Вакансии

Location: Москва Мы строим высоконагруженные production-grade ML-системы для обеспечения банковской безопасности. Наш фокус: антифрод, управление рисками, обнаружение аномалий и оптимизация бизнес-процессов. Внедряем различные решения – от классического ML до state-of-the-art архитектур в DL. Ищем опытного ML/MLOps инженера, который будет работать на стыке Data Science, Backend и DevOps. Главная цель – автоматизировать, масштабировать и контролировать жизненный цикл моделей Обязанности * упаковка моделей в Docker * настройка CI/CD пайплайнов * версионирование данных, моделей и артефактов в MLflow * деплой в Kubernetes * проектирование end-to-end пайплайнов (от сырых логов до сервиса) * сборка данных из SQL/NoSQL баз * проектирование витрин признаков (Feature Engineering) * автоматизация переобучения моделей в Airflow * работа с потоковыми данными в Kafka * настройка мониторинга data drift и model decay * логирование экспериментов (MLflow) * анализ данных и валидация моделей * совместная работа DS/DE/DevOps/Backend по интеграции моделей в микросервисную архитектуру. Требования * опыт работы ML Engineer, MLOps Engineer или DevOps Engineer от 3-х лет (с подтверждённым опытом вывода моделей в прод) * понимание жизненного цикла моделей * уверенное владение Python * знание Linux и сетевых основ * понимание микросервисной архитектуры и работы с очередями (Kafka) * опыт работы с REST API * опыт работы с облачными платформами (AWS, GCP, Azure или Yandex Cloud) * опыт построения CI/CD пайплайнов * опыт работы с Airflow (оркестрация), MLflow (трекинг), Docker/K8s (контейнеризация), Kubernetes * опыт использования систем контроля версий Git/Bitbucket * уверенное владение SQL (сложные джойны, оконные функции, оптимизация запросов) и знакомство с Big Data стеком (Spark, Hadoop) * умение решить любую несложную инфраструктурную задачу, с которой не работал(а) ранее * 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 Будет плюсом * опыт с LLMs (fine-tuning, RAG, evaluation via RAGAS/DeepEval, vLLM). * опыт работы с Kafka/Spark * опыт с LangChain, LangGraph, function calling * опыт работы с GPU-инфраструктурой и оптимизацией инференса * опыт мониторинга с использованием Prometheus, Grafana, ELK/OpenSearch * опыт использования DVC или других инструментов управления версиями данных. Условия * инновационные, амбициозные проекты и задачи, которые развивают: всегда есть возможность прокачать свои навыки в работе и профессионально расти * среда для обмена знаниями – высокая экспертиза внутри команды; * сплоченная команда, работающая над общими задачами и умеющая хорошо отдыхать * нашу культуру создают сами сотрудники – мы их слышим и помогаем создавать и поддерживать корпоративные комьюнити по интересам * стабильная заработная плата и годовой бонус * полностью офисный формат работы. Современный IT-офис вблизи Москва-Сити в пяти минутах от метро "Кутузовская", с фитнес залом; * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * подписка Прайм с возможностью совместного использования на трёх близких * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Задачи: — Помощь в локализации багов: сбор логов, воспроизведение ошибок, описание шагов — Работа с API через Postman (на основе готовых коллекций) — Проверка frontend- и backend-задач на соответствие требованиям с использованием готовых чек-листов — Написание и обновление простых тест-кейсов и чек-листов под руководством наставника — Участие в smoke и sanity-тестировании новых и существующих функций — Мониторинг ошибок в Firebase/Crashlytics (базовый анализ) — Участие в ревью требований и дизайна вместе с командой Требования: — Уверенные знания тестирования мобильных и веб-приложений — Знание методов и методик тестирования — Пройденные курсы тестирования — Внимательность, обучаемость, коммуникабельность и желание развиваться — Базовые знания SQL (простые SELECT-запросы) Условия: — Полностью удалённая работа или гибрид (по желанию) — Оформление по ТК РФ или договору — Белая зарплата, оплачиваемые отпуска и больничные — Наставничество и обучение от опытных QA-инженеров — Возможность карьерного роста до Middle QA — Компенсация расходов на обучение и сертификацию

