Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.
Jetbrains, Берлин, Мадрид, Варшава, Мюнхен, Амстердам, Лимасол, Офис, Lead
14 окт.
Go Tech Lead
RWB (Wildberries & Russ), Офис, Lead
14 окт.
Старший Creatio Разработчик
USETECH, Москва, Офис, Senior
14 окт.
Программист C++
Синтелс, Москва, Офис, Middle
14 окт.
Руководитель группы разработки
ФГБУ Национальный Медицинский Исследовательский Центр Онкологии Имени Н.Н. Петрова Министерства Здравоохранения Российской Федерации, Санкт-Петербург, Офис, Lead
Казахстанские Трубопроводные системы, Алматы, Офис, Junior, Middle
14 окт.
Технический лидер (Tech Lead)
Notamedia, Москва, Гибрид, Lead
14 окт.
Руководитель направления «средства РЭБ» (противодействие БПЛА)
НПП СКИЗЭЛ, Серпухов, Офис, Lead
14 окт.
Лидер направления ПравоКонсультант
от 700 000 ₽ в месяц
•Не указано•Senior, Lead
Мэтчер
AI-анализ соответствия резюме к вакансии
Подготовить отклик
Адаптируем резюме под ATS-фильтры, подготовим сопроводительное на основе резюме и вакансии, соберём гайд подготовки к собеседованию, найдём контакты HR и нанимающих
Что мы ждем от вас в ПравоТех
Ваши задачи
Быть техническим лидером AI-продукта и команды: определять архитектуру, технический roadmap, приоритеты и scope.
Лично работать с AI-контуром: писать и ревьюить production-код на Python, проводить эксперименты и доводить решения до production.
Развивать RAG и агентную архитектуру: ingestion, retrieval, reranking, tool calling, orchestration, MCP и многошаговые AI-сценарии.
Обеспечивать качество и надежность LLM-систем: evals, benchmark, regression-тесты, observability, routing/fallback, latency и стоимость.
Управлять сильной кросс-функциональной командой и техническим долгом, связывая технические решения с продуктовыми метриками и бизнес-результатом.
Ваш ценный опыт
Сильный hands-on опыт разработки AI/LLM-систем в production: Python, FastAPI, микросервисная архитектура.
Глубокий опыт с RAG и AI-агентами: retrieval, reranking, tool calling, MCP, model routing и fallback.
Опыт построения eval/benchmark-контура, observability и управления качеством и надежностью LLM-систем.
Понимание production-инфраструктуры: Docker, Kubernetes, CI/CD, cloud/on-prem и управление техническим долгом.
Опыт управления сильной инженерной или кросс-функциональной командой с сохранением hands-on подхода.
Способность отвечать за измеримый продуктовый результат: приоритизировать, принимать решения на основе данных и понимать unit economics AI-продукта.
Будьте осторожны: если работодатель просит войти через Google, iCloud или Госуслуги, прислать код или пароль, запустить ПО или перевести деньги — это мошенники.