Задачи:
— Развитие личного кабинета AI-тренеров: сбор данных из разных источников, настройка систем контроля качества, расчет качества и производительности, отображение данных на дашбордах, настройка пайплайнов поставки данных, написание YQL-скриптов и кода на Python, построение дашбордов в DataLens.
— Инфраструктурные задачи: создание сред для обучения агентов, написание кода, развёртывание серверов и докер-образов с открытым кодом.
— Контроль ресурсов аналитиков: выдача вычислительных ресурсов, мониторинг использования и оптимизация распределения.
— Разработка инфраструктуры бенчмарков: помощь аналитикам в ускорении и упрощении создания бенчмарков для различных сценариев, работа на Python.
Требования:
— Умение писать на Python и SQL.
— Любовь к работе с данными.
Будет плюсом:
— Опыт построения ETL-процессов, в том числе с Airflow.
— Опыт работы с BI-системами (DataLens, Tableau, Power BI и др.).
— Опыт работы с YTsaurus или аналогами.
— Настройка CI/CD.
Условия:
— Бесплатное участие сотрудников Яндекса в профильных конференциях.
— Школа подготовки спикеров для выступающих на конференциях.
— Другие бонусы, полный список доступен на сайте компании.
Задачи:
— усиливать безопасность приложений RingCentral
— безопасно внедрять AI-технологии
Требования:
— глубокое знание уязвимостей веб-приложений и способов их эксплуатации и устранения
— опыт threat modeling, security design review и risk assessment
— практический опыт с SAST, DAST, SCA, code review и penetration testing
— понимание рисков LLM-приложений, AI-агентов, coding-ассистентов и MCP-серверов
— навыки программирования или написания скриптов
— умение давать инженерным командам понятные и практически применимые рекомендации
— разговорный английский
Будет плюсом:
— опыт с LLM/RAG, AI-assisted security testing, WebRTC, видео- или аудиостримингом
Условия:
— график 4 дня в офисе в Софии, 1 день удалённо
— релокационный пакет и помощь с документами
ГибридseniorСофия; 📍Помогаем с релокацией (релокационный пакет и документы)
Задачи:
- вести разработку от идеи и MVP до production, управлять командой и при этом оставаться hands-on. Переходим к продуктовой разработке малыми командами и AI-agentic подходу. Важно уметь самостоятельно быстро собрать пилот с AI-инструментами, а затем вместе с командой довести его до production.
- Руководить командой разработки: планирование, декомпозиция, приоритизация, delivery.
- Вести продукты от идеи до релиза и оценивать результат.
- Принимать продуктовые и технические решения, формировать roadmap и техническое видение.
- Выстраивать процессы разработки, code review, тестирование и контроль качества.
- Развивать команду, участвовать в найме и менторинге.
- Внедрять AI-инструменты и агентные сценарии разработки в команду.
Требования:
- 5+ лет коммерческой разработки.
- 1–2+ года в роли Team Lead / Tech Lead / руководителя разработки или проекта.
- Опыт управления командой и delivery.
- Практический опыт с Claude Code, Cursor, OpenAI Codex, GitHub Copilot или аналогами.
- Умение самостоятельно собрать MVP и довести его до production вместе с командой.
- Понимание LLM, RAG, AI-агентов и оценки качества AI-фич.
- SQL / PostgreSQL, REST API, Docker, Git.
- Понимание product metrics, PMF, ICP, activation, retention.
- Fullstack / hands-on опыт.
- Опыт основания стартапа.
- Open Source.
- Построение команды с нуля.
- n8n, LangChain/LangGraph, Open WebUI.
- Идеальный профиль: Product × Engineering × AI — человек, который умеет не только управлять разработкой, но и сам быстро превращать идею в работающий прототип.
Условия:
- РФ, удалённо, full-time, ИП/СЗ.
УдалённоleadГеография найма не уточнена
Не хотите искать каждый день?
Настройте подбор один раз, и подходящие вакансии будут сами приходить в Telegram.
