Data Science Jobs
22.5K subscribers
49 photos
3 videos
1 file
767 links
Лучшие вакансии по темам Data Science, машинного обучения, нейросетей, искусственного интеллекта, компьютерного зрения, сбора, обработки и анализа данных.

🗄Мы в реестре РКН: https://vk.cc/cEZ5Ff

По всем вопросам: @musit
Чат: @bigdata_ru
Download Telegram
#вакансия #remote #AIengineer #LLM #RAG #hiring

AI Engineer в амбициозную команду, которая строит не «очередной ИИ-инструмент», а систему, переосмысляющую принятие решений в условиях высокой неопределенности.
Проект, в который идёт найм, он не из разряда "сделаем стартап и посмотрим". Это масштабный пивот для одного из самых интересных VC-фондов с глобальным охватом.
Мы небольшая венчурная студия, которая помогает существующим компаниям резко наращивать капитализацию через точечные, но радикальные расширения и изменения, часто для переизобретения и пересборки смыслов. И когда такие изменения срабатывают, это уже не продукт, а настоящая "сюжетная арка" с эффектом hockey stick.
Сейчас как раз тот самый момент. Команда собрана. Рынок подвижен. Вопрос только в том, кто будет собирать логику новой интеллектуальной системы.

🌍 Формат: удаленно
🧠 Уровень: Middle / Senior / Deep Thinker
💸 ЗП (gross, annual): ~$55K Middle / ~$85K Senior / ~$120K Deep Thinker
📍 Гео: неважно, главное -- мышление

О проекте

На фоне всех этих DeepSeek'ов 3.1, Llama 4 (и мы еще не успели увидеть ризонинг версию), Gemini 2.5 pro/Gemma 3, GPT 4.5 и даже сильно поумневшего ChatGPT 4o, и ожидания o3/o4/GPT 5/Qwen3 и многого-многого другого, самая сложная задача всё ещё та же: понять, когда ты неправ.
Проблема не в доступе к данным, а в том, какие 5% контекста действительно важны. Всё остальное это только шум и самоуспокоение.

Мы строим не чат-бот и не дашборд. И точно не RAG на изоленте и скотче. Это интеллектуальная система, которая помогает VC и инвестиционным командам
выявлять слепые зоны, переосмысливать уверенность и точнее различать ценное и бесполезное. Она не заменяет человека, а помогает ему постоянно оставаться в тонусе. И еще иногда бьёт по самоуверенности, но очень фелигранно и аккуратно, только для повышения эффективности.

🔧 Технологический стек:
[ ] LangChain, LlamaIndex
[ ] Реализация высоконадежного Retrieval-Augmented Generation
[ ] RAG, который работает в условиях реального давления, а не в демке
[ ] Валидация источников и данных в реальном времени
[ ] Python (FastAPI, Flask, Django), OpenAI, Claude, Gemini, Grok и друзья

👀 Мы ищем человека, который:
[ ] Знает, что такое инженерия рассуждений, а не просто промпты
[ ] Понимает, что эпистемология важнее вайрфреймов
[ ] Может строить пайплайны, которые думают, а не просто индексируют
[ ] Работал с AI в чувствительных или высокоответственных системах (финансы, безопасность, анализ рисков)

Если хочется строить то, что действительно имеет значение, напиши в личку @ssmetyukh
#AI #VoiceTech #DS #AIEngineer

Привет, это Voximplant!
Сейчас мы ищем AI Engineer для задач в направлении voice/text.

💻Мы международная SaaS компания в области облачных коммуникаций. Если быть точнее CPaaS - Communication Platform as a Service.
Мы создаём платформу, которая позволяет компаниям по всему миру строить клиентские коммуникации внутри своих продуктов и бизнес-процессов. Через нашу инфраструктуру бизнесы запускают голосовые сервисы, контакт-центры, омниканальные коммуникации, автоматизацию взаимодействия с клиентами и решения на базе AI.
У нас есть 2 направления бизнеса: B2B и B2D. B2B - облачные контакт-центры, B2D (business to developers) - платформа-лего для разработчиков, внутри которой можно строить свою собственную коммуникационную платформу.


О Voximplant в 2026 году:
С 2013 года на рынке облачных коммуникаций;
300+ сотрудников;
30 000 клиентов по всему миру;
3 млрд звонков обрабатываем в год.


🔖Задачи:
Проектировать архитектуру голосовых ботов: многокомпонентные сервисы, API-интерфейсы, инструменты управления и автоматизации;
Интегрировать RAG-решения, включая векторный поиск, чанкование, embedding;
Погружаться в детали проектов, анализировать ограничения и выбирать подходы к реализации;
Прототипировать интеграции с поставщиками (ASR, TTS, LLM, Turn Detector, Noise filter);
Проводить бенчмаркинг поставщиков (latency, throughput, cost);
Улучшать технические метрики продуктов (latency, количество ошибок);
Развертывать модели в облаках и оборачивать их в сервисы;
Развивать подходы к автотестированию в тексте и голосе;
Вместе с продактом и технической командой работать над развитием продукта;
Сопровождать запуски проектов для клиентов;


🖇Ожидания от будущего коллеги:
Опыт проектирования комплексных LLM-систем или AI-платформ;
Опыт интеграции моделей разных вендоров: OpenAI, Qwen и других;

🖇Опыт работы с ASR/TTS:
управление потоками речи в реальном времени,
корректное восстановление контекста после прерывания,
согласование таймингов между распознаванием, ответом и синтезом речи;

Понимание современных подходов к RAG, включая:
работу с векторными базами данных,
разработку и настройку embedding-пайплайнов.
Опыт работы с function calling, tools, agents и понимание архитектуры цепочек промптов;
Опыт участия, внедрения или создания внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием, а также их мониторинга;
Уверенные навыки программирования на Python:
построение пайплайнов,
интеграция с API LLM и векторными базами,
автоматизация процессов.
Умение четко излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и менторить коллег.


⌨️Будет плюсом:
Опыт разработки платформенных решений, SDK или low-code инструментов для AI-ассистентов и поддержки команд;
Знания и опыт работы с ML-мониторингом, логированием, observability и CI/CD для LLM-инструментов;
Навыки проектирования мультимодальных систем: обработка текста, аудио и интеграция мультимодальных моделей.

🖱Предлагаем:
Мы - продуктовая компания, которая создает технически сложный и востребованный продукт для бизнеса;
Гибкое начало рабочего дня;;
Работа в аккредитованной IT-компании;
Одна из 2-х льгот на выбор за счет компании (с возможностью воспользоваться другой на корпоративных условиях): ДМС (Лучи), Корпоративное обучение английскому/испанскому языку до 2-х раз в неделю;
Корпоративные скидки от BestBenefits;
Удалённый формат работы, при желании гибрида — Московский офис находится в пяти минутах от метро Тульская, рядом с Даниловским рынком;
Современные и удобные инструменты, софт и оборудование для работы.

Процесс найма:
Скрининг с HR;
Техническое интервью;
Оффер.

Резюме ждёт Ольга @olgas_itrec