#вакансия #промпт #инженер #rag #finetuning #remote

Есть достаточно обьемная методология согласно которой ai должен делать оценку соискателя. Сейчас есть МВП - воркфлоу на Н8Н, но результаты автоматической генерации по методикам явно недотягивают до результатов оценки квалифицированного психолога.(полноценное тз под нда)


Стек:
- Prompting skills
- RAG and Vector Databases
- Fine-tuning Language Models
- Workflow Automation (n8n)
- Data Structuring with JSON
- Python, langchain


Компания: физ. лицо (небольшая команда)
Занятость: проектная, объем работы 1-2 месяца
Формат работы: удаленно
Вилка: почасовая оплата от 1500 до 1800 руб/час
Вариант трудоустройства: неофициальное либо договор ГПХ

Только с портфолио выполненных проектов подобных задаче
Ваши резюме сюда: @Biduero

Компания: HighSky
Находимся в поиске Senior MLE (SE)

Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения, также осуществляем поддержку и мониторинг работающих решений.
Находимся в поиске MLE

Чем предстоит заниматься:
• разрабатывать MVP-решения для задач из различных областей (генерация текста / аудио, сбор данных, извлечение блокчейн данных) 
• проектировать и разрабатывать архитектуру решения задач, выбирать подходящие БД и другие инфраструктурные компоненты
• проводить ресерч, тестировать SOTA алгоритмы и подходы для конкретной задачи, адаптировать существующие решения для конкретной задачи. Выводить в прод ML-модели
• тестировать различные ML-модели, находить оптимальные гиперпараметры, дообучать модели

Требования к кандидату:
• Опыт работы от 6 лет;
• Опыт коммерческой разработки с нуля;
• Опыт в deep learning и анализе данных или машинном обучении
• Понимание классических ML-алгоритмов, знание SOTA-решений и архитектур в одной из областях: NLP, CV
• Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Будет плюсом:
• Научные исследования по Computer Science 
• Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах 
• ШАД / Школа 21
Что мы предлагаем:
• Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
• Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации в вилке от 5.000$-9.000$;
• Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
• Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость;
• Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы;
• Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
• Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа.

Если увидел в этом описании себя - скорее откликайся, чтобы стать частью нашей команды!

Контакт: @dybovanya

#вакансии #dataengineer #Spark #Scala3 #Jenkins #Senior

Друзья, всем привет!

Ищем Преподавателя уроков и задач на практический курс по разработке на Spark для действующих Data Engineer.

О нас:
Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сфере ИИ, дата инжиниринга и веб-разработки.

Кого ищем:
Преподавателя, которому интересно поучаствовать в качественном образовательном проекте.

Что нужно делать:
•  Проводить занятия, обычно по выбранным (2-4) темам из всего курса. Занятия в формате вебинаров 2 раза в неделю по 2 часа.
•  Общаться в чате и отвечать на вопросы слушателей курса.

Что мы ждем от кандидата:
•  более 5 лет в роли DE, опыт оптимизации высоконагруженных приложений/ETL процессов;
•  Опыт работы со Scala 3; Spark; Kafka + Spark Structured Streaming; Hadoop; Oozie; Yarn.

Что мы предлагаем:
•  Сумма оплаты возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования.
•  За проведение одного двухчасового занятия – 10т.р.-20т.р. в зависимости от вашего опыта.

Если у Вас классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!

Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: www.tg-me.com/KaterinkaGl

Вакансия: ML Разработчик в LegalTech-стартап.

Локация: удаленно
Тип работы: свободный график, главное - двигаться по плану, который будет согласован с нами.
Оклад: 150-200к, опцион на долю. Оклад вырастет по мере выхода из MVP.

