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
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
🥴1
#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: https://t.me/Ssomelye
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: https://t.me/Ssomelye
Forwarded from Data Analytics Jobs | Вакансии
#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
ПРАВИЛА БЕЗОПАСНОСТИ
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
ПРАВИЛА БЕЗОПАСНОСТИ
#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)
ПРАВИЛА БЕЗОПАСНОСТИ
🚀 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
ПРАВИЛА БЕЗОПАСНОСТИ