Актуальные вакансии от наших партнеров
обновлено 30.06.2025
Инженер-разработчик искусственного интеллекта
В компанию по разработке высокотехнологичных решений с применением искусственного интеллекта, машинного обучения, компьютерного зрения и обработки больших данных.
Обязанности
- Разработка и внедрение моделей машинного обучения (ML) и глубокого обучения (DL) для решения бизнес-задач компании.
- Проектирование, обучение, доработка и оптимизация алгоритмов в областях: компьютерное зрение (CV), обработка естественного языка (NLP), рекомендательные системы, табличные данные и др.
- Анализ и подготовка (preprocessing, аугментация) больших массивов данных (изображения, текст, звук и т.д.).
- Интеграция ML-моделей в backend-продукты компании, создание REST API/микросервисов для инференса моделей.
- Проведение экспериментов, сравнение и анализ эффективности различных архитектур и методов.
- Работа в команде (Agile/Scrum), взаимодействие с дата-инженерами, аналитиками, разработчиками и продукт-менеджерами.
- Оформление и поддержка проектной документации, проведение код-ревью.
Требования
- Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет.
- Уверенное владение современными библиотеками для ML/DL: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, HuggingFace, OpenCV и др.
- Навыки построения, обучения, оптимизации и тестирования моделей машинного обучения.
- Понимание принципов работы нейросетей, современных архитектур (CNN, RNN, Transformer, LLM и др.).
- Опыт работы с различными типами данных: изображениями, текстами, аудио, табличными данными.
- Умение писать чистый, поддерживаемый и документированный код, знание принципов ООП.
- Знание SQL и/или опыт работы с хранилищами данных (PostgreSQL, MongoDB и др.).
- Опыт работы с системами контроля версий (Git).
- Базовое понимание DevOps-практик, docker-контейнеризации, REST API.
- Владение английским на уровне чтения технической документации.
- Опыт production-интеграции ML/DL-моделей, настройка MLOps.
- Участие в open source-проектах или публикации на Kaggle, участие в AI хакатонах.
- Опыт построения пайплайнов обработки данных и автоматизации обучения моделей.
- Опыт оптимизации инференса моделей (ONNX, TensorRT, Quantization, Pruning).
- Навыки внедрения/доработки LLM (GPT, Llama, Gemini и др.) или мультимодальных моделей.
Условия
- Официальное оформление, конкурентная заработная плата, бонусы по результатам проектов.
- Гибкий график, возможность удаленной работы (или гибрид).
- Профессиональный рост, участие в AI-конференциях и обучение за счет компании.
- Доступ к вычислительным мощностям (GPU), участие в R&D-проектах.
AI Engineer / LLM Architect
В компанию по разработке и поддержке мобильных сервисов для операторов связи в РФ и СНГ
Обязанности
- Разработка и развитие интеллектуальных ботов и ассистентов на базе современных языковых моделей (OpenAI GPT, Ollama, GigaChat и др.) для разных платформ и каналов.
- Работа с фото- и видеоконтентом: автоматическое описание, подбор и выдача наиболее релевантных медиа по запросу пользователя.
- Работа с векторными базами, RAG, анализ текстовой информации, извлечение сущностей, организация хранения истории диалогов.
- Разработка и внедрение различных персонажей (persona/характеры) для ботов, кастомизация стиля общения под целевые аудитории.
- Разработка промптов и оптимизация взаимодействия с LLM.
- Тестирование созданных ботов, ассистентов.
- Дообучение собственных языковых моделей под узкие задачи.
- Мониторинг и интеграция новых LLM, тестирование и внедрение решений.
Требования
- Опыт работы с LLM (OpenAI GPT, Ollama, GigaChat или аналогичными системами, интеграция через API).
- Python — уверенное владение, умение быстро разбираться в чужом коде и писать свой “под продакшн”.
- Навыки развертывания Linux-серверов: настройка доступа, установка окружения и необходимых зависимостей.
- Умение интегрироваться с другими системами и взаимодействовать с ними.
- Креативность и умение самостоятельно генерировать, тестировать и реализовывать рабочие гипотезы.
- Опыт разработки ботов и/или AI-ассистентов для различных платформ (мессенджеры, веб-сервисы, мобильные приложения и пр.).
- Понимание архитектуры мультимодальных систем (работа с изображениями, видео, текстом).
- Знание основ работы с базами данных (PostgreSQL, MongoDB и пр.), навыки проектирования простых data pipelines.