О проекте: Мы создаем юридическую AI-платформу, которая предоставляет бесплатную юридическую помощь, генерирует документы (иски, жалобы) и даёт пошаговые инструкции. Наша задача — сделать правовую поддержку доступной каждому через гибрид ИИ и экспертной поддержки. Существующие сервисы направлены либо на крупный бизнес, либо на помощь юристам - сервисов для обычного человека с рядовыми проблемами (отмена судебного приказа, претензия в управляющую компанию и т.д.) пока нет, и мы хотим это исправить.
У нас имеется команда юристов и инвесторы, в связи с чем мы нуждаемся в ML-разработчике, который бы присоединился к команде.

Что мы ждем:
- Опыт дообучения LLM. Практический опыт fine-tuning моделей (например, GPT-family, LLaMA, Mistral, YaLM, ruBERT) под специфические задачи. Понимание методов и стратегий дообучения.
- Экспертиза в подготовке датасетов. Опыт работы с разнообразными форматами данных (JSON, DOCX, CSV, текстовые файлы) и их преобразования.
- Работа с русским языком и NLP;
- Владение Python, PyTorch, Hugging Face Transformers.

Связь по вакансии - @kolegov_lawyer

❗️ Вакансия: Системный аналитик Middle+/Senior с опытом работы с большими данными в банковском проекте 💼

📍 Локация: РФ, Московский часовой пояс
🕒 Длительность: до конца 2025 г. с возможным продлением
👤 Гражданство: РФ/РБ

🚀 О проекте:
Онлайн-платформа данных банка для OLTP-процессов.
Технологии: Java/Spring/k8s, Kafka, Artemis, PostgreSQL, ClickHouse.

🔍 Требования:
- Опыт системного аналитика от 4 лет, в финтех приветствуется
- Навыки работы с большими данными и SQL (оптимизация запросов)
- Знание моделирования данных и архитектуры Kafka
- Понимание Java, Spring, Kubernetes и микросервисной архитектуры
- Опыт работы с REST API и ETL процессами
- Знание различий OLTP и OLAP

✨ Будет плюсом:
- Опыт аналитика данных
- Знакомство с Grafana, Kibana
- Базовые знания Kubernetes
- Понимание message brokers, Artemis

🛠 Обязанности:
- Анализ источников данных
- Управление требованиями, коммуникация с заказчиками и командами
- Составление спецификаций и постановка задач
- Участие в тестировании и релизах

📩 За подробностями обращаться к @borodinK

📣 Ищем ML-специалиста в проект Fideware
(семантический поиск + оптимизация рекомендаций, удалённо, с оплатой, краткосрочный пилот → долгосрочное сотрудничество)
Ставка: $45–55/ч на старте, обсуждается рост.
---

Проект: разработка специализированного рекомендательного движка.
⚡️Клиент готов стартовать сразу — если увидит глубокое понимание задачи и уверенность в реализации.
Работаем от команды Fideware (Беларусь, контракт, прозрачные условия).

---

➡️Что нужно делать:

* Семантический поиск на основе embedding-моделей (SBERT / FAISS / BERT-like);
* Связка embedding-логики с базой объектов и сценариев;
* Оптимизация под множество ограничений (бюджет, набор доступных компонентов, пользовательские предпочтения) с применением градиентного спуска, генетики, симплекс-метода;
* Участие в архитектуре ML-компонентов и логике рекомендаций.

---

❗️Что нам важно:

* Опыт в semantic search и embedding-подходах;
* Знание FAISS / cosine similarity / кластеризации (KMeans, DBSCAN);
* Опыт в constraint-aware задачах;
* Python, sklearn, HuggingFace, Jupyter, Docker, Git;
* Умение ясно объяснять, инициативность, инженерная зрелость.

---

💎 Формат:

* Удалённо, по контракту;
* Работа через нашу JIRA / Slack / Git;
* Начинаем с небольшой PoC-задачи (оплачивается), при успехе — расширение роли в основном проекте.

---

💬 Если вы сами — такой человек, или есть кто-то на бенче — пишите в ЛС:
@fideware
или оставляйте контакт, пришлём техзадание.

