Sberloga Jobs

🚀 One Day Offer RnD ML Мы проводим One Day Offer, где кандидат может пройти буквально одно техническое собеседование и получить оффер за один день. На этот раз мы ищем AI-исследователей с опытом от 3 лет. Дата: 6 июня 2026. Участники познакомятся с командой, пройдут технические секции и финальные интервью с лидами. 🔬 Что предстоит делать — Исследовать и внедрять мультимодальные архитектуры (image, video, text, audio) — Разбираться с RL-подходами для обучения reasoning-моделей — Быстро воспроизводить идеи из свежих статей и интегрировать их в командные проекты — Обучать LLM, VLM, VLA (Robotics) на GPU-кластерах Банка — Улучшать существующие пайплайны и доводить результаты до PoC / пилотов 🗓️ Как будет выглядеть день 10:00 — презентация команды 10:30 — технические секции 12:00–17:00 — финалы с командой 18:00 — обратная связь 📍 Формат работы: удалёнка по РФ или гибрид в городах присутствия 🎁 Что предлагаем — Конкурентная компенсация (оклад + премии) — ДМС с первого дня + страховка от НС и тяжёлых заболеваний — Социальная поддержка, матпомощь, корпоративная пенсионная программа, пониженная ипотечная ставка — Дисконты от партнёров, бесплатный фитнес — Доступ к внешнему и внутреннему обучению, семинарам, конференциям, корпоративной библиотеке 📎 Как участвовать Подать заявку, пообщаться с рекрутером и получить приглашение. Регистрируйся! 🤗 #найм #rndml

🔥Присоединяйся к Sber AI Lab: новые проекты в EdTech, HR, агентах для бизнеса и LLM-инференсе

Работай над продуктами и исследованиями в области LLM и агентных систем.

EdTech - одно из направлений, где мы: 🔘создаём агентов для учеников и учителей, 🔘инструменты проверки заданий и генерации контента. 🔘проект сочетает LLM (RAG, агенты, fine‑tuning) с задачами OCR, document understanding и оценкой качества генераций. ⚡️расширяем команду и ищем: ➡️Senior Data Scientist / AI Researcher в команду ИИ в образовании

Что делать: 🔘разрабатывать LLM‑агентов и RAG для учебных сценариев; решать OCR и document understanding (структура учебников, обработка PDF/изображений); 🔘настраивать multi‑agent оркестрацию (LangGraph, LangChain, schema‑guided pipelines); 🔘экспериментировать с GigaChat, Gemini, Qwen и др.; 🔘проводить fine‑tuning (instruction‑tuning, adapters, LoRA, SFT); 🔘строить метрики и evaluation pipeline. 🔘Нужен: практический опыт от 3 лет в NLP/LLM/агентах.

Актуальные вакансии в других командах: ➡️LLM Engineer / Inference Engineer в команду развитие OpenSource технологий

🔘Обучать LLM на GPU-кластерах, доводить модель до продакшена, выжимать максимум из инференса. 🔘Нужен: практический опыт обучения LLM, Python от 3 лет, distributed training.

➡️Middle/Senior ML Engineer в команду GenAI для HR

🔘Строить прикладных AI-агентов для HR-направления. 🔘Нужен: практический опыт вывода в прод агентов или LLM-решений.

➡️ML Engineer в команду ИИ агенты и оптимизация

🔘Придумывать новые алгоритмы, проверять гипотезы, писать статьи A*/Q1. 🔘Нужен: сильный Python, PyTorch, опыт с LLM и агентами.

➡️ML Engineer в команду ИИ-агенты для бизнеса

Проект: разработка ассистента руководителя для автономного решения рутинных задач. Разрабатывать NLP и мультимодальные пайплайны, RAG-системы, создавать ИИ-агентов и мультиагентные системы. Нужен: сильный Python, опыт в разработке агентов, понимание всех этапов вывода агентов в промышленную эксплуатацию.

