Задачи:
— Самостоятельно проектировать и собирать сложные продуктовые фичи, кастомные CRM-модули и внутренние HR-сервисы;
— Использовать AI-first подход (Cursor, Claude Code, v0) для ускорения разработки и выкатки MVP;
— Продумывать юзер-флоу, архитектуру баз данных, API-интеграции и пользовательские интерфейсы;
— Тесно сотрудничать с продуктовой командой, быстро валидировать гипотезы и закрывать задачи «под ключ».
Требования:
— Сильный бэкграунд в Fullstack-разработке (TypeScript, React / Next.js, Node.js);
— Опыт использования современных AI-инструментов разработки на ежедневной основе;
— Продуктовое мышление (Founder / Builder mindset) — фокус на ценности для пользователя и бизнеса, а не только на коде;
— Умение работать автономно, глубоко понимать бизнес-задачу и предлагать оптимальные технические решения.
Условия:
— Полностью удаленный формат работы (Full remote);
— Отсутствие излишней бюрократии и микроменеджмента;
— Возможность создавать продукты с нуля и напрямую влиять на развитие бизнеса.
Задачи:
— развитие клиентского frontend и admin panel
— проектирование и реализация новых фич end-to-end: от технического решения до релиза
— работа с React, TypeScript, Node.js
— SSR, prerendering, BFF
— интеграции с Go-backend
— WebSocket, SSE
— white-label / multi-theme архитектура
— runtime config, design tokens
— unit и integration tests
— code review и участие в технических решениях
Требования:
— 3-4+ года коммерческой разработки
— сильный React и TypeScript
— JavaScript, HTML/CSS, adaptive / cross-browser
— state management: Redux, Zustand, MobX или аналоги
— понимание HTTP, REST, базовые знания SQL
— Git, CI/CD
— frontend security: XSS, tokens, validation
— умение проектировать решения, читать и ревьюить чужой и AI-generated code
Будет плюсом:
— опыт с white-label / multi-tenant продуктами
— знание design systems / theme systems
— опыт работы с Figma → code / design tokens
— знание Go
— опыт в fintech, crypto, Web3
— понимание agentic workflows, MCP, AI в CI
Условия:
— полностью удалённая работа
— полная занятость
— зарплата $2500-3000
— минимум бюрократии и микроменеджмента
— много новых продуктовых задач
— влияние на архитектуру и продукт
— компания оплачивает AI-инструменты
AI-native Developer IT Вакансии Студия DreamVR ищет инженера, который умеет самостоятельно превращать продуктовые задачи в работающие системы, предполагающие полную ответственность за результат. Разобраться в контексте, определить критерии готовности, выбрать решение, реализовать его и проверить результат после запуска.
Задачи:
— Вести продукт от бизнес-проблемы до ценности в production: исследовать процесс заказчика, формулировать jobs-to-be-done / потребности, определять scope, критерии успеха и приоритизировать
— Формировать и защищать product decisions: что делаем, что не делаем, почему именно такой вариант
— Глубоко понимать техническое решение, чтобы обсуждать с разработчиками и архитекторами ограничения, варианты реализации, стоимость изменений и технические компромиссы
— Активно использовать AI в production-процессе (Claude Code, Codex, Cursor и другие agents) — для исследования, прототипирования, проверки гипотез и работы с продуктом
— При необходимости самостоятельно исследовать существующую систему и процессы через AI-агента
— Быстро собрать prototype / vertical slice
— Проверить гипотезу на реальных данных или сценариях
— Описать и провалидировать API / интеграции
— Провести AI-assisted review решения
— Проверить пользовательский сценарий end-to-end
— Организовывать работу так, чтобы AI ускорял discovery, валидацию и delivery, а не просто помогал писать тексты и тикеты
— Удерживать фокус на результате для бизнеса и пользователя, а не на количестве фич
Требования:
— Опыт работы Product Manager / Product Owner в software-продуктах или заказной разработке от 5 лет
— Техническое образование или опыт в аналитике / разработке
— Техническая погружённость: понимание frontend/backend, API, данных, интеграций, ограничений разработки и release-процесса
— Способность разобраться в существующей системе (в том числе вместе с coding agent)
— Умение отличать сильное продуктовое и техническое решение от слабого и разговаривать с Tech Lead / Senior на одном языке
— Реальный опыт работы с AI-агентами (не только ChatGPT), особенно для исследования, прототипирования и проверки гипотез
— Умение выстраивать процесс работы с AI: что отдавать агенту, какие решения оставлять человеку, как проверять результат и снижать риски галлюцинаций
— Способность проходить путь: business problem → discovery → scope → solution → prioritization → delivery → verification → value
— Умение выбирать простое и быстрое решение вместо технологически красивого, но долгого, когда оба закрывают потребность
Будет плюсом:
— Опыт самостоятельного создания с AI работающего продукта, внутреннего инструмента или automation
— Опыт работы с coding agents, MCP, Playwright, agent orchestration
Условия:
— Удаленный формат с гибким графиком
— Официальная оплата, прозрачные условия и регулярный пересмотр компенсации
— Доступ к ИИ-инструментам разработки за счёт компании
— Переработки не приветствуются, но если бывают — честно оплачиваются
— Компенсация участия в конференциях, поддержка публикаций и выступлений
— Минимум бюрократии, максимум свободы и доверия
Роль предполагает ответственность за результат целиком: понять задачу, определить требования, спроектировать решение, реализовать его, выпустить в production и оценить результат. • Самостоятельно конкретизировать требования.
