Компания OGE Engineering, инжиниринговая компания, специализирующаяся на поставках импортного технологического оборудования для производства минеральных удобрений, нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности, судостроения, металлургии и горнодобывающей промышленности, ищет Менеджера проекта для расширения направлений бизнеса (атомная отрасль, судостроение и металлургия).
Задачи:
— Активный поиск и привлечение клиентов для продвижения сложного импортного оборудования среди предприятий нефтяной, газовой, химической и другой промышленности;
— Выявление потребностей предприятий и проведение переговоров;
— Участие и проведение технико-коммерческих переговоров и презентаций;
— Подготовка коммерческих предложений для участия в тендерных процедурах;
— Подготовка документов для заключения договоров, в том числе спецификаций;
— Защита и сопровождение сделки.
Требования:
— Высшее образование (техническое, экономическое, менеджмент, торговое дело и т.д.);
— Наличие опыта продаж от 6 месяцев;
— Английский язык уровня не ниже B1;
— Знание специфики промышленного оборудования;
— Понимание технологических процессов в сфере нефтегазохимии;
— Чтение чертежей и документации.
Преимущества:
— Опыт в сфере продаж промышленного оборудования от 3 лет;
— Опыт работы с компаниями СИБУР, РХА, ГАЗПРОМ, РОСНЕФТЬ, НОВАТЭК, РОСХИМ и т.п.;
— Опыт реализации сложных проектов строительства новых объектов - БХК, АГХК, АГПЗ, Арктик СПГ и т.п.
Условия:
— Возможность раскрыть свой потенциал и заработать много денег;
— Рост и развитие;
— Участие в крупных интересных проектах;
— Командировки к иностранным партнёрам;
— Обучение и адаптация к нюансам рынка промышленного оборудования;
— Оформление в соответствии с ТК РФ с первого рабочего дня, полностью белая заработная плата;
— Фиксированный оклад (размер обсуждается на собеседовании) + премия 5% от прибыли проектов;
— График работы 5/2, время работы возможно выбрать в промежутке с 7.30 до 9.30;
— Офис метро Бауманская (15-20 минут пешком).
Role Overview
ITI Digital is seeking a Client Success Manager to serve as the primary relationship manager for a diverse portfolio of clients across their DXP platform and managed destination websites. The portfolio includes Destination Management Organizations (DMOs), regional tourism boards, Chambers of Commerce, parks & recreation departments, government agencies, and economic development organizations. A background working with or for these types of organizations is central to this role.
This is an active, day-to-day account management position. The Client Success Manager personally conducts onboarding calls, manages ongoing client engagements, monitors product adoption, and leads the renewal process. The role owns a defined core book of accounts directly and provides day-to-day direction to a small team of Client Success Specialists across the team's combined account portfolio. The role also contributes to process refinement and serves as an internal representative of client needs in product and strategy discussions. This is a hands-on, collaborative role rather than a removed management position.
Preferred Background
The ideal candidate brings direct familiarity with the organizations ITI Digital serves, along with an understanding of the digital tools that support them. Relevant experience may include:
— Experience within a Destination Management or Marketing Organization (DMO), government agency, or economic development organization in a marketing, digital, or partnership capacity
— Experience selling marketing services, digital platforms, or SaaS solutions to destinations, tourism boards, parks & recreation departments, government agencies, or economic development organizations from an agency or vendor perspective
— Familiarity with co-op programs, visitor guide campaigns, itinerary tools, virtual visitor centers, or digital engagement platforms used by public-sector or destination marketing organizations
— Understanding of the operational environment of public-sector and quasi-public organizations, including board reporting cycles, grant-funded budgets, fiscal year planning, and multi-stakeholder decision-making processes
— Ability to translate understanding of these organizations into thoughtful, consultative account management
Key Responsibilities
1. Sales-to-CS Handoff & CRM Stewardship
— Maintain CRM company and deal records up-to-date with client information; flag gaps and align with Sales as needed
— Manage client management platform configuration, including lifecycle stages, health scores, and onboarding playbooks
— Lead periodic reviews of client management platform database to ensure accuracy, clean segmentation, and up-to-date client records
— Serve as primary CS point of contact for platform questions, configuration updates, and vendor best practices
2. New Client Onboarding Ownership
— Conduct welcome calls and kickoff meetings, establishing meaningful rapport with clients
— Clarify package scope, delivery timelines, and client-side resource commitments
— Coordinate with Implementation and Technical Support specialists to track milestone completion; escalate blockers proactively
— Provide product demonstrations tailored to client use cases
— Deliver formal end-of-onboarding notification and satisfaction survey; document lessons learned for playbook improvement
3. Subscription Engagement & Product Adoption Strategy & Support
— Maintain direct ownership of an assigned core book spanning DMOs, government agencies, Parks & Recreation departments, and economic development organizations