📍Москва, Кутузовский проспект, гибрид. 💚Если хотите строить LLM-решения, которые реально работают в продуктах - ждём ваш отклик. #job #вакансии ✈ @sb_ai_lab

Обновления в нашем боте Smart_MatchBot! 🚀 Небольшой анонс о боте которого я делал в свободное время для мониторинга вакансий Новые возможности: 1️⃣ 💬 Команда /feedback Теперь вы можете делиться своим мнением и предложениями через новую команду /feedback. Просто напишите /feedback и ваш текст, и я обязательно его прочитаю 2️⃣ 📄 Подача резюме как запрос Хотите найти работу по своему резюме? Теперь вы можете просто отправить PDF/DOCX/DOC файл резюме в бот, и он автоматически создаст профиль поиска на основе последней позиции и задач 3️⃣ ✏️ Свободное редактирование запросов Теперь вы можете редактировать свои запросы в свободной форме. Напишите, что именно вы хотите изменить в своем профиле, и бот применит ваши правки к текущему запросу. 4️⃣ 🔍 Улучшенный поиск Полностью переработали алгоритм поиска вакансий: - Поиск теперь более строго фильтрует по предлагаемой сумме и локации/формату работы - Добавлен реранкер кандидатов вакансий Теперь бот еще точнее подбирает вакансии, которые действительно соответствуют вашим ожиданиям 👉 Попробовать можно тут: https://t.me/Smart_MatchBot Напишите о своих пожеланиях и фидбек, буду рад за обратную связь ❤️

🔥Sber AI Lab расширяет команду Мы усиливаем команду разработчиков агентов для ключевых бизнес процессов. ➡️ Middle/ Senior NLP Data Scientist

Что делать: Проектировать LLM- и агентные решения для банковских сценариев (от задачи до продукта). Разрабатывать архитектуру AI‑агентов: оркестрация, tool use, retrieval, memory, multi‑step workflows, guardrails. Стек: Python, 3+ года NLP/LLM, трансформеры, опыт создания агентных систем. Плюсом: RAG, векторные БД, асинхронность.

➡️ Middle/ Senior ML Engineer

Что делать: оптимизировать инференс LLM и RAG, доводить прототипы до production‑ready кода, деплоить, настраивать CI/CD, мониторинг, интеграцию с API, БД, Kafka. Стек: Python 3+ лет, прод агентных систем (LangGraph и др.), опыт с RAG, векторными БД, асинхронностью, Docker, OpenShift, GitLab.

📍Москва, Кутузовский проспект (гибрид) 🚀 В Sber AI Lab мы решаем сложные задачи, пробуем себя в новых ролях и постоянно развиваемся. 🔆Если это для вас — ждём отклик! ✈️ @sb_ai_lab #job #вакансии

🔥Sber AI Lab - Центр практического ИИ Сбера разрабатывает и внедряет AI-решения в ключевые бизнес-процессы банка. Сейчас мы строим прикладных AI-агентов для HR-направления: подбор, оценка, развитие сотрудников, внутренние сервисы для рекрутеров и руководителей. Мы усиливаем команду разработчиков агентов для ключевых бизнес процессов. ➡️ Middle/ Senior NLP Data Scientist

Что делать: Проектировать LLM- и агентные решения для банковских сценариев (от задачи до продукта). Разрабатывать архитектуру AI‑агентов: оркестрация, tool use, retrieval, memory, multi‑step workflows, guardrails. Стек: Python, 3+ года NLP/LLM, трансформеры, опыт создания агентных систем. Плюсом: RAG, векторные БД, асинхронность.

➡️ Middle/ Senior ML Engineer

Что делать: оптимизировать инференс LLM и RAG, доводить прототипы до production‑ready кода, деплоить, настраивать CI/CD, мониторинг, интеграцию с API, БД, Kafka. Стек: Python 3+ лет, прод агентных систем (LangGraph и др.), опыт с RAG, векторными БД, асинхронностью, Docker, OpenShift, GitLab.