О компании Mirantis: компания специализируется на Kubernetes-ориентированной инфраструктуре для AI, машинного обучения и приложений с интенсивной обработкой данных, предоставляя платформы для разработки и эксплуатации в различных средах. Обязанности: — тесное взаимодействие с командой и заказчиками для понимания требований и их перевода в тестируемые сценарии; — разработка стратегий тестирования и тест-планов для серверных и веб-приложений; — поддержка User Acceptance Testing (UAT) и проверка новых функций и интеграций; — составление подробных отчетов об ошибках с воспроизводимыми шагами и предоставление данных для отчетности; — устранение проблем и предоставление детальной отладочной информации для ускорения решения; — проверка исправлений и подтверждение корректной работы функционала после изменений; — использование AI-инструментов для ускорения проектирования тест-кейсов, генерации тестовых данных и анализа результатов; — применение AI-ассистентов (ChatGPT, Claude, Copilot и др.) для исследований, подготовки документации и устранения проблем; — выявление закономерностей и полезных инсайтов из данных тестирования и дефектов с помощью AI-анализа; — сотрудничество с разработчиками, бизнес-аналитиками и системными инженерами для обеспечения качества продукта; — информирование команды и заинтересованных сторон о ходе тестирования, рисках и результатах; — поддержание позитивных рабочих отношений внутри команды и с клиентами. Требования: — понимание жизненного цикла разработки ПО (SDLC), Agile, методологий тестирования и инструментов; — умение писать подробные тест-кейсы и отчеты об ошибках; — навыки устранения неполадок и предоставления отладочной информации; — интерес к автоматизации тестирования серверных и веб-приложений; — опыт работы с Salesforce или CRM-интеграциями будет плюсом; — грамотность в работе с AI-ассистентами для исследований, написания и решения задач; — базовое понимание работы больших языковых моделей (LLM) и их ограничений; — умение формулировать эффективные запросы к AI-инструментам; — осведомленность об этике AI, конфиденциальности данных и ответственном использовании AI; — интерес к влиянию AI и автоматизации на QA и корпоративные процессы; — хорошие организационные и тайм-менеджмент навыки; — хорошие навыки письменного и устного английского; — ориентированность на качество, внимательность к деталям и желание учиться. Условия: — работа в компании-лидере из Кремниевой долины в области облачной инфраструктуры; — сотрудничество с талантливыми коллегами, работающими с крупными международными клиентами; — участие в передовых open-source проектах; — динамичная среда с ценностями открытости, сотрудничества и роста; — профессиональное развитие и обучение; — участие в конференциях и рабочих группах; — корпоративные мероприятия, хакатоны и технические доклады; — конкурентный компенсационный пакет и социальные гарантии. Дополнительно: Mirantis может использовать автоматизированные технологии принятия решений (ADMT) для некоторых кадровых решений, с возможностью отказа и обжалования. Подав резюме, кандидат соглашается на обработку персональных данных в соответствии с законом.

Задачи: — работа над проектом международного телеком-оператора, развивающего покрытия 3G/4G по всей России; — участие в изменениях, улучшениях, запуске новых направлений проекта. Требования: — опыт работы в роли QA Automation Engineer (Python) от 3-х лет; — наличие законченного высшего IT-образования; — опыт написания автотестов на Python с использованием pytest для backend и UI; — опыт работы с подходами Playwright по аутентификации (Storage state, cookies, storage); — уверенное знание SQL; — работа с базами данных через ORM; — опыт работы с брокерами сообщений Kafka; — понимание клиент-серверной архитектуры и HTTP-протокола; — опыт работы с Git; — базовые знания по настройке CI для автотестов; — навыки интеграционного тестирования, включая подготовку данных и мокирование; — навыки нагрузочного тестирования с использованием JMeter; — навыки параллельного запуска автотестов с Pytest XDist; — использование Pydantic и JSON-схем для валидации ответов, мокирование запросов через page.route; — опыт параметризации фикстур и тестов, multi-page сценарии в Playwright; — навыки мобильного тестирования; — анализ утилизации ресурсов сервера при нагрузке; — понимание системного промта и его влияния на ответы LLM; — знание принципов SOLID и DDD; — понимание разницы между инженером по качеству и автоматизатором; — понимание концепции мокирования. Будет плюсом: — опыт работы с RabbitMQ; — понимание RAG-систем; — знание промт-инъекций; — опыт тестирования LLM с подходом LLM-as-a-judge; — понимание галлюцинаций в ответах LLM; — написание пайплайнов CI/CD. Условия: — хорошая зарплата, уровень обсуждается индивидуально, есть доплаты за менторство и профактивности; — долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review; — выбор формата работы: удалённо, офис, гибрид, релокейт между офисами; — доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (в том числе как спикер); — социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные; — корпоративные мероприятия, тимбилдинги, детские праздники. Офисы компании расположены в Москве, Санкт-Петербурге, Казани, Ростове-на-Дону, Нижнем Новгороде и Самаре.

