Вакансии

Location: Remote, USA Workplace: remote At PointClickCare our mission is simple: to help providers deliver exceptional care. And that starts with our people. As a leading health tech company that’s founder-led and privately held, we empower our employees to push boundaries, innovate, and shape the future of healthcare.   With the largest long-term and post-acute care dataset and a Marketplace of 400+ integrated partners, our platform serves over 30,000 provider organizations, making a real difference in millions of lives. We also reinvest a significant percentage of our revenue back into research and development, ensuring our employees have the resources to innovate and make a lasting impact. Recognized by Forbes as a top private cloud company and honored as one of Canada’s Most Admired Corporate Cultures, we offer flexibility, growth opportunities, and meaningful work.    At PointClickCare, we empower our people to be the architects of a smarter healthcare future; one that is human-first and accelerated by AI to create meaningful and lasting change. Employees harness AI as a catalyst for creativity, productivity, and thoughtful decision-making. By integrating AI tools into our daily workflows, collaboration is enhanced, outcomes are improved, and every team member has the proficiency to maximize their impact. It all starts with our hiring practices where we uncover AI expertise that complements our mission, and we continue to invest in training and development to nurture innovation throughout the employee journey.   Join us in redefining healthcare — so it doesn’t just survive, it thrives. To learn more about PointClickCare, check out Life at PointClickCare and connect with us on Glassdoor and LinkedIn.     **Travel to Office expectations** For Remote Roles: If this role is remote, there will be in-office events that will require travel to and from the Mississauga and/or Salt Lake City office. These will include, but not limited to, onboarding, team events, semi-annual and annual team meetings.   For Hybrid Roles: If this role is Hybrid, there will be an expectation to reside within commutable distance to the office/location specified in the job listing. This will include, but not limited to, weekly/bi-weekly/monthly events in the office with your specific team. This is a requirement for this role. Team Summary: The AI Engineering team builds and operates AI Platform — the common foundation every engineering team uses to ship AI capabilities. The team delivers the shared infrastructure, reference patterns, and guardrails that let software engineers across the company build AI agents, MCP servers, and GenAI solutions without reinventing the foundations: model access, orchestration, evaluation, observability, and responsible AI controls. Working in close partnership with product and engineering teams, it turns proven patterns into platform capabilities that compound across the product portfolio. Job Summary: The Senior AI Architect is the senior technical leader for PointClickCare’s AI Platform, owning the architecture that enables software engineers across the company to build AI agents, MCP servers, and AI solutions on a common foundation. This role is an enabler, not a product owner: its output is a platform other teams build on, and the patterns, standards, and guardrails that make those teams faster. The Senior AI Architect works closely with product counterparts to review product roadmaps and translate them into architectural designs and decision documents and guides the AI Engineering team in building a robust, scalable agentic platform for the future of PointClickCare. Key responsibilities: Design and evolve the architecture of PointClickCare’s AI Platform — the agentic runtime, MCP integration layer, model gateway, and evaluation and observability services that engineering teams build on ensuring it scales with adoption across the product portfolio. Guide the AI Engineering team through architectural decisions, design reviews, and hands-on technical mentorship, raising the bar for how the platform is designed, built, and operated. Partner with product counterparts to review product roadmaps, translate upcoming AI capabilities into architectural requirements, and author architecture documents and decision records that de-risk delivery Enable software engineers across PointClickCare to build AI agents, MCP servers, and solutions on the platform by codifying reference architectures, reusable patterns, and paved-road templates — and by providing direct architectural guidance to consuming teams. Establish platform standards for security, responsible AI, evaluation, and observability, and run architectural review processes that keep solutions built on the platform consistent, compliant, and production-ready. Minimum qualifications and Skills: 12+ years of software engineering and platform architecture experience with deep cloud expertise (Azure preferred), including 5+ years focused on AI/ML infrastructure and GenAI solutions at scale Hands-on expertise with agentic systems — agent frameworks, multi-agent orchestration, MCP (Model Context Protocol), tool use, RAG, vector databases, and production LLMOps Proven track record designing internal platforms that other engineering teams build on, including developer experience, APIs and SDKs, and self-serve patterns Strong architectural breadth across cloud-native systems, distributed systems, data platforms, and security architecture Demonstrated ability to produce high-quality architecture documents and decision records, and to communicate design trade-offs clearly to engineering and product audiences Preferred qualifications and skills: Experience with the Azure AI stack (Azure OpenAI, AKS, APIM) and the Databricks lakehouse (Unity Catalog, model serving) Background in healthcare technology platforms or clinical workflows Experience guiding engineering teams as a senior architect or technical lead within a platform organization Expertise in advanced agentic patterns including multi-agent orchestration, tool and MCP server design, agent evaluation, and model fine-tuning pipelines Deep knowledge of AI governance, responsible AI practices, and model risk management in regulated environments   #LI-Av1 #LI-remote PointClickCare Benefits & Perks:   Benefits starting from Day 1! Retirement Plan Matching Flexible Paid Time Off Wellness Support Programs and Resources Parental & Caregiver Leaves Fertility & Adoption Support Continuous Development Support Program Employee Assistance Program Allyship and Inclusion Communities Employee Recognition … and more!   It is the policy of PointClickCare to ensure equal employment opportunity without discrimination or harassment on the basis of race, religion, national origin, status, age, sex, sexual orientation, gender identity or expression, marital or domestic/civil partnership status, disability, veteran status, genetic information, or any other basis protected by law. PointClickCare welcomes and encourages applications from people with disabilities. Accommodations are available upon request for candidates taking part in all aspects of the selection process. Please contact recruitment@pointclickcare.com should you require any accommodations. As part of our commitment to a streamlined and equitable hiring experience, PointClickCare uses AI tools to assist with candidate screening and assessment.   When you apply for a position, your information is processed and stored with Lever, in accordance with Lever’s Privacy Policy. We use this information to evaluate your candidacy for the posted position. We also store this information, and may use it in relation to future positions to which you apply, or which we believe may be relevant to you given your background. When we have no ongoing legitimate business need to process your information, we will either delete or anonymize it.  If you have any questions about how PointClickCare uses or processes your information, or if you would like to ask to access, correct, or delete your information, please contact PointClickCare’s human resources team: recruitment@pointclickcare.com    PointClickCare is committed to Information Security. By applying to this position, if hired, you commit to following our information security policies and procedures and making every effort to secure confidential and/or sensitive information. At PointClickCare, base salary is one of the many components that make up our total rewards package. The US base salary range for this position is $183,000-$229,000 (not overtime eligible) + bonus + benefits. Compensation is assessed individually and aligned to experience, skills, and market context. The posted range reflects typical expectations for this role.