— Conduct regular check-in cadences calibrated to client tier and account health
— Connect product features to client outcomes including visitor center engagement metrics, grant reporting requirements, economic development KPIs, and co-op partner ROI
— Identify expansion opportunities within existing accounts and hand off to Sales
— Identify accounts showing signs of declining usage or key contact changes and respond with education or outreach
— Share relevant case studies, benchmark data, and best practices
— Serve as internal advocate for clients during product development discussions
4. Client Health Monitoring & Risk Management
— Maintain health scores using usage data, survey results, support ticket patterns, and relationship signals
— Conduct structured health-check conversations at defined intervals
— Deploy satisfaction survey campaigns at key subscription milestones; analyze results and close feedback loop
— Classify at-risk accounts on early indicators and maintain documented save plans
— Log client-reported technical issues and escalate for triage and engineering assignment
— Escalate at-risk accounts to leadership with situation summary and recommended course of action
5. Renewal Management
— Maintain current, accurate renewal pipeline with visibility into contract end dates
— Initiate renewal conversations well in advance; identify and address concerns early
— Apply approved concession parameters for renewal negotiations; escalate offers outside boundaries
— Prepare renewal contracts; track signature status and follow up
— Escalate contract, pricing, or invoicing concerns to leadership with full account context
6. Team Collaboration, Coaching & Continuous Improvement
— Provide day-to-day direction and support to Client Success Specialists
— Serve as resource for Specialists in complex client situations
— Partner with Implementation, Technical Support, and internal teams to resolve client issues
— Contribute to development and refinement of onboarding and adoption playbooks
— Contribute sector knowledge to internal conversations regarding product roadmap, marketing, and sales positioning
— Uphold consistent standards in client communication, documentation, and CRM data management
Ideal Candidate Profile
— Dependable, consistently reliable in following through on commitments
— Collaborative, willing to share knowledge and provide informal guidance
— Consultative, approaches client relationships with careful listening and thoughtful problem-solving
— Sector-fluent, familiar with operational and planning cycles of DMOs, government agencies, and economic development organizations
— Tech-curious, interested in SaaS and digital platforms
— Detail-oriented, attentive to accuracy and thoroughness in CRM management, milestone tracking, and contract administration
— Adaptable, comfortable navigating shifting priorities
— Autonomous, able to exercise sound independent judgment
— Composed under pressure, maintains professionalism in fast-paced environment
Position Details
— Location: Fully remote — US Eastern Time Zone (8 AM – 5 PM ET). Candidates in US Eastern or Central Time Zone preferred
— Work Schedule: Full-time exempt, standard hours 8:00 am–5:00 pm EST, minimum 40 hours per week
— Employment Type: Contract-to-hire 1099 with 90-day evaluation, converts to Full-Time W2 with benefits
— Compensation: Commensurate with experience
— Reports To: VP, Digital Strategy
— Platform Communication/Systems: Slack, Zoom, Google Meet, CRM/project management tools such as Vitally CS, HubSpot, Asana, JIRA, Freshdesk
Задачи:
— Создание высокоинтегрированного и защищенного решения в клиент-серверной архитектуре с современными подходами к разработке и доставке приложений.
— Разработка масштабируемой модульной распределенной архитектуры (микросервисы) для многопользовательской работы под высокими нагрузками с обеспечением отказоустойчивости и катастрофоустойчивости.
— Создание системы распределенных и разграниченных вычислений и расчетов внутри приватного облака.
— Системная интеграция с CAD и FEM-пакетами и системами управления промышленными роботами в реальном времени.
— Обеспечение легкого обновления системы за счет замены программных модулей без нарушения целостности.
— Создание легкого конфигурирования и расширения функционала системы добавлением новых модулей (имитационные модели, алгоритмы управления вычислительными экспериментами и др.).
— Обеспечение разграничения доступа к базе данных, имитационным моделям и алгоритмам на основе лицензионной политики и билинга.
— Логирование и журналирование работы модулей и действий пользователей.
— Создание, поддержка и развитие архитектуры backend-части.
— Проектирование и реализация коммуникаций между компонентами системы и со сторонними информационными системами (CAD, CAE, MES, FEM и др.).
— Обеспечение нагруженной многопоточной обработки данных на серверах.
— Применение единой модели описания прикладных решений, средств анализа, компиляции, сборки и деплоя.
Требования:
— Высшее математическое или техническое образование.
— Опыт проектирования и разработки высоконагруженных кросс-платформенных приложений не менее 4 лет.
— Опыт разработки многопоточных сервисов.
— Опыт работы с ApacheKafka, Redpanda, RabbitMQ.
— Опыт командной работы.
— 3+ лет коммерческой разработки на C++.
— Уверенное знание C++17/20, STL, RAII, move semantics, templates.
— Хорошее понимание multithreading и concurrency.
— Опыт разработки backend/high-load сервисов.
— Понимание паттернов микросервисной архитектуры.
— Опыт работы с PostgreSQL, понимание транзакций, индексов, locks, isolation levels.
— Опыт разработки или интеграции gRPC.