Задачи: - Проектировать и реализовывать масштабируемые, безопасные backend-системы и API для взаимодействия с onchain протоколами и offchain инфраструктурой - Сотрудничать с инженерами по смарт-контрактам для определения интерфейсов и рабочих процессов между backend-сервисами и блокчейн-сетями (EVM и не-EVM) - Отвечать за интеграции с кастодианами, провайдерами идентификации/KYC, платежной инфраструктурой и сторонними блокчейн-инструментами - Поддерживать внутренние операции, сервисы для инвесторов и команды комплаенса с помощью инструментов автоматизации, аудита и наблюдаемости - Устанавливать и обеспечивать соблюдение стандартов backend-разработки, лучших практик и протоколов безопасности - Участвовать в код-ревью и обсуждениях архитектуры Требования: - Опыт backend-разработки 6+ лет, желательно с Go, Python, C++ и TypeScript - Глубокое понимание распределённых систем, проектирования систем и разработки API - Опыт интеграции с облачной инфраструктурой (предпочтительно AWS), сторонними сервисами и системами, чувствительными к безопасности и комплаенсу - Интерес к Web3 или DeFi (профессиональный опыт или личные проекты) - Знакомство с блокчейнами на базе EVM и взаимодействием со смарт-контрактами является плюсом, но не обязательно - Проживание в часовом поясе США (PT–ET)

Aston — аккредитованная аутсорсинговая IT-компания с 2007 года, штат 2500+ специалистов. Разрабатывает ПО и IT-решения в Finance, Healthcare, eCommerce, IoT, Media, Big Data, ML и др. Ищет QA Automation Engineer (Python) для работы над проектом международного телеком-оператора, развивающего 3G/4G покрытие по РФ. Задачи: — работа в квалифицированной команде на проекте с современным техническим стеком; — участие в изменениях, улучшениях, запуске новых направлений. Требования: — опыт работы QA Automation Engineer (Python) от 3 лет; — высшее IT-образование; — написание автотестов на Python+pytest: backend и UI; — опыт с Playwright по аутентификации (Storage state, cookies, storage); — уверенное знание SQL; — работа с БД через ORM; — опыт работы с брокерами сообщений Kafka; — понимание клиент-серверной архитектуры и HTTP; — опыт работы с Git; — базовые знания настройки CI для автотестов; — навыки интеграционного тестирования, подготовка данных, мокирование; — навыки нагрузочного тестирования (JMeter); — навыки параллельного запуска автотестов (Pytest XDist); — использование Pydantic vs JSON-схем для валидации ответа, мокирование запросов через page.route; — опыт параметризации фикстур vs параметризация тестов, multi-page сценарии в Playwright; — навыки мобильного тестирования; — анализ утилизации ресурсов сервера при нагрузке; — понимание системного промта и влияния на ответы LLM; — знание SOLID и DDD; — понимание разницы между инженером по качеству и автоматизатором; — понимание концепции мокирования. Будет плюсом: — опыт работы с RabbitMQ; — понимание RAG-систем; — знание промт-инъекций; — опыт тестирования LLM с подходом LLM-as-a-judge; — понимание галлюцинаций в ответах LLM; — написание пайплайнов CI/CD. Условия: — хорошая зарплата, обсуждается индивидуально, доплаты за менторство и профактивности; — долгосрочные проекты от российских заказчиков, возможность менять направления, прозрачная система Performance Review; — релокейт между офисами, выбор формата работы (удалённо, офис, гибрид), адаптация для новых сотрудников; — доступ к корпоративному порталу, митапам, конференциям (как гость и спикер); — социальный пакет: ДМС со стоматологией, частичная компенсация спорта, бесплатный английский, оплачиваемый отпуск и больничные; — корпоративные мероприятия: тимбилдинги, детские праздники, внутренние события. Офисы: Москва, Санкт-Петербург, Казань, Ростов-на-Дону, Нижний Новгород, Самара.

Задачи: — Владение, развитие и эксплуатация облачной инфраструктуры AWS, включая вычисления, сеть, хранилища и управляемые сервисы — Проектирование и поддержка инфраструктуры с высокой доступностью, предсказуемой производительностью и финансовой корректностью — Ведение архитектурных решений на уровне платформы, включая миграции сервисов и изменения среды выполнения (например, Redis → Valkey, EKS → ECS/Fargate) — Обеспечение соответствия инфраструктурных решений требованиям надежности, стоимости и простоты эксплуатации — Проектирование и поддержка безопасных, повторяемых и наблюдаемых конвейеров развертывания — Ответственность за надежность системы через планирование емкости, моделирование отказов и контролируемое управление изменениями — Руководство реагированием на инциденты и анализом корневых причин сбоев инфраструктуры — Участие в дежурствах и постоянное улучшение эргономики эксплуатации — Создание и поддержка сильной наблюдаемости инфраструктуры и сервисов (метрики, логи, трассировка, оповещения) — Обеспечение безопасной конфигурации ресурсов AWS, политик IAM, управления секретами и сетевых границ — Проактивное выявление и устранение рисков инфраструктуры, связанных с масштабированием, стоимостью или безопасностью — Техническое лидерство и сотрудничество с инженерами приложений для понимания ограничений и возможностей платформы — Ведение изменений инфраструктуры через практическую реализацию — Установление стандартов и лучших практик для инфраструктуры, развертывания и эксплуатации — Наставничество других инженеров платформы и повышение операционной зрелости организации Требования: — Опыт работы 8+ лет в построении и эксплуатации производственной инфраструктуры в облачных средах — Глубокий опыт работы с основными сервисами AWS (EC2, ECS/EKS, VPC, IAM, RDS, ElastiCache, ALB/NLB, CloudWatch и др.) — Сильное понимание контейнеризированных рабочих нагрузок и компромиссов оркестрации — Опыт проектирования систем с высокой доступностью, отказоустойчивостью и контролируемыми отказами — Практический опыт инфраструктуры как кода (Terraform, CloudFormation или эквивалент) — Способность планировать и безопасно выполнять миграции инфраструктуры — Опыт отладки реальных производственных инцидентов, связанных с сетью, масштабированием или деградацией сервисов Преимущества: — Опыт эксплуатации инфраструктуры для финансовых систем или других высоконадежных областей — Опыт масштабирования инфраструктуры в периоды быстрого роста — Четкие взгляды на наблюдаемость и эксплуатационную гигиену, основанные на прошлом опыте — Опыт упрощения, снятия с эксплуатации или реархитектуры избыточной инфраструктуры — Уверенность в работе с приложениями на базе Rails при сохранении инструментальной независимости Условия: — Удаленная работа (США) — Конкурентная зарплата $190,000 - $200,000 в год, в зависимости от опыта — Щедрый отпуск и праздничная политика компании — Оплачиваемое работодателем краткосрочное страхование по инвалидности — Полное медицинское и стоматологическое страхование для сотрудников (с возможностью расширенного покрытия за дополнительную плату сотрудника) — Программа поддержки ухода за детьми и щедрый отпуск по уходу за ребенком