📍Москва, Кутузовский проспект (гибрид) 🚀 В Sber AI Lab мы решаем сложные задачи, пробуем себя в новых ролях и постоянно развиваемся. 🔆Если это для вас — ждём отклик! #job #вакансии @sb_ai_lab

В связи с расширением моей команды по разработке автономных универсальных ИИ-агентов в Сбере ищу сотрудников! Чем мы занимаемся: — Разрабатываем AI-агенты с адаптивным поведением и полной автономией — они самостоятельно решают задачи, учатся на данных и масштабируются в реальных сценариях (проектирование ядра агента, работа с «глубокими агентами», внедрение самообучающих петлей, построение мультиагентных систем) — Создаем инструменты для развертывания и мониторинга моделей — от бесшовного деплоя в продакшен до автоматизированного отслеживания производительности, ошибок и оптимизации Кого ждём: 🔘Middle/Senior AI Agent Engineer (Python) Минимальный стек: — Python 3.10+ (async, LangChain/LangGraph — StateGraph, чекпоинты, стриминг) — LLM-провайдеры (OpenAI, Anthropic, OpenRouter), tool use, MCP для API/OAuth2 — Memory/RAG: векторные БД (Qdrant, Milvus, PGVector), гибридный поиск, факт-извлечение — Мультиагенты: оркестрация (CrewAI-подобные), циклы восприятие→действие→рефлексия, самообучение — Файловые системы как контекст-менеджеры, Docker, облака (AWS Bedrock, Azure) — Безопасность: sandbox, safety-агенты, откат, белые списки, аудит Must have: — 3+ года Python (промышленный async) — LangChain/LangGraph + RAG/векторные БД — Промпт-инжиниринг (system-промпты уровня Claude), tool calling — Знание LLM-архитектур, способов расширения моделей, принципов обучения/файнтюнинга — Опыт мультиагентных систем и самообучающихся петель Опыт: 3+ года 🔘Backend (Java/Python) Минимальный стек: — Java 17+ (Spring, JPA, Security, WebClient) или Python 3.10+ (FastAPI/Django, DRF, async) — REST API, транзакции, индексы, N+1, очереди, таймауты — JWT/OAuth2, базовая безопасность, CI, контейнеры, K8s (basics) — Логи, метрики, трассы — чтобы ловить проблемы по следам — Unit + интеграционные тесты, code review, контракты Опыт: 2–3 года 🔘Full-stack Frontend (React + Node.js) Минимальный стек: — React + TypeScript — Любой стейт-менеджер (Effector / Redux / Zustand / MobX / Vuex) — Node.js (Express/NestJS) + REST API — MongoDB / PostgreSQL, JWT/OAuth — Git, CI/CD, Docker, Vite/Webpack, Jest/Cypress Будет плюсом: Next.js, оптимизация, SEO, WebSockets, облака (AWS/GCP/Azure) Опыт: 2–3 года ➡️ Откликаться: @emilfrolov

Университет Иннополис – Срочно требуется биостатистик/биоинформатик Описание: Ищем специалиста для работы с генетическими и фенотипическими данными, разработки и внедрения BLUP-моделей для оценки EBV/GEBV. Работа включает обработку больших наборов данных, анализ наследуемости признаков и поддержку селекционных программ. Требования: Опыт в биостатистике, генетике или биоинформатике Знание R, Python или специализированных генетических пакетов Понимание методов BLUP и геномного отбора Умение работать с большими данными Обязанности: Анализ фенотипических и генотипических данных Построение моделей BLUP для оценки племенной ценности Подготовка отчетов и визуализаций результатов Пишите @kvikk_ruskinkot

💸 Куплю ML-команды 💸 Компания: Sber-AI Локация: Москва (гибрид/удаленка) Вилка: 400–800K/rub в зависимости от скиллсета конкретных инженеров в команде Направления: — Омнимодальность и VLA (Robotics) — Альтернативные архитектуры LLM — Нативный войсмод и редактирование речи/музыки — Омнимодальный и латентный ризонинг — Компьютер оператор и обучение в средах Подробнее: https://t.me/rndml_team/345 Контакт: @hukenovs #вакансия

