Задачи:
— Архитектура новой системы данных компании с нуля.
— Преобразование больших и разнородных медицинских данных в унифицированный, высокопроизводительный граф знаний.
— Работа с медицинскими экспертами, продуктовыми командами и дата-сайентистами для перевода сложной клинической логики в чистые, взаимосвязанные структуры и модели данных.
— Поиск креативных решений с использованием различных типов баз данных и конвейеров данных для обеспечения согласованности и совместимости медицинских данных.
— Разработка и интеграция частей клинического inference engine, основанного на правилах и статистических моделях.
— Проектирование и расширение клинических моделей данных с использованием доменных онтологий (например, SNOMED-CT, FHIR, UMLS) для создания богатых, запросных графовых структур.
— Перевод исследовательских результатов в масштабируемое, промышленное программное обеспечение в рамках agile-команды.
— Тесное сотрудничество с медицинскими экспертами для фиксации клинических рабочих процессов и валидации отображений онтологий.
— Формирование технического направления, дизайна схем и лучших инженерных практик в команде.
Требования:
— Магистр или кандидат наук в области компьютерных наук, математики или смежных областей.
— Более 4 лет опыта работы с медицинскими данными или в области data engineering либо соответствующие академические исследования.
— Глубокие знания графовых баз данных, языков запросов, алгоритмов поиска и/или систем вывода (например, Neo4j, Memgraph, Cypher, SQL, Datalog).
— Обширный опыт разработки на Python и/или TypeScript, комфортное переключение между языками и фреймворками.
— Наличие разрешения на работу в ЕС и проживание в ЕС.
— Желательно: знакомство со статистикой, формальной логикой и/или машинным обучением.
— Опыт работы с электронными медицинскими картами (EHR) и форматами обмена клиническими данными (например, FHIR).
— Интерес к области представления знаний и рассуждений (Knowledge Representation and Reasoning).
— Опыт самостоятельного управления облачными средами (например, GCP) и CI/CD конвейерами.
Условия:
— Работа в одной из ведущих европейских healthtech компаний с возможностью влиять на продукт.
— Возможность работать удаленно или в офисах в Вене, Будапеште и Берлине.
— Выделенный бюджет на обучение и профессиональное развитие.
— Культура с плоской иерархией, открытым общением и уважением к мнению каждого.
— Участие в виртуальных программах опционов на акции (VSOP).
— Возможность приводить в офис своих домашних животных и общаться с офисными собаками.
— Гибкие условия работы и поддержка разнообразия и инклюзивности.
Задачи:
— Отвечать за качество продукта и принимать решения о выпуске релизов.
— Проектировать и поддерживать E2E, API и интеграционные тесты с использованием JavaScript/TypeScript.
— Создавать и улучшать автоматическое покрытие тестами, с акцентом на API и сервисный уровень.
— Интегрировать автоматические тесты в CI/CD пайплайны.
— Использовать AI-инструменты для генерации и поддержки тестов, критически оценивая их качество и ценность.
— Создавать надежную тестовую инфраструктуру, включая тестовые данные, фикстуры и контрактные тесты.
— Выполнять ручное и исследовательское тестирование там, где автоматизация не подходит.
— Тесно сотрудничать с разработчиками и продуктовыми командами для превращения требований в тестируемые сценарии.
— Исследовать проблемы в продакшене с помощью логирования и инструментов наблюдаемости, вносить результаты в тестовый набор.
Требования:
— Опыт автоматизации тестирования не менее 3 лет с JavaScript/TypeScript.
— Глубокие знания JavaScript или TypeScript.
— Практический опыт с Playwright или Cypress.
— Опыт тестирования API (Postman или аналог).
— Опыт работы с CI/CD.
— Хорошее понимание веб-приложений и сетевых технологий, включая CORS.
— Опыт работы с базами данных MySQL, MongoDB, Redis или DynamoDB.
— Опыт работы с AWS, логированием, отладкой и наблюдаемостью.