Задачи: — Владение, развитие и эксплуатация облачной инфраструктуры AWS, включая вычисления, сеть, хранилища и управляемые сервисы. — Проектирование и поддержка инфраструктуры с высокой доступностью, предсказуемой производительностью и финансовой корректностью. — Ведение архитектурных решений на уровне платформы, включая миграции сервисов и изменения среды выполнения (например, Redis → Valkey, EKS → ECS/Fargate). — Обеспечение соответствия инфраструктурных решений требованиям надежности, стоимости и простоты эксплуатации. — Проектирование и поддержка безопасных, повторяемых и наблюдаемых конвейеров развертывания. — Ответственность за надежность системы через планирование емкости, моделирование отказов и управляемые изменения. — Руководство реагированием на инциденты и анализом корневых причин сбоев инфраструктуры. — Участие в дежурствах и постоянное улучшение операционной эргономики. — Создание и поддержка системы наблюдаемости (метрики, логи, трассировка, оповещения). — Обеспечение безопасной конфигурации ресурсов AWS, политик IAM, управления секретами и сетевых границ. — Проактивное выявление и устранение рисков инфраструктуры, связанных с масштабированием, стоимостью или безопасностью. — Тесное сотрудничество с инженерами приложений для понимания ограничений и возможностей платформы. — Внедрение инфраструктурных изменений через практическую реализацию. — Установление стандартов и лучших практик для инфраструктуры, развертывания и эксплуатации. — Наставничество других инженеров платформы и повышение операционной зрелости организации. Требования: — Опыт работы не менее 8 лет в создании и эксплуатации производственной инфраструктуры в облачных средах. — Глубокие знания основных сервисов AWS (EC2, ECS/EKS, VPC, IAM, RDS, ElastiCache, ALB/NLB, CloudWatch и др.). — Понимание контейнеризированных рабочих нагрузок и компромиссов оркестрации. — Опыт проектирования систем с высокой доступностью, отказоустойчивостью и контролируемыми сбоями. — Практический опыт работы с инфраструктурой как кодом (Terraform, CloudFormation или аналогичные). — Способность планировать и безопасно выполнять миграции инфраструктуры. — Опыт отладки реальных инцидентов в продакшене, связанных с сетью, масштабированием или деградацией сервисов. Преимущества: — Опыт эксплуатации инфраструктуры для финансовых систем или других высоконадежных областей. — Опыт масштабирования инфраструктуры в периоды быстрого роста. — Четкие взгляды на наблюдаемость и операционную гигиену, основанные на прошлом опыте. — Опыт упрощения, снятия с эксплуатации или реархитектуры избыточной инфраструктуры. — Уверенность в работе с приложениями на Rails при сохранении инструментальной независимости. Условия: — Удаленная работа (США). — Конкурентная зарплата $190,000 - $200,000 в год, в зависимости от опыта. — Щедрый отпуск и праздничные дни. — Оплачиваемое краткосрочное пособие по нетрудоспособности. — Полное покрытие работодателем медицинской и стоматологической страховки для сотрудников (с возможностью расширенного покрытия за дополнительную плату сотрудника). — Возможность участия в программе ухода за детьми и щедрый декретный отпуск. Компания: inKind — финтех-компания и мобильное приложение, соединяющее рестораны, ищущие финансирование, с клиентами, желающими получить скидки и бонусы. Платформа поддерживает миллионы пользователей и тысячи ресторанов по всей стране, помогая гостям получать вознаграждения за посещение ресторанов и поддерживать ресторанное сообщество. inKind является работодателем, предоставляющим равные возможности, и поддерживает разнообразие и инклюзивность в рабочей среде.