#vacancy #вакансия #ai #limassol #ml #remote #backend #python 🚀 Senior Python Developer (AI) Компания InkTech https://inktech.org/ Вилка €4000-6000 gross Ищем Senior Python Developer (AI) в продуктовую команду, которая строит LLM-based решения, агентные системы и AI-инфраструктуру в продакшене. 🧠 Чем предстоит заниматься: - Проектировать и развивать LLM-based архитектуру - Разрабатывать AI-агентов (ReAct, planning, routing, handoff, memory management) - Интегрировать RAG (chunking-стратегии, vector DB, MCP, внешние API) - Управлять контекстным окном и оптимизировать cost/latency - Писать и оптимизировать промпты, внедрять guardrails - Строить observability AI-систем: * логирование шагов агента * трейсинг цепочек вызовов * мониторинг latency и стоимости - Проектировать REST API / WebSocket-сервисы - Разворачивать AI-инфраструктуру (GCP Vertex AI / AWS Bedrock) - Оценивать эффективность LLM-workflow (модели, метрики, качество результата) - Работать в продуктовой парадигме, декомпозировать задачи и обеспечивать прозрачность процессов 🛠 Технологический стек: Backend: Python, FastAPI, asyncio, Pydantic AI / LLM: PyTorch, LangChain, OpenAI API, HuggingFace Hubб, RAG (chunking-стратегии, embeddings, векторные БД) Agent patterns: ReAct, tool use, routing, handoff, planning Infrastructure: Docker, Google Cloud / AWS (Bedrock, Vertex AI), Nginx Данные: PostgreSQL, SQLAlchemy, Redis, RabbitMQ, S3, векторные БД Мониторинг: Grafana, логирование, трейсинг Dev tools: GitLab CI/CD, Cursor / Claude Code / Codex 📌 Требования: - 5+ лет коммерческой разработки на Python - Опыт построения архитектуры LLM-based решений - Разработка агентов и интеграция с RAG - Понимание паттернов: ReAct, tool use, planning, routing, handoff, memory - Prompt engineering + guardrails - Observability AI-систем -Понимание OAuth, webhook, API-дизайна - Отличное знание SQL - Опыт работы с разметкой данных - Опыт использования Cursor / Claude Code / Codex - Работа в Agile - Физическое нахождение вне РФ и РБ ⭐️ Будет плюсом - PHP (используется в компании) - Kafka - Temporal - Spec-driven разработка (Spec-Kit) - Опыт в CV / Audio / Video - Kaggle / соревнования 🏝 Условия - Оформление по ТК Кипра - Работа в офисе в Лимассоле (рабочая виза + страховка), или полностью удалённый формат - График: 9:00–17:00 (пн-пт, по Кипру) - Для офисных сотрудников: компенсация питания, SPA, спорта - Для всех форматов: * Корпоративные курсы английского и греческого * 24 дня оплачиваемого отпуска * Performance review каждые 6 месяцев с возможностью получения бонуса и/или повышения офера - Размер компенсации обсуждается индивидуально по итогам интервью 📩 Отклики отправляйте пожалуйста в лс @YouLiiia

В свободное время занимался активно различными сервисами связанными с hr и решил поделиться ботом который сделал, чтобы помочь с поиском вакансий ### Как бот работает? 1️⃣ Ты описываешь, какую работу ищешь — в свободной форме: *«Хочу удалёнку в IT, frontend, опыт 2+ года, зарплата от 180к, дружная команда»* 2️⃣ Я анализирую твой запрос с помощью ИИ и понимаю настоящие критерии. 3️⃣ Каждый день я ищу новые вакансии (за последние 3 дня) и сравниваю их с твоим профилем. 4️⃣ Присылаю тебе ТОЛЬКО самые подходящие — без спама, без лишнего. ### Почему это работает? ✅ Не по ключевым словам — а по смыслу ✅ Учитывает твои реакции: 👍 — будет таких больше, 👎 — исчезнут ✅ Не нужно мониторить hh, экономит 3–5 часов в неделю ✅ Работает в фоне — ты просто получаешь результат 👉 Попробовать: https://t.me/Smart_MatchBot Я не отдаю твой профиль компаниям. Твои данные в безопасности. 🔒 --- Над поиском конечно стоит еще поработать хехе 😁 Поделитесь мыслями, полезен ли сервис, что хорошо, а что не очень :)

