Point your AI agent at freehire and let it find you a job. A CLI and an MCP server over the whole job API — no browser.
Develops AI agents and RAG pipelines for a mobile banking assistant using LLM technologies like LangChain and PyTorch, focusing on NLP tasks and multi-agent systems.
Senior Data Scientist builds AI agents and NLP pipelines for a large bank, combining classic ML, LLMs, and multi-agent systems to automate internal processes and improve strategic decision-making.
Senior engineer builds and scales the infrastructure that runs large open-source language models, tuning servers and pipelines for speed and reliability.
Мы строим AI-продукты для юридической отрасли: агентные системы для юридических заключений, проверки контрагентов и автоматизации due diligence. В поиске сильного архитектора, который сможет выстроить устойчивую и…
Мы развиваем GigaChat и ищем сильного ML-инженера в команду AI Quality. Наша команда — это главный навигатор развития модели. Мы не просто тестируем сборки, мы исследуем новые возможности GigaChat, сопоставляем его…
Мы — core-команда, которая отвечает за ML для понимания аудио во всем Сбере. За последний год мы выложили в open-source SOTA-модель для распознавания речи на русском языке — GigaAM , а прошлой весной первыми в России…
Мы ищем сильного Senior Deep Learning-инженера в команду, которая создает голосовой AI принципиально нового уровня. Наша цель — построить low-latency-диалогового агента, общение с которым будет максимально естественным…
Мы — команда GigaChat Data, готовим данные для обучения базовых моделей GigaChat во всех модальностях (Text, Vision, Audio, Video): SFT, RLHF, навыки, безопасность и продуктовые сценарии. Ищем специалистов по данным…
Привет! Это GigaChat Vision — команда, которая делает полный цикл обучения VLM-моделей. Ищем руководителя направления ML-VLM, который возглавит команду целиком: будет формировать техническую стратегию, собирать и…
Senior ML engineer at Sberbank building next-gen ASR systems that combine speech recognition with audio-native LLMs. Day-to-day involves training large audio-conditioned LLMs, running SFT and RL experiments, knowledge distillation, and bringing research ideas to production. Core stack: PyTorch, distributed training (DDP/FSDP), and LLM pipelines.
We couldn't check your fit for this role — add a CV to your profile to see it next time.