 30+ человек из ШАД/ФКН/МФТИ/РЭШ — Задачи с околонулевым легаси на стыке продукта, ML, оптов и разработки — Прямое влияние на ключевые метрики бизнеса и деньги, управление большими бюджетами (от 50+ млн в месяц) — Быстрый путь от гипотезы до продакшена — В некоторых направлениях есть возможность для роста в лида 📌 Что ожидаем от кандидата: — Хорошего знания математики и применения в рабочих задачах математической статистики — Хорошего знания ML (для аналитики/DS достаточно понимать базовые принципы) — Базовую инженерную грамотность — Уверенный SQL и Python 📌 Будет плюсом: — Опыт uplift-моделирования — Знание базовых RL-алгоритмов — Опыт внедрения ML-моделей в продакшн — Знакомы с дискретной оптимизацией — Понимание unit-экономики и PNL — Опыт работы в командах эффективности / рекламы / рексис 📌 Если интересно или есть вопросы – пишите в @NikitaReznikov, расскажу подробнее

#вакансия Вилка Джуна: 120-200 Вилка мидла: 200-300 +бонусы, и верхнюю границу вилки можно сдвинуть по результатам интервью с кандидатом. Аналитик данных (Jun/Mid) — Альфа-Банк 🚀 Гибрид | Новая команда | Реальное влияние Коротко о главном Строим систему ценообразования с нуля. Твоя работа — найти идеальную ставку для каждого клиента, используя ML, данные и немного магии математики. Портфель — несколько триллионов рублей. Скучно не будет. Что будешь делать 📈 Разрабатывать ML-модели индивидуального ценообразования 💰 Заниматься продуктовой аналитикой корпоративных депозитов — смотреть на поведение клиентов, динамику продукта и точки роста 🎯 Работать с эластичностью ставок, оттоками и ликвидностью — и видеть, как это влияет на реальный бизнес 🤖 Строить рекомендательные системы для клиентских менеджеров 🔍 Находить неэффективности в данных и превращать их в точки роста маржи 🛠️ Проектировать инструменты ценообразования — от прототипа до продакшена 🧪 Проводить A/B-тесты для проверки гипотез и оценки влияния изменений в ценообразовании на ключевые метрики бизнеса Твой стек Python • SQL • scikit-learn • PowerBI Плюс умение формулировать и проверять гипотезы — это здесь ценится не меньше, чем код. Как получить оффер повыше Если у тебя есть опыт в банках или финансах — особенно в ALM или управлении рисками — вилка сдвигается вверх. Понимание того, как банк зарабатывает деньги на пассивах, здесь реально конвертируется в деньги для тебя. Почему стоит попробовать 🧱 Строишь с нуля — никакого легаси, архитектуру системы во многом определяешь ты сам 📊 Видишь результат — не абстрактные метрики, а реальное влияние на портфель триллионного масштаба 🙅 Минимум бюрократии — руководитель закрывает административный шум и помогает с гипотезами, ты фокусируешься на задачах 🧪 Уникальные проекты — поведенческое ценообразование, рекомендательные системы, сегментация — не типичный банковский CRUD ⚙️ Бонус по желанию — хочешь попробовать себя в ML-инженерии и деплое моделей? Возможность есть, не хочешь — никто не заставит Что получаешь 💊 ДМС + фитнес 🏢 Офис в центре Москвы (гибрид) 📚 Рост в топ-4 банке страны ⚡ Современный ML-стек в финансах — не игрушечный, а боевой Как откликнуться Отправь резюме Вове — и давай обсудим 👋