🚀 Ищу senior DS: AI агенты + классика в HR-блок, чтобы сделать путь сотрудника лучше и технологичнее: Middle+/Senior Data Scientist [Сбер, Блок “Люди и Культура”] 📍Москва (офис/гибрид) Стек: Python, SQL, GigaChat, LangChain/LangGraph, numpy, pandas, pytorch, LightGBM Чем предстоит заниматься: разрабатывать ИИ-агентов (например, ИИ-рекрутер) с использованием GigaChat; ранжировать резюме и вакансии; RecSys для обучающего контента; прогнозировать отток и внутренние перемещения сотрудников; автоматизировать HR-процессы; +прямое влияние на продукт Откликаться на hh https://hh.ru/vacancy/129762695

🔥 Senior Data Scientist (LLM R&D) НИУ ВШЭ / iFORA · Москва / гибрид 💰 от 300k net iFORA — research-платформа анализа 850M+ документов (наука, патенты, медиа). Задачи: • Дообучение и исследование LLM (domain adaptation, synthetic data, RLHF/RLVR) • Reasoning, planning, AI-агенты, RAG / knowledge graph • Эксперименты, evaluation, внедрение SOTA Требования: • 3+ лет ML/DS, research mindset • PyTorch, Transformers, multi-GPU • RL (PPO/DPO), prompt & CoT • Научные публикации большой плюс Стек: Python, PyTorch, TRL, Axolotl, LangChain/LangGraph Инфра: A40 / A100 / H200, суперкомпьютер ВШЭ 🔍Подробнее: https://telegra.ph/Vakansiya-Senior-Data-Scientist-in-Research-01-22 📭 Контакт для связи: @anna_hr_hse

Ладно, напишу - если нужно удалите. Ищем людей в стартап делать RLVR среды толкающие llm к фронтиру ML research. По сути делаем индивидуальные задачки заставляющие ллм ошибаться / призванные обучить навыкам из недавно опубликованных статей. В основном интересуют области со сложной математикой, но без необходимости гонять каждое решение по 10 часов на кластере прежде чем получить скор. Нужны люди с сильной базой и начитаностью / кругозором (тогда можно без статей на топ конфах), или крутым опытом в узкой области. Удаленка, оплата в районе 100$/h

🫥Senior LLM engineer ищем в Центр практического искусственного интеллекта (Sber AI Lab) , который занимается разработкой и внедрением высокотехнологичных AI-инструментов. Обязанности 🔘разработка и внедрение LLM-агентов и продвинутых RAG систем в управленческом домене для решения стратегических задач банка — от прототипов до продакшена 🔘решение прикладных задач оценки качества и полноты предоставленной документации/отчетности в бизнес доменах средствами ИИ-ассистентов (RAG-пайплайны, классификация запросов, генерация ответов, оценка релевантности) 🔘исследование и настройка multi-agent orchestration (LangGraph, LangChain, schema guided reasoning pipelines) 🔘работа с GigaChat как основной моделью, а также эксперименты с ChatGPT, Gemini, Qwen fine-tuning моделей (instruction-tuning, adapters, LoRA, SFT, LLM-RL) 🔘разработка метрик качества взаимодействие с инженерами и аналитиками — внедрение моделей в реальные кейсы. Требования 🔘опыт работы DS/ML от 5 лет 🔘глубокая экспертиза в NLP/LLM 🔘уверенное знание инструментов разработки и инфраструктуры (bash, docker/openshift, git и т.д.) 🔘фундаментальные знания в сфере ML, профильное образование 🔘отличные знания языка Python и 🔘опыт упаковки моделей в сервисы и интерфейсы (например, FastAPI, Flask, Tornado, StreamLit, ChainLit и т.д.) 🔘опыт интеграции LLM с внешними API или базами знаний. Локация - Москва, Кутузовский 💻 контакт @oxana_y