— Опыт профилирования и оптимизации производительности.
— Способность самостоятельно принимать технические решения и отвечать за результат.
Будет плюсом:
— Production-опыт с userver.
— Опыт построения высоконагруженных и отказоустойчивых систем.
— Опыт работы с очередями/брокерами сообщений.
— Знание observability: metrics, logging, tracing.
— Опыт performance engineering.
Условия:
— Официальное трудоустройство, соблюдение норм трудового законодательства.
— Полная удалённая работа.
— Гибкий график.
— Уровень заработной платы обсуждается с успешным кандидатом.
О компании и продукте
Мобильная game development-компания развивает один из самых успешных ad-driven продуктов в мире - digital coloring book с многомиллионной аудиторией.
Ищем Lead Data Scientist, который будет развивать ML-решения для рекламной монетизации, персонализации и рекомендаций, а также вести и менторить Data Science-команду.
Почему стоит рассмотреть
• Прямое влияние на рекламную выручку, engagement, retention и LTV продукта
• Работа с большими поведенческими данными и ML-моделями в продукте с миллионами пользователей
• Возможность формировать Data Science-направление, roadmap и технические стандарты команды
• Кросс-функциональная работа с Product, Engineering, Analytics и Ad Monetization
Важно
• 5+ лет опыта в Data Science, желательно в consumer mobile-продуктах
• Обязателен опыт advertising monetization, revenue optimization или advertising analytics
• Опыт разработки recommendation, personalization или ranking systems
• Сильные Python и SQL
• Практический опыт с ML: classification, regression, ranking, forecasting, predictive modeling
• Понимание A/B-тестирования, applied statistics и работы с большими behavioral datasets
• Опыт технического лидерства или менторинга Data Scientists
Задачи:
— Проектирование масштабируемых распределённых backend-систем на Go
— Архитектура высоконагруженных распределённых платформ
— Внедрение и настройка AI-решений внутри инженерной команды
— Поддержка сложных бизнес-операций и быстрого роста продукта
— Тесная коллаборация engineering и product-команд
Требования:
— Опыт разработки на Go от 5+ лет
— Опыт работы в руководящей роли 2+ года
— Практика внедрения и конфигурации AI-решений в команде
— Глубокое понимание системного дизайна для высокопроизводительных систем
— Уверенное владение паттернами конкурентности в Go (goroutines, channels, sync primitives)
— Опыт работы с CI/CD-инструментами и пайплайнами (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins)
— Английский: Advanced и выше
Условия:
— full-time
— Контракт B2B / contractor
— Расширенный соцпакет
— Доступ к базе знаний Andersen
— Компенсация профессиональных сертификаций
— Программы менторства
— Карьерный рост как эксперта или руководителя
Задачи:
Проектировать игровые уровни и отдельные локации с учётом механик, доступных в проекте.
Создавать блокауты уровней в Unreal Engine 5.
Простраивать понятный и читаемый путь игрока.
Создавать локации, которые интересно исследовать, но которые при этом остаются компактными и не перегруженными.
Продумывать альтернативные маршруты, точки интереса, ориентиры и темп прохождения.
Совместно с гейм-дизайнером, продюсером и лидом тестировать уровни и дорабатывать их на основе результатов плейтестов.
Учитывать технические ограничения, игровые метрики и особенности механик проекта.
Требования:
Опыт работы с Unreal Engine 5.
Умение создавать функциональные и читаемые блокауты.
Понимание навигации, композиции пространства и управления вниманием игрока.
Знание инструментов и подходов, позволяющих ускорять создание и редактирование блокаутов.
Умение проектировать локации вокруг существующих игровых механик.
Наличие портфолио с примерами игровых уровней или блокаутов.
Готовность выполнить небольшое тестовое задание.
Задачи:
— Разрабатывать mobile-first игровой интерфейс: live-плеер, ставки и cash-out в один тап, отрисовка раундов и множителей в реальном времени.
— Реализовывать realtime-взаимодействие клиента и сервера через WebSocket / Socket.IO: синхронизация раундов, лидерборды, чат в лобби.
— Писать серверную логику на Node.js + TypeScript + Express 5: betting engine, обработка исходов, история ставок.
— Работать с PostgreSQL + Prisma, использовать Redis для кэширования и синхронизации состояния.
— Покрывать код тестами на Vitest, участвовать в code review.
— Поднимать и поддерживать локальное окружение через Docker Compose.
Цели на первые 1–3 месяца:
— Вместе с командой довести продукт до работающего прототипа и беты.
— Возможность влиять на код, архитектуру, технические решения и развитие продукта.
Требования:
— 3+ года коммерческой разработки на TypeScript — Node.js на бэкенде и React на фронтенде.
— Практический опыт с realtime-системами и WebSocket / Socket.IO.
— Понимание синхронизации состояния, latency, reconnect-механик и других особенностей realtime.
— Уверенная работа с PostgreSQL и Redis.
