Вакансии

- Опыт разработки и применения моделей машинного обучения для решения прикладных задач: прогнозирования, классификации, оптимизации, выявления аномалий и анализа производственных процессов. - Разрабатывать и внедрять алгоритмы машинного обучения и интеллектуального анализа данных для задач энергетической отрасли.

Зарплата не указана

Разработка и сопровождение предиктивных моделей эффективности закупки трафика; Разработка регрессионных и классифицирующих моделей для различных задач маркетинга (прогноз плательщика, оттока и т.п.);

Зарплата не указана

О нас: Changellenge — стратегический HR-партнер крупных компаний по работе с талантливой молодежью, выстраиванию эффективной корпоративной культуры и построению меритократии внутри. Компания работает с 2007 года с 85% топ-100 работодателей России, среди партнеров Б1 (ex EY), ВТБ, Газпромнефть, Яндекс, Альфа-Банк и другие. Ежегодно реализуется более 300 проектов трех типов: Graduates (стажировки и лидерские программы), Employer Branding (бренд работодателя), Learning & Development (меритократия). Более 300 000 студентов развивают карьеру вместе с компанией. В команде более 100 челленжеров. О практике: Приглашаются студенты и выпускники на образовательную практику в области проектного менеджмента в рамках программы «Не-магистратура». Практика длится 6 месяцев и помогает освоить базовые навыки и подготовиться к работе junior-специалиста. Даже без опыта в проектном менеджменте участники выполняют учебные задания на примере реальных бизнес-кейсов под руководством наставников. При успешном прохождении есть шанс попасть в команду Changellenge. Задачи и чему научишься: — Планировать ход проекта в сфере рекрутмента и отслеживать этапы; — Взаимодействовать с командой и заказчиками; — Разрабатывать проектную документацию и прогнозировать результаты; — Организовывать и координировать работу проектной команды. Требования: — Опыт участия в учебных, студенческих или других проектах; — Ответственный подход к задачам и внимание к деталям; — Умение анализировать и структурировать информацию; — Готовность взаимодействовать с командой и клиентами; — Использование ИИ в учебе, работе или проектах. Условия: — Гибкий график, совместимый с учебой; — Индивидуальное менторство и сопровождение; — Взаимодействие с экспертами и нетворкинг; — Возможность применять знания на учебных проектах; — Засчет практики в рамках университетской программы «Не-магистратура»; — Доступ к корпоративной библиотеке с тренингами и материалами; — Сертификат и рекомендательное письмо по итогам практики; — Практика доступна студентам из разных городов. Важные условия: Практика проводится на безвозмездной основе и направлена на обучение. Лучших выпускников пригласят в команду Changellenge. Как подать заявку: Указать контактные данные и в сопроводительном письме рассказать, почему интересна практика и какие навыки хочется развить.

Зарплата не указана

Задачи: — разработка, обучение и оптимизация ML/AI-моделей на PyTorch и/или TensorFlow — проектирование end-to-end ML-пайплайнов — работа с LLM, NLP, Computer Vision и Generative AI — подготовка моделей к production и масштабированию — интеграция моделей с backend — оптимизация inference и производительности — построение MLOps-процессов — работа с Docker и cloud-инфраструктурой — принятие архитектурных решений и техническое руководство AI-командой Требования: — от 4 лет коммерческого опыта в Machine Learning / AI Engineering — практический опыт разработки и внедрения ML-моделей в production — уверенный Python — PyTorch и/или TensorFlow — понимание Machine Learning и Deep Learning — знание ML-метрик и методов оптимизации моделей — Docker, Git — AWS или аналогичные cloud-платформы — практический опыт с MLflow, Kubeflow, AWS SageMaker или аналогичными MLOps-инструментами — свободный английский язык Условия: — full-time — офис в Ташкенте — официальное трудоустройство по ТК Узбекистана — вилка от $3,500