#вакансия TLDR: Middle AI Software Engineer (C++, Python) для развития AI-инфраструктуры в HFT-фонде. 144–216k USD/год на руки + profit sharing, неограниченный бюджет на токены, Дубай Мы в Spectral::Technologies занимаемся hft — разрабатываем инфраструктуру и стратегии для торговли на рынках по всему миру. Нам 7+ лет, мы успешно соревнуемся с крупнейшими компаниями в индустрии и постоянно растём в PnL. Ищем Middle AI Software Engineer (C++/Python) – это позиция для C++ SWE, у которого AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу, а не заменяют ее. Вы подойдете на эту роль, если: • Работаете с агентными инструментами (Claude Code, Codex, Cursor и т.п.) каждый день на реальных задачах с коммерческим результатом • Уверенно пишете на C++ (от 17 стандарта) наравне с нашей командой и Python • Понимаете LLM на инженерном уровне — контекст, токены, причины галлюцинаций — и готовы отвечать за сгенерированный код наравне с написанным руками Чем предстоит заниматься: • Решать полноценные HFT-задачи с агентами как множителем — подключение новых бирж, инженерный ресерч биржевой инфраструктуры, оптимизация задержек • Строить агентную инфраструктуру команды — это ваш продукт внутри фонда, и им будет пользоваться много инженеров • Интегрировать LLM в сервисы там, где это оправдано — tool use, structured output, MCP Даем 144–216k USD/год на руки + profit sharing + всевозможные бенефиты: от дефолтных вроде ДМС со стоматологией, мероприятий и вкусной еды до более интересных – учебных отпусков, перфоманс-коучинга и корпоративов в разных странах мира. 🏎 Хотите понять, какие задачи решают инженеры в HFT и получить сокращенный трек найма? Участвуйте в соревновании Low-Latency Data Transfer (призовой пул 12 000 USD). @spectral_challenge_bot Присылайте резюме @daria_spectral

#вакансия TLDR: Senior AI Software Engineer (C++, Python) для развития AI-инфраструктуры в HFT-фонде. 240–360k USD на руки + profit sharing, неограниченный бюджет на токены, Дубай Мы в Spectral::Technologies занимаемся hft — разрабатываем инфраструктуру и стратегии для торговли на рынках по всему миру. Нам 7+ лет, мы успешно соревнуемся с крупнейшими компаниями в индустрии и постоянно растём в PnL. Ищем Senior AI Software Engineer — инженера, у которого AI-навыки дополняют крепкую инженерную базу на уровне с нашей командой, а не заменяют ее. Вы будете не только решать инженерные HFT-задачи, но и развивать агентную инфраструктуру и процессы, повышающие КПД всей команды. Вы подойдете на эту роль, если: • Работаете с агентными инструментами (Claude Code, Codex, Cursor и т.п.) каждый день на реальных задачах с коммерческим результатом • Уверенно пишете на C++ (от 17 стандарта) наравне с нашей командой и Python • Понимаете LLM на инженерном уровне — контекст, токены, причины галлюцинаций — и готовы отвечать за сгенерированный код наравне с написанным руками Чем предстоит заниматься: • Решать полноценные HFT-задачи с агентами как множителем — подключение новых бирж, инженерный ресерч биржевой инфраструктуры, оптимизация задержек • Строить агентную инфраструктуру команды — это ваш продукт внутри фонда, и им будет пользоваться много инженеров • Интегрировать LLM в сервисы там, где это оправдано — tool use, structured output, MCP Даем 240 – 360k USD в год на руки для Дубая + profit sharing + всевозможные бенефиты: от дефолтных вроде ДМС со стоматологией, мероприятий и вкусной еды до более интересных – учебных отпусков, перфоманс-коучинга и корпоративов в разных странах мира. 🏎 Хотите понять, какие задачи решают инженеры в HFT и получить сокращенный трек найма? Участвуйте в соревновании Low-Latency Data Transfer (призовой пул 12 000 USD). @spectral_challenge_bot Присылайте резюме @daria_spectral

