Загружаем вакансии…
Что предстоит сделать Собрать финмодель и план категории на 52 недели, защитить его перед основателем и вести по нему — с разбивкой на кварталы, месяцы и недели. Найти product-market fit через исследования рынка, личное участие в фокус-группах — и превратить его в продукт.
500 000 – 1 500 000 ₽
Ищем Data Scientist / ML Engineer для запуска кредитного скоринга на международных рынках.
от 300 000 ₽
• Owning the product backlog end-to-end — from idea to post-release analysis. • Prioritising features based on data and measurable impact.
Зарплата не указана
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
- Собирать требования от заказчика и формировать ТЗ. - Разрабатывать и поддерживать техническую документацию по продукту.
220 000 – 220 000 ₽
• Вести полный цикл подбора, развивать онбординг и проводить Exit-интервью ( в среднем в работе 1-3 вакансии, штатность 30-40). • Координировать миграцию (Entry/Temporary/Visitor Permit, Yellow Slip): сбор документов, передача штатному миграционному агенту (в среднем 2-3 сотрудника в месяц).
Зарплата не указана
МТС Страхование — молодая, активно развивающаяся страховая компания. Развивают цифровые финансовые сервисы и делают их доступными для всех. Задачи: — разработать и реализовать стратегию продаж страховых продуктов и привлечения партнёров — создавать привлекательную, прозрачную и конкурентоспособную систему комиссионных вознаграждений и бонусов — быстро реагировать на рыночные изменения, корректировать тактику продаж и условия для партнёров — развивать департамент продаж и участвовать в процессах найма.
Зарплата не указана
• Анализировать процессы и находить задачи для автоматизации. • Создавать AI-решения для смет, коммуникации, контента и базы знаний.
100 000 – 100 000 ₽
Чем предстоит заниматься: — Вести коммуникацию с клиентами; — Собирать и документировать требования;
70 000 – 70 000 ₽
Lead and oversee on existing key UK privacy governance activities, including Data Protection Impact assessments (DPIA’s), oversight, privacy risk assessments, incident and breach governance, data subject rights processes, retention and deletion governance, and regulatory documentation, where required suggest improvements.
101 000 – 149 000 GBP
Ищем Python-разработчика / AI Engineer уровня Middle+ / Senior на проект по автоматизации обработки и сверки финансовых документов. Проект связан с разработкой сервиса, который будет принимать акты сверки и внутренние выгрузки, извлекать из них данные, сопоставлять документы, находить расхождения и формировать понятный результат для пользователя. Задачи: — Разбирать и обрабатывать документы в форматах Excel, PDF и сканы. — Извлекать табличные данные из документов. — Нормализовать даты, номера документов, суммы и другие поля. — Проектировать и реализовывать логику сопоставления данных. — Выявлять расхождения между двумя источниками. — Обрабатывать сложные кейсы: разные периоды, отличающиеся номера, частичные совпадения и другие неоднозначные ситуации. — Интегрировать OCR и Document AI-инструменты. — При необходимости использовать LLM для интерпретации и формирования человекочитаемых объяснений. — Разрабатывать backend/API для сервиса. — Участвовать в проектировании архитектуры MVP. — Работать с реальными обезличенными финансовыми документами и тестировать качество решения на исторических данных. Требования: — Коммерческий опыт разработки на Python от 3 лет. — Уверенное владение Python. — Опыт работы с pandas и табличными данными. — Опыт обработки Excel / CSV. — Опыт парсинга PDF. — Опыт разработки backend-сервисов и REST API. — Понимание алгоритмов сопоставления, нормализации и очистки данных. — Умение проектировать решение самостоятельно, а не только работать по готовому ТЗ. — Опыт работы с Git. Будет большим плюсом: — Опыт с OCR: Tesseract, PaddleOCR или аналогами. — Опыт с PyMuPDF, pdfplumber, Camelot, Tabula. — Опыт с fuzzy matching. — Опыт работы с Document AI / Intelligent Document Processing. — Интеграция LLM API: OpenAI, Azure OpenAI, YandexGPT или аналогов. — Опыт разработки систем reconciliation / data matching. — Опыт работы с финансовыми, бухгалтерскими или другими структурированными документами. — Опыт On-Premise решений. — Опыт построения решений, где