Вакансии

Location: Москва Наша команда отвечает за разработку системы принятия решений и проведение предиктивной аналитики для корпоративного кредитования. Наша цель - создавать автономные системы принятия решений на базе ML и формировать стратегии управления кредитным портфелем. Обязанности * разрабатывать и внедрять передовые методы финансовой аналитики с использованием инструментов анализа данных и ML * проектировать компоненты автономных систем принятия решений для управления кредитным портфелем * исследовать скрытые взаимосвязи и влияние макроэкономических, отраслевых и поведенческих факторов на портфель * формировать и тестировать гипотезы с применением методов математической статистики * создавать интерактивные дашборды и аналитические продукты для принятия стратегических решений * участвовать в полном цикле: от сбора и обработки данных до презентации результатов топ-менеджменту * проводить ad-hoc исследования, которые напрямую влияют на портфельную стратегию. Требования * высшее образование в топ-вузах (МФТИ, ВШЭ ФКН, МГУ, МИФИ, МГТУ) * уверенное владение SQL и Python для анализа данных и построения моделей * знание основных портфельных риск-метрик (PD, LGD, EAD,) либо готовность быстро в них погрузиться * хорошая база по инструментам машинного обучения, а также знания математической статистики и теории вероятности: проверка гипотез, доверительные интервалы, регрессионный анализ, основы моделирования Будет плюсом: * знание байесовской статистики * интерес к тематике LLM агентов Условия * работа в удобном и современном офисе недалеко от станции метро 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 * 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: — построить количественный и AI-контур инвестиционного процесса: мониторинг тезисов, point-in-time данные, backtesting, портфельная аналитика, LLM-агенты. — работать напрямую с CIO и Head of Research, поддерживая решения на основе фундаментального анализа. Условия: — полностью удалённая работа.

Ищем Senior GenAI-разработчика на проект крупной компании из сферы добывающей промышленности. Основная задача - разработка и внедрение корпоративных GenAI-решений: AI-агентов, мультиагентных систем, RAG-конвейеров и автоматизаций в закрытом защищённом контуре. Задачи: — Разработка AI-агентов и субагентов с использованием tool-calling — Построение мультиагентных систем и управление цепочками вызовов — Создание автоматизаций и workflow в n8n, Flowise, Dify, Langflow или аналогичных платформах — Разработка бизнес-логики и кастомных функций на JavaScript, TypeScript и Python — Построение RAG-конвейеров: подготовка данных, embeddings, поиск и работа с векторными базами — Интеграция с внутренними сервисами и витринами данных через REST API и OAuth2 — Парсинг, сбор, нормализация и трансформация данных из внешних источников — Проектирование промптов для суммаризации и генерации структурированных отчётов — Развёртывание и эксплуатация open-source и on-prem LLM в закрытом корпоративном контуре — Работа со структурированными данными, PostgreSQL и JSON — Участие в анализе и формализации бизнес-требований Требования: — Опыт коммерческой разработки GenAI-решений на уровне Senior — Уверенное владение JavaScript, TypeScript и Python — Практический опыт создания AI-агентов и мультиагентных систем — Опыт хотя бы с одним из стеков: LangChain / LangGraph, LlamaIndex, Semantic Kernel, CrewAI / AutoGen, n8n / Flowise / Dify / Langflow — Опыт разработки RAG-решений и работы с векторными хранилищами: PGVector, Qdrant, Milvus или аналогами — Уверенная работа с PostgreSQL, JSON, REST API и OAuth2 — Опыт работы с LLM и prompt engineering — Опыт развёртывания локальных моделей в закрытом контуре — Готовность вести разработку и эксплуатацию решения в ОС Windows — Понимание принципов защиты чувствительных и корпоративных данных Будет преимуществом: — Опыт работы с MCP — Model Context Protocol — Разработка кастомных нод и sub-workflows в n8n — React — GraphQL — FastAPI — Опыт работы с веб-поиском, парсингом и внешними API — Опыт участия в корпоративных или промышленных проектах