-проектировать архитектуру приложений: backend, frontend, БД, API и интеграции. -декомпозировать крупные задачи и проекты до понятных этапов и оценивать трудозатраты.
Задачи:
— Разбираться в бизнес-контексте проблем клиентов
— Общаться с командами Product, Mobile, Operations
— Устранять неопределённость в задачах
— Проектировать решения
— Декомпозировать работу
— Использовать AI-агентов для реализации решений
— Проверять результаты
— Запускать решения в production
Требования:
— Сильные знания Go
— Опыт коммерческой разработки 5+ лет
— Опыт работы с распределёнными и высоконагруженными системами
— Знания PostgreSQL/MySQL, Linux, Git, Docker
— Архитектурное мышление
— Самостоятельность и развитые коммуникативные навыки
— Практический опыт работы с AI coding tools / AI agents
— Базовые знания PHP/Laravel
Условия:
— Работа в цифровом финансовом институте, мобильном банке и web-приложении с платежами, страхованием, коммунальными услугами и marketplace финансовых продуктов
— Формат работы: удалённый
— Оформление по ТК
Стек технологий:
Go, PostgreSQL, Docker, GitHub, TeamCity, Jira, Confluence, Laravel
ОБЗОР ПОЗИЦИИ И ПРОДУКТА:
Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для экосистемы бизнесов в Армении на основе Golden Record (единый профиль клиента).
Вам предстоит спроектировать слой между сырыми данными core banking системы и витринами платформы.
Главный вызов — реверс-инжиниринг слабо документированного источника, восстановление бизнес-смысла данных и создание осознанной модели для Customer 360, сегментации и скоринга.
Мы используем AI-native подход и ожидаем того же от кандидата (применение AI для разбора legacy, написания SQL и документации).
Задачи:
• Исследовать core banking систему, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику;
• Идти от целевой витрины к источнику: определять таблицы и логику сбора атрибутов;
• Разделять случаи, когда одинаковые данные получены разными путями, фиксировать правила выбора;
• Описывать модель данных и метаданные (сущности, связи, grain, ключи, историчность);
• Формировать требования к витринам для сегментации, scoring и рекомендаций;
• Писать SQL-исследования, прототипы трансформаций и проверять гипотезы;
• Выяснять смысл данных напрямую у сотрудников банка.
Требования:
• Сильный SQL (оконные функции, сложные join-цепочки, анализ качества и распределений);
• Опыт реверс-инжиниринга плохо документированных источников;
• Опыт работы с банковскими / fintech-данными (Core banking, ArmSoft, legacy системы) и построения Customer 360;
• Понимание data modelling (сущности, grain, ключи, историчность, master entities);
• Уверенное владение Python на уровне исследования данных;
• Владение Git, Linux, опыт работы в закрытых Dev/UAT-контурах;
• Использование AI-инструментов для анализа схем и написания кода;
• Проактивность и самостоятельность в доведении задач от «сырья» до целевой витрины (отлично подойдет бэкграунд дата-инженера с опытом работы с сырыми источниками).