---

📎 PS: Рассматриваем также включение специалиста через небольшую компанию (субподряд/аутстафф). Главное — включённость, компетентность и инженерная ясность.

#работа #удаленнаяработа #вакансия #Dataengineer #Дата_инженер #middle #инженер #DA

Позиция: Data-инженер
Полная занятость
График: 5/2
Формат работы: удалённо
Компания: 7RedLines
Оформление: ТК РФ
Оклад на руки: 160 000 – 190 000 к

Обязанности:
Оптимизация обработки данных в GreenPlum для сокращения времени выполнения запросов;
Проектирование и поддержка хранилищ данных в GreenPlum;
Разработка и поддержка dbt-моделей;
Проведение code review, участие в интервью для найма сотрудников.

Обязательные требования:
Опыт работы в роли Data Engineer/Data analytic от 3 лет;
Глубокие знания SQL;
Опыт работы с GreenPlum;
Опыт построения и оптимизации ETL-процессов;
Умение проводить code review и работать в команде;
Понимание принципов Agile (Scrum, Kanban) и опыт работы с Jira/Trello;
Английский язык на уровне чтения технической документации.
Желательные требования:
Опыт миграции данных из SAS в GreenPlum;
Опыт работы с dbt;
Понимание методологий проектирования хранилищ данных (Data Vault, Anchor modelling).

Контактная информация:
Тг: @HR7RedLines
Эл.почта: [email protected]

#vacancy #ML #AI #LLM #OLLAMA #Engineer

🏢 Формат работы: Гибрид/Офис

🖥 Занятость: Фулл тайм

💶 Зарплатная вилка: 6000 - 10000$ (Здесь все очень гибко)

📌Описание вакансии: На данный момент мы ищем инженера, с опытом работы с LLM. Вы будете отвечать за развертывание и эксплуатацию моделей LLM (Ollama + GPU servers / k8s), а также за создание и обслуживание сценариев автоматизации и агентов LLM в n8n.

Вы будете формировать отдел AI, поэтому вам нужно будет сосредоточиться на создании процессов внутри команды, найме членов команды, выстраивании коммуникации и развитии архитектуры.

🛠Обязанности
- Развёртывание и обновление LLM-моделей в on-prem Ollama (или аналог)
- Проектирование и реализация n8n-флоу с LLM-агентами
- Настройка CI/CD (GitHub Actions/GitLab CI) для моделей и сценариев
- Мониторинг (Prometheus/Grafana, Langfuse, Loki) и алерты
- Разработка архитектуры
- Управление командой

📝Требуемые навыки и опыт
- 3+ лет опыта в DevOps/MLOps
- 1+ год опыта работы с GenAI
- 1+ год опыта управления командой
- Английский язык на уровне B2+ (чтение статей/документации, созвоны с вендорами)
- Опыт с Ollama / llama.cpp / vLLM / Hugging Face Transformers
- Понимание quantization, LoRA, RAG
- n8n либо Make/Zapier с кастомными нодами (JavaScript/TypeScript)
- Git-flow, IaC (ansible/terraform базово)
- Python 3.9+, Bash, JS/TS умение читать Go-код будет плюсом
- Prometheus + Grafana, ELK/Loki, опыт трассировки LLM-запросов
- REST/gRPC, Webhooks, Postgres, Redis
- Docker, Compose; базово — Kubernetes/Helm

🎁Бонусы для вас
- Высокая заработная плата (обсуждается индивидуально с каждым кандидатом)
- Компенсация расходов за переезд (переезд осуществляется в один из городов: Барселона, Нови-сад, Прага, Лондон)
- Обеспечение оборудованием: ноутбук, телефон и покрытие расходов на связь
- Индивидуальная компенсация за различные курсы и оплату получения сертификатов
- Постоянные возможности для роста, регулярные ревью
- Приоритет на работу с территории Испании, Сербии, Чехии (есть офисы). В случае других регионов готовы обсуждать

❗️Релокация возможна только для кандидатов, за пределами РФ и РБ

Контакты: @nikvan03

Проект: локальное (on-premises) развертывание PrivateGPT с моделью Saiga 13B (файл model-q4_K.gguf) на Windows 11.

