Семен Шаронов:
Коллеги, всем привет! Тут ,был список от автора, слезно прошу помощи
Ищем человека на ценообразование уже несколько месяцев. Может быть у Вас есть кто-то на примете?

https://spb.hh.ru/vacancy/124502617?hhtmFrom=employer_vacancies

#вакансия
Команда Excdev в поиске Тимлида ML

Общие требования
•Опыт: от 5+ лет в AI/ML, из них не менее 2 лет — в роли тимлида;
•Уровень: senior/lead ML engineer + опыт управленца (Tech Lead / AI Team Lead);
•Способность вести проекты от идеи до внедрения, включая исследование, архитектуру, разработку, деплой и мониторинг.
•Управление распределённой командой: ML-инженеры, data-инженеры, QA;

Глубокие технические компетенции
1. Распознавание финансовых документов (Document AI)
2. Vision-Language Models (VLM)
3. Разработка чат-ботов и интеллектуальных агентов
4. OSINT и глобальный поиск
5. Работа с веб-сайтами через Computer User Agent
6. Разработка локальных переводчиков

Условия:
Удаленный формат работы из любой точки мира
График с 10.00 до 19.00 по мск
Выплаты два раза в месяц

Контакт для связи
@VLT_recruiter

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

🚀 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

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

🚀 Ищем Senior Python Backend Engineer (Agentic ML Systems)

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!
@levinanika

🤖 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.)
@levinanika

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