Location: Remote or Mississauga Workplace: remote At PointClickCare our mission is simple: to help providers deliver exceptional care. And that starts with our people. As a leading health tech company that’s founder-led and privately held, we empower our employees to push boundaries, innovate, and shape the future of healthcare.   With the largest long-term and post-acute care dataset and a Marketplace of 400+ integrated partners, our platform serves over 30,000 provider organizations, making a real difference in millions of lives. We also reinvest a significant percentage of our revenue back into research and development, ensuring our employees have the resources to innovate and make a lasting impact. Recognized by Forbes as a top private cloud company and honored as one of Canada’s Most Admired Corporate Cultures, we offer flexibility, growth opportunities, and meaningful work.    At PointClickCare, we empower our people to be the architects of a smarter healthcare future; one that is human-first and accelerated by AI to create meaningful and lasting change. Employees harness AI as a catalyst for creativity, productivity, and thoughtful decision-making. By integrating AI tools into our daily workflows, collaboration is enhanced, outcomes are improved, and every team member has the proficiency to maximize their impact. It all starts with our hiring practices where we uncover AI expertise that complements our mission, and we continue to invest in training and development to nurture innovation throughout the employee journey.   Join us in redefining healthcare — so it doesn’t just survive, it thrives. To learn more about PointClickCare, check out Life at PointClickCare and connect with us on Glassdoor and LinkedIn.     **Travel to Office expectations** For Remote Roles: If this role is remote, there will be in-office events that will require travel to and from the Mississauga and/or Salt Lake City office. These will include, but not limited to, onboarding, team events, semi-annual and annual team meetings.   For Hybrid Roles: If this role is Hybrid, there will be an expectation to reside within commutable distance to the office/location specified in the job listing. This will include, but not limited to, weekly/bi-weekly/monthly events in the office with your specific team. This is a requirement for this role. Team Summary: The AI Engineering team builds and operates AI Platform — the common foundation every engineering team uses to ship AI capabilities. The team delivers the shared infrastructure, reference patterns, and guardrails that let software engineers across the company build AI agents, MCP servers, and GenAI solutions without reinventing the foundations: model access, orchestration, evaluation, observability, and responsible AI controls. Working in close partnership with product and engineering teams, it turns proven patterns into platform capabilities that compound across the product portfolio. Job Summary: The Senior AI Architect is the senior technical leader for PointClickCare’s AI Platform, owning the architecture that enables software engineers across the company to build AI agents, MCP servers, and AI solutions on a common foundation. This role is an enabler, not a product owner: its output is a platform other teams build on, and the patterns, standards, and guardrails that make those teams faster. The Senior AI Architect works closely with product counterparts to review product roadmaps and translate them into architectural designs and decision documents and guides the AI Engineering team in building a robust, scalable agentic platform for the future of PointClickCare. Key responsibilities: Design and evolve the architecture of PointClickCare’s AI Platform — the agentic runtime, MCP integration layer, model gateway, and evaluation and observability services that engineering teams build on ensuring it scales with adoption across the product portfolio. Guide the AI Engineering team through architectural decisions, design reviews, and hands-on technical mentorship, raising the bar for how the platform is designed, built, and operated. Partner with product counterparts to review product roadmaps, translate upcoming AI capabilities into architectural requirements, and author architecture documents and decision records that de-risk delivery Enable software engineers across PointClickCare to build AI agents, MCP servers, and solutions on the platform by codifying reference architectures, reusable patterns, and paved-road templates — and by providing direct architectural guidance to consuming teams. Establish platform standards for security, responsible AI, evaluation, and observability, and run architectural review processes that keep solutions built on the platform consistent, compliant, and production-ready. Minimum qualifications and Skills: 12+ years of software engineering and platform architecture experience with deep cloud expertise (Azure preferred), including 5+ years focused on AI/ML infrastructure and GenAI solutions at scale Hands-on expertise with agentic systems — agent frameworks, multi-agent orchestration, MCP (Model Context Protocol), tool use, RAG, vector databases, and production LLMOps Proven track record designing internal platforms that other engineering teams build on, including developer experience, APIs and SDKs, and self-serve patterns Strong architectural breadth across cloud-native systems, distributed systems, data platforms, and security architecture Demonstrated ability to produce high-quality architecture documents and decision records, and to communicate design trade-offs clearly to engineering and product audiences Preferred qualifications and skills: Experience with the Azure AI stack (Azure OpenAI, AKS, APIM) and the Databricks lakehouse (Unity Catalog, model serving) Background in healthcare technology platforms or clinical workflows Experience guiding engineering teams as a senior architect or technical lead within a platform organization Expertise in advanced agentic patterns including multi-agent orchestration, tool and MCP server design, agent evaluation, and model fine-tuning pipelines Deep knowledge of AI governance, responsible AI practices, and model risk management in regulated environments   #LI-AV1 #LI-remote PointClickCare Benefits & Perks:   Benefits starting from Day 1! Retirement Plan Matching Flexible Paid Time Off Wellness Support Programs and Resources Parental & Caregiver Leaves Fertility & Adoption Support Continuous Development Support Program Employee Assistance Program Allyship and Inclusion Communities Employee Recognition … and more!   It is the policy of PointClickCare to ensure equal employment opportunity without discrimination or harassment on the basis of race, religion, national origin, status, age, sex, sexual orientation, gender identity or expression, marital or domestic/civil partnership status, disability, veteran status, genetic information, or any other basis protected by law. PointClickCare welcomes and encourages applications from people with disabilities. Accommodations are available upon request for candidates taking part in all aspects of the selection process. Please contact recruitment@pointclickcare.com should you require any accommodations. As part of our commitment to a streamlined and equitable hiring experience, PointClickCare uses AI tools to assist with candidate screening and assessment.   When you apply for a position, your information is processed and stored with Lever, in accordance with Lever’s Privacy Policy. We use this information to evaluate your candidacy for the posted position. We also store this information, and may use it in relation to future positions to which you apply, or which we believe may be relevant to you given your background. When we have no ongoing legitimate business need to process your information, we will either delete or anonymize it.  If you have any questions about how PointClickCare uses or processes your information, or if you would like to ask to access, correct, or delete your information, please contact PointClickCare’s human resources team: recruitment@pointclickcare.com    PointClickCare is committed to Information Security. By applying to this position, if hired, you commit to following our information security policies and procedures and making every effort to secure confidential and/or sensitive information. At PointClickCare, base salary is one of the many components that make up our total rewards package. The CAD base salary range for this position is $161,000-$201,000 (not overtime eligible) + bonus + benefits. Compensation is assessed individually and aligned to experience, skills, and market context. The posted range reflects typical expectations for this role.