Задачи: — Создавать и развивать AI-ассистентов для разработки и аналитики: кодовые AI ассистенты для автоматизации разработки, помощник аналитика для ускорения экспериментов с использованием LLM. — Проектировать архитектуру агентских решений и их интеграцию с платформой: определять, что остаётся доменной логикой, а что становится переиспользуемым компонентом платформы. — Совместно с командой MLOps формировать требования к платформенным примитивам (Embedding Service, Vector Store, Retrieval/Search API) и внедрять их в пайплайны ассистентов. — Проектировать и развивать систему оценки агентов: разрабатывать метрики, строить симуляции, изолированные и верифицируемые среды оценки. — Вести полный цикл разработки: от ресёрча и MVP до поддержки и развития решения – с анализом ошибок и фидбека пользователей. — Исследовать новые подходы в разработке AI-агентов: harness-среда агента, память, компактизация контекста. Требования: — Опыт промышленной ML-разработки от 5 лет, опыт с LLM от 3 лет. — Опыт разработки AI-агентов и понимание современных паттернов проектирования: память, планирование, циклы агента, tool use, structured output. — Владение Python, способность системно писать код и доводить решения до продакшена. — Ежедневное использование кодинг AI-ассистентов (Codex / Claude Code): понимание их внутреннего устройства, границ применимости, настроенный цикл разработки. — Опыт разработки RAG-систем: retrieval, чанкование, sparse / dense / hybrid поиск, reranking, agentic retrieval. — Понимание основ ML/DL и NLP: метрики качества, embeddings, устройство трансформеров, инференс LLM. — Знание алгоритмов и структур данных, опыт работы со стеком (FastAPI, Docker, Redis, Postgres, Airflow, vLLM). Условия: — ДМС со стоматологией, телемедициной и программой поддержки ментального здоровья. — Страхование жизни. — Ежемесячные промокоды на Lamoda: два по 25%, два по 15% и в день рождения — 40%. — Программа привилегий и скидок от BestBenefits. — До 15 дней больничного в год оплачиваем в размере 100% от действующего оклада. — Бесплатные юридические консультации. — Дополнительные выходные в случае важных событий. — Яркие мероприятия и много неформального общения. Развитие для каждого: — Опытный наставник для каждого новичка. — Обучение и участие во внешних конференциях. — Помогаем развивать личный бренд, выступать на конференциях и писать статьи. — Performance Review дважды в год, чтобы развиваться системно. — Проводим митапы и demo-дни для обмена знаниями. — Погружаем в fashion и каждый сезон знакомим с модными трендами.

Задачи: — Управлять проектами по внедрению функциональных улучшений в процессы Операционного департамента — Организовывать взаимодействие между внутренними подразделениями банка — Контролировать соблюдение сроков, бюджета и стандартов качества при реализации проектов — Подготавливать и актуализировать проектную документацию (карты проектов, отчёты, заключения) — Сопровождать согласование проектов на ключевых площадках: Проектно-технологическом комитете (ПТК), Управлении контроля операционных затрат (УКОЗ), Проектном комитете (ПК) Требования: — Высшее образование — Опыт руководства проектами от 3х лет — Глубокое понимание методологий управления проектами (PMI, Agile/Scrum, Waterfall) — Навыки планирования ресурсов, управления рисками и коммуникациями — Продвинутое владение MS Office, MS Project, PowerPoint Условия: — Стабильный прозрачный доход: заработная плата по итогам собеседования, премия по результатам работы — График с 9:00 до 18:00, по пятницам сокращённый день — Уютные офисы и коворкинги рядом с метро в Москве, Санкт-Петербурге и Екатеринбурге; сезонный коворкинг в Сочи и Красной Поляне — ДМС со стоматологией и телемедициной, льготное страхование для близких, полис путешественника — Бесплатный фитнес-зал A-Sport в офисах, сетка групповых занятий, турниры по киберспорту, теннису, футболу, волейболу, шахматам, корпоративные слоты на забегах — Безлимитные онлайн-консультации психолога, фитнес-тренера, юриста, нутрициолога и других специалистов — Карьерная траектория, менторство, курсы по ИИ, менеджменту, продукту и дизайну, доступ к внешнему обучению и конференциям — Доступ к ИИ-платформе AlfaGen, нейросетям «в кармане сотрудника» - сервису Alfa AI, конструктору ИИ-агентов — Мерч за вовлечённость, программа Приведи друга с выплатами без ограничений — 60+ сообществ по интересам, проект Non-Random Coffee, премия Alfa Award лучшим сотрудникам и проектам — Доступ к онлайн-библиотеке Alpina Digital, онлайн-курсам Синхронизация по искусству, кино, музыке и психологии — Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК — Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня

