Вакансии

Что предстоит делать: Проводить исследование процессов, систем и данных заказчика. Разбираться в бизнес-задачах и переводить их в технические решения.

до 200 000 ₽

Администрировать Windows и Linux-серверы, Active Directory и LDAP. Работать с сетевой инфраструктурой: MikroTik, управляемые коммутаторы, VLAN, VPN.

Зарплата не указана

Проект: Raft AI4BI — платформа, объединяющая BI, DWH и AI-аналитику, позволяющая пользователям задавать вопросы к данным на естественном языке и получать аналитику и визуализации. Продукт используется крупными заказчиками в ритейле, финансах, производстве и других отраслях. О роли: Руководитель проектов внедрения, ответственный за результат проекта целиком. Задачи включают погружение в задачи и данные заказчика, проектирование решений, постановку задач разработчику и DevOps, самостоятельную работу с данными и ведение проекта до внедрения. Важна работа по развитию клиента после запуска решения: изучение потребностей, подключение дополнительных источников данных, развитие витрин и дашбордов, запуск новых аналитических сценариев, подключение других подразделений и тиражирование решения. Задачи: — Проводить исследование процессов, систем и данных заказчика. — Разбираться в бизнес-задачах и переводить их в технические решения. — Проектировать аналитические решения и модели данных. — Ставить задачи разработчику и DevOps, контролировать результат. — Самостоятельно анализировать данные, проектировать модели и проверять технические решения. — Вести проект от старта до эксплуатации: сроки, риски, коммуникация и результат. — Быстро собирать POC с использованием AI-инструментов. — Быстро прототипировать решения с использованием Claude, Cursor и других AI-инструментов. — Находить возможности для дальнейшего развития проекта и формировать предложения для клиента. Требования: — Ответственность за результат и способность доводить проект до работающего решения. — Самостоятельность и инициативность, умение двигать задачи вперёд без постоянного контроля. — Способность быстро разобраться в новой и неопределённой задаче. — Уверенная коммуникация с заказчиком. — Умение видеть дополнительные потребности клиента и предлагать варианты развития проекта. — Уверенный SQL — ключевой навык. — Понимание моделирования данных и принципов построения аналитических решений. — Python на уровне, достаточном для работы с данными. — Понимание интеграций и взаимодействия различных систем. — Опыт ведения небольших проектов внедрения или технических проектов с самостоятельным системным анализом и постановкой задач. — Опыт работы с Claude / Cursor или аналогичными AI-инструментами. Будет плюсом: — Опыт с BI/DWH, Apache Superset, API, ETL/ELT, Kafka/RabbitMQ. Отбор: — Интервью с рекрутером. — Тестовое задание и обсуждение результатов. — Техническое интервью по SQL, работе с данными, моделированию и системному анализу. — Финальное интервью по управлению проектами, коммуникации с заказчиками и командой. Условия: — Работа с реальными внедрениями AI/BI-решений и крупными заказчиками. — Возможность влиять на проект целиком — от обследования и проектирования до внедрения и дальнейшего развития клиента. — Команда сильных технических специалистов и возможность быстро расти в AI и работе с данными. — Полный рабочий день с гибким графиком. — Заработная плата до 200 000 рублей.

до 200 000 ₽

О проекте: Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды содержат задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые остаются решаемыми для профессиональных специалистов. Это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды. Задачи: — Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей — Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке — Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning — Моделировать реальные offensive security-сценарии (supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие техники) — Проверять сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины ошибок — Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему ошибка считается reasoning failure — Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов Требования: — 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing — Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем — Практический опыт penetration testing и исследования безопасности приложений — Опыт разработки на Python и/или JavaScript — Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java) — Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты — Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+) — Практический опыт работы с современными LLM-моделями — Понимание особенностей работы LLM, ограничений и типичных failure modes — Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM Будет плюсом: — Практический опыт AI Red Teaming или LLM Security — Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation — Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security — Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные — Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других проектах Условия: — B2B-контракт (с ИП) — Оплата в долларах США — Part-time: ориентировочно 5–20 часов в неделю — Минимальный объем — 1–2 задачи в неделю — На выполнение одной задачи обычно требуется 5–10 часов — Локация — строго вне РФ (либо уже за пределами РФ, либо готовность к релокации) — Старт — ASAP