Location: Bellevue Workplace: OnSite LIFE AT UIPATH The people at UiPath believe in the transformative power of automation to change how the world works. We’re committed to creating category-leading enterprise software that unleashes that power. To make that happen, we need people who are curious, self-propelled, generous, and genuine. People who love being part of a fast-moving, fast-thinking growth company. And people who care—about each other, about UiPath, and about our larger purpose. Could that be you? YOUR MISSION We're seeking a Principal Product Manager to join our Governance team. You'll drive product direction across human, robot, and agent identity, delegated and scoped authorization, guardrails, and audit and attribution for non-human actors, and you'll work the patterns the industry is still standardizing right now: on-behalf-of delegation chains, OAuth flows for autonomous callers, just-in-time elevation, sandboxing, and policy-as-code for tool access. This is a high-agency, AI-native role. You will be deep in the product: testing, prototyping with coding agents, talking to customers, and turning what you learn into a coherent roadmap to build. Your north star is an agentic enterprise’ trust translating into adoption: governance with required coverage, and monitoring, for enterprises; and frictionless for builders to code it in. WHAT YOU'LL DO AT UIPATH - Own the 12–18 months roadmap for identity, auth, and access governance across UiPath's agentic platform, in coherence with company priorities and evolving standards in the ecoystem. - Evolve how identity works for agents, robots, and humans at UiPath (provisioning, scoping, delegation, attestation), ship the patterns, and drive their adoption across the product teams that build on them. - Drive the auth model for LLM tool-calling (for internal and external agents), enterprise-managed authorization, scoped consent, least-privilege execution, step-up and just-in-time elevation, and OOTB monitoring views, audit trails that hold up in front of a compliance team. - Enhance the guardrail layer around agent action: policy-as-code for tool access, sandboxing boundaries, approval and elevation flows, and the attribution model that answers "which agent, on whose behalf, under which policy" after the fact. - Define how UiPath agents present themselves to the outside world and how outside agents present themselves to UiPath: agent identities registered in enterprise directories, on-behalf-of delegation chains that survive multiple hops, and agent-to-agent trust. - Partner with our largest and most regulated customers (financial services, healthcare, public sector) on production deployments. Go deep enough to know which specific control failed and ship the fix. - Use the platform as a builder. Stand up agents, wire up auth flows, use coding agents aggressively to prototype and ship reference implementations. - Instrument and own the metrics that matter (e.g. time-to-grant, audit coverage, policy violations caught, developer friction) and prioritize against them. - Present UiPath's governance capabilities and roadmap to customers, partners, and consider authoring any external content that earns CISO trust. WHAT YOU'LL BRING TO THE TEAM - 7+ years in technical PM or engineering roles, with sustained time in the governance space: identity, access, and guardrails for enterprise software. You have shipped infrastructure that enterprises trusted with production traffic. - A visible record of innovating in agentic governance specifically: owned capabilities, reference implementations, spec or working-group contributions. - Fluency in enterprise identity and access: how users, services, and now agents authenticate, what they're allowed to do, and how actions get audited. - Working knowledge of the agent auth stack as it stands today: MCP authorization, on-behalf-of delegation, and how IdPs like Okta and Entra now model agents as identities. - Working understanding of agentic AI (tool-calling, MCP, RAG, agent design patterns) and a view on how identity, access, and guardrails should evolve to support autonomous actors. - First-principles thinker, comfortable in ambiguity. Can produce a defensible direction and can tell the difference between a problem the standards will solve for us. - Clear communicator, in writing and in person: you can write a short position doc that frames a decision, explain a concept well to a CISO or auditor, and walk a customer through a working demo without overselling it. IDEAL BACKGROUND - Several years in identity, access, or security-platform product work in enterprise vendors - hyperscaler identity team, IAM vendors, workload-identity or secrets vendor, or as an early PM at a startup in the space, with focus on agents. - Has been working on the enterprise agentic governance problem for a while: a product or feature in market, a spec or working-group contribution. - Has opinions about where agent identity, access, and guardrails are going in the next 24 months, with receipts. - Has shipped into regulated industries (financial services, healthcare, public sector) and has sat through a customer security or compliance review to shape product roadmap. - Works closely with engineering and field teams and is trusted by both to make technical trade-offs without a committee. - Prototypes before writing: has used code or coding agents to test an idea and brought the working version to the discussion. #LI-MH1 Maybe you don’t tick all the boxes above—but still think you’d be great for the job? Go ahead, apply anyway. Please. Because we know that experience comes in all shapes and sizes—and passion can’t be learned. Many of our roles allow for flexibility in when and where work gets done. Depending on the needs of the business and the role, the number of hybrid, office-based, and remote workers will vary from team to team. Applications are assessed on a rolling basis and there is no fixed deadline for this requisition. The application window may change depending on the volume of applications received or may close immediately if a qualified candidate is selected. We value a range of diverse backgrounds, experiences and ideas. We pride ourselves on our diversity and inclusive workplace that provides equal opportunities to all persons regardless of age, race, color, religion, sex, sexual orientation, gender identity, and expression, national origin, disability, neurodiversity, military and/or veteran status, or any other protected classes. Additionally, UiPath provides reasonable accommodations for candidates on request and respects applicants' privacy rights. To review these and other legal disclosures, visit our privacy policy https://www.uipath.com/legal/trust-and-security/privacy-policy.

Агентные системы с LLM: tool calling, многошаговые workflow, RAG, контекст и память, human-in-the-loop. Быстрые прототипы и MVP → проверка гипотез → production.

Location: Москва Мы помогаем государству проводить disrupt госуправления через внедрение AI/GenAI и ускорять национальное развитие AI/GenAI, организуем одно из крупнейших в мире профильных мероприятий – AIJourney, объединяем бизнес, государство и международное научное сообщество, чтобы обеспечить GenAI-трансформацию страны. Обязанности • cтроить и развивать систему оценки качества LLM, RAG и агентов: тестовые наборы, метрики, автоматические прогоны, отчёты • проводить регрессионное тестирование в CI при смене моделей, промптов и настроек, контролировать качество перед релизами и показами • оценивать агентов по траекториям: успешность задач, ошибки вызова инструментов, лишние шаги • калибровать автоматическую оценку (LLM-as-a-judge) против экспертной разметки • строить пайплайны обработки документов: PDF, сканы, OCR, таблицы, восстановление структуры • готовить датасеты для дообучения, включая синтетические данные и траектории вызова инструментов. Требования • от 3 лет в Data Science, Data Engineering или ML, из них не менее года с LLM-проектами • опыт построения с нуля системы оценки качества LLM или RAG • знание метрик поиска (recall@k, MRR, nDCG) и метрик ответов (faithfulness, полнота, корректность) • опыт оценки агентных систем или многошаговых сценариев • прикладная статистика: доверительные интервалы, значимость различий, размер выборки • опыт обработки реальных документов в продакшене, включая OCR • Python на уровне production-кода, уверенный SQL • оркестрация пайплайнов (Airflow, Prefect, Dagster или аналоги), версионирование данных и трекинг экспериментов (DVC, MLflow или аналоги). **Будет плюсом:** • работа с юридическими, нормативными или канцелярскими текстами на русском языке • классический NLP: NER, классификация, извлечение сущностей • опыт с русскоязычными бенчмарками • работа с персональными данными по 152-ФЗ • Elasticsearch, OpenSearch, векторные базы данных. Условия * гибридный формат работы (м Кутузовская) * ежегодный пересмотр зарплаты, годовой бонус * 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 * корпоративная пенсионная программа.

Location: Москва, удалённая работа, RU; Россия О команде Юнит Support Automation разрабатывает и развивает внутренние сервисы и инструменты, которые помогают автоматизировать работу с пользовательскими обращениями в поддержку. Команда отвечает за метрики эффективности систем автоматизации и удовлетворённости пользователей в автоматизированной части потока. Юнит состоит из кросс-функциональных команд, которые работают с разными этапами обработки обращений: первичной классификацией, RAG-системами, LLM-агентами и оценкой автоматизированных сценариев. Какие задачи вас ждут: — строить и улучшать RAG-систему поддержки: retrieval- и generation-части; — настраивать и поддерживать безопасность процесса: создавать гардрейлы, обеспечивать надёжность работы и снижать риск галлюцинаций; — разрабатывать мультиагентные системы, которые помогают пользователям решать вопросы по определённой теме обращения, оптимизировать промпты и инференс моделей; — анализировать эффективность решений на исторических данных и в продакшене с учётом офлайн-метрик качества решения ML-задач и бизнес-метрик; — экспериментировать с SOTA-методами машинного обучения, когда их применение оправдано задачей; — разрабатывать и внедрять модели для определения тематики обращений пользователей: более 500 интентов, которые постоянно расширяются новыми и объединяются друг с другом; — поддерживать и улучшать существующие модели и эвристики для разных классификаций обращений: от простых правил и эвристик до ML-систем с онлайн-инференсом LLM-моделей; — проектировать и внедрять сквозные ML-решения, а также готовить дизайн и запускать A/B-тесты совместно с аналитиками; — отслеживать деградации и изменения метрик в продакшене. Мы ждём, что вы: — не менее 2 лет работали в Data Science в NLP-домене; — строили RAG-системы и оценивали их качество в продакшене; — понимаете принципы построения AI-агентных систем; — имеете опыт работы с NLP-задачами в продакшене; — внедряли ML-модели в продакшен; — пишете поддерживаемый, тестируемый и масштабируемый код на Python; — владеете стеком PyTorch, pandas, NumPy, Docker; — работали с агентными библиотеками: ADK, LangGraph, PydanticAI или аналогами; — работали с self-hosted LLM 8B+ в продакшен-задачах; — понимаете ML-алгоритмы: классические подходы и основные архитектуры нейронных сетей; — используете агентную разработку в рабочих задачах или пет-проектах; — знаете, как при необходимости организовать разметку, в том числе с помощью LLM. Будет здорово, если вы: — работали с разными модальностями данных и понимаете, какие методы ML/DL применимы в конкретных бизнес-задачах; — получили высшее образование в области прикладной математики, статистики, ML или в смежных областях; — уверенно владеете SQL и умеете извлекать необходимые данные для анализа и обучения моделей; — умеете оценивать качество моделей при запуске нового проекта и отслеживать его изменение во времени; — при запуске модели учитываете не только ML-метрики, но и влияние решения на бизнес-метрики, за которые отвечает команда; — имеете опыт автоматизации поддержки или похожих бизнес-процессов. Работа у нас — это: — возможность влиять на пользовательский опыт и развивать ML-продукты Авито; — исследовательские и инженерные задачи в продуктах Support Automation; — культура взаимопомощи и обмена опытом в DS-сообществе; — прозрачный карьерный трек и инструменты для роста: семинары, менторство, митапы; — мощное оборудование, AI-инструменты и всё, что нужно для продуктивной работы; — расширенная забота о здоровье: ДМС, страхование жизни, онкострахование; — сервис психологической поддержки, а также финансовые, юридические и ЗОЖ-консультации для вас и ваших близких; — корпоративный спорт: групповые тренировки, велбиинг-приложение; — спецпредложения от партнёров и скидки на сервисы Авито: бронирование жилья, услуги продвижения, ипотечное страхование; — компенсация питания.