#вакансия #москва #python #ML #DL #DS #RL LLM engineer / Inference Engineer (AI-Lab) Компания: Большая зеленая финтех компания Локация: Москва, офис или гибрид Вилка: 200-400 net + годовая премия 2-4 оклада (с сильными кандидатами можем отдельно обсудить условия) Вы будете: • обучать LLM на GPU-кластерах • собирать, очищать и готовть датасеты для pre-training и fine-tuning • анализировать результаты экспериментов и улучшать качество моделей на основе метрик • оптимизировать инференс, проводить нагрузочное тестирование и внедрять обученные модели. Мы ожидаем, что вы: • имеете подтвержденный практический опыт обучения LLM (pre-training, fine-tuning, aligment) в исследовательских или production-задачах • глубоко понимаете теоретические и практические аспекты LLM: архитектура, токенизация, построение пайплайнов, batching, mixed precitions, распределенное обучение, дебаг неудачных итераций обучения • имеете опыт разработки на Python от 3 лет, пишете чистый и поддерживаемый код в рамках современных ML-проектов • внимательно относитесь к деталям и умеете в коммуникацию с людьми. Будет плюсом, если вы: • разрабатывали AI-агентов (tool-using, planning, multi-step workflows), знакомы с агентными фреймворками и архитектурами • умеете пользоваться инструментами логирования экспериментов (Weights & Biases, MLflow, Langfuse и тд.) • умеете в оптимизацию инференса и хостинг моделей в production • дизайнили и поддерживали eval-пайплайны для LLM с метриками, дашбордами, экспериментами, и проверками на регрессию моделей. Мы предлагаем: • комфортный современный офис • возможность выбрать удобный график – офис/гибрид (с посещением офиса не менее 2х дней в неделю) • ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия • корпоративный спортзал и зоны отдыха • более 400 образовательных программ для профессионального и карьерного развития • ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ • бесплатная подписка, скидки на продукты компаний-партнеров. Резюме присылать @Yesssense

#вакансия Ищу человека, который поможет выстроить и вести продажи научного оборудования для лабораторий. Формат: частичная занятость, преимущественно удалённо. Оплата обсуждается: фиксированная часть + процент от продаж. Вилка при частичной занятости 45 000- 85 000 Я основатель компании «Антикусь» - мы производим модульные фиксаторы для лабораторных мышей, позволяющие проводить различные манипуляции без использования наркоза после предварительной адаптации животного так же програмное обеспечение для стандартизации лабораторных исследований Био журнал. Продукт уже готов, протестирован и имеет первые продажи. Сейчас нужен менеджер по продажам / развитию, который сможет: — находить и квалифицировать лаборатории, виварии, НИИ и фармкомпании; — выходить на руководителей и исследователей; — проводить первичные переговоры и презентации; — сопровождать клиентов до тестирования и покупки; — системно вести базу контактов. Будет преимуществом опыт в B2B-продажах, медицинском или лабораторном оборудовании. Но также готова рассмотреть сильного и инициативного человека, который быстро погружается в сложный продукт и не боится холодных коммуникаций. Если вам интересно или можете кого-то порекомендовать - напишите мне в личные сообщения. Буду благодарна за контакты и репост. @tatierlik https://www.anticus.tech

#вакансия 🚀 Ищем продакт менеджеров в команду B2B-кредитования Т-Банка для кредитования клиентов банка Точка Уровень кандидата: Middle/Senior (300к - 450к руб) Формат: Гибрид/Офис (Москва) О команде: Одна из самых прибыльных команд всего Т-банка и одно из самых важных направлений для всего банка Точка Работаем на совместном проекте Т-Банка и банка Точка — клиенты Точки могут пользоваться кредитными продуктами прямо в своём интерфейсе, а мы выдаём эти кредиты со своего баланса. Команда с сильной экспертизой в одном из самых востребованных направлений финтеха, где каждая инициатива напрямую влияет на кредитный портфель и его доходность. На какие позиции ищем: №1 Продакт менеджер ВКЛ С нуля сформировать концепцию нового продукта, запустить его и развивать Продукт имеет потенциал стать самым большим по объему прибыли в кредитовании Точки №2 Продакт менеджер команды экспериментов Формировать и управленять бэклогом инициатив по запуску новых продуктов или продуктовых решений внутри готовых продуктов, чтобы увеличивать LTV клиентов Точки Первый "экспериментальный" продукт уже запускается ресурсом смежных команд, ищем человека, который возглавит Требования: • Опыт управления продуктом или значимой частью • Хорошая аналитическая подготовка Будет плюсом: -опыт в кредитовании или финансовом моделировании; -опыт работы в B2B-продуктах или партнёрских интеграциях. Писать можно в личку в ТГ: @davedeneev

#резюме Всем привет! Я девопс, 3+ года опыта, подтягиваюсь вслед за женой в Берлин и активно ищу работу По формату готов на любой: офис/гибрид/удаленка Буду рад любой помощи! @KirillSozin