— Практический опыт использования AI-инструментов для разработки и автоматизации тестирования.
— Способность оценивать риски качества и уверенно принимать решения о выпуске.
— Английский язык на уровне C1 и выше.
Условия:
— Полностью удаленная работа.
— Долгосрочное сотрудничество в международной среде.
— Высокий уровень ответственности и влияние на стратегию тестирования.
— Современный стек автоматизации и активное использование AI в разработке.
— Реальное влияние на качество продукта и решения о релизах.
— Частная медицинская страховка.
— Карта MultiSport.
— Матчинг 0%.
Задачи:
— Присоединиться к исследовательской группе в Университете Северного Техаса с осени 2027 года.
— Участвовать в исследованиях в области искусственного интеллекта и машинного обучения, включая федеративное обучение, конфиденциальность, безопасность ИИ и большие языковые модели.
Требования:
— Сильная подготовка в области компьютерных наук, науки о данных или смежных областях.
— Хорошие навыки программирования и аналитические способности.
— Предпочтителен опыт научных исследований.
Условия:
— Начало обучения и работы с осени 2027 года.
Контакт для отклика: Pretomroy.ovi@unt.edu
СтажёрГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— Управлять и развивать дорожную карту Matching и Activity Capture, включая улучшение качества, обработку проблем клиентов и внедрение улучшений для повышения полноты и надежности данных
— Руководить выполнением дорожной карты интеграции CRM, поддерживая стратегию диверсификации CRM Backstory через Salesforce, Dynamics и новые коннекторы
— В течение 12–18 месяцев взять на себя ответственность за выполнение этапов Unified Data Platform и инициативы Admin Next
— Представлять возможности платформы в общении с клиентами — обзоры архитектуры, обсуждения с IT и командами данных, презентации дорожных карт, выступая в роли технического партнера
— Разрабатывать повторяемые обучающие материалы для команд CS и SE по особенностям платформы, качеству данных и механике интеграции
— Внедрять четкие метрики успеха и устанавливать обратную связь с клиентами, CS и TS по направлениям дорожной карты
— Использовать AI-инструменты и рабочие процессы в процессах исследования, разработки PRD, анализа данных и обучения
Требования:
— 6–10 лет опыта управления продуктами, минимум 2 года на старшем или руководящем уровне
— Глубокое знание корпоративных систем данных: CRM (Salesforce, Dynamics), хранилища данных, event pipelines, паттерны API интеграции и моделирование данных
— Опыт создания продуктов уровня платформы — системы сопоставления, каналы данных, интеграции, администрирование или инструменты качества данных
— Сильные навыки анализа данных; комфорт в технически сложных, исследовательских областях
— Опыт взаимодействия с клиентами — представление технических продуктов IT-командам, лидерам инженерных команд и руководителям
— Опыт работы в быстрорастущей или ранней стадии B2B SaaS, где часто происходят стратегические и организационные изменения
— Высшее образование; технический бэкграунд (компьютерные науки, инженерия или эквивалент) предпочтителен
Кого ищем:
— Сильного ML-инженера с опытом в трейдинге, который уже имеет опыт разработки прибыльных ML-моделей и торговых стратегий.
— Способного самостоятельно генерировать и валидировать торговые идеи, строить исследовательские пайплайны и доводить стратегии до продакшн-состояния.
Чем заниматься:
— Разрабатывать и улучшать торговые стратегии.
— Строить ML и количественные модели для прогнозирования и генерации сигналов.
— Анализировать временные ряды и рыночные данные в реальном времени.
— Тестировать гипотезы и улучшать существующие стратегии.
— Работать с бэктестинговой инфраструктурой.
Условия:
— Достойная заработная плата в долларах США или криптовалюте.
— Удалённый формат работы из любой точки мира, полная занятость.
— Оформление через юридическое лицо в Республике Беларусь.