от 3 500 $

Задачи: - Развивать ядро матчинга: retrieval кандидатов по текстовым, картиночным и мультимодальным эмбеддингам, обучать модели классификации пар, работать с атрибутами товаров - Улучшать NLP-часть пайплайна с учетом специфики оптовых товаров: обработка названий, извлечение атрибутов из описаний, дообучение эмбеддинг-моделей - Доводить решения до прода и отвечать за них Требования: - Сильное понимание NLP: трансформерные модели, эмбеддинги, векторный поиск, опыт дообучения моделей под свою задачу - Опыт в задачах матчинга - Опыт в Data Science и ML Engineering с выводом моделей в продакшен от 3-х лет - Уверенные знания Python, ML-стека, SQL - Умение выбирать решение под задачу: не использовать нейросеть там, где достаточно эвристики, и наоборот - Опыт с CV и мультимодальными моделями (CLIP-подобные, metric learning), LLM/VLM в задачах классификации/ранжирования будет плюсом

Зарплата не указана

Databricks, an American IT firm specializing in a unified cloud platform for big data and AI, is seeking Forward Deployed Engineers in Amsterdam and Senior Forward Deployed Engineers in Stockholm. Candidates should have experience with Python, Scala, JavaScript or TypeScript, Apache Spark, and cloud platforms such as AWS, Azure, or GCP. Familiarity with CI/CD pipelines, MLOps, machine learning and AI models, as well as AI APIs, is required. These positions are on-site roles.

Зарплата не указана

Neoai IT Center izlayapti mutaxassislarni bir nechta yo'nalishlarda: backend dasturlash (python, Django, Fastapi, Node.js, Express.js, Java, Spring Boot, PHP, Laravel, Rest API, Postgresql, Mysql, Mongodb, Git, Docker), frontend (HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, React, Next.js, Vue.js, Angular, Tailwind CSS, Bootstrap, Git), mobil dasturlash (Dart, Flutter, Kotlin, Java, Swift, React Native, Firebase, Android Studio, Xcode, Git), UX/UI dizayn (Figma, Adobe XD, Photoshop, Illustrator, Figjam, UI Design, UX Research, Wireframing, Prototyping, Design System), kiberxavfsizlik (Linux, Python, Bash, Networking, TCP/IP, Wireshark, Nmap, Burp Suite, Metasploit, OWASP, Git, Docker), data science (Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, SQL, Jupyter Notebook, Git), data analitika (Python, Pandas, Numpy, SQL, Excel, Power BI, Tableau, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook), sun'iy intellekt (Python, PyTorch, TensorFlow, Keras, Scikit-learn, Hugging Face, OpenAI API, Langchain, Numpy, Pandas, Git, Docker), robototexnika (Python, C++, Arduino, ESP32, Raspberry Pi, ROS, Matlab, Arduino IDE, OpenCV, Sensors, Git). Ish joyi Toshkent shahrida, ish vaqti 3 soat, maosh 4-5 million so'm. Vazifalar: o'quvchilarga zamonaviy IT texnologiyalarini nazariya va amaliyot asosida o'rgatish, darslarni amaliy loyihalar va real vazifalar bilan tashkil etish, o'quvchilar bilan individual ishlash va ularning rivojlanishini kuzatib borish, dars materiallari va amaliy topshiriqlar tayyorlash. Nomzodlar mas'uliyatli, kommunikativ bo'lishi, o'z yo'nalishi bo'yicha amaliy tajribaga ega bo'lishi, yangi texnologiyalarni muntazam o'rganib borishi talab etiladi. Shuningdek, tajribali mutaxassislar bilan birga professional muhitda rivojlanish imkoniyati mavjud.