— Опыт построения REST- и WebSocket API.
— Понимание производительности и отзывчивости интерфейсов на мобильных устройствах.
— Аккуратная работа с тестами (Vitest / Jest) и Git-flow.
— Самостоятельность и уровень ответственности Middle+.
— Опыт в iGaming / betting, понимание игровых механик и принципов provably fair.
Будет большим плюсом:
— Опыт работы с Kafka / KafkaJS.
— Опыт с ClickHouse.
— Работа с видеопотоками (HLS / .m3u8) или computer vision.
— Опыт разработки PWA и мобильной оптимизации.
— Опыт построения высоконагруженных realtime-систем.
Условия:
— Full-time.
— Испытательный срок — 1 месяц.
— Удаленная работа.
— Конкурентный доход.
О роли:
Мы запускаем направление GEO (Generative Engine Optimization) — вывод компаний в ответы AI-ассистентов: ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Copilot. Клиенты всё чаще ищут подрядчика не через Google, а спрашивая ассистента напрямую — и в этом ответе надо присутствовать.
Ниша очень молодая, людей с годами опыта именно в GEO на рынке практически нет, и мы их не ждём. Нам нужен сильный SEO-специалист, который уже начал разбираться в AI-видимости и хочет строить на этом карьеру. Глубину наберёте в процессе, на реальных проектах.
Вы будете работать сначала на нашей собственной компании — как на первом кейсе, а затем на клиентских проектах как отдельной услуге.
Задачи:
— Собирать baseline по каждому проекту: список промптов, замер текущей видимости по крупным моделям, разбор конкурентов и источников, которые модели цитируют
— Делать техническую базу: доступ AI-краулеров, рендеринг, JSON-LD разметка (Organization, Service, FAQPage, Person, sameAs), llms.txt, консистентность данных компании по всем источникам
— Перестраивать контент под цитируемость: страницы услуг, цен, кейсов, FAQ, сравнительные материалы
— Строить внешние сигналы: отраслевые каталоги, Wikidata, отзывы, публикации, работа с E-E-A-T
— Настроить и вести ежемесячный мониторинг Share of Voice по промптам и моделям, готовить отчёты с динамикой относительно конкурентов
— Постепенно собрать из этого воспроизводимую методику для нескольких клиентских проектов параллельно
Требования:
— Опыт в SEO от 2 лет, из них реальная работа с технической частью: structured data, индексация, архитектура сайта, а не только заказ текстов
— Портфолио: минимум один проект, где видно, что было до и что стало после, с цифрами — пусть даже классическое SEO
— Демонстрируемый интерес к AI-видимости: свои эксперименты, пробные замеры, прочитанные исследования, пет-проект, публикации — что угодно, что показывает: вы уже в теме, а не только слышали о ней
— Английский для работы с исследованиями и контентом
— Самостоятельность: поле новое, готовых инструкций нет, придётся ставить гипотезы, проверять и честно считать результат
Будет плюсом:
— Немецкий язык
— Опыт в B2B и IT-услугах
— Опыт в агентстве или на нескольких клиентских проектах одновременно
— Технический бэкграунд: умение написать скрипт для прогона промптов через API
— Готовность говорить с клиентом напрямую
Условия:
— Вход в направление на ранней стадии, пока конкуренция среди специалистов минимальная
— Свобода выбирать инструменты и строить методику с нуля
— Бюджет на инструменты мониторинга и обучение
О проекте: Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды содержат задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые остаются решаемыми для профессиональных специалистов. Это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды.
Задачи:
— Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей
— Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке
— Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning
— Моделировать реальные offensive security-сценарии (supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие техники)
— Проверять сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины ошибок
— Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему ошибка считается reasoning failure
— Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов
Требования:
— 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing
— Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем
— Практический опыт penetration testing и исследования безопасности приложений
— Опыт разработки на Python и/или JavaScript
— Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java)
— Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты
— Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+)
— Практический опыт работы с современными LLM-моделями
— Понимание особенностей работы LLM, ограничений и типичных failure modes
— Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM
Будет плюсом:
— Практический опыт AI Red Teaming или LLM Security
— Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation
— Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security
— Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные
— Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других проектах
Условия:
— B2B-контракт (с ИП)
— Оплата в долларах США
— Part-time: ориентировочно 5–20 часов в неделю
— Минимальный объем — 1–2 задачи в неделю
— На выполнение одной задачи обычно требуется 5–10 часов
— Локация — строго вне РФ (либо уже за пределами РФ, либо готовность к релокации)
— Старт — ASAP
Требования:
1) Коммерческий опыт работы от 3-х лет.
2) Опыт реализации и вывода в промышленную эксплуатацию решений на базе ИИ (обязательно в том числе AI агентов на базе LLM) в роли Data Scientist/AI Engineer.
3) Знание основ Classic Machine Learning, хорошее знание Deep Learning (NLP).
4) Глубокое понимание архитектуры Transformer.