— Небольшая команда с минимумом бюрократии, что обеспечивает быстрое принятие решений и оперативную проверку гипотез.
Задачи:
— Планирование тестирования во время уточнения бэклога и планирования спринта, определение объема тестирования, подхода, критериев приемки и оценки усилий для ручного и автоматизированного тестирования.
— Проектирование, разработка и поддержка автоматизированных тестов на разных уровнях: UI, API, интеграционное, end-to-end и тестирование баз данных с использованием современных фреймворков и лучших практик.
— Выполнение ручного функционального, регрессионного и исследовательского тестирования, подготовка и поддержка надежных тестовых сред, тестовых данных, моков и feature flags.
— Постоянное улучшение автоматизации: разработка переиспользуемых компонентов, уменьшение нестабильных тестов, рефакторинг устаревшего кода, повышение покрытия и стабильности тестов.
— Интеграция автоматизированного тестирования в GitLab CI/CD, мониторинг состояния пайплайнов, расследование сбоев, сотрудничество с DevOps для быстрого обратного отклика.
— Участие в релизах: выполнение пост-деплоймент валидации, проверка критичных пользовательских сценариев с продакшн-данными, предоставление рекомендаций по готовности релиза.
— Коммуникация прогресса тестирования, метрик качества, рисков и блокеров с заинтересованными сторонами, активное взаимодействие с разработчиками, владельцами продуктов, архитекторами и дизайнерами.
— Внедрение AI в процессы обеспечения качества: генерация тестов, мониторинг, проверка качества данных, ревью кода.
— Наставничество команды по лучшим практикам качества, установление стандартов качества в SDLC, руководство тестированием сложных межкомандных инициатив.
Требования:
— Высшее образование в области компьютерных наук, программной инженерии или смежных технических областях.
— Сертификат ISTQB Foundation или аналогичный будет плюсом.
— 4–6 лет опыта в тестировании ПО, минимум 2 года в автоматизации.
— Опыт автоматизации backend-тестирования, включая API, интеграции и сервисное тестирование.
— Навыки программирования на объектно-ориентированном языке: Python, Java или Go.
— Опыт работы с инструментами и фреймворками для API-тестирования.
— Опыт создания и поддержки автоматизированных тестовых наборов для backend-систем.
— Опыт работы с CI/CD пайплайнами, предпочтительно GitLab CI/CD.
— Знание Docker и современных инженерных практик.
— Понимание баз данных и SQL.
— Опыт с инструментами автоматизации UI, такими как Playwright или Selenium, будет плюсом.
— Практический опыт использования AI-инструментов в инженерных процессах, умение демонстрировать улучшения в тестировании, разработке или продуктивности.
— Опыт работы с AI-ассистентами, такими как Claude, Codex или аналогичными, желателен.
— Опыт с системами наблюдаемости, мониторинга или автоматизации инфраструктуры будет плюсом.
Условия:
— Конкурентная зарплата и ежегодный бонус по результатам работы.
— Полная поддержка релокации для кандидата и семьи: перелеты, жилье, визы, юридическая помощь.
— Медицинская страховка топ-уровня с покрытием для всей семьи: медицинская, стоматологическая, офтальмологическая, психическое здоровье, а также страхование жизни.
— Неограниченные возможности для обучения: внешние курсы, уроки английского, развитие карьеры и лидерских навыков.
— Образовательный грант на оплату школы и детского сада.
— 21 рабочий день отпуска в году, плюс официальные праздники и полностью оплачиваемые больничные, декретные и отпуск по уходу за ребенком.
— Программа признания сотрудников: фирменные подарки, выходные на день рождения, бюджеты на празднования свадеб, рождений и важных событий.
— Командные поездки и корпоративные мероприятия.
— Программа акций компании.
— Фирменный автомобиль MINI Cooper Countryman и личная парковка.
— Бесплатные спортивные клубы, доступ в спортзал Sanctum Club и водные мотоциклы.