Location: Москва Мы - команда, создающая **комплексную систему противодействия мошенничеству** и обеспечивающая online/offline безопасность миллионов клиентов банка 24/7/365, предоставляя инструменты **собственной разработки** для: * Построения графа связей (позволяет проанализировать не только объекты и их свойства, но также их связи с другими объектами различных уровней и характеристик и применяется для получения дополнительных знаний об объекте за счет извлечения знаний о его окружении, выявления наиболее значимой информации, центров влияния, групп связанных объектов, цепочек) * Геопространственой аналитики: анализа локаций, построения маршрутов и тепловых карт * Выявления и анализа попыток мошенничества и иных отклонений * Портфеля технологичных сервисов накопления и обработки больших объемов данных со сложной структурой Мы находимся на передовой технологических инноваций, соединяя возможности ИИ, современные технологии и потребности общества. Наше направление AI-трансформации — это стратегическая инициатива по интеграции LLM-агентов и мультиагентных систем в собственную аналитическую платформу: * AI-решения для глубокого анализа данных * Набор AI Tools, дающих агентам доступ к инструментам и сервисам платформы * Собственная no-code/low-code платформа для оркестрации AI-агентов и автоматизации рабочих процессов * Интеграция с внутренними LLM-шлюзами и средами исполнения агентов * RAG-системы для работы с корпоративными базами знаний и методологиями Наш передовой технологический стек: * Storage - Hadoop, Cassandra, ClickHouse, Elasticsearch, FastGraph, PostgreSQL * Big Data Engineering- Scala, Spark, Flink * Backend - GO (GIN), Scala (ZIO), Kubernetes (OpenShift, DropApp) * Fronted - React, Redux (Redux ToolKit, RTK Query), Typescript, jest. Библиотеки: react-force-graph, leaflet * AI - Python (LangChain, LangGraph, Harness), GO (mcp-go), Typescript (no code platform), ai-coding (gigacode cli, claude, codex), RAG\\GraphRag (PostgreSQL, Elasticsearch, Qdrant) * QA - Java, TestNG, Selenium, Maven, Allure * DevOps - Docker, Helm, Jenkins Обязанности * Проектирование и анализ архитектуры технического решения совместно с командой разработки * Разработка и согласование концепции, проектной документации и технической документации, описание API, ведение документации в Confluence * Развитие направления мультиагентных решений обеспечивая полный цикл реализации * Проведение исследовательских работ и тестирование новых подходов и техник AI * Анализ источников данных, разработка моделей данных, логики алгоритмов и интеграций * Документирование и обеспечение соблюдения правил сбора, хранения и использования данных * Участие в полном цикле разработки и внедрения Требования * Умение быстро погружаться в исследуемую область и оперативно переключаться на новое направление * Навыки интеграции решений на основе ML/AI в реальные производственные системы * Опыт проектирования логической и физической моделей данных. Языки SQL: понимание работы ETL-инструментов, умение писать SQL-запросы различной сложности * Знание форматов JSON/XML и навыки проектирование REST API * Способность обрабатывать и структурировать большой объем сложной информации, доступно и наглядно ее презентовать * Сбор, анализ и документирование бизнес-требований, описание use case, генерация идей, проработка технических решений, интеграционных взаимодействий * Коммуникативные навыки, достаточные для выстраивания конструктивного взаимодействия со смежными подразделениями и внутри команды Будет плюсом * Понимание ключевых алгоритмов и подходов в AI/GenAI (LLM, vector search, NLP, context engineering и др.) * Понимание архитектуры AI/GenAI решений, LLM, RAG, BI и DataOps * Наличие опыта разработки собственных библиотек и инструментов для AI * Опыт успешного внедрения AI-решений, знание инструментов AI на рынке * Опыт программирования на любом языке и способность анализировать код * Владение инструментами Big Data (Hadoop, AirFlow, Spark, Kafka) * Понимание принципов работы NoSQL баз данных (Cassandra, ClickHouse, ElasticSearch, Qdrant, Neo4j) Условия * Комфортный современный офис (ст.м.Кутузовская) * 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 * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

-Проектировать целевую архитектуру системы (модули и компоненты).

AI-native приложения, агентные возможности, RAG, интеграции LLM и корпоративных систем. Python, backend/full-stack.

Location: Москва; Санкт-Петербург Workplace: Офис, Гибридный В Yandex Crowd мы создаём генеративного агента поддержки для продуктов Яндекса и ищем ML-тимлида, который возглавит эту работу. Откликайтесь, если руководили ML-командой от пяти человек и помогали сотрудникам развиваться и умеете строить RAG-пайплайны и агентов. В Yandex Crowd мы создаём генеративного агента поддержки для продуктов Яндекса и ищем ML-тимлида, который возглавит эту работу. Вы будете отвечать за техническое направление — от выбора архитектуры и исследований до запуска в продакшен. Предстоит выстроить систему улучшения агента на основе реальных диалогов и опыта операторов, сохраняя баланс качества, надёжности, скорости ответа и стоимости. Агент поддержки должен разбираться в обращении не хуже оператора, учитывать историю диалога, находить знания и использовать инструменты сервисов, чтобы помогать пользователю решить проблему. Yandex Crowd — крупный инфраструктурный сервис Яндекса. Мы используем краудсорсинг, чтобы расширять бизнес-процессы: разметку данных, модерацию контента, полевые исследования, тестирование. Также разрабатываем для наших продуктов внутренние функции: клиентский сервис, телемаркетинг, локализацию и документирование. Обязанности Развитие архитектуры агента Вы будете определять, как агент управляет контекстом, ищет информацию, вызывает инструменты и решает многошаговые задачи. Нужно будет внедрять лучшие подходы по работе с поиском по базе знаний, определению проблемы пользователя, long-term и short-term memory, обеспечивать высокое качество агента при минимальной скорости и стоимости. Построение оценки качества Вам предстоит собирать бенчмарки, настраивать среду для симуляции и регрессионные проверки, оценивать результат работы агента по обращению, корректность действий и своевременность передачи диалога человеку. Также нужно будет сочетать программные проверки, LLM-судей и экспертную оценку, настраивать критерии проверок, мониторить качество в пилотах и на проде. Автоматизация улучшения агента Вы будете превращать отобранные диалоги и исправления операторов в данные для обучения, новые критерии проверок и обновления базы знаний. Кроме того, предстоит настроить feedback loop для регулярного автоматического улучшения харнесса агента. Развитие автоматизированных исследований Нужно будет создавать исследовательских агентов, которые анализируют ошибки, предлагают гипотезы и запускают воспроизводимые эксперименты с промптами, поиском, контекстом и моделями, а также доводить лучшие решения до продакшена и контролировать качество после запуска. Руководство ML-командой Вам предстоит планировать работу, нанимать и развивать сотрудников, помогать решать сложные технические задачи и поддерживать обмен знаниями. Вместе с продуктовой командой вы будете определять приоритеты и участвовать в формировании AI-стратегии Crowd. Больше об ML в Яндексе — в канале Yandex for ML Требования * Руководили ML-командой от пяти человек и помогали сотрудникам развиваться * Запускали ML-модели в продакшен и поддерживали их стабильную работу * Строили RAG-пайплайны и агентов, глубоко разбираетесь в современном NLP и DL * Уверенно владеете Python, разбираетесь в MLOps и умеете выстраивать CI/CD для ML * Проектируете решения целиком, умеете декомпозировать задачи и отвечать за сроки и качество * Готовы погружаться в продуктовые задачи, делиться знаниями и развивать инженерную культуру Будет плюсом * Внедряли Spec-Driven Development в команде, имеете опыт AI-first-разработки * Обладаете опытом LLMOps, настройки внутреннего инференса для LLM/VLM