5) Глубокое понимание подходов и методов проектирования AI-агентов.
6) Практический опыт fine-tuning языковых моделей (GPT-like, BERT-like и др.).
7) Работа со стеком Python - Torch, Transformers.
8) Опыт разработки интеграций с ИТ-системами.
9) Опыт промышленной работы с k8s.
Обязанности:
- Артефакты тестирования гипотез/экспериментов: описание подхода/модели, соответствующие значения метрик (выбранных для данного решения), тестовый сет/бенчмарк.
- Артефакты продукта в целом: описание проекта, архитектура (утвержденная и согласованная с архитекторами и информационной безопасностью (ИБ)), согласование от ИБ что решение может быть использовано в продакшн, код продукта и документация к нему, инструкция по разворачиванию решения в контуре компании.
- Все вышеперечисленные артефакты размещены в контуре заказчика (Gitlab, Confluence).
О проекте: Международный проект в области AI Security, связанный с разработкой сред, которые помогают LLM-моделям проходить обучение с подкреплением для задач, связанных с кибербезопасностью. Эти среды содержат задания в различных областях кибербезопасности (пентестинг, реагирование на инциденты, эксплуатация, вредоносное ПО и т.д.), цель — создавать достаточно сложные задачи, чтобы модель допускала ошибки, но которые остаются решаемыми для профессиональных специалистов. Это не классическая позиция Pentester или Red Team Engineer. Основная задача — создавать сложные, но реалистичные и проверяемые security-сценарии, в которых LLM-модели совершают ошибки из-за недостатков в рассуждении (reasoning), а не из-за неоднозначных инструкций или ограничений среды.
Задачи:
— Проектировать security-сценарии для оценки и обучения LLM-моделей
— Создавать environments с использованием GitHub, Slack и других инструментов, встречающихся в реальной разработке
— Разрабатывать задачи, требующие сложного многошагового reasoning
— Моделировать реальные offensive security-сценарии (supply chain attacks, malicious pull requests, exploitation через GitHub Actions и другие техники)
— Проверять сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины ошибок
— Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему ошибка считается reasoning failure
— Автоматизировать создание и проверку задач с использованием Python и других инструментов
Требования:
— 5+ лет практического опыта в Offensive Security, Application Security или Web Penetration Testing
— Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем
— Практический опыт penetration testing и исследования безопасности приложений
— Опыт разработки на Python и/или JavaScript
— Навыки статического и динамического анализа кода (Python, JavaScript, Java)
— Умение самостоятельно исследовать новые направления, проектировать сложные сценарии и объяснять результаты
— Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+)
— Практический опыт работы с современными LLM-моделями
— Понимание особенностей работы LLM, ограничений и типичных failure modes
— Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM
Будет плюсом:
— Практический опыт AI Red Teaming или LLM Security
— Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation
— Опыт исследований безопасности GitHub Actions, CI/CD, Supply Chain Security
— Сертификаты OSWE, eWPTXv2, OWEE, OSWA или аналогичные
— Публикации, write-ups, участие в Bug Bounty, HackTheBox, TryHackMe, Pwn2Own или других проектах
Условия:
— B2B-контракт (с ИП)
— Оплата в долларах США
— Part-time: ориентировочно 5–20 часов в неделю
— Минимальный объем — 1–2 задачи в неделю
— На выполнение одной задачи обычно требуется 5–10 часов
— Локация — строго вне РФ (либо уже за пределами РФ, либо готовность к релокации)
— Старт — ASAP
Typeform is a form builder helping over 150,000 businesses collect data with forms, surveys, and quizzes. The company is fully remote and hires candidates based in the UK, Ireland, Germany, Portugal, or The Netherlands.
Product Operations is central to how Product and R&D teams work, creating systems and practices to focus on solving the right problems and delivering products. AI is increasingly important, with teams experimenting with tools like Glean and Claude, automations, agents, and AI usage throughout product development.
The role of AI Product Operations Lead involves building and operating internal AI Operations capability for R&D. It requires turning ambiguous opportunities into reliable solutions by identifying high-value AI problems, understanding workflows, designing solutions, building or coordinating delivery, and being accountable for performance after launch.
Responsibilities include:
— Building and improving a backlog of AI opportunities across R&D, prioritizing impactful AI jobs.
— Taking ambiguous problems from discovery to delivery: understanding users and workflows, exploring options, designing systems, implementing, testing, documenting, launching, measuring, and improving.
— Designing simple AI-native solutions fitting naturally into workflows, deciding when prompts, automations, integrations, agents, databases, or custom apps are appropriate.
— Helping R&D get value from enterprise AI tools like Glean and Claude, partnering with IT and InfoSec on access, configuration, connectors, enablement, and support.
— Owning the lifecycle of AI systems including automations, skills, agents, and internal web apps.
— Establishing evaluation, testing, reliability, observability, security, and maintenance practices, improving systems over time.