— Доступ к корпоративному врачу.
— Эксклюзивные скидки в кафе, спортзалах и местных сервисах.
— Налоговые льготы для экспатов: до 50% освобождения от подоходного налога.
— Поддержка в процессе натурализации для релокантов.
Задачи:
— Разработка продуктовых сценариев использования и однонажатых пресетов для генеративных моделей изображений и видео.
— Разработка и оптимизация сложных генеративных конвейеров контента (изображения, видео, аудио, текст).
— Проектирование и оптимизация агентов на основе больших языковых моделей (LLM) для продуктовых конвейеров.
— Тесное взаимодействие с командами машинного обучения и продукта для интеграции новых функций.
Требования:
— Опыт работы в Prompt Engineering от 1 года.
— Продвинутый практический опыт с генеративными моделями (t2t, t2i, t2a, v2v, v2a, i2v и другие).
— Глубокое понимание ландшафта AI-моделей и новых трендов.
— Базовый опыт создания и настройки агентов на основе LLM и других генеративных моделей.
— Общее знание конвейеров ComfyUI.
— Интуитивный подход "vibe coding".
— Высокая адаптивность и готовность быстро изучать и применять новые технологии.
— Готовность работать в быстро меняющейся, интенсивной стартап-среде.
— Отличные коммуникативные навыки и умение сотрудничать с исследовательскими, инженерными и продуктовыми командами.
Условия:
— Конкурентная зарплата в долларах США.
— Работа в офисе в Алматы.
— Полная занятость с высоким потенциалом роста.
Задачи:
— Руководство направлением In Vitro discovery и процессного картирования, выступая связующим звеном между лабораторными учёными, экспертами и командой цифровой реализации.
— Планирование и проведение воркшопов и интервью с учёными, экспертами лабораторий, IT-командами и поставщиками.
— Анализ и документирование текущих (As-Is) и будущих (To-Be) рабочих процессов, включая планирование экспериментов, регистрацию, использование ELN, настройку анализов, управление запасами, регистрацию образцов и объектов, лабораторные автоматизации, визуализацию, омics, контроль качества и сбор научных данных.
— Сбор, анализ и структурирование требований к данным, интеграции, управлению и нефункциональных требований.
— Проведение анализа пробелов в возможностях и бизнес-эффекта.
— Перевод сложных научных рабочих процессов в понятные процессы и системные требования для инженерных команд и поставщиков.
— Создание чёткой, структурированной и готовой к управлению документации на протяжении всего проекта.
Требования:
— Опыт не менее 5 лет в бизнес-анализе или аналогичных аналитических ролях в области наук о жизни, биофармацевтики или лабораторной среды.
— Соответствующее образование в области наук о жизни, химии, биологии или смежных научных дисциплин, а также практический опыт работы в лабораторных исследовательских командах или рядом с ними.
— Практический опыт в процессном картировании As-Is / To-Be для сложных научных или лабораторных рабочих процессов.
— Опыт сбора, анализа, документирования и отслеживания требований, способный создавать спецификации, которые могут использоваться командами разработки и поставщиками.
— Понимание лабораторных рабочих процессов, включая ELN, анализы, автоматизацию, визуализацию и омics, достаточное для точного картирования без потери научного смысла.
— Опыт проведения воркшопов с учёными, экспертами лабораторий, IT-командами и поставщиками.
— Опыт анализа требований к данным, интеграции, управлению и нефункциональных требований.
— Опыт проведения анализа пробелов в возможностях и бизнес-эффекта.
— Способность создавать чёткую, структурированную документацию, подходящую для управления и принятия решений.
— Готовность к командировкам в Великобританию при необходимости.
Условия:
— Конкурентоспособная компенсация.
— Удалённая или офисная работа.
— Гибкий график работы.
— Команда с высоким уровнем технической экспертизы.
Задачи:
— Сбор, валидация и анализ данных из внутренних систем, разработка новых метрик и KPI.
