Инженер по AI/LLM платформе
Команда развивает production-платформу для хостинга LLM и прикладные AI-продукты (AI Code Assistant, AI Chat, AI Code Review). Нужен опытный инженер с 5+ годами Python и бэкенда, глубоким пониманием инференса LLM (vLLM, SGLang, OpenAI API), highload-нагрузок и tool/function calling. Предлагают конкурентную зарплату, гибрид или полную удалёнку, ДМС и поддержку инноваций.
Отклик отправляется на сайте источника. Регистрация в Taylor для перехода не нужна.
Что предстоит делать
Наша команда обеспечивает доступность нейросетей для тысяч пользователей одновременно. Мы сопровождаем и улучшаем production-платформу для хостинга LLM: ее надежность, производительность и масштабирование. Кроме того, мы создаём прикладные AI-продукты на базе LLM. Ищем опытного инженера, которому интересно работать и с платформенной частью, и с продуктовой.
- Инфраструктура и высоконагруженный инференс (Platform Engineering):
- Проектирование и поддержка GPU-кластера инференса (Nvidia) для десятков тысяч пользователей: скалирование, балансировка и приоритизация запросов, пользовательские лимиты.
- Оптимизация производительности: кэширование, батчинг, etc.
- Надежность и observability: обеспечение SLA и предотвращение регрессий;
- Оценка и внедрение новых LLM.
- Продуктовая разработка (LLM Application):
- Разработка AI-сервисов: AI Code Assistant (Co-Pilot), AI Chat, AI Code Review;
- Проектирование пайплайнов автоматизаций: tool/function calling, обработка ошибок, управление контекстом/состоянием.
- Интеграции: встраивание AI-сервисов в корпоративную среду (API, БД, legacy-системы).
- Исследования и прототипирование (R&D):
- Проведение экспериментов, создание MVP и выстраивание пути доведения до продакшена.
- Исследование новых технологий и подходов для улучшения продуктов
- Мы ждем от будущего члена команды:
- Экспертиза в Python & Backend
- Опыт разработки на Python (5+ лет), знание стандартов: typing, асинхронность, паттерны проектирования
- Опыт создания высоконагруженных API (FastAPI или аналоги), работа с очередями, воркерами и фоновыми задачами
- Опыт построения gateway/router, управление ключами, маршрутизация, пользовательские лимиты
- Опыт поддержки высоконагруженных сервисов в продакшене: стабильность контрактов, обработка ошибок
- Глубокие знания LLM & Inference
- Опыт работы с инструментами инференса (vLLM, SGLang, OpenAI API), понимание их внутренней работы
- Опыт настройки инференса под highload: latency/throughput, управление GPU-ресурсами
- Опыт построения решений с tool/function calling: MCP, guardrails, борьба с галлюцинациями
- Дополнительно приветствуем:
- Насмотренность в применении AI агентов, мультиагентных систем, оркестрации инструментов
- Понимание основных метрик качества LLM решений, опыт проведения A/B-тестов и офлайн-оценки: eval-сеты, human eval, etc
- Опыт Lua-разработки
- Опыт разработки и интеграции MCP
- Будем рады предложить вам:
- Конкурентный уровень заработной платы
- Гибридный формат работы, возможность полной удалённой работы
- Систему премирования за научные достижения, публикацию статей, регистрацию патентов и выступления на конференциях
- «Лекторий», в рамках которого приглашенные эксперты и наши специалисты на регулярной основе делятся профессиональным опытом из различных областей науки
- Внутреннюю программу поддержки инноваций
- Медицинскую страховку, включающую стоматологию, госпитализации, международные путешествия
- Льготное страхование членов семьи
Стек и инструменты
Зарплата не указана — оценили по рынку
На основе 104 похожих вакансий за 90 дней.
Сколько платят вам?
Вакансии показывают, что обещают работодатели. Анонимно расскажите, сколько получаете вы как Data/ML-специалиста — так появится зарплата, которую платят на деле.
Подходит ли вам эта вакансия?
Зарегистрируйтесь и загрузите резюме — посчитаем % совпадения с этой вакансией, подсветим сильные стороны и что стоит подтянуть
Ещё в Тераплан
26 активных вакансий в компании
Разработчик 1С
~1 126 600 – 1 414 800 ₸ оценка
Разработка и проектирование функционала для конфигурации 1С: WMS Логистика. Управление складом, редакция 5.0, включая интеграции с другими системами. Требуется опыт от 5 лет на платформе 1С:Предприятие, знание ERP 2.5, БСП и принципов интеграции через REST API. Дополнительно ценятся навыки работы с складским оборудованием, Git и КД2.