- Продвинутые навыки в prompt engineering, создание и кастомизация “персон” для AI-ботов.
- Умение собирать, анализировать и структурировать пользовательские данные (обратная связь, история диалогов).
- Навыки работы с Linux, Git, HuggingFace (умение поднять проект, запушить/сделать pull, поставить модель и т.д.).
- Опыт уверенного использования сервисов ChatGPT, DeepSeek, других LLM для решения рабочих задач.
- Широкий кругозор в области современных AI-технологий: понимание основных трендов, инструментов, возможностей и ограничений ИИ.
- Опыт внедрения/тестирования генерации мультимедийного контента (Stable Diffusion, Flux).
- Опыт с Text-to-Speech, Speech-to-Text.
- Опыт в “adults only” IT сегменте.
- Опыт в высоко нагруженных системах.
- Опыт быстрой интеграции новых AI-технологий и прототипирования.
Условия
- Полная занятость, гибкий график.
- Официальное трудоустройство по ТК РФ.
- Удаленная работа.
- ЗП обсуждается индивидуально, зависит от опыта и навыков кандидата.
- Задачи уровня “стартап” — самостоятельность, доверие, возможность влиять на архитектуру и выбор инструментов.
- Динамичный и неформальный коллектив, приветствуется конструктивная инициатива.
- Прямое участие в разработке новых AI-индустрий (генерация и продажа мультимедийного контента, кастомные боты и ассистенты для разных платформ).
Junior+MLOps инженер / Аналитик ML
В компанию по разработке, созданию и развитию сервисов, которыми пользуются миллионы людей и сами сотрудники.
Обязанности
- Участие в настройке и обслуживании окружений для запуска моделей.
- Мониторинг работы моделей в production и первичный анализ простых инцидентов (например, проверка доступности сервисов).
- Поддержка CI/CD-пайплайнов: обновление конфигураций, добавление тестов, отслеживание выполнения задач.
- Сбор метрик для мониторинга (логирование ошибок, загрузка ресурсов) и подготовка данных для отчетности.
- Ведение технической документации: фиксация изменений в настройках, обновление инструкций по эксплуатации, создание и обновление архитектурных и инфраструктурных схем.
- Составление шаблонов для типовых задач (развертывание моделей, настройка окружений).
- Помощь в коммуникации между командами: сбор требований от Data Scientists, передача информации разработчикам.
- Тестирование готовых решений перед передачей в production (проверка соответствия ТЗ). • Освоение базовых инструментов MLOps (Docker, Git, простые пайплайны) под менторством.
- Участие в создании обучающих материалов для новых сотрудников.
- Настройка мониторинга для отслеживания времени отклика моделей.
- Обновление документации после изменений в конфигурации сервисов.
- Сбор логов для анализа причин падения тестов в CI/CD.
- Подготовка отчетов по стабильности работы моделей за неделю/месяц.
- Тестирование обновлений библиотек на совместимость с текущей инфраструктурой.
Требования
- Профильное образование, дополнительное образование (переподготовка, аспирантура, курсы) в области data science/ml или смежных областях.
- Наличие релевантного опыта до года.
- Python (основные библиотеки: pandas, numpy, scikit-learn, TensorFlow/PyTorch).
- Базовые знания SQL для работы с данными.
- Понимание основных алгоритмов машинного обучения (классификация, регрессия, кластеризация).
- Опыт развертывания моделей (хотя бы на базовом уровне).
- Опыт работы с большими данными (Spark, Dask).
- Знание методов MLOps (A/B-тестирование моделей, shadow mode).
- Опыт работы с ML-проектами (учебные/пет-проекты, стажировки).
- Git (GitHub/GitLab/Bitbucket).
- Основы CI/CD (например, GitHub Actions, GitLab CI).
- Контейнеризация (Docker).
- Оркестрация (Kubernetes – будет плюсом).
- Мониторинг моделей (MLflow, Evidently, Prometheus, Grafana).
- Знание облачных платформ (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML – хотя бы одной).
- Проактивность, заинтересованность в смене направления и развития в направлении ML.
- Опыт работы с языковыми моделями.
Условия
- Полная занятость, 5/2 c 09.00-18.00.
- Официальное трудоустройство по ТК РФ.
- Офис (Москва/ Новосибирск/ Саратов/ Санкт-Петербург).
- ЗП обсуждается индивидуально, зависит от навыков кандидата и бэкграунда.
Бизнес-аналитик (Разработчик ИИ-агентов)
В компанию по разработке инновационных Al-решений для автоматизации бизнеса, которые помогают анализировать данные, выстраивать эффективные процессы и улучшать клиентский сервис.