О проекте: Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды содержат задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые остаются решаемыми для профессиональных специалистов. Это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды. Задачи: — Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей — Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке — Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning — Моделировать реальные offensive security-сценарии (supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие техники) — Проверять сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины ошибок — Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему ошибка считается reasoning failure — Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов Требования: — 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing — Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем — Практический опыт penetration testing и исследования безопасности приложений — Опыт разработки на Python и/или JavaScript — Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java) — Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты — Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+) — Практический опыт работы с современными LLM-моделями — Понимание особенностей работы LLM, ограничений и типичных failure modes — Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM Будет плюсом: — Практический опыт AI Red Teaming или LLM Security — Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation — Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security — Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные — Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других проектах Условия: — B2B-контракт (с ИП) — Оплата в долларах США — Part-time: ориентировочно 5–20 часов в неделю — Минимальный объем — 1–2 задачи в неделю — На выполнение одной задачи обычно требуется 5–10 часов — Локация — строго вне РФ (либо уже за пределами РФ, либо готовность к релокации) — Старт — ASAP

О проекте Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды содержат задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые остаются решаемыми для профессиональных специалистов. Важно: это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки именно из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды. Задачи: — Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей — Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке — Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning — Моделировать реальные offensive security-сценарии (supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие техники) — Проверять разработанные сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины их ошибок — Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему конкретная ошибка считается reasoning failure — Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов Требования: — 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing — Практический опыт AI Red Teaming / LLM Security — Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем — Практический опыт проведения penetration testing и исследования безопасности приложений — Опыт разработки на Python и/или JavaScript — Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java) — Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты своей работы — Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+) — Практический опыт работы с современными LLM-моделями — Понимание особенностей их работы, ограничений и типичных failure modes — Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM — Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation Будет большим плюсом: — Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security — Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные — Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других исследовательских проектах — Способность придумывать новые, не похожие на существующие сценарии атак, которые сломают сильную модель, исследовательское мышление и креативность Условия: — B2B-контракт (с ИП) — Оплата в долларах США — Part-time/Full-time: почасовая оплата за выполненные задачи, 1 задача занимает около 10-12 часов — Локация — строго вне РФ/РБ