#резюме @abacabadabacaba8

#вакансия Инженер-исследователь (Backend/MLOps) Куда: Аири Сколько: 250..400 в руки Формат: Гибридный (не менее 2 дней в неделю в офисе в Москва-Сити) Мы ищем инженера-исследователя для разработки передовых NLP/LLM решений. Вы будете заниматься оборачиванием ML-моделей в сервисы и приложения под разные ОС, а также их доналадкой под различные бизнес-задачи. Стек: Python 3.12+, uv, Pydantic, FastAPI, SQLAlchemy, PostgreSQL, sqlite, Docker, Docker Compose, pytest Ключевые задачи - Проектирование платформы для локального поиска и RAG-систем. - Подготовка мультиплатформенных решений под Windows/MacOS/Linux/Android. - Интеграция ML-моделей и Agentic RAG-пайплайнов в production-среду. - Оптимизация пайплайнов для извлечения данных. - Оптимизация производительности поисковых сервисов, работа с векторными и полнотекстовыми индексами. - Настройка CI/CD для автоматизации тестирования и деплоя. - Проектирование API межсервисной коммуникации. Наши ожидания (Hard Skills) - Опыт промышленной разработки на Python от 3 лет. - Понимание основ CS/SE. - Навыки использования AI-powered инструментов. - Опыт проектирования API и межсервисной коммуникации в микросервисной архитектуре. - Опыт проектирования пользовательских интерфейсов (UI / UX). - Опыт работы с реляционными БД (PostgreSQL). - Опыт работы с Docker, Docker Compose. - Английский язык — чтение и написание технической документации. - Высшее образование (бакалавр+) Будет плюсом - Участие в разработке высоконагруженных или распределённых систем. - Опыт работы с legacy - Знание нескольких языков программирования - Опыт создания Agentic RAG — многоагентных систем для поиска и генерации ответов. - Опыт работы с Kubernetes - Понимание принципов MLOps (версионирование данных/моделей, трекинг экспериментов). - Степень магистра по точным или естественным наукам. Условия - Гибридный формат — не менее 2 дней в неделю в офисе в Москва-Сити. - ДМС с первого рабочего дня. - Годовые премии (выплачиваются зимой). - Регулярная индексация заработной платы (ежегодно летом). - Бюджет на токены для работы с LLM и агентными системами. По вопросам: @evjava С откликом присылайте сразу ссылку на github. И UI-решения, если есть.

#Вакансия Всем привет! Ищем заряженных Product DS / ML-аналитиков во Вселенную ассистентов АИ-центра Т-Банка. Разрабатываем экосистему AI-ассистентов для всей компании на базе LLM. Сейчас в экосистеме 4 ассистента: Дженерал, Шопинг, Инвест и Джуниор. Наша команда закрывает два направления: * Продуктовая аналитика: исследования, АБ-тесты, создание нетривиальных метрик (смотрим и в сторону продукта, и в сторону работы ассистента). DWH и отчётность ведут смежные команды - мы для них заказчики. * Аналитика качества: активно развивающаяся область. Ищем причинно-следственные связи оффлайн / онлайн метрик, настраиваем интегральную оценку: LLM-as-a-judge → ассесоры в зависимости от метрик уверенности Локация и формат: гибрид или удаленка (обсудим) Вилка: 250-600k Gross + премии Стек: SQL, Python, Langfuse. Мы вероятно подружимся, если ты: * Готов плотно работать с LLM-продуктами и текстовыми данными * Самостоятелен, имеешь продуктовое мышление и умеешь предлагать гипотезы И скорее точно подружимся, если ты: * Делал Pet-проекты с LLM-агентами * Имеешь крутой академический трек и/или опыт на стыке продуктовой аналитики и Data Science (чат-боты, поиск, рекламные аукционы, генеративные модели, ridetech) * Работаешь в одной из доменных сфер: kidtech, e-commerce, fintech Контакты для отклика: Пишите мне @akim_kalenyuk или Кате @pekaseee