— Partnering across R&D to uncover needs, unblock delivery, clarify ownership, and involve experts.
— Running and evolving R&D AI governance and enablement practices, providing leaders visibility into work, risks, adoption, and outcomes.
— Participating in broader AI governance efforts as an R&D contributor.
— Working with Finance and partners to improve visibility into AI tool usage, spend, and value to inform investments.
— Exploring and supporting autonomous agents to improve planning, discovery, design, build, evaluation, and management across product development.
Requirements:
— Strong practical experience applying AI to real-world problems, building usable solutions.
— Proven track record taking ambiguous problems from discovery through implementation, testing, adoption, and improvement.
— Excellent systems thinking to understand people, processes, tools, data flows, integrations, permissions, and constraints, making trade-offs.
— Strong user and workflow discovery skills to understand real jobs and simplify solutions.
— Hands-on technical fluency building, modifying, troubleshooting internal workflows, automations, agents, or apps.
— Practical experience with modern development tools like GitHub, repositories, pull requests, application hosting, deployment, logging, and troubleshooting.
— Ability to manage work independently: prioritizing backlog, handling dependencies and risks, documenting decisions, communicating with stakeholders.
— Strong approach to evaluation and reliability, defining "good", testing, collecting feedback, and improving live systems.
— Ability to work effectively across technical and non-technical teams, asking questions, challenging assumptions, seeking expert input, and progressing without close supervision.
— Good judgment on responsible AI, security, access, governance, and knowing when to involve partners.
The role reports to VP of Product Operations and collaborates with Product, Engineering, Design, Research, Data Science, IT, InfoSec, and AI practitioners across Typeform.
Задачи:
— Находить операции, которые сейчас требуют ручной работы, и автоматизировать их.
— Прорабатывать и улучшать product flows вместе с Finance и Engineering.
— Развивать Treasury и инструменты для управления ликвидностью и движением денег.
— Работать с Ledger, проводками и инфраструктурой между банками и провайдерами.
— Анализировать данные, разбирать проблемы и самостоятельно находить причины и решения.
— Оптимизировать payment flows и Treasury-процессы.
— Использовать AI для анализа, мониторинга и автоматизации рутинных решений.
— Самостоятельно вести задачи — от анализа проблемы и формулировки решения до постановки задач команде и запуска.
Требования:
— Опыт работы Product Manager от 3 лет в fintech, payments, banking, accounting SaaS, marketplaces, e-commerce или complex product.
— Умение работать с AI-инструментами для анализа, исследования и решения задач.
— Подтвержденный опыт автоматизации процессов на основе аналитики.
— Понимание банковских транзакций, проводок, Ledger или близких финансовых процессов будет большим плюсом.
— Базовый SQL и понимание структуры баз данных.
— English B2+.
Условия:
— Влияние на ключевую часть продукта: финансовый слой Kanzum — Ledger, payments, Treasury и автоматизация операций.
— Сложные задачи на стыке Finance, Product и Technology.
— AI-first подход: активное использование AI для разработки, анализа, мониторинга и автоматизации процессов.
— Влияние на экономику продукта через управление деньгами и payment flows.
— Международный fintech с работой по трансграничным платежам, банками и финансовыми провайдерами в разных странах.
— Удалённая работа.
Для отклика: Опишите опыт работы над продуктовой задачей, которую нужно было самостоятельно декомпозировать и довести до результата end-to-end, включая сложности и их решения.
Задачи:
• Формировать AI-стратегию и roadmap бизнес-направления.
• Находить наиболее перспективные точки применения AI.
• Самостоятельно запускать первые прототипы и AI-пилоты.
• Быстро проверять гипотезы и показывать первые измеримые результаты.
• Создавать AI-агентов, RAG-решения и AI-автоматизации.
• Формировать и приоритизировать портфель AI-инициатив.
• Совместно с FDE и AI-командой доводить успешные пилоты до production и масштабирования.
• Переосмысливать бизнес-процессы с учетом возможностей AI.
• Работать с руководителями бизнес-направлений и защищать AI-инициативы.
• Следить за развитием AI-технологий и применять новые подходы в реальных бизнес-кейсах.
Требования:
• 7+ лет профессионального опыта в технологиях, AI/ML, разработке продуктов или digital transformation.
• Практический опыт запуска AI/ML или технологических продуктов.
• Сильное понимание LLM, Generative AI, AI Agents и RAG.
• Способность самостоятельно собрать работающий AI-прототип.
• Product mindset и ориентация на быстрый результат.
• Стратегическое мышление и способность формировать AI-roadmap.
• Умение связывать технологии с конкретным бизнес-эффектом.
• Опыт работы с руководителями и топ-менеджментом.
• Высокая самостоятельность и ответственность за результат.
AI-инструменты и технические навыки:
• Практический опыт работы с OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Qwen или аналогичными LLM.
• Работа с LLM API, Prompt Engineering, Tool/Function Calling.