Задачи: — Владение, развитие и эксплуатация облачной инфраструктуры AWS, включая вычисления, сеть, хранилища и управляемые сервисы — Проектирование и поддержка инфраструктуры с высокой доступностью, предсказуемой производительностью и финансовой корректностью — Ведение архитектурных решений на уровне платформы, включая миграции сервисов и изменения среды выполнения (например, Redis → Valkey, EKS → ECS/Fargate) — Обеспечение соответствия инфраструктурных решений требованиям надежности, стоимости и простоты эксплуатации — Проектирование и поддержка безопасных, повторяемых и наблюдаемых конвейеров развертывания — Ответственность за надежность системы через планирование емкости, моделирование отказов и контролируемое управление изменениями — Руководство реагированием на инциденты и анализом корневых причин сбоев инфраструктуры — Участие в дежурствах и постоянное улучшение эргономики эксплуатации — Создание и поддержка сильной наблюдаемости инфраструктуры и сервисов (метрики, логи, трассировка, оповещения) — Обеспечение безопасной конфигурации ресурсов AWS, политик IAM, управления секретами и сетевых границ — Проактивное выявление и устранение рисков инфраструктуры, связанных с масштабированием, стоимостью или безопасностью — Техническое лидерство и сотрудничество с инженерами приложений для понимания ограничений и возможностей платформы — Ведение изменений инфраструктуры через практическую реализацию — Установление стандартов и лучших практик для инфраструктуры, развертывания и эксплуатации — Наставничество других инженеров платформы и повышение операционной зрелости организации Требования: — Опыт работы 8+ лет в построении и эксплуатации производственной инфраструктуры в облачных средах — Глубокий опыт работы с основными сервисами AWS (EC2, ECS/EKS, VPC, IAM, RDS, ElastiCache, ALB/NLB, CloudWatch и др.) — Сильное понимание контейнеризированных рабочих нагрузок и компромиссов оркестрации — Опыт проектирования систем с высокой доступностью, отказоустойчивостью и контролируемыми отказами — Практический опыт инфраструктуры как кода (Terraform, CloudFormation или эквивалент) — Способность планировать и безопасно выполнять миграции инфраструктуры — Опыт отладки реальных производственных инцидентов, связанных с сетью, масштабированием или деградацией сервисов Преимущества: — Опыт эксплуатации инфраструктуры для финансовых систем или других высоконадежных областей — Опыт масштабирования инфраструктуры в периоды быстрого роста — Четкие взгляды на наблюдаемость и эксплуатационную гигиену, основанные на прошлом опыте — Опыт упрощения, снятия с эксплуатации или реархитектуры избыточной инфраструктуры — Уверенность в работе с приложениями на базе Rails при сохранении инструментальной независимости Условия: — Удаленная работа (США) — Конкурентная зарплата $190,000 - $200,000 в год, в зависимости от опыта — Щедрый отпуск и праздничная политика компании — Оплачиваемое работодателем краткосрочное страхование по инвалидности — Полное медицинское и стоматологическое страхование для сотрудников (с возможностью расширенного покрытия за дополнительную плату сотрудника) — Программа поддержки ухода за детьми и щедрый отпуск по уходу за ребенком

Free VPN Planet — это сервис виртуальной частной сети, который предоставляет пользователям инструменты для анонимного серфинга в интернете и обхода локальных блокировок. Мы — полностью распределённая команда, которая создаёт решения для приватности и цифровой свободы, используемые миллионами людей по всему миру. Ищем инженера с опытом в Zabbix/VictoriaMetrics, Ansible, Kubernetes (bare-metal) и глубоким пониманием сетевого стека и VPN-технологий (StrongSwan, WireGuard, Xray и др.). Это роль для тех, кто хочет напрямую влиять на highload-продукт, работающий на стыке безопасности и массового масштаба.

