Трейдмарк холдер

LLM-инженер по созданию многоэтапных агентных контуров Первая оплачиваемая задача — создать универсальный агентный контур для редактирования Word-документов. Обязателен практический опыт: - построения многоэтапных LLM-процессов; - применения tool/function calling и структурированных ответов; - управления контекстом, ошибками, повторными попытками и условиями остановки; - работы с self-hosted моделями через vLLM; - доведения LLM-систем до стабильной работы на реальных данных. Условия: - полностью удалённая работа; - проектная оплата; - бюджет первой задачи — $1,000–2,000 в зависимости от предложенного решения, объёма и результата; - далее — переход на full-time. Условия обсуждаются индивидуально. Отклик — только подробным письмом. Укажите: - какие подобные системы вы создавали лично; - какие модели запускали через vLLM; - как применяли tool calling; - с какими сбоями сталкивались и как их устраняли; - за какую часть архитектуры и конечного результата отвечали. Отклики без конкретных технических примеров не рассматриваются.

Пишет собственник проекта. Maracuya это российский AI-продукт на локальных моделях. Мы не агрегатор чужих нейросетей. В центре продукта локальные модели, собственная RAG-система для работы с файлами и большими объёмами информации, не имеющая аналогов в РФ. Сейчас у проекта три направления. Первое - B2C: AI-чат для широкой аудитории, где мы хотим потолокаться с Алисой и GigaChat. Второе - SaaS, готов примерно на 80%. Третье - B2B: локальные AI-системы для компаний, фактически ChatGPT из коробки. Внутренний релиз уже состоялся, B2C продукт работает: maracuya.ru. Сейчас я сам совмещаю роли CEO, product и project manager. Проект выходит на рабочую стадию, и мне нужен сильный операционный руководитель, чтобы я освободился для новых проектов. Я ищу не консультанта и не человека, который будет делать умное лицо и учить нас, как жить. Мы сами понимаем продукт и рынок. Нужен опытный руководитель, который умеет в операционное управление, в запускать рост и будет отвечать за цифры. Формат оплаты: небольшой фикс + большая мотивация по KPI. Я не готов платить большой фикс просто за должность. Основной доход должен быть привязан к результату, который человек создаёт. Что важно: опыт управления интернет-проектами, продуктом, и маркетингом, командой и подрядчиками. Основное текущее направление B2C, но опыт именно в B2C не является обязательным. Гораздо важнее общий управленческий опыт и умение сочетать натуральный интеллект с искусственным. Как откликнуться: напишите коротко, какими проектами управляли, какие были измеримые результаты, что бы вы сделали для Maracuya в первые 2–3 месяца и какую схему фикса + KPI считаете разумной.

Go / Python-разработчик для RAG-системы Maracuya — российский AI-сервис для работы с файлами и большими объёмами информации. Сайт: maracuya.ru. Система построена на локальных моделях. Ищем разработчика уровня middle, который хочет погрузиться в RAG и AI-инфраструктуру. На старте условия будут ниже рынка, потому что первые 1–2 месяца человек будет входить в новое направление через реальные задачи и участие в архитектурных обсуждениях. Что предстоит делать: работать с RAG-пайплайном, embedding, reranking, Qdrant, поиском по документам, метаданными и локальными LLM. Backend у нас на Go, Python используется для быстрых тестов, прототипов и проверки гипотез. Что важно: опыт backend-разработки, понимание баз данных и API, уверенный Python для тестирования и прототипирования. Навыки в Go желательны, уверенный Go будет плюсом. Опыт с RAG, Qdrant, embedding-моделями, rerankers, Elasticsearch/OpenSearch, LangChain/LlamaIndex или локальными LLM не обязателен, но будет плюсом. Дообучение моделей — большой плюс, но не обязательное требование. Формат: удалённо, полная занятость, работаем по МСК. Первый период 1–2 месяца: 1000 $ в месяц. После этого условия обсуждаются по результатам работы. Как откликнуться: напишите короткое письмо, какой у вас опыт в backend, Go/Python, базах данных, API, поиске, RAG, embedding, Qdrant или локальных моделях. Отклики без письма не рассматриваем.