Location: Москва В департаменте стратегии команда из 5 человек. Ищем аналитика, который вышел за рамки поиска в Google и работы «в чате с нейросетью»: умеет собирать разнородные первоисточники, превращать их в структурированную базу и выводы с проверяемыми ссылками — и автоматизирует этот процесс. Обязанности ### Обязанности: • собирать и структурировать первоисточники: корпус по рынкам, компаниям и регулированию - официальные публикации, статистика цб рф и росстата/емиис, спарк-интерфакс, гарант / консультантплюс, скан-интерфакс, отчётность компаний • парсинг документов (pdf -> markdown/json), извлечение структурированных данных через llm (gigachat api, json schema), мониторинг изменений источников • строить систему знаний: база на markdown + yaml под git, единые словари и таксономии, метаданные, поиск по корпусу (rag: эмбеддинги, гибридный поиск), регламент проверки качества данных • автоматизировать: python (pandas, duckdb/sql), скрейпинг (scrapy / playwright), оркестрация (n8n / airflow), версионирование промптов и схем • каждый ручной процесс - кандидат на автоматизацию • анализировать и структурировать выводы: деревья гипотез и драйверов (mece), decision analysis, финансовые модели в excel; выводы по пирамиде «ответ -> аргументы -> данные» в записках и презентациях для руководства • держать стандарт достоверности: факт, допущение и суждение разделены; каждое суждение прослеживается до ссылки; ключевые утверждения подтверждены двумя независимыми источниками; уровень уверенности назван. Требования ### Требования: * 1-3 года в research-, стратегической или data-аналитике: консалтинг, аналитический центр, корпоративная стратегия, investment research * python для данных и текстов (pandas, работа с api, скрипты сбора) и sql * уверенный excel, включая чтение чужих финансовых моделей * практика с llm за пределами чата: промпт-цепочки, структурированное извлечение, rag-поиск по документам; понимание, где модель ошибается и как это проверять * desk research с дисциплиной: первичные источники приоритетнее вторичных, воспроизводимый лог поиска (запрос, дата, ссылка), правило двух источников * структурирование: пирамида минто, mece, деревья гипотез; вывод на страницу за 2-3 часа из 5-10 разнородных источников. ### Будет плюсом: • опыт построения баз знаний, парсеров, мониторинга источников: obsidian, git, n8n, docling • знакомство с babok (document analysis, root cause analysis, data dictionary) или dama (измерения качества данных) • опыт с on-prem llm: gigachat enterprise, vllm / ollama. Условия ### Условия: • стабильный оклад и социальная поддержка сотрудников • официальное оформление •  расширенный ДМС с первого дня и льготное страхование для близких • корпоративное обучение в Виртуальной школе Сбера • подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких • корпоративная пенсионная программа • гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный ⅓ ключевой ставки ЦБ.

Workplace: Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно О продукте Новое направление для ускоренного прототипирования и внедрения AI/ML-решений внутри Магнита. Заказчики — команда стратегии и аналитики. Модель работы: бизнес приносит POC и решения, а мы дорабатываем их до продуктового состояния и запускаем в production. Задачи Развивать ML/AI-компоненты для прикладных бизнес-задач в направлениях классического ML, NLP/LLM, RAG и агентных сценариев, компьютерного зрения, речевых и мультимодальных технологий. Проводить эксперименты по улучшению существующих моделей и сценариев: изменять подготовку данных, архитектуру или параметры моделей, подходы к retrieval и reranking, промпты, логику оркестрации, алгоритмы постобработки результатов. Подготавливать, очищать, размечать и анализировать данные для обучения, дообучения и оценки моделей: текстовые, табличные, изображения, видео, аудио, транскрипты и иные данные в зависимости от решаемой задачи. Разрабатывать и поддерживать пайплайны подготовки данных, обучения, inference и evaluation; обеспечивать воспроизводимость экспериментов, версионирование данных и моделей, логирование результатов. Оценивать качество ML/AI-решений: формировать тестовые и evaluation-наборы, выбирать и рассчитывать профильные метрики, проводить анализ ошибок, выявлять причины деградации качества и предлагать улучшения. Оптимизировать производственные решения по качеству, latency, throughput, потреблению GPU/CPU-ресурсов и стоимости эксплуатации; участвовать в интеграции моделей в прикладные сервисы, релизах и мониторинге после запуска. Требования Высшее техническое образование либо подтверждённый практический опыт разработки и внедрения ML/AI-решений. Опыт коммерческой разработки на Python от 2 лет; для кандидатов с общим опытом разработки от 3 лет допустим опыт в ML/AI от 1–2 лет при наличии практических проектов. Уверенное знание Python и основных библиотек для анализа данных и машинного обучения: NumPy, pandas, scikit-learn; практический опыт работы с PyTorch или аналогичным DL-фреймворком. Знание базовых методов машинного обучения и глубокого обучения: подготовка и анализ данных, обучение и валидация моделей, выбор метрик, борьба с переобучением, анализ ошибок и интерпретация результатов экспериментов. Практический опыт работы как минимум с одним из направлений: классический ML, NLP, LLM/RAG-системы, компьютерное зрение, речевые технологии, рекомендательные системы или мультимодальные модели. Понимание полного жизненного цикла ML/AI-решения: сбор и подготовка данных, разработка и проверка гипотез, обучение или адаптация модели, оценка качества, inference, интеграция в сервис, мониторинг и последующее улучшение. Опыт проведения воспроизводимых экспериментов: фиксация конфигураций, версий данных и моделей, метрик и результатов; знание MLflow, ClearML, DVC или аналогичных инструментов будет преимуществом. Навыки работы с SQL и реляционными базами данных; понимание принципов хранения, выборки и проверки качества данных. Понимание принципов разработки и интеграции сервисов: REST API, JSON, FastAPI или аналогичные фреймворки, обработка ошибок, логирование, тестирование. Базовые практические знания Docker, Linux, Git и CI/CD; понимание особенностей запуска и отладки ML-нагрузок в контейнерах. Понимание принципов работы с GPU и ограничений inference-нагрузок: latency, throughput, потребление памяти, стоимость вычислений. Умение формализовать бизнес-задачу в виде ML/AI-сценария: определить входные и выходные данные, целевую метрику, ограничения, риски, критерии приемки и способ оценки результата. Навыки взаимодействия с Product-, Backend-, Data- и MLOps-разработчиками; умение понятно документировать результаты экспериментов, технические ограничения и ожидаемый эффект от изменений. Условия Трудоустройство в аккредитованную IT‑компанию ДМС со стоматологией и льготными условиями для членов семьи Работу в максимально уютном офисе в центре Москвы (ст. м. Савеловская), в Краснодаре или удаленно из других городов РФ, так же есть офисы в Санкт-Петербурге (ст. м. Балтийская) и в Иннополисе Корпоративные скидки от компании и партнеров, бесплатная подписка Магнит Премиум с повышенным кешбэком по программе лояльности М+ Ежегодная программа признания с ярким праздником и впечатляющим подарком Поддержку в развитии через обучение, конференции и митапы, а также программу для руководителей — Leadership club IT‑комьюнити — среда, где быстрее находишь решения, делишься практиками, пробуешь новые роли и растешь от эксперта в стекe до лидера инициатив Мы являемся партнером Минцифры России по проекту Национальная система подтверждения IT‑компетенций Работа над масштабными продуктами и проектами (Умный магазин, роботизация, беспилотность, GenAI и другое) Социально– психологическая поддержка от >370 специалистов по направлениям: юристы, психологи, врачи, финансовые и ЗОЖ советники Формат работы Москва и Краснодар (гибрид/офис), другие города - удаленно