Location: Москва Мы развиваем GigaChat и ищем сильного ML-инженера в команду online RL. Это роль для человека, который умеет доводить исследовательские идеи до работающих решений: проектировать и запускать эксперименты, строить надёжные пайплайны обучения и добиваться реального роста качества модели. Нам нужен не просто исполнитель задач, а инженер с сильным исследовательским мышлением, который способен самостоятельно разбираться в сложных проблемах, предлагать новые идеи и решения и нести ответственность за результат. Обязанности * разрабатывать и улучшать методы online RL * реализовывать и дорабатывать подходы post-training и online RL * проектировать и проводить эксперименты: формулировать гипотезы, подбирать конфигурации, анализировать результаты не только на уровне метрик, но и на уровне причин * разбираться, почему модель стала лучше или хуже, насколько устойчив результат и можно ли его масштабировать на другие домены и типы задач * следить за state-of-the-art: читать статьи, воспроизводить результаты, адаптировать лучшие подходы под наши задачи и инфраструктуру * строить и развивать инфраструктуру обучения * разрабатывать и поддерживать пайплайны online RL: от генерации rollout'ов и сбора reward-сигналов до обновления весов модели * обеспечивать воспроизводимость экспериментов: версионирование данных, конфигов, чекпоинтов, контроль деградаций * оптимизировать throughput и эффективность использования GPU: distributed training, параллелизм, профилирование узких мест * выстраивать связку между моделью, средами исполнения, верификаторами и reward-моделями так, чтобы новые идеи можно было быстро проверять * работать с данными и системой оценки качества * участвовать в проектировании и реализации reward-сигналов: rule-based верификаторы, reward-модели, LLM-as-a-judge, execution-based проверки * строить и улучшать пайплайны подготовки данных: фильтрация, дедупликация, балансировка, контроль утечек * анализировать ошибки модели, выявлять систематические слабые места и формировать целевые обучающие выборки для их устранения * тесно взаимодействовать с исследователями, другими инженерами, командами данных и инфраструктуры * брать на себя ответственность за целые куски системы: от идеи до результата в проде * делиться знаниями, участвовать в код-ревью, помогать поднимать общую планку качества. * Требования * отличное владение Python и PyTorch * практический опыт в LLM post-training: RLHF, online RL, DPO или смежных направлениях * опыт проведения ML-экспериментов от начала до конца: постановка гипотезы → реализация → анализ → выводы * понимание distributed training: Data Parallel, FSDP, DeepSpeed или аналоги. * Умение писать чистый, надёжный, production-ready код * способность разбираться в сложных системах и самостоятельно находить и устранять узкие места. Условия * возможность выбрать удобный формат работы: гибрид или офис * ежегодный пересмотр зарплаты, годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * ипотека выгоднее до 7% для каждого сотрудника * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров * вознаграждение за рекомендацию друзей в команду Сбера.

Location: Москва Ищем сильного инженера-разработчика, который умеет самостоятельно проектировать СВЧ- и широкополосные аналоговые тракты — от расчета схемы и выбора компонентов до разработки топологии, электромагнитного моделирования, измерений и отладки. Основной фокус позиции — **аналоговая и СВЧ-схемотехника, высокочастотные межсоединения и физическая реализация аналоговых трактов**. Обязанности * разработка архитектуры, расчет и схемотехническое моделирование СВЧ-, широкополосных и прецизионных аналоговых трактов * разработка СВЧ-усилителей, драйверов, цепей согласования, смещения, фильтрации, развязки и коррекции АЧХ * выбор элементной базы, расчет режимов работы компонентов, анализ S-параметров, устойчивости, шумов, нелинейности, компрессии и динамического диапазона * расчет и моделирование microstrip, stripline, CPWG, дифференциальных и связанных линий, включая потери, отражения, согласование, coupling и crosstalk * разработка и EM-моделирование высокочастотных переходов и межсоединений между компонентами, кристаллами, подложками, печатными платами, разъемами и кабелями * самостоятельная разработка топологии СВЧ-печатных плат, керамических и органических подложек с учетом электромагнитных, тепловых и технологических требований * совместное схемотехническое и EM-моделирование, оптимизация схемы и топологии, подготовка документации для изготовления * лабораторная отладка и характеризация разработанных и готовых узлов: усилителей, кабелей, переходов, подложек, модулей и сборок * проведение измерений S-параметров, АЧХ/ФЧХ, временных характеристик, шумов, нелинейности и компрессии; сопоставление измерений с моделированием и поиск причин расхождений * постановка инженерных экспериментов, обработка и анализ данных, базовая автоматизация измерений. Требования * имеете опыт промышленной разработки СВЧ-, высокочастотной или широкополосной аналоговой электроники * имеете практический опыт самостоятельной разработки и отладки СВЧ-усилителей и аналоговых трактов на MMIC и/или дискретных высокочастотных транзисторах * умеете рассчитывать согласование, усиление, устойчивость, шумы, компрессию, нелинейность и режимы работы усилительных каскадов * уверенно работаете с S-параметрами, диаграммой Смита, insertion loss, return loss, VSWR и хорошо понимаете физику линий передачи и высокочастотных межсоединений * понимаете влияние паразитных параметров компонентов, корпусов, bond wires, vias, переходов и физической топологии на характеристики устройства * умеете рассчитывать и моделировать microstrip, stripline, CPWG, дифференциальные и связанные линии, анализировать отражения, потери, coupling и crosstalk * имеете практический опыт самостоятельной разработки СВЧ-печатных плат и специализированных керамических и/или органических подложек * понимаете влияние stack-up, материалов, геометрии, металлизации и производственных допусков на характеристики высокочастотного тракта * имеете практический опыт EM-моделирования и уверенно владеете профильными САПР: Keysight ADS, Ansys HFSS, CST Studio Suite, Cadence AWR или аналогичными * понимаете различия между схемным, 2.5D и 3D EM-моделированием и умеете проводить совместное моделирование схемы и физической топологии * способны самостоятельно пройти цикл **«расчет → схема → топология → EM-модель → изготовление → измерение → корректировка»** * уверенно работаете с векторным анализатором цепей, осциллографом, генератором сигналов, анализатором спектра и другим лабораторным оборудованием * умеете интерпретировать результаты высокочастотных измерений, находить причины нестабильности, паразитных генераций и деградации характеристик, самостоятельно ставить инженерный эксперимент * имеете базовые навыки автоматизации измерений и обработки данных на Python, MATLAB или аналогичных средствах и уверенно читаете техническую документацию на английском языке. **Плюсом будет, если вы:** -------------------------- * имеете опыт разработки широкополосных усилителей, фотоприемников, модуляторов, драйверов и других высокочастотных аналоговых устройств * работали с ABF-подложками * имеете опыт работы с бескорпусными кристаллами, wire bonding, flip-chip, BGA и гибридными сборками * проектировали переходы die → substrate → PCB, package → PCB, PCB → connector * работали с ADS Momentum, HFSS 3D Layout, Cadence Allegro Package Designer, Sigrity или Ansys SIwave * имеете опыт TDR/TDT, de-embedding, TRL-калибровки и автоматизации измерений через SCPI/PyVISA Условия * возможность выбрать удобный график – офис или гибрид (локация: м. Тульская) * ежегодный пересмотр зарплаты и годовая премия * корпоративный спортзал и зоны отдыха * более 400 образовательных программ СберУниверситета для профессионального и карьерного развития * расширенный ДМС, льготное страхование для семьи и корпоративная пенсионная программа * гибкий дисконт по ипотечному кредиту, равный 1/3 ключевой ставки ЦБ * бесплатная подписка СберПрайм+, скидки на продукты компаний-партнеров.