Обязанности
- Анализ бизнес-процессов и выявление возможностей для оптимизации.
- Подготовка отчетов и аналитических материалов для представления результатов анализа руководству.
- Подготовка документации по бизнес-требованиям и функциональным спецификациям.
- Оценка и планирование ресурсов (разметка, мощности и т.д.) для реализации.
- Внедрение автоматизации бизнес-процессов с помощью ИИ.
- Участие в проектах по внедрению новых решений и технологий.
- Анализ трендов ИИ, подготовка предложений по их внедрению.
Требования
- Желание развиваться в области Al.
- Опыт работы от 1 года.
- Опыт работы на проектах для внешних пользователей.
- Опыт написания/дообучения нейросетей.
- Опыт автоматизации бизнес-процессов.
- Опыт работы с искусственным интеллектом и его внедрением в бизнес-процессы.
- Опыт работы с основными инструментами искусственного интеллекта.
- Опыт работы с языковыми моделями.
- Опыт работы с базами данных, табличными данными, массивами данных.
- Опыт постановки задач разработчикам, поддержка разработки и тестирования.
- Навыки написания User Story/Use Case.
- Знание нотаций UML, BPMN.
- Понимание принципов проектирования REST API.
- Знание форматов обмена данными.
- Системное мышление, аккуратность, внимание к деталям.
- Способность работать в команде и в условиях лимитов времени.
- Сильные коммуникационные и презентационные навыки, развитые soft-skills.
- Высшее техническое или экономическое образование.
- Дополнительное образование (переподготовка, аспирантура, курсы) в области data science/ml или смежных областях.
- Навыки промпт-инжиниринга.
- Опыт работы с AI-проектами и наличие реализованных проектов. ️
Условия
- Оформление по ТК РФ.
- Гибридный формат работы.
- ЗП от 120 000 руб. зависит от опыта и навыков кандидата.
- Работа в живой команде.
- Адекватные процессы без бюрократии и быстрое принятие решений.
Специалист по AI-решениям (NoCode/LowCode платформы)
В компанию по созданию безопасных отказоустойчивых продуктов уровня «Interprice» для управления ИТ-инфраструктурой в среднем и крупном бизнесе.
Обязанности
- Интеграция CRM и таблиц (например, заявки с сайта в Airtable и уведомления в Telegram).
- Настройка автоматических отчетов и напоминаний по сделкам.
- Настройка генерации клиентских отчетов с помощью GPT.
- Автоматическое создание email-рассылок и постов.
- Сбор информации из разных источников (например, отчеты брокеров).
- Визуализация данных на дашбордах (Google Data Studio).
- Быстрая разработка мини-CRM, калькуляторов и форм для заявок.
- Поддержка легкой ИТ-инфраструктуры на no-code уровне.
Требования
- Опыт работы с NoCode/LowCode платформами (n8n, Make, Zapier и др.).
- Интеграция через API и Webhooks.
- Работа с облачными сервисами (Google Cloud, Firebase и др.).
- Опыт использования GenAI API (ChatGPT, Midjourney и др.).
- Знание основ работы с базами данных (Airtable, Google Sheets и др.).
- Понимание бизнес-процессов в инвестициях и финансах — будет плюсом.
Условия
- Индивидуальное обсуждение уровня оплаты труда.
- Официальное трудоустройство согласно ТК РК.
- Гибкий рабочий день.
- Возможность работать удаленно.
- ДМС.
AI-консультант / Инженер AI-внедрений
В компанию по созданию безопасных отказоустойчивых продуктов уровня «Interprice» для управления ИТ-инфраструктурой в среднем и крупном бизнесе.
Обязанности
- Встречаться с командами (аналитики, разработчики, QA, HR и пр.).
- Слушать кейсы → объяснять, какие AI-инструменты подойдут и почему это полезно именно им.
- Помогать запустить MVP: подобрать инструмент, настроить, собрать прототип, показать эффект, на базе GPT, Copilot, no-code платформ и API-интеграций.
- Объяснять разработчикам и DevOps-инженерам, как использовать Copilot, GPT и др. на практике.
- Обучать команды писать промпты, работать с API, строить интеграции в повседневной работе.
- Обучать сотрудников и становиться их первым проводником в мир AI.
- Формировать вместе с командой AI-культуру внутри компании: через примеры, шаблоны, внутренние сессии, демо, гайды и понятные успехи.
