Mozart AI, a startup developing an advanced digital music platform (DAW) that functions as a virtual AI co-producer for music creation and editing, is seeking a Growth specialist to join their team on-site in London, UK. The role involves driving user acquisition and engagement strategies to expand the platform's reach. Candidates should have experience in growth marketing, data analysis, and digital campaigns, with a strong understanding of the music technology sector. The position requires collaboration with product and engineering teams to optimize user funnels and implement scalable growth initiatives.
We're looking for an AI Product Analyst to help us evaluate, monitor, and improve Voice AI Agents that interact directly with patients and automate critical parts of the patient journey. You'll investigate how AI behaves in production, identify failure patterns, measure AI quality, and help teams make better product decisions using real-world data.
Задачи:
- Разрабатывать, обучать и оптимизировать ML/AI-модели на PyTorch или TensorFlow
- Проектировать end-to-end пайплайны обработки и подготовки данных
- Работать с синтетическими данными и автоматизацией разметки
- Интегрировать AI/ML-модели с backend и другими компонентами продукта
- Подготавливать модели к production-деплою и масштабированию
- Настраивать процессы мониторинга, версионирования и экспериментов с использованием MLOps-инструментов
- Контейнеризировать ML-процессы с помощью Docker
- Работать с облачной инфраструктурой AWS или аналогами
- Участвовать в оптимизации inference и производительности моделей
- Взаимодействовать с инженерами и другими участниками AI-команды на всех этапах разработки
- Определять техническое направление AI-проектов, принимать ключевые архитектурные решения и обеспечивать техническое руководство командой на всех этапах разработки.
Требования:
- Опыт 4+ года коммерческого опыта в Machine Learning / AI Engineering
- Практический опыт разработки и внедрения ML-моделей в production
- Английский (свободный)
- Уверенное понимание основ Machine Learning и Deep Learning
- Знание методов оптимизации моделей и ключевых ML-метрик
- Практический опыт с MLOps (MLflow/Kubeflow/AWS SageMaker или аналогичные)
Условия:
- Формат: Full-time
- Локация: Ташкент (Офис)
- Официальное трудоустройство по ТК УЗ
- Занятость: полный рабочий день
ОфисleadТашкент
Зарплата не указана
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:
— Автоматизировать процессы команд Compliance, Legal и Internal Control, которые сейчас выполняются вручную.
— Изучать текущие процессы команд, выявлять повторяющиеся ручные шаги и узкие места.
— Формировать чёткие и структурированные требования для автоматизации.
— Быть связующим звеном между Compliance, Legal, Internal Control, Product, Operations и Engineering.
— Собирать бизнес-требования от Compliance, Legal, Risk и Operations и переводить их в понятные спецификации.
— Декомпозировать регуляторные и законодательные требования в изменения продуктов и процессов.
— Исследовать и оценивать сторонние решения, готовить рекомендации совместно с заинтересованными сторонами.
— Определять и документировать зависимости между командами, системами и процессами.
— Создавать документацию: BRD, user stories, acceptance criteria, диаграммы процессов.
— Координировать работу кросс-функциональных команд для согласования объёмов и сроков.
— Поддерживать жизненный цикл разработки: уточнения, UAT, релизы.
— Участвовать в discovery, backlog grooming и планировании спринтов.
— Документировать текущие и целевые процессы для общего понимания.
Требования:
— Опыт работы бизнес-аналитиком от 3 лет, желательно в финтехе, банковской сфере или регулируемой отрасли.
— Умение собирать и документировать бизнес-требования (BRD, user stories, use cases, acceptance criteria).
— Базовые знания системного анализа: чтение технической документации (API, интеграционные потоки), понимание архитектуры на высоком уровне, эффективное взаимодействие с инженерами.
— Опыт моделирования процессов (BPMN, UML или аналогичные).
— Опыт работы с low-code инструментами (например, n8n), автоматизацией в Jira или продвинутым использованием Claude Code.
— Навыки управления заинтересованными сторонами: идентификация участников, уточнение ответственности, поддержание согласованности команд.
— Базовые знания SQL или работы с таблицами для валидации данных.
— Сильные коммуникативные навыки, устные и письменные.
— Уровень английского B2 или выше для эффективного общения с международной командой.
Плюсы:
— Опыт в юридической, комплаенс или смежных областях.
— Знание банковских регуляций и их реализации в системах и процессах.
— Уверенная работа с таблицами для анализа данных.
Условия:
— Поддержка релокации в Мексику с помощью для сотрудника и его семьи.
— Гибкий график работы из офиса.
— Медицинское страхование.
— Бюджет на образование: языковые курсы, профессиональное обучение и сертификации.
— Бюджет на оздоровление: компенсация расходов на ментальное здоровье и фитнес.
— Отпуск: 20 дней ежегодного отпуска и оплачиваемый больничный.
About The Role ✍️ We’re hiring a Technical Lead Manager to lead a cross-functional product squad, combining hands-on technical leadership with people management. You’ll lead a team of 4–5 engineers, working closely with Product, Design, Data and other technical leaders to build products that improve our users’ financial health.