Мы ищем продуктового аналитика, который поможет превращать бизнес-задачи и идеи в понятные, реализуемые AI-решения и MVP В этой роли вы будете находить точки применения AI, прорабатывать концепцию решения, определять состав MVP и формировать качественные постановки для AI-разработчиков Задачи Погружаться в бизнес-задачи и выявлять возможности для применения AI Формировать и описывать концепцию AI-решения: что делаем, для кого, какую проблему решаем и какой результат хотим получить Определять границы MVP и приоритизировать функциональность Описывать пользовательские сценарии и бизнес-логику работы AI-решения Формировать подробные требования и постановки для AI-разработчиков Определять необходимые данные, источники, интеграции и ограничения Совместно с разработчиками прорабатывать техническую реализуемость решений Участвовать в формировании критериев готовности и приемки MVP Тестировать готовые решения с точки зрения бизнес-сценариев и пользовательского опыта Анализировать результаты MVP и формировать предложения по его дальнейшему развитию Следить за новыми AI-инструментами и подходами и оценивать возможность их применения в бизнесе Требования Опыт работы продуктовым или бизнес-аналитиком, системным аналитиком, Product Owner или в смежной роли Умение переводить неструктурированную бизнес-задачу в понятные требования для разработки Опыт формирования MVP и декомпозиции продукта на функциональные блоки Понимание принципов работы современных AI/ML-решений и LLM Понимание таких подходов, как RAG, AI-агенты, prompt engineering, работа с LLM API на уровне, достаточном для постановки задач и обсуждения решений с разработчиками Навыки описания user stories, use cases, бизнес- и функциональных требований Умение работать с данными и понимать ограничения качества/доступности данных Сильные коммуникационные навыки: предстоит много взаимодействовать с бизнесом, разработчиками и другими участниками проекта Способность быстро разбираться в новых технологиях и предметных областях Стек технологий: N8N, API, GIt, RAG, SQL (Teradata, MS SQL, Postgres, Oracle), BI-системы (Tableau, Power BI, Qlik, DataLens), Python Условия Ты будешь находиться на пересечении продукта, бизнеса и современных AI-технологий и сможешь напрямую влиять на то, какие AI-решения появляются в компании и какие бизнес-задачи они решают Если тебе интересно не просто анализировать требования, а придумывать и быстро упаковывать AI-решения в работающие MVP тогда эта позиция точно для тебя

Workplace: Удаленно Объединённая компания Wildberries и Russ — это международная технологическая компания, образованная в результате слияния двух лидеров рынка — IT-компании Wildberries и оператора наружной рекламы Russ. Мы - Startups Platform, команда в департаменте Trust & Safety. Берём задачу, у которой ещё нет решения, и доводим её до работающего сервиса. Проекты у нас разные: от распознавания документов и детекции ИИ-контента до LLM-агентов. Обязанности Проверкой качества моделей и агентов: датасеты и метрики, LLM-as-judge, разбор ошибок по логам. Выводом решений в прод и наблюдением за ними: задержки, стоимость, поведение при сбоях. В проде работают модели, которые мы разворачиваем сами. Поэтому много работы с open-weight моделями: дообучение, инференс, промпты, архитектура агента. Внешние LLM тоже используем, например для разметки. Задачи чаще приходят как проблема, а не как готовое ТЗ. Постановку вы будете уточнять сами вместе с заказчиком. Требования Имеете от трёх лет коммерческого опыта в ML; Глубоко знаете NLP и понимаете, как трансформеры и LLM устроены внутри; Cтроили системы на LLM: агентов с инструментами, RAG, многошаговые пайплайны. Подойдёт и рабочий опыт, и собственные проекты, если они доведены до конца; Ведёте задачу сами: разбираете размытую постановку, предлагаете подход, объясняете заказчику, почему выбрали именно его, и вовремя бросаете то, что не работает; Каждый день работаете с Claude Code, Codex, Cursor или похожими инструментами: умеете поставить задачу агенту и проверить, что он сделал. Условия Обучение и развитие: языковые клубы, собственный корпоративный университет, программы развития управленческих навыков и многое другое; Благополучие сотрудников: корпоративный пакет ДМС со стоматологией, корпоративный спорт, консультации психолога и дополнительные возможности аккредитованной IT-компании; Множество сообществ: клуб спикеров, футбола, йоги, шахмат и т.д.; Забота о семьях: создаем условия, в которых легко сочетать карьеру и заботу о близких – от гибкого подхода до масштабных проектов для детей сотрудников; Скидки и партнерские программы: на обучение, страхование, покупки и многое другое; Комфортная рабочая среда: бесплатное питание в офисе, современные офисы рядом с метро, корпоративная техника и портал для сотрудников.