Зарплата не указана

What We Do: Huntress is a fully remote, global team focused on cybersecurity, founded in 2015 by former NSA cyber operators. They protect over 4 million endpoints and 7 million identities worldwide with enterprise-grade cybersecurity products designed alongside their Security Operations Center (SOC). What You’ll Do: - Triage, investigate, respond, and remediate various intrusions daily. - Review EDR telemetry, log sources, and forensic artifacts to determine root causes and provide remediation. - Perform tactical malware analysis. - Investigate suspicious Microsoft M365 activity and provide remediations. - Assist in escalations from Product Support for threat-related and SOC questions. - Contribute to detection engineering creation and tuning. - Participate in projects to improve outcomes for analysts and partners. - Collaborate in a mentored team environment. What You Bring To The Team: - 4+ years experience in SOC or Digital Forensics (DFIR). - Experience with Windows, Linux, and MacOS attack surfaces. - Knowledge of Threat Actor tools and techniques including MITRE ATT&CK Framework, PowerShell, Command Prompt, WMIC, Scheduled Tasks, SCM, Windows Domain and host enumeration, lateral movement, persistence, defense evasion, and other offensive TTPs. - Experience with static and dynamic malware analysis. - Working knowledge of Windows Administration or Enterprise Domain Administration including Active Directory, Group Policy, Domain Trusts. - Working knowledge of core networking concepts such as common ports/protocols, NAT, Public/Private IPs, VLANs. - Working knowledge of web technologies including web servers/applications and OWASP top 10. - Effective communication skills to explain complex events to less technical audiences. - Customer-focused decision making. - Strong curiosity and eagerness to learn. Preferred Qualifications: - Experience in MSP/MSSP/MDR roles. - Linux and MacOS investigative experience. - Experience with scripting languages like PowerShell, Python, Bash, PHP, JavaScript, or Ruby. - Experience with platforms like HackTheBox, TryHackMe, Blue Team Labs Online. - Experience with cloud investigations (M365, Azure, AWS, GCP). - Participation in cybersecurity competitions. - Familiarity with MSP tools such as RMMs. What We Offer: - 100% remote work environment. - Generous paid time off including vacation, sick time, and holidays. - 12 weeks paid parental leave. - Comprehensive medical, dental, and vision benefits. - 401(k) with 5% company contribution. - Life and disability insurance. - Stock options for full-time employees. - $500 one-time home office reimbursement. - Annual education and professional development allowance. - $75/month digital reimbursement. - Access to BetterUp coaching platform. Accommodations: - Reasonable accommodations available for application and selection process upon request. Huntress is committed to inclusivity and non-discrimination, except against hackers exploiting businesses.

What We Do: Cybercrime is growing, and more businesses are getting hit by threats that used to target only the biggest organizations. That pushes defenders like us to operate at the highest level, and it deepens our need for good people who want to make a meaningful impact. Founded in 2015 by former NSA cyber operators, Huntress is a remote-first team working to make enterprise-grade cybersecurity accessible to businesses of all sizes. We work closely with security teams and service providers protecting complex environments, often without the time or headcount to handle it all. That’s why we build our technology in-house and back it with a 24/7 human-led Security Operations Center (SOC). As a result, our platform is never disconnected from the experts who manage it, ensuring our customers' protection. Huntress now secures more than 5M endpoints and 11M identities worldwide. Those numbers keep growing because more businesses rely on us to help carry the load and operate with more confidence. Every day, you can see that commitment in how we stand with our customers and how we show up for each other. What You'll Do: In this role, you will turn targeted outreach into qualified conversations with security and IT decision-makers. You will build trust with internal IT teams and channel partners by asking clear questions, following up honestly, and learning what matters to each prospect. You will bring Warrior Spirit to a quota-driven role by staying resilient through changing priorities and the daily work of building pipeline. You will Give a $h*t about the details that move opportunities forward, from thoughtful outreach and timely follow-up to accurate CRM data and a clear understanding of how Huntress helps customers and partners stay protected. Responsibilities: Prospect internal IT departments with 50 to 3,000 employees through phone, email, and LinkedIn. Establish trust and rapport with channel partners through phone, email, and LinkedIn while learning about their solutions, team composition, territories, and ideal customer profile. Work collaboratively with the team to create outbound prospecting strategies for channel partners and mid-market internal IT departments. Develop and manage contact and opportunity pipelines, ensuring timely follow-up on both. Work closely with the Account Executive team to set demos, assist with closing deals, and build a passionate understanding of Huntress products, our human-led SOC, monthly educational webinars, and competitor offerings. Meet and exceed monthly, quarterly, and annual sales quotas while maintaining accurate prospect and opportunity data in Salesforce and documenting all interactions. Explore practical AI tools to support prospect research, outreach preparation, account prioritization, and follow-up while applying sound judgment to the work. What You Bring to the Team: You have 1+ year of outbound calling experience, preferably in cybersecurity, technology, or SaaS solutions, with a proven track record of success. You have knowledge of cybersecurity solutions, including endpoint security. You communicate clearly and effectively in both written and verbal conversations. You can work independently and stay organized in a remote environment. You have experience using Salesforce and sales engagement tools such as LinkedIn, Outreach, and Sales Navigator. Familiarity with the VAR and reseller community is a bonus. You are excited to explore AI and use it to work faster and smarter, with good judgment about when and how to apply it. What We Offer: 100% remote work environment - since our founding in 2015 Generous paid time off policy, including vacation, sick time, and paid holidays 12 weeks of paid parental leave Highly competitive and comprehensive medical, dental, and vision benefits plans 401(k) with a 5% contribution regardless of employee contribution Life and Disability insurance plans Stock options for all full-time employees One-time $500 reimbursement for building/upgrading home office Annual allowance for education and professional development assistance $75 USD/month digital reimbursement Access to the BetterUp platform for coaching, personal, and professional growth Huntress is committed to creating a culture of inclusivity where every single member of our team is valued, has a voice, and is empowered to come to work every day just as they are. We do not discriminate based on race, ethnicity, color, ancestry, national origin, religion, sex, sexual orientation, gender identity, disability, veteran status, genetic information, marital status, or any other legally protected status. We do discriminate against hackers who try to exploit businesses of all sizes. Accommodations: If you require reasonable accommodation to complete this application, interview, or pre-employment testing or participate in the employee selection process, please direct your inquiries to accommodations@huntresslabs.com. Please note that non-accommodation requests to this inbox will not receive a response. Huntress uses artificial intelligence tools to assist in reviewing and evaluating job applications, including resume screening, skills assessment, and candidate matching and comparisons. These AI tools support our human recruiters in the initial review process, but do not make final hiring decisions without human involvement. By submitting your application, you acknowledge this use of AI in our recruitment process. Please review our Candidate Privacy Notice for more details on our practices and your data privacy rights.