Настройте подбор, и подходящие вакансии будут приходить в Telegram.
Задачи:
— поддерживать и развивать IP-АТС на базе Asterisk;
— настраивать dialplan, SIP-транки, SIP-агентов и маршрутизацию звонков;
— интегрировать backend-приложения с Asterisk через ARI / AMI;
— диагностировать проблемы с SIP-трафиком и качеством звонков;
— обеспечивать безопасность и отказоустойчивость телефонии;
— работать с firewall, fail2ban, защитой от SIP/brute-force атак;
— работать с CDR и записями разговоров: хранение, ротация и контроль;
— поддерживать инфраструктуру на Linux, MariaDB/MySQL, Redis, Nginx, cron, Samba;
— настраивать и поддерживать мониторинг через Grafana Alloy, Heplify;
— вести техническую документацию и участвовать в улучшении инфраструктуры.
Требования:
— от 2 лет практического опыта с Asterisk;
— уверенное понимание SIP: регистрация, NAT traversal, кодеки, диагностика проблем;
— практический опыт с ARI и/или AMI;
— уверенное администрирование Linux;
— опыт работы с MariaDB/MySQL и SQL;
— понимание сетевой безопасности, firewall и fail2ban;
— опыт работы с Redis;
— понимание настройки Nginx как reverse proxy;
— знакомство с системами мониторинга — Grafana, Prometheus или аналогами;
— самостоятельность, системное мышление и способность самостоятельно находить и устранять технические проблемы.
Компания Keepgo ищет Middle Product Manager для удалённой работы на полный рабочий день.
Задачи:
— Управление дорожной картой продуктов esimba.ai, keepgo.com и business.keepgo.com с приоритизацией инициатив на основе бизнес-целей, потребностей клиентов, аналитики и рыночных трендов
— Управление жизненным циклом продукта от этапа открытия до запуска и оптимизации
— Написание продуктовой документации, включая PRD, пользовательские истории и спецификации функций
— Сбор и анализ данных продукта (KPI, аналитика, отзывы клиентов, поддержка, A/B тестирование, исследование конкурентов) для выявления инсайтов и улучшений
— Координация работы между инженерными, дизайнерскими, продажными, маркетинговыми и поддерживающими командами
— Участие в управлении бэклогом, планировании спринтов и приоритизации в тесном сотрудничестве с инженерными и дизайнерскими командами
— Активное взаимодействие с B2B партнёрами для сбора обратной связи и согласования решений
— Использование AI-инструментов для ускорения доставки и повышения продуктивности
Требования:
— Свободное владение английским языком, включая письменное и устное общение
— Опыт работы не менее 2 лет в роли Product Manager или Business Analyst в софтверной компании (SaaS, B2B технологии или телеком)
— Высшее образование в области инженерии, компьютерных наук или смежных технических областях является преимуществом
— Опыт определения и документирования требований к продукту (PRD, пользовательские истории, критерии приёмки) на основе потребностей клиентов, исследований и обратной связи
— Опыт работы в кросс-функциональных командах с инженерами и дизайнерами в Agile-среде (Scrum/Kanban)
— Сильный аналитический склад ума, опыт работы с пользовательской аналитикой, воронками, A/B тестированием и улучшением продукта; знание аналитических инструментов (Google Analytics, Firebase, SQL или BI) приветствуется
— Владение инструментами управления продуктом и совместной работы (Jira, Confluence, Notion, Figma и др.)
— Понимание разработки продуктов для B2B/SMB сегментов
— Умение эффективно писать запросы, взаимодействовать с AI-системами и агентами, понимание особенностей и возможностей AI технологий
— Опыт работы в телекоммуникациях, eSIM, IoT или индустрии связности является преимуществом
Условия:
— Полностью удалённая, долгосрочная работа
— Оплачиваемый отпуск
— Возможность работать с международными B2B технологическими продуктами
— Работа с измеримыми результатами
— Коллаборативная и гибкая рабочая среда
Примечание: процесс найма включает минимум 2 видеоинтервью, обязательную проверку рекомендаций с предыдущих мест работы и, возможно, проверку биографии после начала работы.
