Заказчик — крупный российский ритейлер.
Проект связан с масштабной миграцией инфраструктуры и приложений в Yandex Cloud: перенос Kubernetes-приложений со старых версий Kubernetes, миграция виртуальных машин и баз данных, а также перевод CI/CD-процессов с Bamboo на GitLab CI.
Работа ведётся в команде заказчика под руководством проектного менеджера.
Обязательные требования
— Не менее 3 лет коммерческого опыта в направлениях DevOps, SRE или Platform Engineering.
— Практический опыт работы с сервисами Yandex Cloud: Compute Cloud, VPC, Managed Service for Kubernetes, Object Storage, а также с managed-сервисами баз данных.
— Уверенное владение Kubernetes и Helm.
— Опыт адаптации приложений — перенос решений со старых версий Kubernetes на актуальные.
— Навыки работы с Terraform либо OpenTofu, в том числе с готовыми IaC-модулями.
— Знание особенностей устаревания (deprecation) API Kubernetes, включая типовые сложности при миграции с Kubernetes 1.11.
— Опыт разработки и поддержки CI/CD-пайплайнов в GitLab.
— Опыт переноса CI/CD-процессов из Bamboo или схожих систем.
— Практические навыки Linux-администрирования, настройки виртуальных машин и сетевых параметров.
— Опыт миграции баз данных — в частности, PostgreSQL, MySQL либо других СУБД, задействованных в проекте.
— Способность следовать установленным шаблонам и инженерным стандартам, а также фиксировать изменения в документации.
— Готовность к работе в команде заказчика под руководством проектного менеджера.
Дополнительные требования
— Практический опыт работы с Yandex Managed Service для PostgreSQL, MySQL, Redis и Kafka.
— Навыки применения GitOps-инструментов Argo CD, FluxCD.
— Опыт использования Container Registry.
— Владение Helmfile и Kustomize.
— Опыт переноса legacy-приложений и миграции устаревших Kubernetes-кластеров.
— Участие в крупных миграционных проектах с параллельными потоками работ.
Задачи на проекте
Подготовка к миграции
— Изучение существующих шаблонов развёртывания: Terraform-модулей, Kubernetes-манифестов, Helm-чартов, GitLab CI-шаблонов и эксплуатационных инструкций.
— Техническая инвентаризация переносимого приложения или компонента: контейнеры, зависимости, конфигурация, секреты, хранилища, БД, сетевые взаимодействия.
— Оценка технической готовности компонентов к переносу и выявление отклонений от типовых шаблонов.
— Согласование выявленных технических блокеров и нестандартных решений с представителями заказчика.
Миграция Kubernetes-приложений
— Подготовка приложений, работающих в Kubernetes 1.11, к развёртыванию в целевом Kubernetes-кластере Yandex Cloud.
— Адаптация манифестов, Helm-чартов и иных deployment-конфигураций под актуальную версию Kubernetes и принятые на проекте шаблоны.
— Устранение использования устаревших Kubernetes API и несовместимых параметров конфигурации.
— Настройка параметров приложений: ConfigMap, Secret, Ingress, Service, PersistentVolumeClaim, resource limits/requests, probes и других необходимых сущностей.
— Выполнение развёртывания и технической проверки работоспособности в согласованных окружениях.
— Подготовка технических процедур отката в рамках принятого процесса релизов.
— Переключение сервисов в новое окружение.
Перенос ВМ и сервисных компонентов
— Перенос прикладных компонентов с on-premise ВМ в Yandex Cloud с использованием существующих шаблонов и подходов проекта.
— Развёртывание и настройка целевых ВМ, если компонент не переводится в managed-сервис.
— Перенос баз данных и сервисных компонентов в определённые заказчиком managed-сервисы Yandex Cloud либо на целевые ВМ.
— Миграция данных по утверждённой процедуре.
— Техническая валидация: доступность сервиса, сетевые соединения, корректность конфигурации, целостность данных и запуск приложений.