Banco Plata, a technology-driven platform utilizing AI to transform financial services in Mexico, is seeking a Risk Data Scientist at the Middle+ level. The role involves managing the entire machine learning model lifecycle, including development, deployment, and monitoring. Candidates should have over three years of practical experience in Data Science, preferably within banking or financial sectors. A solid understanding of machine learning algorithms and feature engineering is essential. Proficiency in Python, SQL, Airflow, Git, and BI tools such as Streamlit is required. Educational background should be in Mathematics, Physics, Computer Science, or related STEM fields. Effective communication skills in English at a B1 level or higher are necessary. The position is based in Colombia, with relocation assistance provided.

Зарплата не указана

About us: Oki is the largest language-learning app in Central Asia with 800K+ users. It is a fast-growing Silicon Valley startup building a global language-learning product. Creators working directly with the team have generated 400M+ views and gained 400K+ followers on their personal accounts. About position: This role is for those who want to become influencers or build a serious career as creators. The candidate will become one of the recurring faces of Oki's corporate social accounts. The company will provide training and growth opportunities to build accounts to hundreds of thousands of followers within a few months and create videos capable of reaching millions of views. Access to formats, references, systems, and feedback used to grow creators before will be provided. What you'll get: — Paid hands-on creator experience — Training in viral short-form content — Proven hooks, references and formats — Constant feedback from the growth team — Real international accounts to grow — Strong portfolio and case studies — Startup experience on a global product — Potential path to full-time Who we're looking for: — 18+ — Speak at least 2 languages — Natural and confident on camera — Basic filming/editing skills in CapCut, TikTok or similar — iPhone 13 Pro Max, comparable Android flagship or similar-quality camera — Charismatic, energetic and reliable — Genuinely want to grow as a creator/influencer A big following or years of experience are NOT required. To apply, message TG: t.me/Alidar01 http://t.me/Alidar01 with: — Name, age & country/city — Languages + approximate level — Links to your socials, if you have them — Phone/camera model — A few words about yourself Best option: send a 30–60 second vertical intro video telling about yourself. No CV. No long cover letter.