нужно сочетать детерминированную бизнес-логику и AI. Что здесь не требуется: — Мы не ищем классического Data Scientist и не планируем обучение собственных ML-моделей с нуля. В проекте важнее: — сильная прикладная Python-разработка; — работа с документами и данными; — построение надежной логики сопоставления; — понимание, где действительно нужен AI, а где лучше использовать обычные алгоритмы. О проекте: — На первом этапе планируется разработка MVP без глубокой интеграции с внутренними учетными системами. — Базовый сценарий: пользователь загружает акт сверки и внутреннюю выгрузку, система извлекает и нормализует данные, выполняет сопоставление, показывает совпадения и расхождения, формирует структурированный результат для пользователя. — Ожидаемый результат — рабочий прототип, который можно проверить на реальных исторических данных. Условия: — Удалённая работа. — Проектная занятость / аутстафф. — Возможна полная или частичная загрузка — обсуждается индивидуально. — Проект стартует с этапа MVP, с возможностью продолжения. — Работа в составе небольшой проектной команды. Ожидаемый уровень: Middle+ / Senior Нам нужен специалист, который сможет самостоятельно разобраться в предметной области, предложить техническое решение и довести его до рабочего результата. Будет преимуществом в отклике: — опыт похожих задач: обработка документов, OCR, reconciliation / matching, financial data processing, Document AI, LLM-интеграции. — указание текущей доступности, возможной загрузки в часах в месяц, часовой ставки, формата работы (ИП / самозанятый / другой).
- Полный цикл проекта — от концепции и проектирования до получения разрешительной документации, строительства и ввода в эксплуатацию. - График и бюджет — формирование и контроль ГРП, вех, критического пути;
Зарплата не указана
Сейчас мы в поисках SMM-специалиста, который возьмет на себя полное сопровождение и вИдение образа бренда в социальных сетях (Instagram, Тредс, Тик-Ток, ВК, Телеграм). Контент и продакшн.
Зарплата не указана
Задачи: • Развитие действующей клиентской базы B2B и B2C. • Повышение лояльности и качества клиентского сервиса.
150 000 – 200 000 ₽
💎5–7+ лет опыта продаж корпоративных B2B SaaS‑решений, включая сложные сделки полного цикла с годовой стоимостью контракта (ACV) в сотни тысяч или миллионы долларов.
Зарплата не указана
Задачи: — Совместно с Product Owner отвечать за результат, участвовать в оценке задач, контролировать качество и сроки выполняемых доработок — Развивать продукты и инфраструктуру на платформе .NET Core, в том числе в облачной среде, как Senior-разработчик (до 50% времени): код-ревью, сложные участки, прототипы архитектурных решений — Автоматизировать процессы развертывания и мониторинга в облаке: OpenShift, Istio, Kafka — Актуализировать solution-архитектуру проекта: декомпозиция модулей, устранение устаревшего кода, повышение отказоустойчивости — Формировать стратегию технологического развития системы — Взаимодействовать с другими ролями (тестировщики, аналитики, архитекторы и менеджеры) внутри и вне команды — Развивать технические навыки членов команды, собеседовать и менторить новичков Требования: — Опыт в роли Team Lead от 3х лет в промышленной разработке на C# / .NET — Навыки управления delivery-процессом: планирование, приоритизация, контроль исполнения — Знание, как строить microservices, как делать оркестровку сервисов в облачных средах — Опыт рефакторинга и стабилизации сложных систем — Опыт автоматизации инфраструктуры, чтобы всё летало в облаках (K8s) — Желание углубиться в финансовую математику
Зарплата не указана
подготовка и проведение деловых встреч; поддержание контактов с клиентами на всех уровнях проведение презентаций и обучений у клиентов;
250 000 – 250 000 ₽
Чем предстоит заниматься: • Искать компании по всей России, которым может понадобиться аутсорсинг или рекрутмент линейного персонала. • Проверять потенциальных клиентов по нашим критериям: финансовое состояние, отрасль, масштаб деятельности.
от 40 000 ₽
Gradient Labs — AI-платформа для финансовых сервисов, которая автоматизирует customer support и back-office процессы. В компании работают русскоязычные ребята. Размер команды — 11-50 человек, инвестиции — $26M.
Зарплата не указана
Зарплата не указана