• Создание AI-агентов с использованием LangChain, LangGraph, LlamaIndex или аналогов.
• Практическое понимание RAG, embeddings, vector databases.
• Использование AI coding-инструментов: Codex, Cursor, Claude Code или аналогов.
• Python, REST API, SQL — на уровне, достаточном для самостоятельного создания прототипов.
• Опыт работы с n8n, Make или другими инструментами автоматизации.
• Понимание принципов работы и ограничений LLM, стоимости моделей и вопросов безопасности корпоративных данных.
Кого мы ищем:
• Не классического бизнес-аналитика или координатора.
• Нужен человек, который способен: понять бизнес → увидеть возможность применения AI → самостоятельно собрать первый пилот → показать результат → сформировать roadmap → масштабировать решение вместе с командой.
Главный результат:
• Быстрые первые победы и последующая системная AI-трансформация бизнес-направления.
Задачи:
— Разработка и внедрение ML моделей на клиентской базе B2C и B2B для инвестиционных, страховых и сберегательных продуктов.
— Работа с рекомендательными системами и моделями отклика для СберБанк Онлайн и СберИнвестиций.
— Создание NLP-моделей на текстовых данных.
— Использование продвинутых подходов классического ML, включая uplift-моделирование, работу с несбалансированными классами, feature engineering на больших данных, SOTA-алгоритмы.
Обязанности:
— Построение ML моделей на основе табличных данных, последовательностей событий (кликстрим, транзакции и т.д.), текстовых данных.
— Написание production-ready кода и передача его в CI/CD пайплайн команды MLOps с ответственностью за качество кода и воспроизводимость.
— Улучшение процесса построения моделей, разработка прикладных модулей командного фреймворка для повышения производительности DS и улучшения качества кода в промышленной среде.
— Выдвижение data-driven гипотез и предложений для запуска новых механик, поиск инсайтов в данных.
Требования:
— Глубокое знание классического ML и опыт применения к реальным бизнес-задачам (градиентный бустинг, NLP алгоритмы).
— Понимание основных Deep Learning подходов.
— Продвинутое знание SQL (оконные функции, оптимизация плана запроса).
— Отличное знание Python, включая библиотеки catboost, pandas, numpy, sklearn, torch.
— Опыт работы с Hadoop, PySpark (оптимизация запросов, работа на общем кластере).
Условия:
— Комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская.
— Ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия.
— Корпоративный спортзал и зоны отдыха.
— Более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития.
— Расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа.
— Ипотека для сотрудников выгоднее до 4%.
— Бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.
— Вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
О компании
Points Health - это экосистема высокоточных маркетинговых решений для фармацевтических брендов. Компания работает с данными более чем 38 000 аптек по всей России и внедряет современные методы аналитики.
Роль и задачи
Ищут сильного лидера и эксперта, который будет ключевым звеном в трансформации больших и грязных фармацевтических данных в ценные бизнес-инсайты. Обязанности включают управление командами, выстраивание архитектуры данных, методологии очистки и анализа, создание прогностических моделей для повышения эффективности продаж и маркетинга.
Ключевые обязанности:
Управление и стратегия:
— Разработка стратегии работы с данными для поддержки и развития продуктов "Stock Index" и "Мой Бонус".
Работа с данными (Data Engineering):
— Управление ETL-процессами: сбор, очистка, стандартизация и валидация больших массивов данных из различных источников.
— Обеспечение высокого качества и надежности данных для аналитики.
Анализ и моделирование:
— Применение многомерных методов анализа данных: регрессионный, кластерный, факторный анализ.
— Разработка прогностических и "what-if" моделей для прогнозирования продаж, оценки маркетинговых активностей и ценообразования.
— Построение и валидация моделей для оптимизации товарного запаса и предотвращения дефектуры.
Взаимодействие с бизнесом:
— Трансформация сложных аналитических выводов в понятные бизнес-рекомендации для топ-менеджмента и клиентов.
— Сотрудничество с продуктовыми командами для внедрения моделей в продукты Points Health.
Ключевые требования
Опыт:
— От 3 лет в Data Science, управлении аналитикой или аналогичных ролях с опытом руководства проектами или командами.
— Опыт в фармацевтической отрасли будет преимуществом.
Образование:
— Высшее образование (Магистр или PhD) в математике, статистике, эконометрике, компьютерных науках, Data Science или смежных дисциплинах.
Технические навыки:
— Экспертный уровень владения Python (pandas, scikit-learn, statsmodels, PyMC) и SQL.
— Опыт с библиотеками машинного обучения и статистического моделирования.
— Глубокое знание методов экстраполяции, агрегации, кластерного и факторного анализа, регрессионного анализа (включая байесовские подходы) и эконометрических методов.
— Опыт построения прогностических моделей (временные ряды, XGBoost) и "what-if" сценариев.
— Опыт работы с большими данными, их очисткой, трансформацией и интеграцией.
— Умение создавать дашборды и отчеты в Power BI, Tableau или Qlik.