Задачи: — Управление полным жизненным циклом продукта контент-синдикации, одного из самых доходных продуктов компании. — Формирование видения продукта: улучшение представления и оптимизации страниц продуктов для брендов, с акцентом на видео-синдикацию. — Расширение возможностей синдикации, включая не только видео, но и изображения, расширенный контент и подробную информацию о продуктах. — Внедрение соответствия требованиям в рабочие процессы, обеспечение надежности и соответствия данных продуктам с меняющимися правилами электронной коммерции. — Определение и управление ключевыми показателями эффективности (KPI), понимание влияния на доходы и продажи. — Приоритизация инициатив в дорожной карте продукта на основе потребностей клиентов, рыночных тенденций и бизнес-целей, в тесном сотрудничестве с отделами продаж, инженерии и поддержки клиентов. Требования: — Опыт работы в управлении продуктами не менее 5 лет в области SaaS, цифрового контента, электронной коммерции или смежных областях. — Доказанный опыт, ориентированный на данные, умение анализировать и демонстрировать влияние своей работы. — Глубокие знания в области искусственного интеллекта с практическим проектом. — Свободное владение немецким и английским языками. — Уверенное поведение, лидерские качества и готовность к сотрудничеству. Условия: — Возможность расширить сеть контактов с глобальными брендами, такими как Philips, Samsung, Bosch, Adidas и другими. — Работа над инновационными продуктами в области цифрового контента. — Непосредственное подчинение главному продукт-менеджеру, быстрое принятие решений и плоская иерархия. — Гибкие условия работы, 30 дней отпуска и 30 дней удаленной работы в пределах ЕС в год. — Корпоративные льготы, субсидии на Urban Sports и Deutschland ticket.

Задачи: - Работа по интеграции и внедрению продукта на серверах клиентов (on-premise) - Разработка новой функциональности, поддержка продукта - Работа с API - Деплоймент на Linux, Windows - Взаимодействие с командой ML-инженеров по обработке и подготовке данных Требования: - Хорошая алгоритмическая подготовка - Знание Python - Пользовательский опыт работы с Linux и навыки работы с командной строкой - Обязательно желание развиваться в будущем в роли ML-инженера