Nous Research ищет Product Manager для проекта Hermes Agent, который будет отвечать за стратегию продукта, его реализацию, улучшение пользовательского опыта и показатели качества агента. Кандидат должен управлять направлением развития продукта, обеспечивать эффективное выполнение задач и следить за метриками, связанными с качеством работы агента.

AI Product Analyst - Voice AI Agents Задачи: — Исследовать поведение голосовых AI-агентов в реальных разговорах с пациентами. — Анализировать сбои, оценивать качество AI и создавать мониторинг для повышения надежности и улучшения опыта пациентов. Требования: — Опыт работы в аналитике не менее 3 лет. — Уверенное владение SQL и Python. — Опыт работы с AI-продуктами или ML-пайплайнами. Условия: — Полностью удаленная работа. — Долгосрочное B2B сотрудничество. — Работа по часовому поясу CET. Marketing Data Analyst Задачи: — Превращать маркетинговые данные в решения: выявлять проблемы воронки, измерять эффективность привлечения и помогать согласовывать спрос пациентов с доступностью провайдеров. — Тесно сотрудничать с маркетинговыми и продуктовыми командами для поиска возможностей роста. Требования: — Опыт в маркетинговой аналитике от 2 лет. — Владение SQL, Python и BI-инструментами. — Опыт работы с event-аналитикой. Условия: — Полностью удаленная работа. — Долгосрочное B2B сотрудничество. — Работа по часовому поясу CET. Senior Product Manager (AI Receptionist) Задачи: — Управлять продуктом разговорного AI на всех этапах: от исследования до масштабирования. — Помогать пациентам с навигацией по записям, оплатам и уходу через голосовых и чат-агентов, интегрированных с реальными медицинскими процессами. Требования: — Опыт управления продуктом не менее 5 лет. — Опыт выпуска AI/ML продуктов от 2 лет. — Практический опыт владения AI-агентами, ориентированными на клиентов, от запуска до постоянного улучшения. Условия: — Полностью удаленная работа. — Долгосрочное B2B сотрудничество. — Работа по часовому поясу CET. Дополнительно: — Работа в компании, ориентированной на улучшение опыта пациентов. — Возможность влиять на продуктовые и бизнес-решения. — Оплачиваемый отпуск и больничные. — Медицинская страховка и поддержка здоровья. — Персонализированные уроки английского языка через Preply. Для отклика используйте ссылки, указанные рядом с описанием каждой вакансии.

Keepgo — глобальный провайдер мобильного интернета, предлагающий инновационные продукты и решения на основе виртуальных технологий, прежде всего eSIM. Мы ищем опытного PHP Backend (Laravel) Разработчика, который поможет ускорить разработку бэкенда, разгрузит текущую команду и закроет бэклог задач. Миссия: — Поддерживать и улучшать качество существующего кода, в том числе legacy-частей. Обязанности: — Разработка новых фич бэкенда платформы управления мобильным интернетом (eSIM и обычные SIM) — Проектирование и реализация REST API endpoints — Поддержка и постепенный рефакторинг legacy-кода — Оптимизация производительности и запросов к БД — Написание unit и integration тестов — Участие в code review — Вести повторяемые части работы с помощью ИИ-агентов (интеграция нового провайдера, типовые endpoint'ы, тесты) — постепенно доводя типовую задачу с дней до часов. Требования (Must-have): — 4+ года коммерческого опыта в PHP — 2+ года опыта работы с Laravel (актуальные версии) — Уверенное знание PHP 8.1+ (у нас сейчас PHP 8.4) — Опыт работы с Laravel 10+ — MySQL: проектирование схемы, индексы, оптимизация запросов, чтение EXPLAIN — Опыт работы с Docker и docker-compose — Опыт работы с Git, pull requests, участие в code review — Опыт написания unit/integration тестов (PHPUnit или Pest) — Готовность работать с legacy-кодом, умение разбираться в "чужих" решениях — Понимание SOLID, базовых паттернов проектирования — Английский: Beginner и выше — Практический опыт или четкое понимание ценности работы через ИИ-агентов — Осознанная проверка кода за агентом: умение аргументированно объяснить логику и корректность сгенерированного результата Будет плюсом (Nice-to-have): — Опыт работы с очередями (Redis, RabbitMQ, Laravel Queue) — Опыт с PHPStan / Larastan (статический анализ) — Опыт с CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI и т.п.) — Опыт работы в архитектуре модульного монолита или микросервисов — Понимание DDD / Clean Architecture — AWS или Azure — Опыт работы в telecom — Навык декомпозиции задач для эффективного делегирования ИИ-агентам — Умение выявлять характерные изъяны AI-кода — Опыт создания системных инструкций и переиспользуемых ролей для агентов вместо написания разовых запросов — Способность выстраивать многоэтапные цепочки агентов (анализ → планирование → кодинг → тест) — Навык интеграции агентов с внешним окружением: MCP-серверами, технической документацией и таск-трекерами — Четкое понимание границ применимости ИИ: где автоматизация полезна, а где целесообразнее ручное исполнение