Трансформация с Bamboo на GitLab CI
— Анализ действующих Bamboo-планов конкретных переносимых приложений.
— Перенос логики сборки, тестирования, упаковки и деплоя в GitLab CI.
— Использование существующих на проекте GitLab CI-шаблонов и общих компонентов пайплайнов.
— Настройка передачи артефактов, кэширования, переменных окружения и правил запуска jobs в соответствии с принятыми стандартами проекта.
— Настройка деплоя в согласованные окружения и механизма отката, предусмотренного действующим процессом.
— Проверка пайплайнов на тестовом и целевом окружениях.
Документирование и передача результатов
— Ведение технической документации по каждому перенесённому компоненту.
— Фиксация отклонений от шаблонных решений, принятых workaround'ов и известных ограничений.
— Подготовка инструкций по запуску миграции, валидации, деплою и откату.
— Участие в технических статус-встречах, предоставление актуального статуса и информации о блокерах проектному менеджеру заказчика.
Требуется старший администратор информационных систем с опытом работы в Windows и Linux.
Требуемые навыки:
— опыт работы с HyperV
— знание Powershell
— умение работать с SQL
— опыт использования Git
— знание DNS
— опыт работы с Active Directory
— опыт работы с Docker
Работа в офисе в Новосибирске, полный рабочий день.
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.
ОфисseniorАстана
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:
— Эксплуатация и развитие мультиоблачной инфраструктуры (DigitalOcean, AWS, Hetzner, Kubernetes);
— Сопровождение GitOps и CI/CD (ArgoCD, Flux, Helm, GitLab CI), релизы и миграции между средами (dev/stage/preprod/prod);
— Мониторинг и observability (VictoriaMetrics, Grafana, Loki), настройка on-call алертов;
— Управление секретами, доступами и сетевой инфраструктурой (Vault, NetBird/WireGuard, Cloudflare, CoreDNS);
— Реагирование на инциденты — диагностика, пост-мортемы, перевод ручных фиксов в IaC;
— Взаимодействие с командами разработки (Go, PHP, Node.js) по CI, конфигурациям и дебагу.
Требования:
— Опыт от 3 лет в DevOps / SRE / Platform Engineering в финтехе, платёжных сервисах (PSP), крипто/блокчейн-проектах или других high-load продуктах со сложной распределённой инфраструктурой;
— Уверенный Kubernetes (деплой, ingress, HPA/PDB, RBAC, траблшутинг) и Terraform на реальных облачных ресурсах;
— Опыт построения CI/CD-пайплайнов (GitLab CI, Docker), GitOps (ArgoCD/Flux) и Helm;
— Крепкий Linux и сетевой дебаг (DNS, TLS, NAT, маршрутизация);
— Опыт со стеком мониторинга и логирования (Grafana/Prometheus/VictoriaMetrics, Loki/ELK) и управлением секретами (Vault);
— Умение читать код на Go/PHP/JS для диагностики падений сервисов;
— Английский — уверенное чтение технической документации и логов;
— Системный подход к решению проблем — умение докопаться до сути инцидента, ответственность за uptime, автономность, способность переводить ручные «костыли» в durable-решения.
Плюсом:
— опыт с AWS/DO, администрирование БД (PostgreSQL, Redis, Kafka), эксплуатация blockchain-нод.
Условия:
— Полностью удаленный формат работы;
— Базовый график 5/2 с 10:00 до 19:00 по мск;
— Присутствует on-call (реагирование на срабатывание алертов), график дежурств обсуждается индивидуально;
— Оплачиваемый отпуск — 28 дней + 10 дополнительных day-off в году;
— Заработная плата до 200 000 ₽ на старте и до 250 000 ₽ после ИС (обсуждается индивидуально);
— Испытательный срок — 3 месяца;
— Интересные проекты;
— Реальные возможности для профессионального роста внутри компании.