Будет плюсом:
• Знание армянского языка;
• Методологии матчинга и дедупликации;
• Опыт с Data Vault 2.0, DBT (или аналоги);
• Понимание PII, маскирования, RBAC;
• Опыт работы в регулируемом on-premise контуре;
• Экспертиза в ML, ML Ops.
Условия:
• Взаимодействие по договору ИП;
• Гибридный формат работы в Армении (готовность работать из офиса банка до 3 раз в неделю).
hands-on, AI-native marketer who wants to take ownership of marketing. We’re looking for someone who already uses AI agents, automation, integrations, and structured workflows to get real marketing work done – and can show us what they’ve achieved with them.
О роли
Product Marketing Manager станет связующим звеном между рынком, клиентами, клиентскими командами, новым бизнесом, маркетингом и внутренними экспертами. Главная задача роли — разобраться, кому, что, почему и как мы продаём, и превратить это понимание в работающую систему: клиентскую сегментацию, продуктовый портфель, позиционирование, продуктовые предложения, инструменты продаж и go-to-market. Это не роль только про маркетинговые коммуникации или создание презентаций. Нам нужен человек, который умеет начинать с рынка и потребностей бизнеса, работать с данными и исследованиями и доводить идеи до конкретного продукта и измеримого результата.
Чем предстоит заниматься
Исследовать рынок и клиентов:
— анализировать рынок, категории, конкурентов и ключевые изменения в B2B, IT, MarTech и рекламной индустрии;
— проводить количественные и качественные исследования клиентов;
— изучать бизнес-модели клиентов, их задачи, процессы принятия решений и критерии выбора партнёров;
— формировать ICP, клиентские сегменты, персоны, JTBD, выявлять потребности, барьеры и триггеры покупки;
— находить продуктовые и коммерческие возможности на основании исследований и данных.
Развивать клиентскую сегментацию:
— создать и внедрить рабочую модель сегментации клиентов;
— связать сегменты с бизнес-потенциалом, продуктами, форматом отношений и коммерческими приоритетами;
— помогать командам нового бизнеса адаптировать проспектинг и квалификацию лидов под разные сегменты;
— регулярно обновлять сегментацию на основе данных, обратной связи и результатов продаж.
Формировать и упаковывать продукты:
— вместе с внутренними экспертами создавать продуктовые предложения под задачи разных клиентских сегментов;
— определять ценностное предложение, состав продукта, конкурентные преимущества и ожидаемый бизнес-эффект;
— разрабатывать value proposition, message house и product narrative;
— участвовать в разработке pricing-логики и оценке экономики продукта;
— проверять продуктовые гипотезы на клиентах и превращать обратную связь в решения;
— упаковывать сложные технологические и маркетинговые решения понятным для бизнеса языком;
— разрабатывать go-to-market-планы для новых и существующих продуктов.
Создавать инструменты для продаж и клиентских команд:
— разрабатывать credentials и продуктовые материалы для разных клиентских сегментов;
— создавать sales kits, one-pagers, кейсы, продуктовые презентации, battle cards, FAQ и шаблоны коммерческих предложений;
— обеспечивать команды аргументацией, данными и доказательствами ценности продукта;
— адаптировать продуктовую историю под тендеры и встречи с конкретными клиентами;
— проводить продуктовые сессии и обучать команды нового бизнеса и клиентского сервиса.
Выстраивать систему продуктовых знаний:
— создать единый источник знаний о рынке, клиентах, конкурентах и продуктах группы;
— определить структуру базы знаний и стандарты описания продуктов;
— настроить сбор обратной связи от клиентских команд, нового бизнеса и клиентов;
— сделать так, чтобы исследования и знания использовались не только в презентациях, но и в развитии продукта и продажах.
Отвечать за результат:
— определять продуктовые и маркетинговые метрики;
— оценивать потенциальный объём рынка, спрос, воронку, конверсии и экономическую целесообразность запуска продуктов;
— анализировать adoption, product penetration, win rate, cross-sell / upsell, retention и вклад продуктов в рост бизнеса;
— формировать дашборды и регулярную отчётность;
— принимать решения и формировать рекомендации на основании данных.
Что для нас важно
Мы ищем человека с 4+ годами опыта в Product Marketing Management или на сопоставимой позиции и практическим опытом работы в IT, SaaS, MarTech, AdTech, digital-продуктах или другом технологическом B2B-бизнесе.