Location: Bengaluru, India We are looking for a Senior Performance Engineer with solid experience across performance testing and strong JMeter scripting skills. You will define performance requirements with product owners and developers, validate environment readiness, run load, stress, spike, and soak tests, find root causes through full-stack observability, and give engineering teams and leadership evidence for release decisions. You will also own the performance framework and its CI/CD pipelines, build dashboards in CloudWatch and Grafana, run chaos and fault-injection tests on AWS and Azure, and test front-end performance alongside server-side performance. This position is intended for Hyderabad-based candidates who are available to work from the office. The client operates a scaled Quality Engineering function across a broad technology landscape running primarily on AWS, with Azure as the secondary cloud. Most applications run on containers. Performance engineering covers load, stress, spike, and soak testing, full-stack observability, root cause analysis, and chaos and resiliency testing for distributed systems. Performance engineers own performance testing delivery across multiple applications, from requirements and environment readiness through execution, root cause analysis, and release-readiness reporting. Own performance testing delivery across multiple applications, from requirements through execution, analysis, and reporting. Define performance requirements with product owners and developers, and validate environment readiness before each test cycle. Build and maintain JMeter scripts, workload models, and test data in GitHub. Own the performance test framework and its CI/CD pipelines on GitHub Actions or an equivalent tool, with defined thresholds. Run load, stress, spike, and soak tests, including autoscaling, caching, load balancing, and failover on containerized workloads. Test front-end performance alongside server-side performance. Build dashboards in CloudWatch and Grafana covering RUM, APM, infrastructure, logs, and traces, using Prometheus or OpenTelemetry data. Correlate New Relic and Google Analytics data with test runs, and validate golden signals, SLIs, and SLOs. Use observability data to pinpoint bottlenecks across application, API, database, network, and container layers. Recommend tuning and scaling changes and validate them with repeat tests. Run chaos and fault-injection tests on AWS and Azure using native tooling. Contribute reusable scripts, dashboards, and runbooks that explain each application's resiliency setup. Track performance defects to closure in Jira, coordinating with developers and product teams on priority and impact. Deliver test summary reports in Confluence with release-readiness evidence for engineering teams and leadership. Use AWS (primary) and Azure for deployment, secrets, database services, and performance test infrastructure. Senior-level performance engineering experience across multiple applications. Strong JMeter scripting and workload modelling experience, with scripts and test data maintained in GitHub. Hands-on experience with load, stress, spike, and soak testing. Experience with CI/CD integration of performance tests using GitHub Actions or equivalent tools. Experience validating autoscaling, caching, load balancing, and failover on containerized workloads. Experience with an APM or observability platform such as CloudWatch, Grafana, New Relic, or similar. Experience validating golden signals, SLIs, and SLOs. Strong root cause analysis and tuning skills across application, API, database, network, and container layers. Experience with front-end performance testing alongside server-side testing. Experience with chaos and fault-injection testing. Working knowledge of AWS and Azure. Working knowledge of Docker and Kubernetes. Working knowledge of distributed systems and resiliency patterns. Experience with defect tracking and reporting in Jira and Confluence. Ability to present findings to engineering and business stakeholders. Experience working in Agile teams. Experience working in DevOps environments. Ability to communicate clearly with developers, product, and delivery teams. Hands-on use of AI coding assistants (GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Codex, or equivalent) to write and generate load test scripts. Familiarity with GenAI, LLMs, and agentic workflows for maintaining performance scripts. Familiarity with RAG and MCP concepts for QE tooling and for generating test data for load scenarios. Experience with service virtualization using WireMock or an equivalent tool, so performance suites can run when a dependency is unavailable. Experience with Tableau or an equivalent reporting tool. Experience with Azure Monitor.

Location: Distributed About Us At Cloudflare, we are on a mission to help build a better Internet. Today the company runs one of the world’s largest networks that powers millions of websites and other Internet properties for customers ranging from individual bloggers to SMBs to Fortune 500 companies. Cloudflare protects and accelerates any Internet application online without adding hardware, installing software, or changing a line of code. Internet properties powered by Cloudflare all have web traffic routed through its intelligent global network, which gets smarter with every request. As a result, they see significant improvement in performance and a decrease in spam and other attacks. Cloudflare was named to Entrepreneur Magazine’s Top Company Cultures list and ranked among the World’s Most Innovative Companies by Fast Company. At Cloudflare, we’re not looking for people who wait for a polished roadmap; we’re looking for the builders who see the cracks in the Internet that everyone else has simply learned to live with. We value candidates who have the instinct to spot a "normalized" problem and the AI-native curiosity to create a solution using the latest tools. Our culture is built on iteration, leveraging AI to ship faster today to make it better tomorrow, while ensuring that every improvement, no matter how small, is shared across the team to lift everyone up. If you’re the type of person who values curiosity over bureaucracy, and that AI is a partner in solving tough problems to keep the Internet moving forward, you’ll fit right in. Available Locations: Montreal, QC Professional working proficiency in French & English (written and spoken) is required. (Compétence professionnelle complète en français, à l'oral et à l'écrit, requise.) What you will do as a Customer Engineer The Customer Engineer (CE) is the core driver of our technical go-to-market strategy: a trusted technical advisor and primary architect of the customer journey. You will bridge the gap between technical strategy and business value—guiding enterprise clients from initial pre-sales technical validation through onboarding, deployment architecture, and full lifecycle expansion. Sitting within the GTM organization and reporting to a Customer Engineering Leader, you will not hand off your customers once an initial agreement is reached. Instead, you will operate as a quota-carrying technologist, leveraging AI-augmented workflows to eliminate administrative toil so you can focus on high-value architectural design and driving measurable business outcomes across the entire customer journey. Key Responsibilities Technical Validation: Partner closely with Account Executives to lead technical deep-dive discovery, capture business requirements, and map complex customer infrastructure - DNS, CDN, Zero Trust, Network Security, Workers - to fit-for-purpose Cloudflare architectures and bespoke solutions. . Define, scope, success criteria, and technical evaluations plans for Proof of Concepts (PoCs) and Technical Validations. Deliver tailored technical presentations, architectural diagrams, and demonstrations that show how Cloudflare solves specific performance, security, and reliability challenges. Proactively address complex technical objections, security compliance questions, and edge-case architectural requirements during the sales cycle. Take accountability for a suitable solution deployment strategy (Customer, Partner or Cloudflare Professional services) being an integral part of all proposals. Customer Adoption & Value Realization: Provide oversight to technical onboarding and implementation, but not execute the implementation, serving as the primary executive and engineering contact for the customer. Design structured migration and onboarding blueprints tailored to the customer’s environment (e.g. DNS migrations, Zero Trust rollouts, WAF tuning guidance), and act as the lead consultant for customer engineering teams, walking them step-by-step through configuration best practices.  Partner with Account Executives to own discovery, demos, onboarding, technical health, risk, and expansion strategy. Proactively monitor customer health scores and telemetry to ensure rapid time-to-value, resolve integration bottlenecks, and reduce deployment risk. Commercial Accountability & Expansion: Carry a variable quota tied directly to new business acquisition and/or ongoing account growth. Be commercially accountable for ensuring deep platform adoption, retaining revenue, and identifying strategic cross-sell and up-sell opportunities based on product usage data. Lead technical Quarterly Business Reviews (QBRs) to translate platform capabilities into return on investment for C-level executives. Trusted Advisory: Act as a trusted technical advisor throughout the entire customer lifecycle, maintaining a continuous, deep relationship with key stakeholders from initial onboarding through maturity, renewal, and expansion. Provide thought partnership on architecture, AI control layers, security posture, and deployment confidence. Identify potential deployment risks or integration bottlenecks early, and provide remediation strategies to de-risk customer outcomes. AI Orchestration & Workflow Automation: Leverage AI agents, Large Language Models (LLMs), and internal platforms to automate routine tasks such as RFP/Security Questionnaire responses, sandbox provisioning, basic telemetry monitoring, and internal/external documentation, reclaiming your time for strategic customer advisory. Education & Enablement: Partner closely with the Enablement Team to design, build, and govern technical resources. Define, document, and educate both internal teams and customers on deliverables such as Standard Operating Procedures (SOPs), architectural best practices, and technical guides to continuously raise the technical baseline across the organization. Minimum Qualifications Professional working proficiency in French & English (written and spoken) is required. (Compétence professionnelle complète en français, à l'oral et à l'écrit, requise.) Experience: Experience in a customer-facing technical role, such as Solutions Engineering, Customer Engineering, Professional Services,  Sales Engineering, Technical Account Management, or as a Forward Deployed Engineer (years of experience required will vary based on Associate, Senior, Staff, or Principal leveling). Architectural Mindset: Ability to white-board, design, and articulate complex enterprise network and security architectures clearly. Consultative & Advisory Skills: Excellent communication skills with the ability to translate deeply technical concepts into business outcomes for both hands-on engineers and C-level executives. Commercial Mindset: Proven track record of operating in a quota-carrying or revenue-aligned environment, with a strong understanding of SaaS metrics, business value translation, and enterprise sales cycles. Communication: Exceptional presentation and stakeholder management skills, capable of bridging the gap between deep technical implementation details and high-level C-suite business strategy. Technical Breadth: We do not expect every candidate to be an expert in every domain. Qualified candidates will demonstrate depth in at least four of the technical areas below: Internet fundamentals: Deep understanding of how the Internet works, including OSI Model layers 1–7, BGP, GRE, TCP/UDP, DNS (authoritative and recursive), HTTP(S), and SSL/TLS. Security: Expertise in the security of Internet properties, including WAF, Bot Management, Firewalls, Rate Limiting, (M)TLS, Zero Trust, and SASE concepts. Performance: Expertise in the performance of Internet properties, including speed, latency, caching, video streaming, HTTP/2, and TLS 1.3. AI Proficiency: Familiarity with prompt engineering, AI-assisted scripting and log analysis, LLM utilization, and workflow automation to augment everyday CE workflows. Coding/Scripting: Proficiency in Python, JavaScript, Bash, Lua, Go, or similar languages to write custom integration scripts, API connectors, and edge computing functions. Developer Platform Fluency: Experience designing, building, deploying or scaling applications using RESTful/GraphQL APIs, SDKs, webhooks, and developer tooling in cloud-native environments. Familiarity with infrastructure-as-code (Terraform, Pulumi), CI/CD pipelines, and observability for developer-led deployments. Strongly Preferred Qualifications (The "Good-to-Haves") Technical Enablement: Track record of creating and delivering technical enablement - workshops, code samples, documentation, or developer onboarding - that accelerates customer adoption of complex platforms. Applied AI Knowledge: Experience with LLM orchestration, Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectures, and model-access controls. Regulatory Knowledge: Understanding of regulatory requirements such as PCI DSS, HIPAA, and SOC 2. Hyperscaler / Digital Native Background: Talent coming out of hyperscalers, digital natives, distributed systems environments, or startups is strongly valued for its deeper cloud fluency and advanced architecture depth. Education Undergraduate or graduate degree in Computer Science, Engineering, or a related field. Travel This role will require travel up to 20–50% to attend customer meetings, conferences, industry events, and other in-person team meetings, within the assigned territory. For this reason, candidates must have reliable personal or local public transportation to complete all required travel. Required travel is reimbursable in accordance with the Company's Travel & Expense Policy, as it may be amended from time to time. What Makes Cloudflare Special? We’re not just a highly ambitious, large-scale technology company. We’re a highly ambitious, large-scale technology company with a soul. Fundamental to our mission to help build a better Internet is protecting the free and open Internet. Project Galileo : Since 2014, we've equipped more than 2,400 journalism and civil society organizations in 111 countries with powerful tools to defend themselves against attacks that would otherwise censor their work, technology already used by Cloudflare’s enterprise customers--at no cost. Athenian Project : In 2017, we created the Athenian Project to ensure that state and local governments have the highest level of protection and reliability for free, so that their constituents have access to election information and voter registration. Since the project, we've provided services to more than 425 local government election websites in 33 states. 1.1.1.1 : We released 1.1.1.1 to help fix the foundation of the Internet by building a faster, more secure and privacy-centric public DNS resolver. This is available publicly for everyone to use - it is the first consumer-focused service Cloudflare has ever released. Here’s the deal - we don’t store client IP addresses never, ever. We will continue to abide by our privacy commitment and ensure that no user data is sold to advertisers or used to target consumers. Sound like something you’d like to be a part of? We’d love to hear from you! Please note that applicants who progress to the offer stage of the interview process may be asked to attend an in-person interview within one of the Cloudflare Offices or Cloudflare Hubs.  More details about this will be available at that stage of the interview process. This position may require access to information protected under U.S. export control laws, including the U.S. Export Administration Regulations. Please note that any offer of employment may be conditioned on your authorization to receive software or technology controlled under these U.S. export laws without sponsorship for an export license. Cloudflare is proud to be an equal opportunity employer.  We are committed to providing equal employment opportunity for all people and place great value in both diversity and inclusiveness.  All qualified applicants will be considered for employment without regard to their, or any other person's, perceived or actual race, color, religion, sex, gender, gender identity, gender expression, sexual orientation, national origin, ancestry, citizenship, age, physical or mental disability, medical condition, family care status, or any other basis protected by law. We are an AA/Veterans/Disabled Employer. Cloudflare provides reasonable accommodations to qualified individuals with disabilities.  Please tell us if you require a reasonable accommodation to apply for a job. Examples of reasonable accommodations include, but are not limited to, changing the application process, providing documents in an alternate format, using a sign language interpreter, or using specialized equipment.  If you require a reasonable accommodation to apply for a job, please contact us via e-mail at hr@cloudflare.com or via mail at 101 Townsend St. San Francisco, CA 94107.