Задачи: — Управлять командой из 4 человек (2 кампейн-менеджера и 2 аналитика) — Планировать инициативы на месяц, квартал, год — Реализовывать коммуникационный план на месяц от постановки ТЗ на маркетинг до проведения кампании и постановки задачи на аналитику — Подводить и презентовывать итоги по результатам работы — Ставить задачи на редакторов и дизайнеров, кампейн и аналитиков — Работать с сегментацией и персонализацией — Анализировать эффективность (конверсии, вовлеченность, retention) — Проводить A/B тесты и внедрять улучшения — Выстраивать эффективное взаимодействие с продуктом, кампейном, аналитиками и маркетингом Требования: — Глубокие знания в области CRM-маркетинга — Стратегическое мышление: умение планировать среднесрочные и долгосрочные инициативы для развития продукта — Опыт работы с триггерными коммуникациями и сегментацией — Развитые аналитические навыки, умение работать с воронкой продаж, знание основных метрик для оценки эффективности коммуникаций — Опыт взаимодействия с кросс-функциональными командами — Как плюс опыт работы с ML-моделями для повышения эффективности коммуникаций — Опыт работы в Тревел отрасли как конкурентное преимущество Условия: — Стабильный прозрачный доход: заработная плата по итогам собеседования, премия по результатам работы — График с 9:00 до 18:00, по пятницам сокращённый день — Уютные офисы и коворкинги рядом с метро в Москве, Санкт-Петербурге и Екатеринбурге; сезонный коворкинг в Сочи и Красной Поляне — ДМС со стоматологией и телемедициной, льготное страхование для близких, полис путешественника — Бесплатный фитнес-зал A-Sport в офисах, сетка групповых занятий, турниры по киберспорту, теннису, футболу, волейболу, шахматам, корпоративные слоты на забегах — Безлимитные онлайн-консультации психолога, фитнес-тренера, юриста, нутрициолога и других специалистов — Карьерная траектория, менторство, курсы по ИИ, менеджменту, продукту и дизайну, доступ к внешнему обучению и конференциям — Доступ к ИИ-платформе AlfaGen, нейросетям «в кармане сотрудника» - сервису Alfa AI, конструктору ИИ-агентов — Мерч за вовлечённость, программа Приведи друга с выплатами без ограничений — 60+ сообществ по интересам, проект Non-Random Coffee, премия Alfa Award лучшим сотрудникам и проектам — Доступ к онлайн-библиотеке Alpina Digital, онлайн-курсам Синхронизация по искусству, кино, музыке и психологии — Работа у трижды лучшего работодателя РФ по версии hh.ru, Forbes, РБК — Программа развития AI-грамотности: треки по работе с нейросетями от базового до продвинутого уровня