🤖 Ищем Data Scientist (AI-агенты) в Сбер! Наша команда создаёт NLP-решения и интеллектуальные AI-агенты на основе LLM для анализа операционных, интегрированных и ESG-рисков. Работаем над мультиагентными системами, которые решают реальные бизнес-задачи в масштабе экосистемы Сбера. 🔍 Примеры наших проектов: Гардрайлы для защиты LLM и агентов от промпт-инъекций и атак 🛡️ AI-агент-библиотекарь: строит и управляет базой знаний по внутренней документации для сотрудников и других агентов 📚 Безопасные RAG-системы с контролем alignment через RLHF/GRPO 🔐 Агенты для оценки операционных рисков компаний экосистемы — на основе новостей, отчётов и описаний процессов 📊 Мультиагентный анализ кода: ищет уязвимости в бизнес-логике и сверяет реализацию с требованиями на естественном языке 💻 AI DataEngineer: автономно анализирует данные, ищет аномалии, строит витрины и проверки качества 🧪 🛠️ Что вы будете делать: Разрабатывать PoC и MVP AI-агентов на LangChain / LangGraph Участвовать во внедрении решений в промышленную эксплуатацию Адаптировать и дообучать внутренние LLM (Prompt Tuning, LoRA, SFT, GRPO) Решать классические и современные NLP-задачи: классификация, суммаризация, NER, semantic search, кластеризация и др. Писать чистый, поддерживаемый код и участвовать в ревью, архитектурных обсуждениях Курировать стажёров, менторить junior DS и руководить исследовательскими проектами с вузами 🎓 📌 Требования: Высшее техническое образование + сильная математика и алгоритмы 🧮 Отличное знание Python и ML-стека: PyTorch, TensorFlow, pandas, scikit-learn Опыт обучения нейросетей — от RNN/CNN до трансформеров и LLM Практика в построении RAG (включая GraphRAG, Agentic RAG) Умение создавать автономных AI-агентов на LangChain/LangGraph Опыт публикации собственных Python-библиотек 📦 Знание алгоритмов и структур данных (бинарный поиск, куча, деревья и т.д.) Умение эффективно использовать threading, asyncio, multiprocessing Принципы OOP, паттерны проектирования, SOLID, clean architecture Опыт с Git (GitFlow) и проведением Code Review Уверенный английский для чтения научных статей и документации 🌍 🌟 Будет плюсом: Написание юнит-тестов (pytest) Опыт с PostgreSQL и оптимизация сложных SQL-запросов Участие в соревнованиях (Kaggle Expert+ и выше) 🏆 Знание других языков (C++, Java и др.)