Задачи:
— разработка и внедрение LLM моделей для решения NLU задач бизнеса (SFT, RAG (Retrieval Augmented Generation), Agents, Summarization, Text Ranking, Text Matching, Language Modeling)
— дообучение LLM моделей
— разработка подходов и процессов разметки данных для оценки качества работы LLM
— формирование и работа с ML пайплайнами: работа с данными, обучение/дообучение NLP моделей, оценка качества решений, поддержка/автоматизация решений
— оптимизация работы моделей для промышленного контура на CPU/GPU
— работа с командой бизнес-представителей, DS-разработчиками
— организация проверки и генерация гипотез для решения технических и бизнес-задач.
Требования:
— опыт разработки на python, numpy, sklearn, pandas + библиотеки обработки текстовых данных
— опыт работы с Pytorch для построения DL текстовых моделей
— опыт работы с библиотеками LangChain/LangGraph
— опыт практической работы с LLM через API
— отличные теоретические знания классического и нейросетевого NLP, в тч LLM
— опыт дообучения классических трансформеров и LLM
— практический опыт, эксперименты, внедрение в ПРОД LLM решений
— опыт prompt-engineering
Будет плюсом:
— работа с инструментами Hadoop (HDFS, Hive), Spark
— опыт постановки и проведения a/b тестов
— опыт работы с распределенным обучением, глубокое знание GPU архитектуры.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможен гибридный 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.
Задачи:
— поиск подходящих ML решений для решения бизнес-задач, проведение оффлайн и онлайн (А/Б) экспериментов
— разработка и улучшение ML-пайплайнов для задач RecSys: подготовка данных, обучение моделей, валидация и внедрение
— анализ и работа с большими объёмами данных на PySpark
— исследование и применение актуальных методик в области Data Science, Machine Learning и RecSys
— взаимодействие с командой разработки и аналитики, генерация гипотез, участие в обсуждении решений и донесение результатов своей работы до команды.
Требования:
— опыт работы в области Data Science от 1 до 3 лет
— интерес к рекомендательным системам, желание развиваться и постепенно брать на себя больше ответственности
— практические навыки решения ML-задач: от подготовки данных и выбора алгоритмов до настройки гиперпараметров и оценки качества моделей
— хорошая база в алгоритмах машинного обучения и интеллектуальном анализе данных; опыт применения классических ML- и/или DL-подходов будет преимуществом
— хорошее знание Python и основных DS-фреймворков (PyTorch, PySpark и др.), понимание принципов написания качественного кода
— способность самостоятельно разбираться в новых подходах, читать технические материалы на английском и применять их на практике
Будет плюсом:
— опыт реализации DS-проектов в области рекомендаций
— опыт работы с ranking-задачами, feature engineering, A/B-тестами или ML-экспериментами
— опыт вывода ML-решений в production или участия в развитии ML-пайплайнов.
— опыт работы с высоконагруженными системами с машинным обучением и Big Data
— участие в профильных курсах, соревнованиях или pet-projects в области ML/RecSys.
Условия:
— комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
— возможность выбрать удобный график – офис/гибрид
— ежегодный пересмотр зарплаты, 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.
About Core Products & Platform
Core Products & Platform is the foundation that powers the entire product — we build and maintain what every other direction at Fundraise Up depends on, and we directly secure the revenue that drives our mission. We own the full donation lifecycle: from the moment a donor lands on a checkout page to the financial flows behind every transaction, the integrations that connect our platform to the nonprofit's ecosystem, and the platform infrastructure that makes everything scale. Experiment velocity is our competitive DNA. 80%+ of growth experiments run through our products. We move fast, we measure everything, and we never break what matters.