Важно:
— опыт исследования B2B-рынков и клиентов: интервью, анализ данных, сегментация, ICP, JTBD, customer journey;
— опыт позиционирования и упаковки сложных продуктов для корпоративных клиентов;
— опыт разработки и реализации go-to-market-стратегий;
— умение работать с продуктовыми и маркетинговыми метриками, оценивать рынок и коммерческий потенциал гипотез;
— сильное аналитическое мышление и способность структурировать неопределённость;
— умение превращать исследования и данные в конкретные решения;
— опыт кросс-функциональной работы с руководителями бизнеса, продажами, новым бизнесом, клиентскими командами, аналитиками, стратегами и технологическими экспертами;
— самостоятельность и готовность не только предложить концепцию, но и довести её до внедрения;
— английский язык — не ниже Upper-Intermediate / B2.
AI-native mindset
Для нас AI — не отдельный эксперимент, а естественная часть ежедневной работы.
Важно уметь применять AI для:
— исследования рынка и конкурентного анализа;
— обработки интервью и клиентской обратной связи;
— поиска и проверки гипотез;
— работы с большими объёмами неструктурированной информации;
— прототипирования продуктовых материалов;
— автоматизации регулярных процессов;
— создания и поддержки корпоративной базы знаний.
Будет большим плюсом, если вы можете показать конкретные примеры того, как AI уже изменил качество или скорость вашей работы.
Нам подойдёт кандидат, который:
— искренне интересуется B2B-клиентами и умеет видеть за запросом реальную бизнес-задачу;
— не боится сложных продуктов, длинных циклов продаж и нескольких лиц, принимающих решения;
— соединяет исследовательскую глубину с практичностью и ориентацией на результат;
— умеет разговаривать на одном языке с топ-менеджментом, технологическими специалистами и коммерческими командами;
— комфортно чувствует себя в среде трансформации, где часть процессов ещё предстоит создать;
— любит систематизировать знания и делать сложное понятным;
— сочетает высокую самостоятельность с готовностью работать в команде.
Будет преимуществом:
— опыт в MarTech, AdTech, медиа, консалтинге или агентском бизнесе;
— опыт создания B2B-продукта или продуктовой функции с нуля;
— опыт построения клиентской сегментации и внедрения её в продажи и сервис;
— опыт создания базы знаний или системы sales enablement;
— опыт запуска новых продуктов и оценки их коммерческого потенциала;
— понимание специфики enterprise-клиентов, тендеров и длинного цикла принятия решений;
— опыт работы с BI, CRM, аналитическими и AI-инструментами.
Преимущества роли:
— возможность влиять не на один продукт, а на продуктовую и маркетинговую модель целой группы;
— возможность создать систему продуктового маркетинга практически с нуля;
— участие в трансформации агентской группы в современный B2B IT-бизнес;
— работа с крупными компаниями и комплексными бизнес-задачами;
— доступ к большому объёму клиентской, маркетинговой и индустриальной экспертизы;
— высокая видимость результатов роли на уровне руководства и бизнеса.
Мы предлагаем:
— Гибридный формат работы: баланс офис-дом, работаем с 10:00 до 18:30.
— Регулярное обучение и развитие: семинары, бизнес-тренинги, круглые столы, онлайн университет с широким набором профессиональных курсов, индивидуальные планы развития, разговорный английский клуб со скидкой 50%.
— Забота о команде: ДМС со стоматологией после ИС, 7 дней-отпуска в году при плохом самочувствии, программа материальной поддержки.
— Теплая атмосфера и корпоративная жизнь: политика "открытых дверей" с акционерами и руководством агентства, праздники и вечеринки, клубы по интересам.
Ищем AI Engineering Architect для крупной продуктовой компании, который возьмет на себя ответственность за 5-кратное ускорение скорости разработки через внедрение AI.
Компания: международный B2C бизнес в индустрии развлечений, работает сразу с несколькими продуктами и создает инструменты для музыкантов и авторов по всему миру. Компания движется к децентрализованной инженерии и делает ставку на AI-native инструменты как способ этого достичь. Системы, которые вы спроектируете, должны работать одинаково хорошо сразу в нескольких продуктах.