Привет! #вакансия Мы в Dwelly хайрим! Кого ищем: Backend Software Engineer — Applied ML & LLM Systems Вилка — $100–150k. Senior Backend Software Engineer — Data Migration Platform Вилка — $90–140k. Для исключительных кандидатов готовы рассмотреть увеличение верхней границы вилки. Хед-офис в Лондоне. Можем помочь с релокацией, но в целом вакансии удалённые — нанимаем практически по всему миру, кроме РФ и РБ. Что мы делаем: Покупаем агентства недвижимости, переносим всё на нашу CRM и автоматизируем процессы с помощью AI-агентов. Люди остаются для управления процессами и общения с клиентами. Основа всех AI-агентов — качественные данные. Но в купленных агентствах с этим обычно всё плохо: данные несистематизированы, хранятся в письмах, телефонах, бумажных документах, стикерах на компьютере, в головах lettings-агентов и немного в CRM :) Нам нужно собрать все эти данные, очистить, систематизировать и перенести в нашу базу, чтобы AI-агенты могли решать сервисные задачи. И сделать этот процесс масштабируемым. Уже есть работающий MVP, который автоматически переносит данные. Теперь нужно помочь довести его до production-ready сервиса. Финальная цель — чтобы миграции можно было запускать по нажатию одной кнопки. Первая позиция — для человека, который будет автоматизировать анализ документов, email’ов и звонков, извлекая из них необходимые данные. Вторая — про разработку платформы, которая будет собирать информацию из разных источников, трансформировать, валидировать, приоритизировать и готовить итоговые данные. Хэдом обоих направлений будет Рома Зыков. До этого он был хедом аналитики в Ozon и Ostrovok, а также развивал стартапы (Wikimart и Retail Rocket). Из его «школы» аналитики вышло много крутых специалистов. Например, Саша Аникин — Head в Яндекс Такси, Рома был его руководителем. С вопросами или за рефералкой можно писать мне в личку @Elleraum, лучше сразу с резюме. Подробные описания вакансий: https://job-boards.eu.greenhouse.io/dwelly/jobs/4929545101 https://job-boards.eu.greenhouse.io/dwelly/jobs/4928198101

#резюме #поиск_работы BS + MS ФПМИ CVE/MLE/Backend, Robotics Middle/Middle+ Ищу работу Computer Vision Engineer / Robotics / Backend. Имею опыт разработки планера сварочных роботов, распределенных систем (core-часть KV-базы данных), а также подготовки и визуализации мешей. Проходил курсы ШАД по Компьютерному зрению и участвовал в проектах по детекции текстов, разработке легковесных считающих моделей и определению движения объектов Контакт тг: @vladnovoren +79225506024

Контакт: @kchumachkov https://t.me/phystech_jobs/325 —————— Авторизованые в физтех-боте могут смотреть автора оригинального сообщения в самом чате, откуда 99% репостов. Ссылка на чат — в описании канала

#вакансия Ищу парт-тайм редактора+монтажера для своего подкаста. Нужно иметь опыт монтирования длинных выпусков и шортсов. Готов платить по часам или фиксу в месяц, до $700 (как сговоримся). Подкаст с топовыми учеными, у меня даже был настоящий нобелевский лауреат который делал Гуглу их квантовый компьютер. Вот последний выпуск с девушкой которая работала в DeepMind/GoogleX, опубликовалась в Science в 22 года и сейчас делает свой AI стартап: https://youtu.be/EzwCeqpl2mY?si=VXLqAv8ojXo5J9S4

#Вакансия Middle+/Senior ML инженер (LLM/NLP) Куда: СберЗдоровье Сколько: ~350-450 в руки Формат: удаленка по РФ Мы занимаемся разработкой решений на базе ML/DL для домена здравоохранения и телемедицины. Примеры наших проектов: • Распознавание медицинских документов • ИИ помощник по медицинским вопросам • ИИ диетолог и многие другие. Стэк: Python 3.12+ (asyncio, typing, Pydantic), Docker, микросервисы, очереди задач, Langgraph+его зоопарк или аналоги, векторный поиск, OpenAI-совместимые API, Fastapi Наши ожидания (Hard Skills): -- Уверенный Python 3.12+: asyncio, строгая типизация, dataclasses, Pydantic, параллелизм. -- Опыт с распределёнными системами и микросервисами (Docker), инженерная культура: тесты, CI/CD, дизайн-паттерны. -- Практический опыт построения LLM/агентных пайплайнов: оркестрация цепочек рассуждений, agentic-паттерны, tool use. -- Понимание архитектур RAG, векторного поиска и извлечения контекста. -- Prompt engineering и работа с LLM через OpenAI-совместимые API, понимание ограничений современных моделей. Будет плюсом: -- Опыт построения evaluation/бенчмаркинга агентов и LLM-пайплайнов. -- Оркестраторы очередей, распределённые воркеры, observability (трассировка, метрики, визуализация). Условия: -- ДМС с первого дня работы, регулярная индексация. -- полная удаленка по РФ По вопросам: @mkapry