- Показывать, как конкретно ИИ может решать задачи — быстро, доступно, без “ракетных технологий”.
Требования
- Реальные навыки и практический подход.
- Инженерный/разработческий бэкграунд (или опыт работы с техкомандами).
- Умение строить простые, рабочие AI-решения на базе GPT / Copilot / no-code / API.
- Понимание, как разговаривать с разработчиками, и как доносить пользу ИИ без “воды”.
- Опыт работы с ChatGPT API, Copilot, LangChain, OpenAI, AutoML, RAG (в идеале — своими руками).
- Умение объяснять на языке задачи: «вот как это решается, вот так ты это сделаешь, вот такой эффект».
- Умение уделить внимание не только техническим аспектам темы, но и практический подход.
- Желание и драйв делать/помогать/обучать, а не консультировать “про стратегию”.
- Готовность быть не просто исполнителем, а амбассадором AI внутри команды.
- Готовность много общаться и отвечать на вопросы.
- Преподавательский/кураторский опыт.
- Участие в коммерческих проектах с публичным доступом (возможность показать примеры работ).
Условия
- Частичная занятость (10-20 часов в неделю).
- Гибкий график работы, который формируется в зависимости от текущих задач.
- Удаленный формат работы.
- Оформление ИП/самозанятость.
- ЗП почасовая, обсуждается на собеседовании.
Аналитик (Разработка ИИ-агентов)
В компанию по экспертному информационно-аналитическому и консультационному обеспечению Департамента здравоохранения города Москвы.
Обязанности
- Предлагать варианты обработки данных и цифровых решений с учетом переводного опыта в области наук о данных и технологий машинного обучения.
- Участвовать в создании цифровых решений полного цикла, от разработки концепта до полной реализации в виде интерфейса, а также в их поддержке.
- Участие в разработке мультиагентных телеграмм-ботов ИИ консультантов на базе LLM.
- Готовить презентации и иные отчетные материалы по итогам проведенных исследований/работ, в т.ч. в форме научных статей (последнее - по желанию).
- Вести реестры и базы данных в рамках работы с цифровыми решениями.
- Следить за трендами в своей профессиональной отрасли, уметь их применить.
Требования
- Высшее образование или дополнительное образование (переподготовка, аспирантура) в области data science/ml или смежных областях.
- Опыт написания/дообучения нейросетей.
- Хорошие навыки статистической обработки данных будут преимуществом.
- Навыки научной работы и наличие статей в ведущих научных журналах будут преимуществом.
- Желание постоянно профессионально развиваться, участвовать в отраслевых конференциях, мониторить отраслевые публикации.
- Четкое понимание, что отсутствие постоянного профессионального роста сегодня – путь к отставанию.
- Уверенное знание английского языка (знание других языков является преимуществом).
- Коммуникабельность, внимательность, ответственность, стрессоустойчивость, креативность, умение работать в режиме многозадачности.
- Отсутствие формального подхода к работе - внутренняя потребность создавать качественный, социально полезный продукт.
- Готовность работать в сплоченной профессионально команде.
- Аналитический склад мышления - умение извлекать максимум информации из любых данных.
Бонусы
- Работа в молодом, перспективном, профессиональном, сплоченном коллективе.
- Возможность получить опыт работы с самыми новыми нейросетевыми решениями.
- Возможность междисциплинарного взаимодействия внутри – с социологами, с статистиками, демографами, коммуникаторами, экспертами в области организации здравоохранения и т.д.
- Возможность участвовать в преподавательской деятельности (при желании).
- Отличные возможности продвинуться в научной карьере.
- Совместные проекты с международными организациями (например, ВОЗ) и исследователями.
- Интересная, творческая работа.
- Практическая ориентированность работы реальная возможность участия в социально значимых проектах (в первую очередь, на городском уровне).
- Открытое к инициативам сотрудников руководство, возможность предлагать инициативные проекты.
- Возможность максимально проявить себя в творчестве, разработке новых методологических подходов, решения сложных задач.
Условия
- Оформление по ТК РФ.
- Полная занятость.
- Пятидневная рабочая неделя, с 9-00 до 17-30.
- Предпочтителен офис (г.Москва), но готовы обсудить возможность гибрида.
- Размер ЗП готовы обсудить на собеседовании, финальное предложение зависит от опыта и навыков кандидата.
- Перспективы карьерного роста.
Выпускники Университета искусственного интеллекта уже успешно работают в компаниях
Наши выпускники работают
Компании высоко оценивают работу наших выпускников