Задачи: — Разработка новых фич бэкенда платформы управления мобильным интернетом (eSIM и обычные SIM) — Проектирование и реализация REST API endpoints — Поддержка и постепенный рефакторинг legacy-кода — Оптимизация производительности и запросов к БД — Написание unit и integration тестов — Участие в code review — Ведение повторяемых частей работы с помощью ИИ-агентов (интеграция нового провайдера, типовые endpoint'ы, тесты) с целью сокращения времени выполнения задач Требования: — 4+ года коммерческого опыта в PHP — 2+ года опыта работы с Laravel (актуальные версии) — Уверенное знание PHP 8.1+ (в компании используется PHP 8.4) — Опыт работы с Laravel 10+ — Знание MySQL: проектирование схемы, индексы, оптимизация запросов, чтение EXPLAIN — Опыт работы с Docker и docker-compose — Опыт работы с Git, pull requests, участие в code review — Опыт написания unit/integration тестов (PHPUnit или Pest) — Готовность работать с legacy-кодом, умение разбираться в чужих решениях — Понимание SOLID, базовых паттернов проектирования — Английский: уровень Beginner и выше — Практический опыт или четкое понимание ценности работы через ИИ-агентов — Умение аргументированно объяснить логику и корректность сгенерированного кода Будет плюсом: — Опыт работы с очередями (Redis, RabbitMQ, Laravel Queue) — Опыт с PHPStan / Larastan (статический анализ) — Опыт с CI/CD (GitHub Actions, GitLab CI и т.п.) — Опыт работы в архитектуре модульного монолита или микросервисов — Понимание DDD / Clean Architecture — Опыт работы с AWS или Azure — Опыт работы в telecom — Навык декомпозиции задач для делегирования ИИ-агентам — Умение выявлять изъяны AI-кода — Опыт создания системных инструкций и ролей для агентов — Способность выстраивать многоэтапные цепочки агентов — Навык интеграции агентов с внешним окружением (MCP-серверами, документацией, таск-трекерами) — Четкое понимание границ применимости ИИ: где автоматизация полезна, а где лучше ручное исполнение Условия: — Удалённая работа, полный рабочий день (170 часов в месяц) — Рекомендации: на финальном этапе могут запросить контакты бывших коллег/руководителей для отзывов — Перед финальным оффером проводится стандартный Background check — Обязательное использование программы учёта времени Scrin.io на рабочем устройстве

Компания Sasha AI — резидент Сколково, развивает платформу для запуска искусственного интеллекта, способного вести переговоры с клиентской базой по телефону. Платформа позволяет компаниям за 20 минут запустить AI-агентов, которые уже помогают таким компаниям, как ВК, ПИК, Синергия, увеличивать выручку без найма сотрудников. За последний год компания выросла в 5 раз и планирует достичь оборота в 300 млн рублей в 2026 году. Задачи: — Активные продажи и поиск клиентов через интро, рекомендации, холодные касания. — Входящие продажи. — Назначать встречи с лидами и саморегистрациями на платформе. — Проводить встречи и закрывать клиентов на пилот. — Вести клиента в течение первых 1-3 месяцев пилота, определять критерии успешности и влиять на их достижение. — План на первый месяц — 400 000₽ выручки, на второй — 1 000 000₽ выручки. Требования: — Любовь к деньгам и ориентация на результат. — Умение превращать пилоты в долгосрочные контракты. — Готовность общаться с C-level руководителями и собственниками. — Системное мышление и предпринимательский подход. Условия: — Среднемесячный доход от 80 000 руб/мес (80к оклад + 20% от продаж). — Выплата зарплаты 2 раза в месяц. — Удалённая работа. — График работы 5/2, с 10:00 до 19:00 по МСК, приветствуются переработки. — Работа с ТОП-компаниями России: Все Инструменты, Самолет, TrendUp и другие. — Продукт с показателем NPS более 90%. — Прямое влияние на продукт через инсайты от клиентов. — Отпуска каждые 6 месяцев для предотвращения выгорания. — Возможность роста в компании за 4 месяца. — Обучение и наставничество от руководителя и специалистов компании. Для отклика необходимо написать сопроводительное письмо с тремя причинами, почему вы должны оказаться в команде.