Задачи:
— Построить и возглавить AI-стек для инженерии: агентные воркфлоу, evals, правила доступа, AI-ревью кода, автоматизацию тестирования и деплоя.
— Автоматизация: находить и убирать главные узкие места в рабочих процессах с помощью AI, отвечать за 5-кратное ускорение разработки.
— Выбирать модели и провайдеров для инструментов, запускать MVP на одной команде и масштабировать на всю организацию.
— Настраивать evals, которые показывают реальный эффект на скорость.
Требования:
— 6-7+ лет коммерческой разработки, любой стек, последние несколько лет фокус на внедрении и автоматизации процессов через AI.
— Опыт внедрения AI-инструментов в масштабе всей компании с измеримым эффектом на скорость работы.
— Экспериментальный подход, основанный на данных: предложить идею, запустить MVP на одной команде, затем масштабировать то, что сработало.
— Опыт работы с агентными инструментами (Claude Code, Cursor и подобные) в масштабе организации.
— Английский от B2.
Условия:
— Официальное оформление на Кипре или в UK, для remote - b2b контракт.
— Для кандидатов из РФ/РБ есть поддержка релокации на Кипр.
— Remote возможен, чем ближе к часовому поясу CET, тем лучше.
— Релокация + visa support.
— Работа над продуктами для миллионов музыкантов и авторов по всему миру.
— Роль без готового плейбука: сами решаете, что строить и как, а потом защищаете это перед CTO.
— Обучение, языковые занятия, конференции.
— Поддержка ментального здоровья.
About ActAI
There are over 5 billion users using basic applications today such email, notes, tasks, calendar and they're not AI-native. Our mission is to build proactive applications for anyone in the world, who are not used to complex prompting. We aim to bring intelligence to conversations, errands, organising and workflows, with minimal to no prompting. Our application focuses on achieving high reliability for long-running workflows, persistent context, and real-world task completion. We believe products will greatly reduce hallucinations.
Our objective is to organise anyone's life.
Role
As a Web Frontend Engineer, you will build the core web experiences, including Chat, Notes, Calendar, Docs and Sheets.
You will own complex, highly interactive product surfaces from architecture through implementation, working closely with product, design, backend and AI engineers to make AI a native part of how users communicate, write, organise and work.
What You'll Own
Build major web experiences across Chat, Notes, Calendar, Docs, and Sheets.
Develop complex interactions including real-time messaging, collaborative editing, rich-text editing, scheduling, tables, and spreadsheets.
Build reusable frontend architecture and components that work consistently across ActAI applications.
Integrate streaming AI responses, proactive actions, and model-driven experiences directly into product workflows.
Own frontend performance, responsiveness, reliability and accessibility across browsers and devices.
Work closely with product and design to take ideas from prototype to production quickly.
What We're Looking For
Strong experience building complex, production web applications using React, TypeScript and modern frontend technologies.
Deep understanding of frontend architecture, state management, browser APIs, and performance.
Experience building highly interactive products such as chat, collaboration, productivity, document editing, calendars, or workspaces.
Experience with real-time systems, WebSockets, streaming APIs, or collaborative interfaces.
Strong product and UI judgment with attention to interaction details.
Able to independently own features from technical design through production.
Outcomes
Users can communicate, write, organise and collaborate seamlessly across Chat, Notes, Calendar, Docs and Sheets.
Complex interactions such as group messaging, editing, scheduling and collaboration feel fast and reliable.
AI capabilities are integrated naturally into product workflows rather than added as separate chatbot experiences.
Frontend architecture remains fast, maintainable and reusable as ActAI expands into new applications and workflows.
Tech Stack
TypeScript
React.js / Next.js
HTML / CSS
WebSockets / streaming APIs
Node.js
REST / GraphQL APIs
How We Work
The best products today in the world were built by small, world-class teams. We are a high talent density and hands-on team. We make decisions collectively and move at rapid speed, striking a balance between shipping high-quality work and learning.
Joining our team requires the ability to bring structure, exercise judgment and execute independently. Our goal is to put in the hands of our users a truly magical product.
Interview Process
If there appears to be a fit, we'll reach out to schedule 3, but no more than 4 interviews.
Applications are evaluated by our technical team members. Interviews will be conducted via virtual meetings and/or onsite.