230 000 – 700 000 ₸

Задачи: — Готовить и чистить данные, собирать выгрузки под задачи команды; — Строить и оценивать базовые ML-модели на scikit-learn; — Проверять гипотезы, считать метрики; — Работать с LLM: писать и тестировать промпты, оценивать качество ответов, размечать данные; — Оформлять результаты в понятные выводы для команды и заказчиков. Требования: — Знание Python и библиотек pyarrow, openpyxl, statsmodels, scipy, plotly; — Наличие пет-проектов или опыт участия в Kaggle; — Опыт вызова API моделей из Python; — Знакомство с бустингами CatBoost, LightGBM, XGBoost; — Опыт работы с BI-инструментами Tableau, Superset, Power BI; — Опыт проведения самостоятельных исследований и исследовательских проектов; — Аккуратность с цифрами, готовность самостоятельно разбираться и умение вовремя обратиться за помощью к команде; — Способность объяснить результат словами, а не только графиком. Условия: — Работа в IT-компании с миссией по автоматизации работы системы аудита Российской Федерации; — Прозрачная система мотивации, стабильная загрузка; — Оформление в соответствии с ТК РФ; — Дружный коллектив и лояльное руководство; — Разнообразный набор социальных льгот и гарантий; — Уровень заработной платы обсуждается на собеседовании.

Зарплата не указана

Задачи: — глубокий анализ данных для построения и калибровки моделей — опыт построения uplift-моделей и кривых отклика для оптимизации процентных ставок — разработка моделей оценки эластичности спроса на кредит по ставке — разработка, обучение и валидация продвинутых ML-моделей для индивидуального ценообразования (регрессионные модели, градиентный бустинг, методы обучения с подкреплением / Reinforcement Learning для динамического ценообразования) — анализ и интерпретация результатов A/B-тестов ценовых стратегий, оценка их бизнес-эффекта (влияние на выручку, маржу, конверсию, LTV) — построение и оптимизация симуляционных сред для предварительной оценки эффекта ценовых изменений. Требования: — глубокое знание и практический опыт (от 3 лет) применения методов машинного обучения и анализа данных для решения бизнес-задач, желательно в области ценообразования, экономики или финтеха — продвинутый уровень знаний в области статистики, эконометрики и методологии проведения A/B-тестов — понимание принципов микроэкономики и теории цен — опыт разработки и внедрения в production моделей, напрямую влияющих на финансовые метрики (выручка, маржа) — продвинутые знания SQL и Python для анализа данных и ML — опыт работы с Python ML-фреймворками (Scikit-Learn, LightGBM/CatBoost/XGBoost, PyTorch/TensorFlow, библиотеки для RL), Spark (PySpark), опыт работы с базами данных (GreenPlum, PostgreSQL, ClickHouse). Будет плюсом: — опыт построения систем динамического ценообразования (dynamic pricing) или моделей на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) — опыт работы в ритейле, финтехе, marketplace-сегменте или сфере услуг с высокой конкуренцией — умение переводить бизнес-задачи на язык данных и обратно — знание основ юнит-экономики и финансового моделирования — опыт разработки или интеграции решений с применением GenAI. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — офисный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития — программа адаптации и помощь руководителя на старте — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: — проводить аналитику и мониторинг работы моделей — собирать и подготавливать данные, последующий EDA, feature engineering — разрабатывать новые ML-модели — оптимизировать скрипты data/model/inference pipelines — подготавливать код проекта к проду, подготавливать, дизайнить и проводить АБ-тесты. Требования: — высшее образование по техническому направлению — от года релевантного опыта в ML — прочный математический фундамент (понимание градиентного спуска, характеристик основных распределений, PCA, МНК, базовые статистические тесты проверки гипотез) — умение и желание писать код на Python, оптимизировать его, разбираться в чужом коде, понимание SQL — владение основными библиотеками для анализа данных: pandas, numpy, scipy, matplotlib, statmodels — глубокое понимание основных алгоритмов классического ML (линейная/логистическая регрессия, деревья решений, ансамбли), базовые знания по DL (основные архитектуры, тонкости обучения) — владение основными фреймворками для ML/DL: sklearn, pytorch, transformers и др. Будет плюсом: — интерес к методам ML в задачах ценообразования и финансах — изучение Reinforcement Learning, multi-arms bandits — чтение статей по современным решениям для работы с последовательностями. Условия: — комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская — гибридный формат работы — ежегодный пересмотр зарплаты, квартальная и годовая премия — корпоративный спортзал и зоны отдыха — более 400 образовательных программ СберУниверситета — программа адаптации и помощь руководителя на старте (для Junior) — расширенный ДМС, льготное страхование для семьи, корпоративная пенсионная программа — гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ — подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких — вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Зарплата не указана