Задачи: — С первого дня развивать текущие игры: отслеживать CCU, retention, конверсию и ARPDAU, управлять обновлениями и live ops. — Продюсировать новые игры от прототипа до релиза и дальнейшего роста. — Развивать AI-пайплайн: Roblox Studio, MCP, агенты для Luau, генерация контента и автоматизация QA. — Управлять игровой экономикой, монетизацией и аналитикой. — Координировать команду, быстро тестировать гипотезы и превращать успешные подходы в повторяемый процесс. Требования: — Инициатива — ключевое требование. Не ждать задач: самостоятельно находить проблемы, предлагать решения и доводить их до результата. — Опыт выпуска Roblox-игр или live mobile/casual-игр с измеримыми результатами. — Отличное понимание игровой экономики и live ops: retention, прогрессия, монетизация и баланс. — Умение читать Luau, работать с Roblox Studio, API и данными. — Использование LLM и агентов в работе, умение держать фокус команды и сроки. Условия: — Работа напрямую с фаундером. — Свобода в выборе стека и игрового roadmap. — Бюджет на инструменты, API и вычисления.

Описание проекта: ФастФуд. MVP корпоративной базы знаний маркетинговых исследований: одно место, где исследования хранятся, находятся и переиспользуются. Требования к стеку технологий и опыту кандидата: Обязательные требования (Must have): — Высшее техническое образование. — Fullstack production web от 3 лет. Готов работать на стеке продукта: TypeScript и Python. — HTTP, REST/JSON, реляционные БД, транзакции, миграции. — Системный дизайн небольшого приложения, без усложнения заранее. — Docker, Linux, Git, CI/CD, базовая наблюдаемость. — Модульные, интеграционные и end-to-end тесты. — OWASP, аутентификация и авторизация, секреты, защита данных. — Разработка в Cursor или сопоставимой ИИ-IDE по спецификациям: от технического дизайна до кода, тестов и документации Желательные навыки (Nice to have): — Docker/Kubernetes и облако (VK Cloud - преимущество). — Интеграция LLM: prompt management, structured output, RAG, оценка качества, стоимость, защита от prompt injection. — Keycloak, Kafka, корпоративные интеграции. — GitLab, Cursor, ADR, диаграммы как код. Задачи: — Уточнять спецификацию вместе с аналитиком и переводить ее в технический дизайн и план реализации (spec-driven development) — Проектировать прикладную архитектуру: компоненты, API, модель данных, интеграции, безопасность, логирование — Реализовывать frontend и backend, миграции, автотесты и нужные интеграции — Работать в Cursor или сопоставимой ИИ-IDE: контекст и правила проекта, декомпозиция для агента, ревью и правка сгенерированного кода — Держать инженерное качество: code review, тесты, зависимости, секреты, без критических уязвимостей — Настраивать CI/CD, контейнеры и мониторинг вместе с инфраструктурой — Выпускать небольшими инкрементами, разбирать дефекты, сопровождать в эксплуатации — Держать техническую документацию и архитектурные решения актуальным Локация/Гражданство: РФ Опыт: от 4 лет Загрузка: фуллтайм Дополнительная информация: 1. Fullstack production web от 3 лет. 2. Разработка в Cursor или сопоставимой ИИ-IDE по спецификациям, с ревью своего и сгенерированного кода. Вилка: 200 – 250 000 руб/гросс по ИП

Задачи: — С первого дня вести текущие кампании: масштабировать успешные, отключать неэффективные, контролировать ROAS и payback. — Автоматизировать запуск кампаний, тестирование креативов, бюджеты, оптимизацию и отчётность. — Развивать внутреннюю аналитику, MCP-серверы и AI-агентов. — Помогать медиабайерам и выстроить повторяемый процесс запуска новых вертикалей. Требования: — Инициатива — ключевое требование. Не ждать задач: самостоятельно находить узкие места, предлагать решения и доводить их до результата. — Опыт UA мобильных приложений в Meta, Google, TikTok или аналогичных каналах. — Отличное знание подписочной экономики: trial-to-paid, churn, LTV, ROAS, payback. — Опыт с MMP, атрибуцией, SKAN и RevenueCat/AppHud. — Использование LLM и агентов, умение превращать рутину в работающие инструменты. Условия: — Работа напрямую с фаундером. — Свобода в выборе стека и roadmap. — Бюджет на инструменты, API и вычисления. — Работа из офиса обязательна.