Команда развивает технологии для городских сервисов и еком-направления, создавая решения для обработки больших массивов данных о товарах, улучшения поиска и рекомендаций, а также автоматизации рутинных процессов с помощью современных AI-инструментов.
Задачи:
— Участие в создании пайплайна автоматизации для проекта определения дублирующихся товаров по изображениям, включая проработку контекстной базы, настройку конвейеров обработки данных и оценку релевантности рекомендательной выдачи.
— Работа с платформой для разметки и применение знаний в области машинного обучения для улучшения качества моделей.
— Участие в создании и развитии сценариев (скилов) для AI-агентов, используемых в проектах по разметке данных, для повышения эффективности аналитики и разметки.
Требования:
— Базовое понимание принципов машинного обучения и искусственного интеллекта, интерес к автоматизации процессов.
— Владение основами алгоритмического мышления; знакомство с Python или другим языком программирования на уровне чтения кода и написания скриптов.
— Умение структурировать информацию и самостоятельно разбираться в новой предметной области для эффективной постановки задач AI-инструментам.
— Готовность взаимодействовать со смежными командами, включая ML-разработчиков, для дообучения моделей, а также с заказчиками для защиты предлагаемых решений и методов автоматизации.
Задачи:
— Проектировать и разрабатывать RESTful API с использованием FastAPI
— Проектировать, оптимизировать и поддерживать схемы и запросы PostgreSQL
— Писать unit и интеграционные тесты для обеспечения надежности и покрытия кода
— Создавать и поддерживать CI/CD пайплайны для автоматического тестирования и деплоя
— Контейнеризировать и оркестрировать сервисы с помощью Docker и Kubernetes
— Реализовывать аутентификацию, авторизацию и практики безопасного кодирования (валидация ввода, управление секретами, рекомендации OWASP)
— Интегрировать AI возможности в backend системы с использованием MCP
— Оптимизировать производительность приложений и эффективность запросов к базе данных
— Разворачивать и мониторить сервисы в облачной инфраструктуре
— Сотрудничать с frontend и продуктовыми командами для интеграции backend возможностей
— Поддерживать версионированные и хорошо документированные кодовые базы
Требования:
— Опыт backend разработки от 3 лет (middle и выше)
— Уверенное владение Python и FastAPI
— Опыт работы с PostgreSQL: проектирование схем, индексация, оптимизация запросов, миграции
— Опыт написания unit тестов (pytest или аналог) и следование TDD
— Опыт создания и поддержки CI/CD пайплайнов (GitHub Actions, GitLab CI или аналог)
— Опыт работы с Docker и Kubernetes для контейнеризации и деплоя
— Понимание принципов и лучших практик REST API
— Знания основ безопасности приложений: аутентификация/авторизация, шифрование данных, сканирование уязвимостей, безопасный дизайн API
— Владение Git и практики совместной разработки
— Владение языками: узбекский C1, английский B2 и выше
Будет плюсом:
— Опыт работы с MCP для интеграции AI инструментов/агентов в backend
— Async Python (asyncio, SQLAlchemy async или аналог)
— Очереди сообщений: RabbitMQ, Kafka или Redis
— Облачные платформы: AWS, GCP или Azure
— SQLAlchemy ORM и Alembic миграции
— Кэширование: Redis, Memcached
Требуются специалисты для удалённой работы в различных направлениях дизайна и маркетинга. Вакансии включают графических дизайнеров для создания макетов одежды, постов и сторис с участием в контент-планировании, а также дизайнеров креативов для рекламы индивидуальных туров с подготовкой 20 креативов для Meta (США и Европа) без использования AI-визуала. Ищут бренд-дизайнера для IT-компании, который разработает визуальную айдентику с нуля, включая логотип, цвета, шрифты и систему для сайта и соцсетей, с бюджетом до 10 000 ₽. Веб-дизайнерам предлагается создание одностраничного сайта, разработка англоязычного Shopify-сайта