Личные качества:
— Сильное аналитическое и критическое мышление.
— Управленческая зрелость, способность принимать решения в условиях неопределенности.
— Отличные коммуникативные навыки и умение доносить сложные концепции до не-технических специалистов.
— Проактивность, ориентация на результат и клиентоориентированность.
About the Role
We are looking for a unique Senior Backend Engineer who bridges the gap between powerful infrastructure and scalable, maintainable application architecture. You are as comfortable managing Kubernetes clusters as you are architecting complex server-side logic and ensuring long-term code health. In this role, you will own the full lifecycle: designing robust RESTful architectures, orchestrating containers via Kubernetes, and building systems that are as resilient as they are efficient.
Key Responsibilities
You’ll create and develop Kubernetes Operators using Go & Operator SDK, implemented as microservices.
End-to-End Development: Design and develop high-performance web applications with a focus on high availability architectures and disaster recovery scenarios.
Infrastructure & Orchestration: Manage containerized environments using Kubernetes or Docker Swarm (including deployment, scaling, and health.
Requirements
7+ years of professional experience in Backend development, with minimum 5 years of experience in Go.
Experience as a Tech lead/Team lead.
Hands-on production experience with Kubernetes.
Experience using Go & Operator SDK
Experience with AWS. (proven experience developing and maintaining operators for managing resources in AWS)
Advantage
Proficiency in modern server-side languages such as Node.js, Python or Rust.
Experience with GCP or Azure.
Задачи:
— Разработка, актуализация, внедрение и управление исполнением кредитной политики группы компаний с учётом отраслевой специфики, размера клиентов и риск-аппетита компании.
— Определение лимитов концентрации по отраслям, группам компаний и отдельным крупным заёмщикам.
— Обеспечение баланса между кредитными рисками и ростом бизнеса.
— Развитие процесса установки и пересмотра лимитов, разработка динамического подхода к управлению лимитами.
— Обеспечение риск-ориентированного ценообразования, взаимодействие с бизнес-подразделениями.
— Работа с проблемной задолженностью на ранних этапах, взаимодействие с блоком взыскания.
— Интеграция риск-процессов с CRM и биллинговой системой для создания бесшовного клиентского пути.
— Стресс-тестирование портфеля и расчет резервов под ожидаемые кредитные убытки по МСФО 9.
— Мониторинг качества кредитного портфеля, сегментация клиентов по уровню риска.
— Подготовка аналитики по факторам риска и мерам по ее снижению.
— Внедрение онлайн-скоринга для принятия решений по лимитам в режиме реального времени.
— Инициация и контроль разработки ML-моделей прогнозирования кредитного риска на основе поведенческих факторов и скоринга новых клиентов.
— Настройка мониторинга и тестирования новых источников данных для повышения точности моделей.
— Внедрение дашбордов и ролевых моделей доступа для мониторинга качества портфеля и раннего обнаружения проблем (Early Warning System).
Требования:
— Опыт от 3 лет на руководящих позициях в управлении кредитными рисками в B2B/B2C (банки, МФО, лизинговые компании, финтех, крупные дистрибьютеры).
— Управление кредитным портфелем от 1 млрд руб.
— Опыт управления командой с функциями автоматизации, отчетности, управления кредитной политикой, разработки моделей, тестирования источников данных, прогнозирования.
— Глубокое понимание кредитования/авансирования юридических и физических лиц.
— Понимание цикла разработки ML-моделей в кредитном скоринге.
— Умение ставить задачи Data Science команде от EDA до валидации модели.
— Знание метрик качества модели (Gini, KS, PSI) и их применения.
— Продвинутый уровень Excel, SQL, опыт работы с системами визуализации Tableau, Power BI для анализа больших данных.
— Опыт использования различных источников данных для оценки юридических лиц.
— Опыт внедрения скоринговых карт и автоматизации кредитного конвейера (Decision Engine).
— Навыки бизнес-партнерства для нахождения компромиссов с коммерческим блоком.
— Стратегическое мышление для прогнозирования рисков и планирования действий.
— Лидерство и опыт построения или трансформации команд.
Условия:
— График 5/2 с гибридным форматом работы.
— Предоставление техники для работы из дома: ноутбук и гарнитура.
— Отсутствие строгого дресс-кода.
— Оформление по ТК РФ с «белой» зарплатой с первого дня.
— Расширенное страхование: психологические и финансовые консультации, страховка для путешествий за границу.
— Гибкий кафетерий льгот: обучение, спорт, путешествия, благотворительность, подключение родственников к ДМС или продуктам компании.
— Оплата 10 рабочих дней больничного до оклада.
— 3 дополнительных дня для экстренных ситуаций.
— Коучинг, менторинг, внешние и внутренние тренинги, электронная библиотека.
— Внутренние карьерные треки для роста руководителей.
— Участие в конференциях, форумах и бизнес-встречах для повышения экспертности и поиска идей для развития.
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.