The Role
We are looking for Product Managers to join Core Products & Platform and take full end-to-end ownership of a product domain that directly impacts donation volume, platform reliability, and nonprofit success. These are high-stakes, high-ownership roles. You will set strategy, define roadmaps, write specs that engineering can build from, and drive outcomes — not just ship features. You'll work in close partnership with Engineering, Design, Analytics, GTM, and Customer Success to turn complex problems into elegant, scalable solutions. You won't be handed a finished playbook. You'll help write it.
What You’ll Own
Product strategy and roadmap for your domain — with clear priorities and the reasoning behind every decision
End-to-end delivery from discovery through to launch and post-launch validation
Specifications that engineering can build from — with detailed requirements, edge cases, and acceptance criteria covered
Stakeholder alignment — keeping Engineering, GTM, Support, and leadership informed and coordinated
Domain health — product metrics, reliability signals, and the right balance between new features, experiments, and technical sustainability
What You’ll Do
Define and own your domain's quarterly goals and success metrics
Run structured discovery: customer interviews, behavioral analysis, funnel review, and data exploration
Write engineering-ready specs — clear, with edge cases covered and no open questions left
Partner directly with PM Growth on experiment design and high-velocity delivery
Collaborate with GTM (Sales, CSM, PMM) to resolve enterprise-critical issues and translate client needs into scalable product improvements
Track product health and understand what's driving changes — with clear attribution and causal reasoning
Use AI as a default tool across research, analysis, spec writing, and communication
Requirements
5+ years of experience in Product Management in a B2B SaaS, Fintech, or Enterprise environment
Proven ability to own a product area end-to-end — you take responsibility for outcomes, not just tasks
Strong delivery track record: you ship complex features in high-pressure environments without dropping quality
Ability to write specifications engineers can build from — precise, with edge cases and acceptance criteria
Data fluency: you define metrics, interpret results, and drive decisions with evidence
Systems thinking: you see the product as a whole, understand dependencies, and anticipate the impact of decisions
Strong written and verbal communication in English (C1) and ability to work in a Russian-speaking team
Comfort working in a fast-moving environment where priorities can shift and ambiguity is normal
Nice To Have
Experience in payments, fintech, or financial product flows
Experience in B2B SaaS platforms with API/integration complexity
Experience with A/B experimentation frameworks at high velocity
Familiarity with enterprise nonprofit or fundraising domain
AI at Fundraise Up
At Fundraise Up, AI is a default tool — not an experimental one. We expect every team member to actively use AI in their day-to-day work, identify where AI can change the shape of problems in their function, and grow their fluency as the tools evolve. You should already be using AI meaningfully in your work and understand where it adds value and how it can improve the way you operate.
Why work with us
A strong, collaborative product team that owns what it builds
Clear product vision and access to real customer feedback from global nonprofit leaders
Flat structure: no politics, just great work with great people
Transparent company culture—we share how we’re growing, where revenue comes from, and what’s next
Long-term focus: we offer equity options and value sustained, meaningful contribution
Compensation & Benefits
Compensation range: €5,600 - €6,100 gross. Final compensation determined based on experience, skills, qualifications, alignment with requirements, and location.
31 days off
100% paid telemedicine plan
Home Office Setup Assistance
English learning courses (50% reimbursement, up to $1,000 annually)
Relevant professional education (100% reimbursement, up to $1,500 annually)
Gym or swimming pool (50% reimbursement, up to $500 annually)
Co-working (up to $250 monthly)
Remote working
Equal opportunity employer; inclusive environment; non-discrimination
Задачи:
— Отвечать за продуктовую стратегию и развитие своего направления.
— Формировать roadmap на квартал и год, определять приоритеты и ожидаемый эффект инициатив.
— Находить точки роста через анализ продуктовых метрик, пользовательского поведения, исследований и обратной связи.
— Формулировать и проверять продуктовые гипотезы.
— Проводить discovery: CustDev, анализ пользовательских сценариев, конкурентов и рынка.
— Определять MVP, управлять scope и принимать решения о том, что не делать.
— Приоритизировать backlog с учётом влияния на пользователя, бизнес-эффекта, стоимости реализации и рисков.