с интеграцией оплаты и доставки, а также регулярная проектная работа над сайтами электронных свадебных приглашений. UI/UX-дизайнерам необходимо продумать интерфейсы AI-агента с отчетами и дашбордами, а также структуру и основные экраны нового онлайн-сервиса. AI-креаторы требуются для создания роликов под ключ с использованием нейрогенерации, мультфильмов для Instagram, перевода интервью с lip sync, а также для полнометражного анимационного фильма с последующим кинопрокатом. Видеокреатор должен генерировать и монтировать ролики 30–40 секунд, а видеомонтажер — смонтировать горизонтальный ролик о недвижимости около 40 минут. Проджект-менеджер с опытом 5+ лет нужен для управления IT-проектами HR-Tech систем с ~100 тыс. пользователей. SEO-специалист должен иметь опыт и кейсы для вывода сайта в топ в строительной нише. Таргетолог/контекстолог требуется для работы с VK и Яндекс Директ. Контент-маркетолог будет заниматься стратегией, созданием сценариев и постов, аналитикой и коммуникацией с клиентом в проекте ортодонта. SMM-специалисты нужны для разработки стратегий, создания контента, ведения проектов, продвижения профиля фотографа в Стамбуле, работы с косметологической студией и полного цикла работы с проектом недвижимости в ОАЭ. Маркетологи требуются для fashion-ритейла с CRM и AI-анализом, а также для продвижения инстаграм-аккаунта студии творческих мастер-классов в Москве. Для всех позиций важны портфолио, релевантный опыт и готовность к тестовым заданиям, условия оплаты и сроки обсуждаются индивидуально.
Location: Москва
Команда занимается развитием фреймворка разработки витрин данных. В команде объединены экспертизы по DE, Software Engineering, анализу и архитектуре, DevOps, Backend и Frontend разработке. Работаем по Scrum, ценим высокий профессионализм, культуру общения и проактивность. В центр компетенций по аналитике мы ищем сильного коллегу – Senior System Analyst.
Обязанности
* проводить анализ потребности в функционале/фичей для повышения CSI фреймворка
* формировать CJM и разрабатывать техническую архитектуру решения целевого функционала фреймворка
* разрабатывать технические задания под фичи фреймворка
* эффективно кросс-функционально взаимодействовать со смежными центрами-компетенций с целью разъяснить предлагаемую реализацию, согласовать решения в соответствии с ТЗ и обеспечить единое понимание требований всеми участниками
* проводить research новой функциональности
* заниматься тестированием разработанного функционала и проводить демо
* формировать пользовательскую документацию.
Требования
* наличие высшего образования
* знание Java/Python на уровне middle+ (умение читать код на Java или Python и умение аргументировано обосновывать технические и архитектурные решения перед командой и заказчиком)
* опыт работы аналитиком
* готовность заниматься разработкой ТЗ
* опыт проектирования CJM, разработки HLD, LLD, ФТ/НФТ, ФД и ТЗ, опыт разработки или углубленное понимание микросервисов
* понимание архитектур проектирования AI агентов, что такое Harness и как его собрать
* опыт работы с Hadoop, Greenplum, Clickhouse, Spark, StarRocks, Flink и др. MPP
Условия
* офисный формат в Москве (ул.Поклонная, 3)
* ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия
* расширенный ДМС и льготное страхование для семьи
* уникальная система обучения Сбера для профессионального и карьерного развития
* выгодная ипотека для сотрудников
* подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера
* корпоративная пенсионная программа.
Location: Москва, удалённая работа или гибрид, RU; Россия
О команде
Команда развивает AI-агента поддержки — систему, которая помогает пользователям решать вопросы без оператора. Агент должен распознать намерение, получить проверенные факты, найти актуальные знания, при необходимости предложить или выполнить допустимое действие, объяснимо завершить сценарий либо передать диалог человеку.