Задачи: — Владеть процессом найма от начала до конца: знать, где находятся сильные специалисты, и убеждать их присоединиться к Plurio. — Создавать и поддерживать карту рынка: знать, какие внутренние команды, агентства и рекламные платформы имеют сильных специалистов по User Acquisition (UA). — Проводить активный поиск кандидатов (аутбаунд), связываться с ними и продавать Plurio тем, кто не ищет работу. — Подбирать кандидатов по профилю, направлять их к соответствующим менеджерам по найму. — Управлять воронкой найма: взаимодействие с менеджерами, обработка входящих заявок, скрининг, переговоры по предложениям. — Развивать каналы привлечения и бренд работодателя, используя новые источники, LinkedIn и совместные кампании с маркетингом. — Работать с данными: использовать внутреннюю ATS с AI-оценкой, отслеживать метрики воронки и результаты испытательного срока, анализировать ошибки найма и принимать решения о привлечении агентств. Требования: — Опыт найма в сфере User Acquisition, систематический подход. — Успешный опыт закрытия ролей в UA и performance, включая старшие позиции (Head of UA, Performance Director, CMO). — Сильные навыки поиска и создания карт талантов, умение привлекать пассивных кандидатов. — Знание индустрии: понимание сильных команд, лидеров и специфики ролей (например, что означает "$1M+/month on Meta" в резюме). — Навыки продаж и ведения переговоров, умение заинтересовать топ-специалистов и заключать справедливые предложения. — Опыт использования AI-инструментов в рекрутинге, не только для написания вакансий. — Стратегическое мышление и партнерский подход: планирование компаний для найма, анализ эффективности методов. — Свободное владение английским языком для общения с кандидатами и менеджерами. Желательно: — Наличие сети контактов в сфере performance marketing в глобальных компаниях. — Опыт executive search или найма для продаж и аккаунт-ролей в AdTech или SaaS. — Опыт найма в Латинской Америке, желание расширять кандидатов из этого региона. Условия: — Работа в быстрорастущем стартапе с возможностью влиять на индустрию. — Использование собственного ATS с AI-оценкой, аналитикой и управлением процессом найма. — Возможность начать с hands-on работы и вырасти до руководителя отдела рекрутинга с собственной командой. — Компания с AI-подходом во всех функциях, обучение работе с агентами. — Конкурентная базовая зарплата и бонусы, примерно 80/20, точные условия зависят от опыта и локации. — Возможна полная или частичная занятость. — Удаленная работа с любым часовым поясом не дальше UTC+4. — Оформление через контракт Deel. Как подать заявку: — Нажать "Apply" по ссылке и заполнить форму с резюме, LinkedIn и ответами на вопросы о закрытых ролях в UA. — Проходить несколько интервью с командой, обсуждение опыта, подхода к ролям и компенсации. — Получить предложение о работе.

Задачи: — Руководить несколькими техническими направлениями: мобильное приложение с ИИ-компаньоном, платформа умных номеров (автоматика, велнес-оборудование, гостиничные системы), интеграции с носимыми устройствами, озеро данных. — Отвечать за всю систему как единое целое, масштабируя от одного тестового номера к сотням объектов и глобальному приложению на нескольких языках. — Определить целевую архитектуру: единый профиль человека, собирающий данные из приложения, носимых устройств и номеров отеля, с обратной связью в любой канал. — Выстроить техническую стратегию на 3 года и решения по каждому блоку: строим или подключаем. — Собрать и вырастить команду руководителей направлений, ИИ и данных, железа, мобильной разработки. — Обеспечивать надёжность, безопасность и работу с медицинскими и персональными данными в России и за рубежом. — Представлять технологию инвесторам и партнёрам вместе с фаундером, участвовать в сделках и проверках компании. — Обеспечивать релизы каждые 2–4 недели при растущей сложности. Требования: — Опыт разработки от 10 лет, из них минимум 4 года руководства инженерными командами от 15 человек, включая руководителей команд. — Опыт работы в Яндексе или сопоставимой компании; сильный плюс — Google, Meta, Apple, Samsung или международная компания с железом, сенсорами, носимыми устройствами или алгоритмами ранжирования и рекомендаций. — Опыт построения систем с данными из физического мира: устройства, датчики, интернет вещей. — Понимание работы ИИ-агентов и больших языковых моделей в продакшене, умение отличать демо от продукта. — Готовность регулярно бывать в России, так как объекты и часть команды здесь. — Английский на уровне переговоров с международными партнёрами. — Опыт в здоровье, медицине, спорте или гостиничных технологиях. — Знание регулирования данных о здоровье: 152-ФЗ, GDPR, HIPAA. — Опыт стартапа на ранней стадии или собственный проект. Условия: — Роль главного технолога группы с прямым влиянием на стратегию и бюджет. — Работа на стыке ИИ, железа и науки о здоровье, где данные из физического мира создают защищённое преимущество. — Формат обсуждается: найм с опционом или технический партнёр с долей.