Задачи: — управлять воронкой от привлечения до продажи; — отвечать за стоимость и качество квалифицированных лидов; — работать с Meta Ads; — анализировать кампании, аудитории, learning и creative fatigue; — руководить командой и подрядчиками; — строить когортную и сквозную аналитику; — анализировать CRM Bitrix24; — находить узкие места в воронке; — развивать SEO, блог и YouTube; — снижать зависимость от платного трафика; — работать с обратной связью отдела продаж. Требования: — подтверждённый опыт ответственности за лиды, встречи, продажи и CAC; — кейсы масштабирования привлечения в цифрах; — уверенная работа со сквозной аналитикой и атрибуцией; — понимание SEO; — опыт управления командой и подрядчиками; — уверенное использование AI; — готовность полностью погрузиться в одну компанию. Условия: — полностью удалённая работа; — full-time; — фикс 2 000 € + квартальный бонус; — совокупный доход до 5 000 €; — прямое взаимодействие с собственником; — высокий уровень самостоятельности.

2 000 – 5 000 €

Задачи: — Разработка и масштабирование World Models: проектирование и обучение массивных 3D/видеотокенизаторов и бэкбонов на базе Diffusion Transformers (DiT), Flow Matching и других технологий. — Построение пайплайнов для распределённого обучения тяжёлых foundation-моделей на вычислительном кластере. — Обучение Model-Based RL (MBRL) и политик IL + RL внутри замороженной латентной симуляции World Model. — Интеграция вспомогательных лоссов для perception-задач 3D-детекции, сегментации, трекинга. — Создание надёжного safety-контура поверх выходов модели и подготовка конструкции к реалтайм-инференсу на edge-девайсах робота. Требования: — Экспертное владение JAX и PyTorch. — Навыки масштабного распределённого обучения. — Глубокая математическая и ML-база. — Умение писать, генерировать и проверять быстрый оптимизированный код. Будет плюсом: — Опыт работы с Vision Foundation Models, генеративными видео- и image-моделями, синтезом лидарных облаков. — Опыт в Reinforcement Learning. — Опыт продвинутой квантизации тяжёлых трансформеров или диффузионных моделей для edge-девайсов. — Оптимизация инференса на борту робота. — Бэкграунд в Autonomous Driving, Motion Planning или Robotics. Условия: — Возможность обучения и компенсация 50% стоимости курсов по языку. — Другие бонусы, полный список которых доступен на сайте компании.

Зарплата не указана

Задачи: — исследовать и разрабатывать торговые стратегии для DeFi и крипторынков: от гипотезы и анализа данных до бэктестинга, валидации и оценки результата стратегии — Quant/ML research и разработка торговых стратегий для DeFi и крипторынков — применять ML/DL-подходы для маркет-мейкинга, forecasting, управления позициями и смежных задач — разрабатывать стратегии дельта-нейтрального хеджирования и управления рисками — проводить бэктестинг и использовать симуляционные среды на крипто-данных: order book, trades — анализировать рыночные данные и улучшать алгоритмы по результатам реального исполнения Требования: — senior-уровень в Quant/ML research, systematic trading, HFT/prop trading, market microstructure или смежных задачах — участие в полном цикле ресерча: гипотеза > данные > модель/логика > бэктестинг > валидация и анализ результата — понимание временных рядов, OOS-проверки, future leakage и торговой экономики — знание Supervised Learning, статистического анализа, оптимизации моделей — уверенный Python; PyTorch, Scikit-Learn, CatBoost, XGBoost, Optuna — опыт доведения стратегий до реального исполнения или PnL-оценки — опыт работы с order book и trades — автономность в постановке гипотез и доведении их до результата — владение русским языком для общения в команде Будет плюсом: — Reinforcement Learning — опыт на Rust или low-latency engineering — опыт в трейдинге, маркет-мейкинге, low-latency крипте — опыт в квант-фондах, HFT, prop trading, банковских квант-командах — опыт с DeFi, DEX/CEX, AMM/LP, perpetuals, funding, cross-venue arbitrage — активное использование AI-инструментов Условия: — фиксированная зарплата в стейблкоинах (USDT/USDC, 1:1 к доллару) — квартальный profit sharing от результатов стратегий — оплачиваемый отпуск — компания оплачивает AI-подписки