Проект Raft AI4BI — платформа, объединяющая BI, DWH и AI-аналитику, позволяющая пользователям задавать вопросы к данным на естественном языке и получать аналитику и визуализации. Продукт используется крупными заказчиками в ритейле, финансах, производстве и других отраслях. Кого ищем Специалиста, который самостоятельно доводит внедрение AI4BI у клиента от подписанного контракта до реальной эксплуатации, работая руками, а не через постановку задач большой команде. В проектной группе с ним работают разработчик и DevOps, а архитектор подключается при необходимости новых решений. Аналитика в команде нет, обследование, модель данных, ТЗ, витрины и приёмка — зона ответственности руководителя проекта. Разработчик реализует, DevOps отвечает за контур и деплой. Вторая часть роли — развитие аккаунта, выявление новых потребностей клиента и формулирование следующих этапов работ. Задачи: — Обследовать ландшафт заказчика: источники, качество данных, доступы, интеграционный контур — Проектировать аналитическое решение: ER-модели, зерно и структура витрин, семантический слой — Писать ТЗ и спецификации интеграций — Проектировать пайплайны загрузки: REST/SOAP API, ETL/ELT, потоковая доставка через Kafka/RabbitMQ — Вести проект: скоуп, сроки, риски, статусы, коммуникация с заказчиком от аналитика до директора — Собирать и проверять данные самостоятельно с помощью SQL и Python — Проводить демо, UAT, обучение пользователей, передавать проект в поддержку — Формулировать и обосновывать задачи для архитектора при необходимости новых решений — Вести карту аккаунта и инициировать расширения: новые домены, интеграции, тираж на смежные подразделения Требования: Обязательно: — Уверенный уровень SQL: оконные функции, CTE, чтение планов запросов, оптимизация — Опыт ведения проектов внедрения от старта до сдачи с небольшой командой (2–4 человека), включая системный анализ и постановку задач — Системный анализ с фокусом на моделирование данных: нормализованные и звёздные модели, SCD, выбор зерна витрины, ER-диаграммы — Опыт проектирования аналитических решений и интеграций: REST/SOAP API, ETL/ELT, загрузка из нескольких гетерогенных источников — Python для работы с данными: pandas, requests, разбор ответов API, трансформации, проверка качества выгрузки — Использование AI-инструментов для быстрого создания PoC/прототипов (Claude Code, Cursor, Codex) — Понимание брокеров сообщений (Kafka/RabbitMQ): когда нужны, описание контрактов событий Плюсом: — Знание Apache Superset: датасеты, семантический слой, дашборды, разграничение доступа — Знание доменов закупок и/или продаж — Опыт скрапинга данных — Понимание процессов CI/CD Отбор: — Интервью с рекрутером — Тестовая задача с навайбкодиванием — Техническое интервью: обсуждение тестового задания, SQL, работа с данными, моделирование и системный анализ — Финальное интервью: управление проектами, коммуникация с заказчиками и командой Условия: — Работа с реальными внедрениями AI/BI-решений и крупными заказчиками — Возможность влиять на проект целиком — от обследования и проектирования до внедрения и развития клиента — Команда технических специалистов и возможность роста в AI и работе с данными — Полный рабочий день с гибким графиком — Заработная плата до 200 000 рублей gross

Задачи: — Проектировать технические решения для интеграционных задач разного уровня сложности, тесно взаимодействовать с командами мобильных клиентов. — Брать на себя ответственность за кодовую базу продукта и демонстрировать проактивный подход к улучшению качества архитектуры проекта. — Осуществлять доставку высоконагруженных сервисов с помощью CI/CD в Kubernetes в несколько дата-центров. — Демонстрировать структурированный подход к написанию тестов. — Обеспечивать бесперебойную работу сервиса и заданный уровень SLO. — Быть примером для подражания для менее опытных коллег и транслировать ценности команды. Требования: — Опыт проектирования и разработки бэкенд-сервисов от 6+ лет на любом языке программирования. — Практический опыт разработки на Go последние 4-5 лет. — Опыт работы с реляционными и нереляционными базами данных, с брокерами сообщений. — Умение структурировано и доступно выражать свои мысли, а также аргументированно отстаивать свою позицию. — Ориентация на решение проблем пользователей и бизнеса, технологии не являются самоцелью. — Локация в РФ. Условия: — Удалённый формат работы. — Гибкий график, фулл-тайм. — Возможность получить широкую экспертизу в разнообразных доменах бизнеса. — Влияние на развитие продуктов и на технические решения. — Обмен знаниями и технический рост. — Конкурентная зарплата (b2b контракт, ИП).

Зарплата не указана

Задачи: — Участвовать в проектах по разработке AI-ассистентов с текстовыми и голосовыми интерфейсами — Организовать и выстроить процесс тестирования AI-агентов — Организовывать и проводить различного рода тестирование (тест требований, ручное, функциональное, E2E, нагрузочное) AI-агентов на всем цикле разработки — Проводить нагрузочное тестирование, подготовку тестовых сценариев и данных — Активно использовать такие инструменты как Copilot в работе — Мониторить состояние систем и агентов на продакшн-среде, настраивать алертинг Требования: — Понимание принципов работы LLM (токенизация, промпты) — Знание архитектур AI агентов (ReAct, Tool Use, RAG, Multi-Agent) — Опыт работы с LangChain или аналогичными фреймворками — Понимание недетерминированности AI систем и методов их контроля — Опыт формирования процесса тестирования продукта с высокой нагрузкой — Написание автотестов на Python от 3+ лет — Опыт настройки CI/CD — Опыт нагрузочного тестирования на k6 или другого инструмента Условия: — Удалённый формат работы — Гибкий рабочий график, фулл-тайм (40 часов в неделю) — Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий — Заключаем договор формата b2b (с ИП)