— Совместно с аналитиками определять метрики успеха и оценивать результат запусков.
— Проектировать и проводить A/B-тесты и другие продуктовые эксперименты.
— Ставить задачи дизайну, аналитике и разработке, формировать требования и acceptance criteria.
— Работать с engineering-командой на всём цикле delivery: декомпозиция, планирование, dependencies, blockers, сроки и риски.
— Принимать решения по продукту на основании данных, исследований и бизнес-контекста.
— Взаимодействовать со смежными продуктовыми командами и ключевыми stakeholders.
— Представлять продуктовые решения и результаты руководству.
Требования:
— От 2+ лет опыта в роли Product Manager / Product Owner в digital-продуктах.
— Опыт самостоятельного ownership продукта или крупного продуктового направления.
— Опыт полного продуктового цикла: discovery → prioritization → delivery → анализ результата.
— Умение работать с продуктовыми метриками: conversion, retention, engagement, revenue и другими метриками продукта.
— Опыт принятия решений на основе данных, а не только экспертной оценки.
— Опыт запуска новых продуктов или значимых функциональных изменений.
— Понимание принципов CustDev, JTBD, CJM и работы с пользовательскими исследованиями.
— Опыт формирования roadmap и приоритизации backlog.
— Умение оценивать impact инициатив и аргументировать продуктовые решения.
— Опыт работы с кросс-функциональной командой: разработка, аналитика, дизайн, маркетинг и бизнес.
— Понимание Agile-процессов и принципов работы Scrum / Kanban.
— Умение работать в условиях неопределённости и самостоятельно доводить инициативы от проблемы до результата.
Будет преимуществом:
— SQL на уровне самостоятельного анализа данных.
— Опыт работы с A/B-тестами и статистической оценкой экспериментов.
— Опыт работы с unit economics, pricing, LTV/CAC или P&L продукта.
— Опыт запуска продукта 0→1.
— Опыт масштабирования продукта после подтверждения product-market fit.
— Опыт B2C, B2B или платформенных продуктов с большой пользовательской базой.
— Понимание API, интеграций, клиент-серверной архитектуры и основных принципов работы backend/frontend.
— Опыт взаимодействия с несколькими командами разработки.
— Опыт менторинга Product Managers или лидерства без формального административного управления.
На интервью будут обсуждать:
— Какие продукты запускали и как принимали решения.
— За какие метрики и бизнес-результаты отвечали.
— Как находили и проверяли гипотезы.
— Как выбирали между альтернативами.
— Как приоритизировали инициативы.
— Как работали с разработкой и stakeholders.
— Какие решения не сработали и какие выводы из этого сделали.
Задачи:
— разработка и развитие LLM-проектов в юридическом домене — от прототипов до продакшена
— проектирование и обучение агентов-экспертов, решающих задачи правового домена (RAG-пайплайны, классификация запросов, генерация ответов, оценка релевантности)
— исследование и настройка multi-agent orchestration (LangGraph, LangChain, schema guided reasoning pipelines)
— работа с GigaChat как основной моделью, а также эксперименты с ChatGPT, Gemini, Qwen
— дообучение малых моделей (instruction-tuning, adapters, LoRA) для повышения качества юридического рассуждения
— разработка метрик качества
— взаимодействие с инженерами и аналитиками права — внедрение моделей в реальные кейсы (алиментные, потребительские, трудовые и т.д.)
Требования:
— опыт работы DS/ML-инженером от 3х лет
— понимание архитектуры LLM и принципов prompt engineering
— опыт построения RAG-систем, fine-tuning и дообучения моделей
— умение проектировать пайплайны inference / retraining
Будет плюсом:
— опыт в LegalTech или смежных областях (финансы, документооборот, чат-боты)
— понимание структуры и логики российских нормативных актов
— опыт интеграции LLM с внешними API или базами знаний
Условия:
— формат работы офис на испытательном сроке, локация офиса ул Вавилова д.19
— 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
— 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.