От 5 лет опыта коммерческой разработки (уровень Middle+ и выше). Мы создаем высоконагруженные ИИ-сервисы и ищем сильного инженера, который умеет писать надежный код руками, понимает архитектуру и не полагается слепо на генерацию кода нейросетями. Стек технологий Languages: Go (Gin/Eino) и Python (FastAPI/Langchain) в пропорции 70/30. AI Ops: LangChain, векторные БД (Weaviate, Qdrant). Infrastructure: PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, Docker, Kubernetes. Monitoring: Prometheus, Grafana. Что нужно будет делать Проектировать и развивать микросервисы для обработки запросов к LLM (OpenAI, Anthropic и др.). Оптимизировать производительность систем и бороться за минимальный latency ответов. Реализовывать сложные сценарии RAG (Retrieval-Augmented Generation) и работу с эмбеддингами. Уверенное владение Go (понимание каналов, горутин, планировщика). Хорошую базу в Python (асинхронность, GIL, управление памятью). Опыт работы с реляционными БД (индексы, транзакции, оптимизация сложных запросов). Формат работы - удаленно. Оплата 2500 и выше. Напишите сопроводительное письмо с описанием, наиболее важных составляющих вашего опыта. В письме укажите вилку заработной платы (на старте и с учетом роста).

Frontend developer От 5 лет опыта коммерческой разработки (уровень Middle+ и выше). Наш технологический стек: Web: React, TypeScript, Tailwind CSS. UI: shadcn/ui (нам важен полный контроль над компонентами). Mobile: React Native. Data: Работа с HTTP Streaming (обработка потоковых данных в реальном времени). State: Zustand. Что предстоит делать: Разрабатывать и поддерживать интерфейсы на React и React Native. Работать с HTTP Streaming (например, реализация чатов с AI или динамических дашбордов). Создавать кастомные компоненты на базе shadcn/ui и Tailwind. Проектировать отказоустойчивую бизнес-логику на TypeScript. Оптимизировать производительность (особенно важно для мобильной версии и стриминга). Формат работы - удаленно. Оплата 2500 и выше. Напишите сопроводительное письмо с описанием, наиболее важных составляющих вашего опыта. В письме укажите вилку заработной платы (на старте и с учетом роста).

Middle Python Developer (AI Agents / LLM Ops) - ВАЙБКОДЕРАМ ВХОД ЗАПРЕЩЕН !!! Мы ищем сильного Middle Python разработчика, который выйдет за рамки написания обычных API и погрузится в создание автономных AI-систем. Нам нужен человек, который понимает, что агент — это не просто «промпт в телеграме», а сложная система с памятью, инструментами и логикой рассуждения. Чем предстоит заниматься: Проектировать и разрабатывать мультиагентные системы (Multi-Agent Systems). Создавать кастомные инструменты (tools/functions) для взаимодействия агентов с внешними сервисами и БД. Оптимизировать пайплайны под - RAG (Retrieval Augmented Generation) для обеспечения агентов контекстом. Настраивать «цепочки рассуждений» (Chain-of-Thought, ReAct) и механизмы саморефлексии агентов. Работать над производительностью и стоимостью запросов к LLM (OpenAI, Anthropic, и тд моделями). Наш стек и ожидания: Python 3.12: Глубокое знание asyncio, typing и архитектурных паттернов. AI Frameworks: Опыт работы с LangChain, LangGraph. Понимание, как они устроены «под капотом». LLM: Опыт работы с API OpenAI/Anthropic и локальными моделями (через vLLM, Ollama). О нас: стартап, 8 человек, собственный ИИ-сервис на базе RAG. Высокая стадия готовности. Формат: удалённо. Оплата 2000 долл. Отклик: краткое описание релевантного опыта. Только при наличии реального опыта работы с агентными системами.

Ищем универсального программиста уровня Senior. Язык программирования не принципиален. Важнее опыт, инженерное мышление и способность быстро разбираться в сложных системах. Зона ответственности: • backend: Go, Python; • frontend: JavaScript / TypeScript; • DevOps; • MLOps; • интеграции, API, внутренняя логика продукта; • доработка существующего кода и участие в архитектурных решениях. Что важно: только Senior-уровень, Middle-разработчиков просим не откликаться. Формат работы - удаленно. Оплата обсуждается индивидуально.