We value transparency and efficiency, so expect a prompt decision. If you've demonstrated the exceptional skills and mindset we're looking for, we'll extend an offer to join us and help bring practical AI benefits to billions of users globally.
О проекте:
Мы строим Customer Intelligence & Personalization Platform для экосистемы бизнесов в Армении. В основе — Golden Record: единый профиль клиента, объединяющий данные банка, продуктов экосистемы и внешних источников. Поверх него строятся Customer 360, сегментация, scoring и персонализированные предложения.
Задачи роли:
Предстоит спроектировать слой между сырыми данными core banking системы и витринами платформы. Источник слабо документирован: часть значений закодирована, часть бизнес-логики реализована в коде и хранимых процедурах, две внешне одинаковые записи могут быть собраны разными алгоритмами из разных таблиц.
Нужен человек, который разберёт этот источник и превратит его в осознанную модель данных: что откуда берётся, что на что влияет, какое поле что означает.
Что предстоит делать:
— Исследовать core banking систему, legacy- и внешние источники, восстанавливать их семантику.
— Идти от целевой витрины к источнику: определять, из каких таблиц и по какой логике собирается каждый атрибут.
— Разделять случаи, когда одинаковые по виду данные получены разными путями, и фиксировать правила выбора.
— Описывать модель данных и метаданные: сущности, связи, grain, ключи, историчность.
— Формировать требования к витринам для сегментации, scoring и рекомендаций.
— Писать SQL-исследования и прототипы трансформаций, проверять гипотезы на данных.
— Выяснять смысл данных напрямую у сотрудников банка — это постоянная часть работы.
О бэкграунде:
Важно, какие задачи вы решали — приходили в незнакомую недокументированную систему и разбирались сами, восстанавливали бизнес-смысл данных, строили модель с нуля и доводили исследование до работающей витрины.
Если вы работали дата-инженером и значительную часть времени тратили на то, чтобы понять, что лежит в источнике, — это наш профиль. Если получали готовые чистые витрины — скорее нет.
AI-native подход:
Мы используем AI-native подход и ожидаем того же от кандидата: AI-инструменты применяются для разбора legacy, анализа схем, написания SQL и документирования.
Требования:
— Сильный SQL: оконные функции, сложные join-цепочки, анализ качества и распределений.
— Опыт реверс-инжиниринга плохо документированных источников.
— Понимание data modelling: сущности, grain, ключи, историчность, master entities.
— Опыт работы с банковскими или fintech-данными (Core banking (особенно ArmSoft) / legacy banking systems, Customer 360) или опыт разбора сырых банковских данных о клиентах и продуктах из плохо документированных систем с целью производства маркетинговой и финансовой аналитики.
— Python на уровне исследования данных.
— Способность самостоятельно довести задачу «вот сырьё, вот целевая витрина» до результата.
— Проактивность: готовность выяснять смысл данных у людей, а не ждать документации.
— Git, Linux, опыт работы в закрытых Dev/UAT-контурах.
Будет плюсом:
— Знание армянского языка
— Методологии матчинга и дедупликации
— Опыт с Data Vault 2.0
— Опыт с DBT или аналоги
— PII, маскирование, RBAC
— Опыт в регулируемом on-premise контуре
— Экспертиза в ML, ML Ops
Условия:
— Взаимодействие по ИП
— Локация - Армения
— Формат работы - гибрид, готовность работать из офиса банка до 3 раз в неделю.
SkyСoach — это большой сервис внутриигровых услуг, помогающий в развитии аккаунтов WoW, Destiny 2, Call of Duty, FIFA, Genshin Impact и десятков других популярных игр.
Мы в поиске CTO / Engineering Leader - hands-on технического лидера, который возглавит технологическую трансформацию: ускорит delivery, внедрит AI-native подходы в разработку, модернизирует legacy-систему и сохранит стабильность продукта.
Стэк: Laravel (PHP), Vue 2/3 (javascript + typescript), NodeJS (ssr + websocket), Postgresql, Redis, Elasticsearch.
Чем предлагаем заняться?
• Сильным техническим лидером с глубоким engineering background: бывшим разработчиком/архитектором, способным погружаться в код и технически «челленджить» команду.
• С успешным опытом найма, менторства и руководства командой разработки, способной эффективно реализовывать проектные цели.