· Опыт работы CTO/Head of Engineering от 3-х лет в B2B, e-commerce или логистических проектах; · Практический опыт построения микросервисной или модульной архитектуры (DDD, API-first, event-driven);
Задачи:
— Ручное тестирование игр на платформах Android и iOS (функциональное, регрессионное, интеграционное, исследовательское, нагрузочное);
— Создание и поддержка тестовой документации: чек-листы, тест-кейсы, ведение QA документации;
— Поиск, документирование и контроль багов (работа с Jira, TestRail и их аналогами);
— Анализ гейм-дизайн документации и ТЗ на предмет нелогичностей и нечеткости;
— Работа с конфигурационными файлами внутри Unity и тестирование in-engine;
— Взаимодействие с разработчиками, геймдизайнерами и продуктовой командой для улучшения качества продукта;
— Тестирование серверной части и интеграций с аналитическими системами (Firebase, Appsflyer и аналоги);
— Работа с эмуляторами и реальными устройствами, сбор и анализ логов (ADB, logcat, Xcode и аналоги);
— Анализ и улучшение существующих процессов тестирования;
— Участие в планировании тестирования и оценке качества продукта на различных стадиях разработки;
— Заведение баг-репортов на основе пользовательских отзывов.
Требования:
— Опыт работы QA-инженером в игровой индустрии;
— Знание теории тестирования и умение применять на практике;
— Опыт работы с Unity, умение ориентироваться в структуре проекта и настраивать конфигурационные файлы;
— Понимание особенностей тестирования мобильных игр и особенностей платформ Android и iOS;
— Внимательность к деталям, умение находить дефекты в логике, геймплее, интерфейсе;
— Способность воспроизводить и изолировать ошибки;
— Умение структурировано описывать баги с подробными шагами воспроизведения;
— Навыки планирования рабочего процесса и расстановки приоритетов;
— Опыт работы с системами Test Management System и таск-трекерами;
— Навыки работы с инструментами: Android Studio, ADB, logcat, Postman, Swagger, CI/CD;
— Умение собирать и анализировать логи;
— Уровень английского B2+ (чтение и написание технической документации).
Уверенное владение SQL (сложные запросы, оконные функции, JOIN-ы, агрегации) и Python (библиотеки Pandas, NumPy, матплотлиб/сиборн). Опыт анализа моделей данных и источников данных.
Задачи:
— контролировать качество AI-генераций и готовых роликов;
— давать обратную связь AI-артистам;
— разбирать ТЗ и планировать необходимые шоты;
— поддерживать консистентность персонажей, окружения и стиля;
— на старте самостоятельно создавать ролики полного цикла;
— разрабатывать и внедрять production-пайплайны;
— обучать команду;
— сокращать количество итераций и время производства.
Требования:
— глубокий практический опыт AI-video production;
— Kling, Seedance, Veo или аналогичные модели;
— генерация и редактирование изображений;
— prompt engineering;
— сильное монтажное мышление;
— Premiere Pro, DaVinci Resolve или аналог;
— понимание motion design и compositing;
— опыт управления или обучения команды.
ComfyUI, LoRA, open-source модели и создание воспроизводимых AI-workflows будут большим преимуществом.
Условия:
— полностью удалённая работа;
— full-time;
— оформление в штат;
— 1 200–1 500 € с перспективой роста;
— график 5/2 с гибким началом дня;
— 20 рабочих дней оплачиваемого отпуска;
— 3 оплачиваемых sick days.
Задачи Развитие платформы Работать над функционалом, стабильностью и производительностью. Развивать AI-функционал: LLM-based сценарии, tool calling, RAG, работу с контекстом, кэширование и другие механики.
Ищем QA Intern для тестирования продукта и повышения стабильности платформы SpaceAI — защищённого слоя между ИИ/LLM/AI-агентами и корпоративными системами.
Задачи:
— тестировать web‑интерфейс и API;
— составлять и проходить тест‑кейсы;
— находить, описывать и воспроизводить баги;
— проводить smoke и regression testing;
— работать вместе с разработчиками над качеством релизов.
Требования:
— базовое понимание QA и жизненного цикла разработки;
— понимание HTTP, REST API и client‑server архитектуры;
— желательно знакомство с Postman, DevTools и Git;
— внимательность, самостоятельность и желание быстро расти в QA.
Условия и развитие:
— работа с реальным B2B AI/Security‑продуктом;
— сильная практическая практика на живой платформе;
— возможность вырасти из стажёра в полноценного QA Engineer;
— по задачам: 20% фронт, 80% бэк;
— тестирование интеграций с ИИ‑агентами, упор на негативные кейсы;
— постепенный переход к автоматизации тестирования через ИИ‑подход.
Команда: CEO, CTO, Golang Dev, R&D (математик/ML), AppSec Developer, DevOps, CMO, CPO.
💎 Сбор и документирование требований для e-learning платформы с 15M пользователей: написание user stories с критериями приёмки, gap- и конкурентный анализ, визуализация бизнес-процессов и UML-диаграммы, работа со стейкхолдерами на этапе пресейла, использование AI-инструментов в ежедневном workflow аналитика.
Own Ramp expense management end-to-end — review, code, and approve expense reports, chase missing receipts, and enforce policy compliance. Administer Navan travel — reconcile bookings and spend, flag policy exceptions, and support employees through out-of-policy approvals.