Какие задачи вас ждут:
управлять командой из 5 инженеров: проводить 1:1, давать обратную связь, ставить ожидания и проводить оценку эффективности;
понимать сильные стороны, мотивацию и зоны развития каждого сотрудника; формировать работающие планы развития и помогать людям расти в следующую роль;
своевременно разбирать риски, связанные с эффективностью и мотивацией, обсуждать вознаграждение в рамках процессов компании, работать с удержанием и конфликтами;
сформировать целевой дизайн команды: состав, компетенции, квалификацию, зоны ответственности по ключевым направлениям и план снижения bus-факторов;
выступать нанимающим менеджером: формировать профиль кандидата, проводить интервью, принимать решения о найме и организовывать онбординг;
делегировать ответственность за технические и продуктовые направления, развивать внутренних лидеров и кадровый резерв.
Примеры будущих задач:
зафиксировать цель, дизайн и план работ команды на 3–6 месяцев: продуктовые результаты, технические инициативы, владельцев, ресурсы, зависимости и риски;
довести один из приоритетных LLM-сценариев до измеримого результата в продакшене;
выстроить единый путь LLM-изменения от гипотезы и датасета до оценки качества, выкатки, наблюдения и решения о масштабировании;
сделать прозрачными причины плохих ответов, системных ошибок и переводов к оператору через метрики, трейсы и регрессионные наборы;
укрепить продакшен-контур: SLO, алерты, дежурства, откат изменений, лимиты задержки и стоимости, резервный маршрут при деградации модели или зависимости;
определить дефициты компетенций, снизить bus-факторы и сформировать план найма и развития команды;
делегировать значимые зоны ответственности и вырастить технических лидеров, которые могут самостоятельно вести проекты от начала до результата.
Мы ждём, что вы:
имеете опыт формального управления инженерной или кросс-функциональной командой от 3 человек;
уверенно проводите 1:1 и оценку эффективности, развиваете сотрудников, нанимаете, организуете онбординг и разрешаете сложные ситуации в команде;
умеете формировать целевое состояние команды, определять дефициты компетенций, выстраивать делегирование и снижать bus-факторы;
обладаете технической экспертизой на уровне старшего инженера в бэкенде или платформенной инженерии и готовы участвовать в дизайн-ревью, работе с кодом, прототипах и расследованиях;
проектировали и эксплуатировали продакшен-сервисы: API, базы данных, очереди, фоновые процессы, интеграции и распределённые системы;
управляли продуктовым и техническим планом работ на 3–6 месяцев, ресурсами и зависимостями нескольких функций или команд;
прикладно понимаете LLM- и агентные системы: промптинг и конфигурации, RAG, оценку качества, вызов инструментов, защитные ограничения, галлюцинации, участие человека, стоимость и задержки;
способны работать в высокой неопределённости и договариваться с продуктом, DS/ML, аналитикой, платформенными и доменными командами.
Будет здорово, если вы:
имеете опыт работы в кросс-функциональных командах с DS и ML или MLOps-составляющей.
Работа у нас — это:
возможность развиваться в сильной команде лидеров и помогать расти другим;
чёткая матрица компетенций с прозрачными ожиданиями на всех уровнях;
уникальный культурный код и сильное экспертное комьюнити;
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;
личный бюджет на обучение, который можно тратить на книги, курсы и конференции;
комфортный офис в 2 минутах от метро «Белорусская»: панорамный вид на центр города, места для уединённой работы и зоны отдыха, а также возможность удалённой работы.
Задачи:
— Анализ клиентского опыта на разных стадиях взаимодействия с продуктом, исследование реальных болей клиентов.
— Разработка системы мониторинга ключевых метрик, масштабирование системы на новые продукты, создание дашбордов для приоритизации задач.
— Внедрение AI-агентов в процессы поддержки: сбор требований, формализация сценариев, анализ эффективности, поиск новых точек роста.
— Проведение А/B-тестов и развитие культуры A/B-тестирования: разработка дизайна, запуск, глубокий анализ результатов для оценки влияния на бизнес-показатели.
Требования:
— Хорошее знание математики и методов статистического анализа.
— Уверенное написание аналитического кода на SQL и Python.