Location: Москва Наша команда занимается созданием следующего поколения интеллектуальных систем для анализа рисков. Среди наших проектов: * разработка NLP моделей на основе LLM, создание sota AI-агентов и мультиагентных систем для операционных и ESG-рисков * создание transformer-based моделей для решения банковских задач на финансовых данных; моделирование финансовых рынков с помощью машинного обучения * разработка классических ML-моделей для процесса кредитования, которые являются ядром бизнеса Сбера и ключевым драйвером прибыли. и сейчас наша команда в поиске талантливых стажеров трех направлений: Data Scientist, LLM-researcher, и Quant-Risks в Управление риск-моделирования. Обязанности * разработка моделей для автоматизации и оптимизации кредитных процессов * сбор, анализ и подготовка данных для моделирования * написание поддерживаемого, читаемого кода; участие в обсуждениях технических подходов * помощь в опромышливании результатов исследований * презентация результатов исследований бизнес-заказчиками. Требования * статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства * в области компьютерных наук, математики или другой релевантной области * знания в области теории вероятностей и математической статистики * отличные навыки программирования на Python, SQL. * знание библиотек Numpy, Pandas, Scikit-learn, XGBoost/LightGBM/CatBoost, Transformers, Pytorch * опыт разработки моделей машинного обучения (классический стек, NLP, DL). **Будет плюсом:** опыт работы с LLM, c большими данными (PySpark). Условия * формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр. * гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 30 до 40 часов в неделю * возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Наша команда занимается созданием следующего поколения интеллектуальных систем для анализа рисков. Среди наших проектов: * разработка NLP моделей на основе LLM, создание sota AI-агентов и мультиагентных систем для операционных и ESG-рисков * создание transformer-based моделей для решения банковских задач на финансовых данных; моделирование финансовых рынков с помощью машинного обучения * разработка классических ML-моделей для процесса кредитования, которые являются ядром бизнеса Сбера и ключевым драйвером прибыли. и сейчас наша команда в поиске талантливых стажеров трех направлений: Data Scientist, LLM-researcher, и Quant-Risks в Управление риск-моделирования. Обязанности * разработка моделей ценообразования и расчета риск-метрик для финансовых инструментов, а также подходов к управлению рыночными рисками * развитие передовых методов ИИ для финансов: генеративное моделирование мультимодальных данных (диффузия, VAE, LLM и др.), обучение с подкреплением * обозревать статьи и придумывать новые SoTA подходы для решения банковских задач на финансовых данных. Требования * статус студента бакалавриата/магистратуры на момент трудоустройства, образование с математическим уклоном * понимание финансовой математики: знания в области теории вероятностей и случайных процессов, математической статистики и эконометрики * свободное владение Python (NumPy, Pandas, PyTorch) * базовые знание ML/DL * знание классических методов ML, Deep Learning * знание современных генеративных моделей / RL-алгоритмы * знание архитектуры и принципов LLM. Условия * формат работы: офис в г. Москва, рядом с м. Кутузовский пр. * гибкий график и возможность совмещать с учебой: от 30 до 40 часов в неделю * возможность заниматься спортом в одном из спортзалов банка * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.