— Разработка ML-моделей для анализа временных рядов, прогнозирования сальдо счетов, LTV и оттока клиентов.
— Кластеризация и сегментация базы, разработка моделей скоринга и расчет Life Time (LT).
— Прогнозирование объема обращений и моделирование показателей эффективности (KPI) сервиса.
— Формирование и проверка гипотез для улучшения ключевых бизнес-показателей на основе математических моделей.
Требования:
— Высшее образование в математике, финансах, экономике, информатике, физике, инженерии или аналогичных областях.
— Исследовательский склад ума, творческий подход, настойчивость, инициативность, внимательность к деталям.
— Критическое мышление и способность находить нестандартные подходы.
— Уверенное владение инструментами BI аналитики, знание MySQL, Google Big Query, Python, Git.
— Английский язык на уровне B2.
Условия:
— Работа в европейском офисе с отличным климатом.
— Компенсация перелета и помощь с легализацией (релокационный пакет).
— Конкурентная заработная плата, ДМС и пакет бенефитов.
— Амбициозные задачи.
— Работа в команде профессионалов в комфортабельном офисе в регионе с отличным климатом.
О компании:
Toloka AI создает данные для ведущих моделей и инноваций в области генеративного ИИ, сотрудничая с крупными технологическими компаниями, стартапами и исследовательскими организациями по всему миру. Команда распределена по разным странам и включает экспертов из более чем 50 областей.
Обязанности:
— Планирование, создание и проведение интегрированных кампаний по генерации спроса через inbound, outbound, платные каналы, email, мероприятия и AI-поиск.
— Управление полным воронкой от первого контакта до SQL с оптимизацией конверсий на каждом этапе.
— Разработка и проведение программы непрерывных экспериментов с сообщениями, аудиториями, каналами и предложениями.
— Создание программ account-based marketing (ABM) для приоритетных клиентов совместно с отделом продаж.
— Определение и поддержание профиля идеального клиента (ICP) и целевых аудиторий в сотрудничестве с продажами и руководством.
— Точное таргетирование по каналам, спискам и сегментам с использованием фирмографических, поведенческих и данных вовлеченности.
— Тесное взаимодействие с командами продаж и SDR для обеспечения эффективного конвертирования маркетингового спроса в сделки.
— Ведение регулярных обзоров воронки и качества лидов с отделом продаж.
— Управление технологическим стеком для генерации спроса: CRM, маркетинговая автоматизация, обогащение данных, аналитика.
— Создание и поддержка рабочих процессов кампаний, скоринга лидов, маршрутизации и nurture-секвенций.
— Использование AI для масштабирования персонализации, распространения контента и операций кампаний.
— Обеспечение чистоты данных, точной атрибуции и надежной отчетности.
— Ведение отчетности и дашбордов по ключевым метрикам: созданная и влияющая воронка, стоимость за SQL, конверсии и ROI по каналам.
Требования:
— Опыт 6+ лет в генерации спроса, growth marketing или GTM-маркетинге, предпочтительно в B2B SaaS или технологической сфере.
— Опыт создания или масштабирования функции генерации спроса с нуля.
— Глубокое понимание полной воронки: inbound, outbound, ABM, performance marketing, SEO, email.
— Умение определять ICP и трансформировать его в таргетинг и кампании, которые конвертируют.
— Практический опыт работы с маркетинговыми инструментами (CRM, автоматизация, обогащение, аналитика).
— Тесное сотрудничество с отделами продаж и SDR с общей ответственностью за воронку.
— Владение данными: метрики конверсии, атрибуция, дизайн экспериментов.
— Наличие конкретных результатов по улучшению конверсий, объема SQL или созданной воронки.
Желательно:
— Опыт маркетинга для технической или AI/ML аудитории, лабораторий foundation-моделей или корпоративных AI-команд.
— Знакомство с новыми поисковыми поверхностями (AEO и GEO) и традиционным SEO.