Инженер по сопровождению продукта (L4)
~1 162 564 – 2 325 128 ₸ оценка
Команда L4 в YADRO сопровождает флагманское СХД TATLIN.UNIFIED: разбирается в инцидентах, ищет корневые причины, выпускает хотфиксы и развивает диагностические инструменты. Нужны уверенный Linux, Go (или сильное желание его освоить), Python и Bash, понимание сетей и многопоточности. Предлагают работу на стыке разработки и эксплуатации с дежурствами, менторством и глубокой платформенной отладкой.
DevOps-инженер / Системный администратор Linux
Актуальность уточняется
~2 006 765 ₸ оценка
Нужен DevOps-инженер или системный администратор Linux с опытом от 3 лет для поддержки и развития серверной инфраструктуры: настройка веб- и прокси-серверов, автоматизация через Ansible и CI/CD, контейнеризация и мониторинг. Работа удалённая, оформление по ТК РФ, гибкий график и ДМС с первого дня.
Разработчик UEFI
~995 600 – 1 564 990 ₸ оценка
Разработка и адаптация прошивок UEFI (EDK2, Aptio V) под аппаратные платформы компании, включая интеграцию с OpenBMC и работу с низкоуровневыми протоколами. Требуется глубокое знание C, архитектур x86/amd64, PCI Express и шин I2C/SPI/RS232, а также английский для чтения технической документации. Предлагают ДМС, обучение, премии за патенты и участие в конференциях.
Похожие вакансии
6 вакансийИнженер по данным / Data Platform Engineer
~1 925 742 ₸ оценка
Нужен инженер, который возьмёт на себя надёжность и производительность современной дата-платформы: Snowflake, dbt и ELT-пайплайны. В задачи входит оптимизация запросов и стоимости, мониторинг качества данных, инцидент-менеджмент и помощь команде с best practices. Требуется серьёзный опыт в data engineering, глубокое знание Snowflake и dbt, а также навыки коммуникации со стейкхолдерами.
Старший Data Scientist
~1 925 742 ₸ оценка
Xenoss ищет старшего Data Scientist для долгосрочного проекта In-Call Assistant с крупной финансовой компанией. Задача — строить real-time conversational AI: обработка шумных ASR-транскриптов, разметка, fine-tuning и пост-тренировка LLM (SFT, DPO, GRPO), оценка качества генеративных моделей без gold-меток. Нужен опыт 5+ лет в ML/NLP, 2+ года с LLM, сильный Python, работа с multi-GPU (DeepSpeed/FSDP). Удалённо, B2B-контракт, требуется пересечение минимум 4 часа с командой в Нью-Йорке.
AI Research Scientist (NLP/LLM)
~1 925 742 ₸ оценка по стеку
Preply ищет AI Research Scientist в команду AI Learning для разработки моделей персонализированного обучения на базе мультимодальных LLM. Нужны PhD в NLP/ML, 4+ года опыта с deep learning, PyTorch/TensorFlow и облачные платформы. Предлагают конкурентный пакет с equity, страховку, бюджет на обучение и возможность влиять на обучение миллионов людей по всему миру.
Python AI разработчик
~1 925 742 ₸ оценка
Bookimed ищет Python AI разработчика для автоматизации SEO-процессов на 9 языках: создание AI-агентов и воркфлоу, построение RAG-систем на медицинских данных, разработка ETL-пайплайнов и быстрых MVP. Нужен опыт 4+ года в Python, из них 2+ с LLM, знание OpenAI/Claude API, LangChain/LlamaIndex, SQL и векторных БД. Предлагают полностью удалённую работу, медстраховку, оплату спорта и коворкинга, 22 дня отпуска и доступ к премиум AI-моделям.
AI Engineer (Senior)
~1 070 104 ₸ оценка
Ищем Senior AI Engineer на проект 2-3 месяца для построения AI-систем с фокусом на OSINT, AI-агентов и Deep Research. Нужен практический опыт с LLM, LangGraph, RAG, tool calling, локальными моделями и оптимизацией инференса через vLLM. Предлагают удалённую работу и конкурентную оплату.
Разработчик аналитического хранилища (DWH)
~1 925 742 ₸ оценка
Команда DWH в Ozon ищет разработчика аналитического хранилища, который будет строить и развивать ETL-процессы, проектировать структуры данных и оптимизировать пайплайны для продаж, учёта и логистики. Нужны отличное знание SQL, опыт работы с колоночными СУБД (Vertica, Greenplum и др.), Python, Airflow, Bash и Docker, а также опыт проектирования архитектуры хранения данных. Работа с большими объёмами данных на стеке Trino, Hadoop, Spark и Jupyter Notebook, с возможностью влиять на архитектуру и развиваться в наставничестве.