Зарплата не указана

Задачи: - Пресейлы с потенциальными клиентами - Подготовка эстимейтов и пропоузалов на скоуп работ - Прохождение клиентских интервью для старта проектов - Ведение технической части в проектах: помощь разработчикам в построении изначального решения - Контроль выполнения работ инженерами и попадание в сроки в соответствии с эстимейтами Требования: - Опыт на позиции AI архитектора или аналогичной роли - Широкий опыт работы с клиентами (преимущественно со стартапами) - Опыт подготовки оценок для проектов, организация работы и контроль попадания в сроки - Важен бекграунд в backend разработке, знание Python на уровне senior, опыт с современными библиотеками и фреймворками (особенно FastAPI), опыт проведения код-ревью - Коммерческий опыт с GenAI, интеграции AI решений в приложения (LLM, RAG, ИИ-агенты и др.) - Знание популярных инструментов для интеграции AI/LLM в приложение (например, Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI Python SDK, PydanticAI, LlamaIndex, Microsoft AutoGen, Ollama и др.) - Знание и опыт с CI/CD, DevOps, MLOps - Если есть экспертиза в конкретном домене в AI (Healthcare, Video, etc.), будет огромным плюсом - Разговорный английский язык на уровне не ниже B2 (Upper-Intermediate) - Локация кандидата должна быть вне РФ и вне РБ Условия: - Удалённый формат работы - Гибкий рабочий график, фулл-тайм - Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий - Возможность получить широкую экспертизу в разнообразных доменах бизнеса - Влияние на развитие продуктов и на технические решения - Заключаем договор формата b2b (с ИП, валютный расчётный счёт)

Зарплата не указана

Задачи: - Пресейлы с потенциальными клиентами - Подготовка эстимейтов и пропоузалов на скоуп работ - Прохождение клиентских интервью для старта проектов - Ведение технической части в проектах: помощь разработчикам в построении изначального решения - Контроль выполнения работ инженерами и попадание в сроки в соответствии с эстимейтами Требования: - Опыт на позиции AI архитектора или аналогичной роли - Широкий опыт работы с клиентами (преимущественно со стартапами) - Опыт подготовки оценок для проектов, организация работы и контроль попадания в сроки - Важен бекграунд в backend разработке, знание Python на уровне senior, опыт с современными библиотеками и фреймворками (особенно FastAPI), опыт проведения код-ревью - Коммерческий опыт с GenAI, интеграции AI решений в приложения (LLM, RAG, ИИ-агенты и др.) - Знание популярных инструментов для интеграции AI/LLM в приложение (например, Hugging Face Transformers, LangChain, OpenAI Python SDK, PydanticAI, LlamaIndex, Microsoft AutoGen, Ollama и др.) - Знание и опыт с CI/CD, DevOps, MLOps - Если есть экспертиза в конкретном домене в AI (Healthcare, Video, etc.), будет огромным плюсом - Разговорный английский язык на уровне не ниже B2 (Upper-Intermediate) - Ваша локация должна быть вне РФ, вне РБ Условия: - Удалённый формат работы - Гибкий рабочий график, фулл-тайм - Задачи на стыке бизнеса и современных AI-технологий - Возможность получить широкую экспертизу в разнообразных доменах бизнеса - Влияние на развитие продуктов и на технические решения - Дружную команду экспертов, обмен знаниями и тех.рост - Заключаем договор формата b2b (с ИП, валютный расчётный счёт)

Зарплата не указана