🚀 Ищем Senior Python Backend Engineer (Agentic ML Systems) в крупный банк! Привет! Мы создаём агентные системы на основе LLM для высоконагруженных сервисов оценки нефинансовых рисков — и ищем опытного Python-инженера, который: любит ML и понимает его сильные стороны и ограничения, хочет строить настоящий продакшен-бэкенд: надёжный, масштабируемый, с инженерной дисциплиной, готов внедрять современные подходы ML System Design и доводить агентные архитектуры до реального бизнес-воздействия. Если вам близок дух Bell Labs или Xerox PARC — исследовать, проверять гипотезы и выходить в прод — вам точно к нам! 💼 Что вы будете делать: Проектировать и разрабатывать backend-сервисы на Python для LLM-агентов и ML-пайплайнов (низкие задержки, высокая надёжность, observability). Встраивать и развивать архитектуру агентных систем: оркестрация инструментов, память, планирование, безопасные guardrails, оценка качества. Применять передовые практики ML System Design, адаптируя мировой опыт под наши задачи. Работать с данными и интеграциями: очереди/стриминг, базы, кэш, внешние API — у нас всё есть. Проводить технические исследования (R&D): быстро прототипировать → измерять → масштабировать в прод. Развивать платформу: тестирование, CI/CD, мониторинг, трассировка, контроль расходов. Влиять на инженерную культуру: код-ревью, дизайн-сессии, менторство. 👨‍💻 Подходит вам, если у вас: 4–8+ лет промышленной backend-разработки на Python (или смежном стеке) с фокусом на надёжность и производительность. Опыт проектирования распределённых и высоконагруженных систем. Уверенная математическая база (вероятность, статистика, оптимизация), инженерный вкус и привычка измерять всё метриками. Практика работы с ML-системами в продакшене: фичи, оценка (offline/online), A/B-тесты, наблюдаемость. Навык быстро осваивать новые подходы (LLM-агенты, RAG, инструменты, память, оценка), критически их проверять и доводить до результата. Готовность брать ответственность за продуктовые эффекты, а не только за код. 🌟 Будет плюсом: Опыт построения agentic-архитектур (планировщики, многошаговые цепочки, инструментализация, безопасность). Опыт высокоэффективного LLM-инференса, понимание работы kernel’ов. Вклад в open-source, публикации или доклады. Знание домена рисков. 💡 Почему с нами интересно: Реальный масштаб и влияние: создаём новую парадигму управления нефинансовыми рисками — автономно, мгновенно, надёжно. Свобода экспериментов с ответственностью: быстрые прототипы → измерения → прод — без «вечных» исследований. Минимум бюрократии: фаст-трек согласований, чёткие правила деплоя и доступа — вы сосредоточены на задаче, а не на процессах. Сильная команда: обмен знаниями, совместные дизайн-сессии, ревью; можно расти в Staff/Tech Lead или углубляться в системный/ML-дизайн. 📩 Если чувствуете, что это про вас — пишите в ЛС или делитесь с теми, кому может быть интересно!

Привет! Мы в Fortis ищем Tech Lead Machine Learning Engineer, который создаст с нами ML-платформу и команду с нуля 🚀 Что будем делать: • Строить стратегию MLOps, выбирать архитектурные решения и стек; • Создавать команду MLE и выстраивать процессы работы; • Проектировать модели — от идеи до прода; Ищем того, кто: • Работал с классическим ML и LLM/AI-агентами; • Готов брать на себя техническое лидерство и архитектурные решения; • Обладает навыками people-менеджмента. Что предлагаем: • Возможность сформировать MLOps-направление в растущей компании; • Сложные инженерные задачи вместо поддержки легаси; • Удалёнку по всему миру или гибрид в Дубае. Подробнее о вакансии и компании: 👉 https://telegra.ph/Lead-MLE-10-21 Для отклика присылайте резюме в tg: @AnyaAndr

🚀 Ищу DS в свою новую команду: AI агенты + классика в HR-блок: Middle+/Senior Data Scientist [Сбер, Блок “Люди и Культура”] 📍Москва (офис/гибрид) Стек: Python, SQL, GigaChat, LangChain/LangGraph, numpy, pandas, pytorch, LightGBM Чем предстоит заниматься: разрабатывать ИИ-агентов (например, ИИ-рекрутер) с использованием GigaChat; ранжировать резюме и вакансии; RecSys для обучающего контента; прогнозировать отток и внутренние перемещения сотрудников; автоматизировать HR-процессы; +прямое влияние на продукт Откликаться на hh тут

а у нас вакансия Middle ML Developer [MWS Octapi, МТС Веб Сервисы] https://job.mts.ru/vacancy/581860899413822486 📍Москва (м. Технопарк) 👩‍💻 Можно работать удалённо из РФ Стек: python, fastapi, RAG, FAISS, langgraph, k8s, ArgoCD, gitlab. Чем предстоит заниматься: NLP-задачи: классификация, суммаризация, кластеризация, NER и др.; разрабатывать RAG-пайплайны; разрабатывать AI-агенты, промпт-инжиниринг, fine-tuning LLM; участвовать в разработке архитектуры решения. О продукте: MWS OctAPI — платформа для надёжной и безопасной интеграции высоконагруженных систем в разнородных ИТ-ландшафтах. Вакансия открыта в подкоманду GenAI, которая занимается разработкой AI помощника по созданию LowCode интеграций. @willris