— Опыт работы с LLM.
— Уверенное владение BI-инструментами.
Условия:
— Корпоративная подписка на чекапы, спорт, терапию, образовательные курсы и другие бонусы в Яндексе.
В рамках данной позиции необходимо разрабатывать и внедрять механизмы изоляции и контроля для агентных систем, включая создание песочниц для выполнения инструментов, строгую изоляцию контуров, установку лимитов на действия и реализацию функции аварийного отключения агентов. В задачи входит настройка детального аудита логов действий агентов в продакшене, а также разработка и настройка системы мониторинга аномального поведения с оповещениями о подозрительных паттернах. Требуется проводить моделирование угроз и threat modeling для новых сценариев агентов на этапе проектирования, а также разрабатывать архитектурные решения и фильтры для защиты от атак на LLM, таких как prompt injection, data exfiltration и jailbreak, включая внедрение строгой валидации выходных данных агентов. Необходимо организовывать и проводить атаки на собственные агентные системы для выявления уязвимостей до их эксплуатации злоумышленниками, а также проводить аудит безопасности агентных пайплайнов от команды LLM-инженеров до продакшен-выкатки. Контроль исходящих данных включает обеспечение соблюдения политик по использованию данных и инвентаризацию всех потоков информации, направляемой во внешние LLM-провайдеры. Важной частью работы является настройка IAM и управление секретами, проектирование и внедрение ролевой модели доступа для агентов, определение прав доступа и безопасное хранение с ротацией секретов. Также требуется опыт использования сканеров исходного кода (SAST/DAST), включая подбор, пилотирование, установку, администрирование и интеграцию в CI/CD-конвейер, а также помощь разработчикам в расшифровке результатов и устранении уязвимостей. Кандидат должен уверенно владеть Python, иметь глубокие знания Docker и Linux, а также понимание принципов работы CI/CD. Необходим практический опыт threat modeling, работа с системами управления секретами (например, HashiCorp Vault), внедрение IAM-моделей, настройка песочниц и изолированных окружений. Важно понимание работы LLM и агентных систем, опыт с фреймворками LangChain, LangGraph, MCP и знание принципов Claude Code. Кандидат должен быть готов не только проводить ревью кода, но и самостоятельно проектировать и создавать безопасных агентов.
Задачи:
— Построение контент-завода для генерации вирусного контента
— Продвижение цифровых продуктов: VPN, ИИ-агенты в Telegram, вайбкодинг
— Использование всех возможных нейросетей для создания контента
Требования:
— Активное использование нейросетей в работе
— Готовность работать с большими рекламными бюджетами (от 50 тысяч долларов)
Условия:
— Удалённая работа
— Зарплата от 150 тысяч рублей в месяц
— Работа с востребованными и модными продуктами с высоким спросом
Особенности:
— Вакансия сравнима с "Ревилайн", но ориентирована на цифровые продукты
— Мотивационная цитата: «Вас заменит не нейросеть, а человек с нейросетью»
Задачи:
— сегментировать базу: текущие и бывшие клиенты, партнёры и агенты, лиды без решения, клиенты с отложенной потребностью, подписчики;
— проектировать сценарии прогрева и реактивации — возвращать в контакт клиентов после завершённого проекта и партнёров без свежих заявок;
— запускать разовые и триггерные рассылки, следить за корректностью текстов, ссылок, UTM-меток;
— передавать продажам не просто контакт, а готовый коммерческий контекст: повод, историю касаний, следующий шаг;
— считать открытия, клики, заявки и передачи в продажи, показывать, где база не работает — данные, согласия, слабый повод;
— работать в Bitrix24, Roistat, сервисе рассылок и таск-трекере.
Требования:
— умение работать с CRM-базой: сегменты, статусы, история касаний, данные рассылок и результат;
— навык проектировать цепочки писем и сообщений под разные стадии клиентского пути, писать или брифовать короткие тексты без лишней рекламности;
— понимание разницы между холодным лидом, прогретым интересом, повторным клиентом и партнёром;
— способность видеть, где проблема — в канале, базе, предложении или продажах — и формулировать задачи смежным ролям (редактору, продуктовому маркетологу, CRM);
— соблюдение ограничений по персональным данным, согласиям и корректности экспертных обещаний.