— Опыт создания и руководства небольшими кросс-функциональными командами (маркетинг и SDR).
— Умение использовать генеративные AI-инструменты для масштабирования контента и операций кампаний.
Задачи:
- разрабатывать высокопроизводительные микросервисы на Python;
- выполнять исследовательские задачи;
- сопровождать полный цикл жизни продукта от проработки продуктового решения до деплоя кода на серверы;
- участвовать в проработке архитектурных решений;
- поддерживать и развивать горизонтальные платформенные сервисы.
Требования:
- умеете работать с Python: знаете библиотеки, умеете ими пользоваться;
- владеете SQL: можете написать запрос с несколькими JOIN, понимаете, зачем нужны ACID и CTE;
- можете создавать REST CRUD-сервисы;
- понимаете, что такое потоки и процессы;
- читаете скрипты или выполняете базовые операции в Bash;
- умеете оценивать сложность алгоритмов и понимаете сложность операций с базовыми контейнерами;
- готовы работать с уже существующим кодом;
- мотивированы, хотите развиваться в разработке и быть частью интересного
Задачи:
— Участвовать в проектировании, реализации и поддержке высокочастотных off/on-chain систем для количественных исследований, симуляций и реальной торговли в масштабах.
— Сотрудничать с командой количественного управления рисками для перевода моделей, сигналов и гипотез в надежный и эффективный производственный код.
— Разрабатывать масштабируемые исследовательские платформы для сбора данных, вычисления признаков, мониторинга и бэктестинга на больших наборах данных и различных рынках.
— Оптимизировать производительность и надежность торговых и аналитических систем с учетом задержек, пропускной способности и стабильности.
— Создавать инструменты и библиотеки для ускорения исследовательских и off/on-chain мониторинговых рабочих процессов и обеспечения воспроизводимости между командами.
— Сотрудничать с другими инженерными командами для постоянного развития исследовательского и торгового стека компании.
Требования:
— Степень бакалавра, магистра или PhD в области компьютерных наук, инженерии, математики, физики или смежных технических областях.
— Сильные навыки программирования на C++, Rust или Python с чистым, поддерживаемым кодом и хорошими навыками отладки.
— Глубокое понимание структур данных, алгоритмов оптимизации и проектирования систем; опыт с распределенными системами, параллелизацией, управлением памятью или высокопроизводительными вычислениями будет плюсом.
— Опыт создания или поддержки количественных финансовых исследовательских фреймворков, больших данных или алгоритмических торговых систем.
— Практический опыт в одной или нескольких областях: микроструктура рынка, маркет-мейкинг, моделирование машинного обучения, моделирование/торговля деривативами, on-chain торговля и децентрализованная ликвидность.
— Страсть к работе в совместной, ориентированной на данные среде, где инженерия и математика движут открытием альфы.
Условия:
— Удаленная работа или офис в Нью-Йорке (возможна помощь с переездом в некоторых случаях).
— Зарплата 150-250 тыс. USD в год брутто + токены (до 750 тыс. USD общей компенсации по текущей оценке).
Задачи:
— Разрабатывать и развивать инфраструктуру автотестов
— Улучшать и рефакторить кодовую базу автоматизации
— Проводить manual testing
— Участвовать в построении процессов качества
Требования:
— Senior-уровень в автоматизации тестирования на Python
— Сильный опыт manual testing (функциональное, регрессионное, исследовательское)
— Глубокое понимание тестовой стратегии и методологий
— Опыт работы с сложными распределёнными системами будет большим плюсом
Условия:
— Полный релокационный пакет в Сербию
— MacBook Pro
— Оплата изучения английского языка
— ДМС со стоматологией
— Готовы обсудить ваши пожелания по ЗП
— Комфортный офис и действительно приятная команда
ОфисseniorБелград
ОфисLimassol
УдалённоleadГеография найма не уточнена
Все вакансии в одном месте — страница 11 · Job Hunters