Задачи:
— Моделирование персонажей и настройка скелета (риг) под стандартный UE5 Mannequin для корректной работы стандартных анимаций движка.
— Создание модульных элементов зданий (стены, крыши, проемы) строго по сетке (Grid Snapping) для удобной сборки уровней в UE5.
— Создание пропсов: элементов окружения, предметов, оружия.
Требования:
— Опыт создания Low-Poly моделей с правильной сеткой, оптимизацией и отсутствием лишних полигонов.
— Понимание пайплайна экспорта в Unreal Engine 5, включая настройку пивотов, масштаба и коллизий.
— Текстурирование с использованием цветовых палитр/атласов или Vertex Color.
— Наличие портфолио в стиле low-poly, ссылки на ArtStation приветствуются.
Условия:
— Удаленная работа с свободным графиком.
— Оплата проектная (поштучно или за пак моделей), обсуждается индивидуально.
About KIRA
Our mission is to make money smart, reliable and within reach for everyone. In 2019, we built the first mobile-first insurance platform accessible online by millions in Southeast Asia. Today, we are expanding to help people in Asia with spending, saving, investing, exchanging, travelling, and more, aiming to build tools for financial self-reliance using AI.
The Role
KIRA is building an AI Finance Superapp for Southeast Asia covering payments, remittance, insurance, wealth, and trading. These products handle real money, requiring reliability, regulatory compliance, and integration with third-party financial rails.
The Technical Product Lead owns a product vertical end-to-end, from strategy and outcomes through technical design, delivery, and launch. AI is used where it genuinely improves outcomes, balanced with deterministic systems for reliability, auditability, and trust.
What You'll Own
— Own a product vertical end-to-end including strategy, metrics, roadmap, priorities, and delivery.
— Shape technical design with engineering across APIs, data flows, ledgering, reconciliation, failure handling, security, and scalability.
— Drive trade-offs across correctness, speed, cost, reliability, regulatory requirements, and user experience.
— Build regulatory requirements into the product including KYC, transaction monitoring, limits, privacy, and licensing.
— Apply AI with clear evaluation, safeguards, human oversight, and failure handling.
— Ship products managing external dependencies like regulatory approvals, financial rails, and third-party partners.
— Align Engineering, Design, Compliance, Operations, Treasury, and Finance around product decisions and launch requirements.
What We're Looking For
— 5+ years of product management experience owning complex technical products from strategy through production.
— Strong technical foundation in system architecture, APIs, databases, workflows, failure modes, and distributed systems.
— Experience working closely with engineers, able to review, challenge, and contribute to technical designs.
— Experience in payments, banking, remittance, insurance, trading, or other regulated, high-consequence product domains.
— Strong product judgment and ability to make difficult trade-offs under technical, regulatory, and operational constraints.
— Experience building with LLMs or AI products, including evaluation, reliability, and understanding when AI should not be used.
Nice to Have
— Engineering or highly technical product background.
— Experience building zero-to-one fintech or consumer products.
— Experience defining evaluation frameworks for ML or LLM-powered products.
Outcome
— Clear vertical strategy and legible roadmap.
— Ships fast and clears launch blockers.
— Money is correct and users are never misled about their funds.
— AI features are valuable, predictable, and trusted.
— Trade-offs are deliberate and defensible.
— Alignment across engineering, design, compliance, and operations with minimal friction.
Location
This is a remote role hiring globally, requiring effective collaboration across multiple countries and time zones.
Language
English is the main working language; strong English communication is required.
Interview Process
— Online assessment or practical task.
— Technical interview.
— CEO / final round.
The process aims to complete within 1 week from start for strong candidates.
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.