Условия:
— оклад + бонус за результат CRM-сценариев;
— официальное оформление по ТК;
— возможна работа в форматах: офис, гибрид, удаленка;
— график 5/2 с 9:00 до 18:00;
— молодую команду, поддержку и человеческое общение;
— реальный карьерный рост внутри компании.
Keenable создает поисковую инфраструктуру для AI-агентов.
Требования:
— Опыт с distributed systems
— Опыт с production infrastructure
— Опыт с Rust
Информация о компании:
— Ко-фаундер — Андрей Стыскин, ex CEO Яндекс Поиск и ex Director of Web Information Services в Amazon
— Размер команды — 11-50
— Инвестиции — $26M
Задачи:
— Координировать миграцию (Entry/Temporary/Visitor Permit, Yellow Slip) через агентов и юристов.
— Помогать сотрудникам с релокацией, адаптацией и арендой жилья.
— Контролировать кадровое делопроизводство (договоры, отпуска, регистрация в Social Insurance и GESY).
— Вести полный цикл подбора, развивать онбординг и проводить Exit-интервью.
Требования:
— Опыт в HR и знание миграционных процедур Кипра (GESY, Social Insurance).
— Опыт работы с внешними провайдерами и госструктурами Кипра.
— Умение самостоятельно закрывать вакансии и адаптировать новичков.
Условия:
— Официальное оформление.
— Офис в Лимасоле с гибким началом и концом рабочего дня.
— Конкурентная зарплата (обсуждается индивидуально) плюс компенсация обедов.
— Перспективы карьерного и финансового роста.
ОфисmiddleЛимассол; Помогать сотрудникам с релокацией, адаптацией и арендой жилья; Помогать сотрудникам с релокацией, адаптацией и арендой жилья
Location: Москва
Мы - команда GigaChat Pretrain Data, готовим pretrain данные для GigaChat и GigaChat Vision. Pretrain данные - это фундамент, с которого начинается путь современной LLM модели и то, от чего наиболее зависит ее итоговое качество. Сырых данных более 40Пб и основная задача заключается в том, чтобы из этого хаоса сделать датасет, на котором будет обучена лучшая LLM в России.
Обязанности
* генерировать синтетические данные: математика, код, произвольная синтетика с сидами - документами из Web
* исследовать токенизацию и ее влияние на качество модели (возможно написание статей)
* решать задачи кластеризации миллиардов документов
* исследовать разные факторы, которыми обладают текстовые данные
* генерировать Vision данные для прокачки VLM
* разрабатывать новые алгоритмы парсинга HTML и исследовать его влияние на качество модели
* исследовать зависимости между pretrain данными и agentic capabilities итоговой модели
* разрабатывать стабильную инфраструктуру, которая будет поддерживать проведение сотен и тысяч экспериментов над данными.
Требования
* имеешь коммерческий релевантный опыт связанный с NLP или построением инфраструктуры для данных от двух лет.
Будет плюсом:
* навыки работы с генеративными AI-моделями; опыт создания AI-агентов и использования их в работе будет преимуществом
* опыт использования GigaChat, Kandinsky и аналогов в продуктах, навыки создания и использования AI-агентов
* инструментальное владение AI для анализа, генерации и автоматизации
* опыт с MapReduce системами.
Условия
* комфортный современный офис рядом с м. Кутузовская
* гибридный формат работы (2 дня в офисе, 3 дня на удалёнке)
* ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия
* корпоративный спортзал и зоны отдыха
* система обучения для профессионального и карьерного развития
* расширенный полис ДМС с первого дня работы и страхование для семьи
* льготная программа ипотеки для сотрудников
* бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров
* вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.
Москва
middle
География найма не уточнена
leadМосква, удалённая работа или гибрид, RU; Россия
Автоотклики