Location: Москва Workplace: Комбинированный VK Tech — разработчик корпоративного ПО для решения ежедневных задач бизнеса. Портфель VK Tech — это готовая экосистема программных продуктов. Ищем аналитика, который будет проектировать и настраивать поведение LLM-агентов, описывать требования, промпты, инструменты и интеграции, а также отвечать за тестирование, метрики качества и документацию жизненного цикла решения. Задачи Выявлять бизнес-задачи, которые стоит решать через AI-агентов Формулировать требования к поведению агента, его шагам, инструментам, памяти и сценариям использования Настраивать и оптимизировать промпты, RAG-пайплайны, agentic workflows и инструменты агента Тестировать ИИ-ассистентов, валидировать их ответы, анализировать логи, метрики и качество данных Документировать архитектуру, бизнес-процессы и пользовательские сценарии Проходить проектные приёмо-сдаточные испытания, описывать их программу и методику Составлять ТЗ на создание агентов и согласовывать его с заказчиками Взаимодействовать с продуктовой командой, разрабатывающей ИИ-платформу, разбираться в новом функционале продукта и использовать его в работе Требования Понимание устройства RAG, умение создавать и настраивать чанки Написание скиллов и системных промптов для агентов Знание устройства ИИ-агентов и их настройки Умение проектировать интеграции и API, понимание устройства микросервисной архитектуры Написание ТЗ, ПМИ и пользовательской документации Работа с заказчиками: выявление и описание требований, реализация ИИ-агентов по ним Навыки работы с Jira, Confluence, Python, SQL, FastAPI, LangChain, LangGraph, Haystack, Docker, Kubernetes, Postgres и векторными базами

Задачи: — Разработка и вывод в production ML-решений. — Построение ML-пайплайнов и автоматизация экспериментов. — Работа с данными и хранилищами. — Реализация сервисов и API на Python. — Обеспечение полного цикла разработки от подготовки данных до мониторинга моделей. Требования: — Опыт разработки ML-решений и вывода моделей в production от 5 лет. — Уверенное владение Python и ML-стеком (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch/TensorFlow). — Опыт создания production-ready ML-сервисов и API (FastAPI/Flask). — Знание классических ML-алгоритмов, градиентного бустинга, нейронных сетей и Transformers. — Опыт в одном или нескольких направлениях: NLP/LLM/Generative AI, рекомендательные системы, компьютерное зрение, предиктивное моделирование. — Работа с SQL и хранилищами данных (PostgreSQL, ClickHouse, NoSQL). — Навыки построения ML-пайплайнов и автоматизации экспериментов. — Плюсом будет опыт с LLM, RAG, векторными базами данных, MLOps-инструментами (MLflow, DVC, Airflow и др.), Docker, Kubernetes, облачными платформами, Apache Spark/PySpark. Условия: — Удалённая работа. — Частичная занятость. — Оформление по договору ГПХ с самозанятым или ИП.