Важно: 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 именно 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 разработанные сценарии на нескольких frontier-моделях и анализировать причины их ошибок
— Формулировать ожидаемое поведение модели и описывать, почему конкретная 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
— Практический опыт AI Red Teaming / LLM Security
— Глубокое понимание современных техник атак и поверхности атаки веб-приложений, API, GitHub, CI/CD и связанных экосистем
— Практический опыт проведения 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 своей работы
— Свободный английский язык (Upper-Intermediate / B2+)
— Практический опыт работы с современными LLM-моделями
— Понимание особенностей их работы, ограничений и типичных failure modes
— Интерес к AI Security и исследованию поведения LLM
— Опыт работы с Agentic AI, AI Agents или Model Evaluation
Будет большим плюсом:
— 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 исследовательских проектах
— Способность придумывать новые, не похожие на существующие сценарии атак, которые сломают сильную модель, исследовательское мышление и креативность
Условия:
— B2B-контракт (с ИП)
— Оплата в долларах США
— Part-time/Full-time: почасовая оплата за выполненные задачи, 1 задача занимает около 10-12 часов
— Локация — строго вне РФ/РБ
Задачи:
— Анализировать поведение распределённых систем и сетевых взаимодействий
— Моделировать реальные инфраструктурные сценарии и воспроизводить сложные кейсы
— Исследовать нестабильное поведение системы (логи, трафик, системные метрики)
— Работать с дефектами: от обнаружения до поиска root cause
— Взаимодействовать с разработчиками и DevOps-инженерами
— Разворачивать и настраивать тестовые и инфраструктурные среды
— Использовать Docker для изоляции и воспроизводимости окружений
— Автоматизировать процессы и сценарии на Python programming language
— Интегрировать проверки и сценарии в CI/CD pipelines
Требования:
Linux:
— Уверенная работа в Linux (CLI, процессы, файловая система)
— Понимание сетевого стека Linux
— Опыт диагностики (tcpdump, Wireshark, ss и др.)
— iptables / nftables
— bash scripting
Networking:
— Глубокое понимание TCP/IP
— OSI, маршрутизация, NAT, VPN
— Понимание передачи данных и сетевых сценариев
Automation / DevOps:
— Знание Python programming language
— Опыт работы с CI/CD pipelines
— Практический опыт с Docker
Плюсом будет:
— Zabbix, Nginx, OpenSSL
— VMware / виртуализация
— Опыт построения тестовых или стендовых инфраструктур
Условия:
— Удалёнка или офис в центре Новосибирска
— Гибкий график
— ДМС
— Белая зарплата
— Рост в сторону DevOps / Infrastructure Engineer (обучения за счет компании, ученический договор)
Задачи:
— Сотрудничать с командами Product, Design, Engineering, Research, Data Science и другими для формирования персонализированных пользовательских опытов на Pinterest, включая Homefeed и другие поверхности для открытия контента.
— Применять контент-дизайн, информационный дизайн и ориентированный на пользователя подход для создания и улучшения продуктовых опытов, помогающих людям открывать идеи, понимать рекомендации и взаимодействовать с персонализированными сервисами.
— Использовать исследования, данные и пользовательские инсайты для принятия решений по контенту и выявления возможностей улучшения опыта Pinterest.
— Вносить вклад в создание масштабируемых контентных фреймворков, паттернов и стандартов для обеспечения ясных, последовательных и надежных персонализированных опытов.
— Помогать создавать прозрачные, ориентированные на пользователя интерфейсы, используя язык для объяснения причин отображения контента и способов настройки пользовательского опыта.
— Изучать и применять новые AI-инструменты и методы в процессе контент-дизайна для повышения качества решений, мастерства и эффективности, сохраняя при этом сильное суждение и ориентированность на пользователя.
— Вносить вклад в развитие практики контент-дизайна, делиться знаниями, совершенствовать лучшие практики команды и укреплять подход к персонализации в Pinterest.
Требования:
— Опыт не менее 3 лет в пользовательском продуктовом контент-дизайне, желательно с опытом работы с комплексными, основанными на данных или персонализированными продуктами.