Цель: стабильно работающий веб-интерфейс (http://127.0.0.1:8001) с корректной загрузкой модели, возможностью добавлять свои документы (RAG) и русским интерфейсом.

Текущее состояние:
ОС — Windows 11 Pro x64, CPU i5-10600, 32 GB RAM, SSD 1 ТБ.
Python 3.11 + Poetry уже установлены, репозиторий privateGPT клонирован.

Файл-модель model-q4_K.gguf (≈ 8 GB) лежит:
C:\privategpt_old\models\modelssaiga\model-q4_K.gguf
(при необходимости можно перенести).

Базовые зависимости установлены, но приложение не запускается из-за ошибок Pydantic / пути к модели.

Требования к результату:
Область / Что должно быть настроено
LLM: llama_cpp грузит Saiga 13B без ошибок «Provided model path does not exist», все переменные окружения и YAML-конфиг приведены к валидной схеме.
Web UI: PrivateGPT доступен по http://127.0.0.1:8001, принимает запросы и отвечает (русский + английский).
RAG-подсистема: Возможность ingestion локальных PDF/DOCX и вопросов по ним.
Документация: README-файл (или комментарии .md) с описанием: шаг запуска, где лежит конфиг, как добавлять новые документы, как сменить модель.

Формат выполнения:
☐ Удалённо (AnyDesk/TeamViewer/VS Code SSH)
☐ Очно (СПб), договоримся о времени.
Срок: 5 часов с момента утверждения.
Бюджет: 3000 ₽ (либо укажите свою ставку)

Требования к исполнителю:
— Опыт с llama_cpp, PrivateGPT или аналогичными self-host LLM-стеками.
— Умение работать на Windows-станциях (без Docker предпочтительно).
— Готовность предоставить короткий отчёт по итогам.

По всем вопросам обращаться к @MihailUr888

Data Engineer/ Search Engineer

#вакансия #dataengineer #Elasticsearch #AWS
Location: Remote (outside of Russia)
Work format: Remote, Full-time
Salary range: $25-35 per hour
Company name: CloudSquad
Contacts: @natalia_kurland

Our customer is generative AI company headquartered in San Francisco provides a comprehensive AI platform tailored for enterprise use. In late 2023, the company secured $100 million in Series B funding from leading institutional investors, including a prominent growth equity firm and several other major venture capital groups.

We are looking for an experienced Elasticsearch Engineer to help us scale and optimize search infrastructure across multi- and single-tenant environments. You will be responsible for improving performance isolation, managing large-scale clusters (terabytes of data per tenant), and designing a scalable, resilient Elasticsearch/OpenSearch architecture to meet enterprise requirements.

Hiring specifics:

Candidates must be located outside of Russia
Preferred candidates in or near GMT+1 time zones
Minimum 1 years hands-on experience with Elasticsearch required
Minimum 1 years experience with major cloud platforms (AWS/GCP) required
English proficiency: Upper Intermediate (B2+) or higher required

Key Responsibilities:

Optimize and scale multi-tenant Elasticsearch/OpenSearch deployments
Design and implement sharding strategies for performance isolation
Implement backup, recovery, and cross-cluster replication strategies
Collaborate with platform and application teams on data ingestion and retrieval patterns, automated provisioning

Requirements:

3–5+ years managing Elasticsearch/OpenSearch in production at scale
Deep knowledge of cluster design, indexing strategies, and search performance tuning
Experience with AWS OpenSearch, Elasticsearch Service, and/or Elastic Cloud
Familiarity with Kubernetes-based deployments is a plus

Contacts: @natalia_kurland