#Вакансия Исследователь-разработчик агентных систем (LLM/NLP) Куда: Аири Сколько: 280-350 в руки Формат: Гибридный (не менее 1 дня в неделю в офисе в Сити) Мы создаём платформу автоматического конструирования агентных систем: она превращает естественно-языковую постановку задачи в готовый пайплайн из взаимодействующих агентов, исполняет его в изолированном окружении и автоматически улучшает по метрикам. Три контура: генератор агентных пайплайнов, DAG-оркестратор многоагентных систем и эволюционный движок самоулучшения агентов. Это исследовательская работа на стыке LLM/NLP, мультиагентных систем и эволюционных алгоритмов — с публикациями и открытым кодом. Стэк: Python 3.12+ (asyncio, typing, Pydantic), Docker, микросервисы, очереди задач, объектное хранилище, векторный поиск, OpenAI-совместимые API Ключевые задачи: -- Разработка генератора агентных пайплайнов: из текстовой постановки задачи — в исполняемую цепочку типизированных шагов рассуждений. -- Оптимизация DAG-движка оркестрации: автоматическая параллелизация, асинхронное исполнение, стриминг, кэширование, условный пропуск стадий. -- Развитие эволюционного движка агентов: генетический поиск по пайплайнам и промптам, quality-diversity (MAP-Elites), островные модели, LLM-мутации. -- Реализация agentic-паттернов: ReAct-циклы, рефлексия, планирование, мультиагентная оркестрация (супервайзер, handoff, дебаты). -- Память агентов и RAG: векторный поиск, извлечение контекста по шагам, версионирование состояния, перенос опыта между запусками. -- Tool use: подключение внешних инструментов, стандартизированные протоколы вызова, безопасное исполнение в песочнице. -- Evaluation и бенчмаркинг агентных пайплайнов: метрики, датасеты, трассировка, учёт стоимости и токенов. -- Доведение результатов до публикаций и open-source, развитие распределённой инфраструктуры экспериментов. Наши ожидания (Hard Skills): -- Уверенный Python 3.12+: asyncio, строгая типизация, dataclasses, Pydantic, параллелизм. -- Практический опыт построения LLM/агентных пайплайнов: оркестрация цепочек рассуждений, agentic-паттерны, tool use. -- Понимание архитектур RAG, векторного поиска и извлечения контекста. -- Prompt engineering и работа с LLM через OpenAI-совместимые API, понимание ограничений современных моделей. -- Опыт с распределёнными системами и микросервисами (Docker), инженерная культура: тесты, CI/CD, дизайн-паттерны. -- Английский на уровне чтения и написания технической документации и статей. Будет плюсом: -- Публикации на конференциях уровня A* (NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, EMNLP, AAAI) — существенное преимущество. -- Опыт с эволюционными алгоритмами и quality-diversity (генетический поиск, MAP-Elites, островные модели) для генерации кода, промптов или агентов. -- Автоматическая оптимизация промптов, самоулучшающиеся агентные системы. -- Опыт построения evaluation/бенчмаркинга агентов и LLM-пайплайнов. -- Оркестраторы очередей, распределённые воркеры, observability (трассировка, метрики, визуализация). -- Конференции, соревнования, гранты по ML; вклад в open-source. Условия: -- Гибридный формат (не менее 1 дня в неделю в офисе в Сити), ДМС, годовые премии (зимой), регулярная индексация (летом). -- Оплачиваемые поездки на AI конференции и токены для агентов. По вопросам: @kostya_rl