— Способность выходить за рамки простого текста и формировать контент-стратегию для функций или пользовательских опытов.
— Умение эффективно работать в кросс-функциональных командах, основываясь на потребностях пользователей, ясности и принципах дизайна.
— Портфолио, демонстрирующее опыт решения продуктовых задач с помощью языка, контент-стратегии и сотрудничества.
— Открытость к обучению и исследованию новых возможностей AI с целью их адекватного применения в рабочих процессах контент-дизайна и продуктовых опытах.
— Степень бакалавра в области дизайна, смежной области или эквивалентный опыт.
Условия:
— Работа преимущественно удаленная с необходимостью посещать офис для личного взаимодействия 1-2 раза в полгода.
— Позиция не предусматривает помощь с переездом.
— Зарплатный диапазон от $81,921 до $168,660 в год, также возможна доля в компании.
— Только для кандидатов, проживающих в США.
Pinterest стремится к равенству и инклюзивности, рассматривает всех квалифицированных кандидатов без дискриминации по различным признакам и предоставляет поддержку при необходимости религиозных или медицинских адаптаций в процессе найма.
Задачи:
— Создавать и поддерживать специализированные дистрибутивы на базе Linux для промышленного использования в системах космической системы;
— Писать Yocto рецепты для сборки разнообразного ПО;
— Расширять возможности сборочной системы;
— Следить за обновлениями Open Source и актуализировать кодовую базу;
— Изучать и адаптировать сборочные системы: cmake, bazel, meson, go, wheel;
— Читать dmesg и отлаживать системы, понимать, как специфика железа отражается в дистрибутиве;
— Улучшать существующие и создавать новые командные процессы по выпуску ОС;
— Увеличивать экспертизу и помогать продуктовым командам с платформенными задачами.
Требования:
— Опыт работы в области System Engineer, Linux Engineer, DevOps от 3 лет;
— Отличное знание Linux (архитектура, сборка и администрирование);
— Опыт автоматизации и написания скриптов на Python и bash;
— Опыт диагностики проблем производительности на уровне ОС и hardware;
— Хорошее представление о современном аппаратном обеспечении (устройство памяти, шин данных, систем ввода-вывода);
— Знание английского на уровне чтения и написания технической документации.
Будет плюсом:
— Опыт системного программирования на C/C++ или разработки встраиваемого ПО;
— Знания об устройстве ядра Linux и опыт написания драйверов;
— Умение писать системные приложения и демоны под GNU/Linux;
— Опыт open source разработки;
— Опыт работы с системами баг-трекинга (e.g. Jira);
— Опыт работы и понимание базовых принципов функционирования сетей, систем хранения данных (файловые, блочные, объектные).
Условия:
— Работа в аккредитованной ИТ-компании;
— Гибридный или удаленный формат работы;
— Современный лофт-офис в 5 минутах от метро "Улица 1905 года";
— Оформление по ТК РФ;
— Конкурентный уровень заработной платы на уровне лидеров ИТ/телеком-индустрии.
Bitmanager.ai — AI-стартап в категории conversational AI agents, создающий платформу для голосовых и текстовых AI-агентов в клиентских коммуникациях. Вакансии: AI Data Operations Lead, ML / LLM Engineer – AI Agents, Senior Voice Engineer / Ведущий войс-инженер.
Bitmanager.ai — AI-стартап в категории conversational AI agents, создающий платформу для голосовых и текстовых AI-агентов в клиентских коммуникациях. Вакансии: AI Data Operations Lead, ML / LLM Engineer – AI Agents, Senior Voice Engineer / Ведущий войс-инженер.
Flipper Devices is a team creating the Flipper Zero — a portable device for tech enthusiasts and engineers — and currently building BUSY, a unified productivity ecosystem.
The position offers on-site, hybrid, or remote work with a flexible start of the working day.