Зарплата не указана

About Niantic Spatial: Niantic Spatial develops geospatial AI and digital mapping technologies, including a proprietary database of over 30 billion posed images and a Visual Positioning System for precise positioning worldwide. They serve customers in robotics, public sector, energy, and industrial markets. About the Role: The Head of Talent Acquisition will lead and personally execute the recruiting function, reporting to the Chief People Officer. Responsibilities include full life cycle recruiting, recruiting operations, workforce planning, reporting, tools, external partners, and candidate experience. The role involves managing contract recruiting resources and designing and building the Talent Acquisition organization as the company grows. The position requires moving quickly without sacrificing quality and helping hiring teams focus on essential capabilities in deep-tech markets. What You'll Do: Full Life Cycle Recruiting - Manage a portfolio of searches across engineering, AI/ML, research, product, go-to-market, operations, and corporate functions, including executive and specialized roles. Handle all stages from intake to onboarding. Direct Sourcing - Develop creative sourcing strategies to engage passive talent in competitive markets and represent the company credibly. Executive Talent Advisory - Advise executives and hiring managers on role design, candidate profiles, talent availability, market dynamics, and hiring strategy. Lead intake and search-strategy discussions. Hiring Process & Assessment - Design hiring processes balancing speed, rigor, inclusion, and candidate experience. Build structured interviews, coach interviewers, maintain momentum, and partner with Compensation on offers. Recruiting Team & Partners - Manage contract recruiters, sourcers, search firms, and agencies. Set priorities, allocate requisitions, evaluate partners, and decide on support types. Build the Function - Define future Talent Acquisition structure, recruit and develop the team, and build a recruiting culture focused on speed, quality, and impact. Recruiting Operations & AI - Improve recruiting processes, adopt AI-enabled tools responsibly, maintain ATS data discipline, and ensure compliance with employment law and data privacy. Reporting, Insights & Talent Brand - Create dashboards and updates for executives on pipeline health, conversion, time to fill, source effectiveness, offer acceptance, and agency spend. Partner with Marketing to enhance the employee value proposition. What You'll Bring: 8+ years of full life cycle recruiting experience, ideally in high-growth technology, AI, deep tech, or competitive talent markets. Experience as a hands-on Talent Acquisition leader or functional owner with a meaningful requisition load. Exceptional direct-sourcing skills with a track record of engaging and closing passive candidates. Experience advising executives and senior hiring managers as a credible talent partner. An AI-forward mindset with experience integrating AI tools into recruiting workflows. Ability to manage a broad and shifting workload using technology, automation, and prioritization. Comfort with ambiguity and changing priorities, and ability to move between strategy, leadership, and execution. Focus on simplifying processes, evidence-based assessment, and high integrity with sensitive information. Bachelor's degree or equivalent experience. Nice to Have: Experience managing contract recruiters, sourcers, external partners, or internal Talent Acquisition professionals. Experience building or scaling a Talent Acquisition team, especially in early-stage or pre-product-market-fit companies. Familiarity with responsible and legally compliant use of AI and automation in recruiting. Recruiting experience in computer vision, machine learning, robotics, geospatial technology, enterprise software, or physical AI. Experience supporting U.S. and international hiring. Compensation & Benefits: Base salary range $225,000-$250,000, plus annual bonus, equity, and comprehensive benefits including medical, dental, vision coverage, and 401(k). Location & Work Model: Based in San Francisco office, with four days per week in office and additional on-site time as needed. Inclusive Application and Equal Opportunity statements included.