Задачи: — Участие в анализе потребностей в обучении и разработке курсов совместно с менеджером продукта и экспертами. — Определение учебных результатов для всего курса, модулей и уроков. — Перевод материалов экспертов в понятный и удобный для обучающихся образовательный контент. — Разработка практических упражнений и учебных пособий. — Сотрудничество с производственной командой для создания визуального контента. — Аудит существующих курсов на предмет когнитивной нагрузки, сложности и соответствия целям. — Работа с отзывами студентов и рекомендациями экспертов для постоянного улучшения. — Адаптация материалов курсов для различных целевых аудиторий (вводное обучение, сертификация и др.). — Ведение бэклога улучшений и актуализация документации курсов. Требования: — Опыт работы не менее 3 лет в роли Instructional Designer или аналогичной. — Подтверждённый опыт работы с техническими темами (программная инженерия, дата-сайенс и др.). — Глубокие знания принципов и методик цифрового дизайна обучения. — Умение создавать различные формы образовательного контента (длинные тексты, видео, тесты). — Владение современными инструментами, такими как Figma, HeyGen, Supademo. — Владение AI-инструментами, например ChatGPT, для поддержки создания контента, исследований и дизайна обучения с критическим контролем качества. — Высокий уровень владения английским языком. Будет плюсом: — Опыт работы с обучением клиентов и инструкциями по программному обеспечению. — Опыт работы с программами сертификации (AWS, Google Cloud, Azure). Условия: — Конкурентная компенсация. — Возможности карьерного роста и обучения. — Гибкость и самостоятельность. — Культура сотрудничества и инноваций. — Возможность работать над значимыми AI-проектами. — Международная среда и талантливые команды. Особенности работы в Nebius: — Быстрое развитие. — Смелые идеи. — Постоянный рост. — Значимое влияние. — Доверие и реальная ответственность. — Возможность формировать будущее AI.

Задачи: — анализировать, как Higgsfield и конкуренты представлены в разных LLM; — изучать пользовательские запросы и AI-интенты; — исследовать источники, которым доверяют AI-модели; — развивать контент и нарративы о продуктах; — анализировать трафик, конверсии и другие показатели; — проводить эксперименты с AI, контентом, автоматизацией и новыми инструментами. Требования: — аналитически мыслящий и самостоятельный специалист; — умеет превращать наблюдения в гипотезы и эксперименты; — технически любопытный и готовый самостоятельно осваивать новые инструменты; — хороший английский язык; — навыки работы с данными и автоматизации; — опыт в AEO/GEO не обязателен, но будет плюсом опыт в growth, аналитике, SEO, контенте, инженерии или автоматизации, а также знакомство с LLM, RAG, поиском и AI-инструментами. Условия: — конкурентная зарплата в USD; — офис в Алматы; — полная занятость; — высокий уровень ответственности и возможности для роста.

Задачи: — Владение стратегией и дорожной картой AI-продуктов, которые имеют значение — Определение возможностей автоматизации, основанных на реальных пользовательских проблемах и измеримых бизнес-результатах — Превращение неоднозначных, высокорисковых проблем в четкое направление продукта и требования — Тесное сотрудничество с инженерами ML, дата-сайентистами и исследователями по целям моделей, стратегии данных, оценке и порогам качества — Проектирование и проведение экспериментов для быстрой проверки идей и обучения — Определение поведения продукта в различных сценариях успеха, неудач и крайних случаев — Установка и владение метриками точности, безопасности, задержки, надежности и доверия пользователей — Работа с дизайном для создания интуитивных, прозрачных и безопасных взаимодействий человека и AI — Сотрудничество с юридическим отделом, службой безопасности и комплаенсом для выпуска ответственного AI в регулируемых средах — Руководство кросс-функциональным выполнением от концепции до запуска и постоянного улучшения Требования: — 7-10 лет опыта управления продуктами с успешным опытом выпуска AI- или ML-продуктов — Глубокое техническое понимание систем машинного обучения, включая циклы обучения, оценку, дизайн подсказок, конвейеры данных и ограничения реального времени — Опыт проведения структурированных экспериментов, таких как A/B тесты и офлайн-оценки моделей — Настоящее чувство ответственности и способность вести сложные инициативы без ожидания разрешения — Четкие и убедительные коммуникативные навыки для исполнительной, технической и операционной аудитории — Опыт работы в масштабируемых, высокорисковых или регулируемых средах, таких как риск, комплаенс или операции — Сильное понимание качества AI, безопасности и ответственного использования — Практический опыт работы с LLM, мультимодальными моделями или прикладным генеративным AI Желательно: — Техническое или аналитическое образование — Знание процессов GTM (lead-to-opportunity, opportunity-to-cash, отслеживание жизненного цикла клиента) — Знание инструментов GTM (например, CRM, outreach, управление кампаниями/путешествиями, CPQ, решения для обогащения данных)

Задачи: — Руководить, наставлять и поддерживать команду Solution Consultants в регионе EMEA, обеспечивая их автономность и рост. — Снимать операционные препятствия, обеспечивать обучение и развитие команды для достижения высокой эффективности. — Быть ключевым стратегическим партнером для генерального менеджера EMEA и других региональных заинтересованных сторон, помогая формировать стратегию выхода на рынок и управлять сделками. — Активно взаимодействовать с внутренними и внешними заинтересованными сторонами по важным сделкам, участвовать в стратегических презентациях и обзорах. — Управлять распределением ресурсов и кадровым обеспечением команды для оптимального покрытия региональных продаж и проектов. — Тесно сотрудничать с командами продукта, инженерии и доставки для передачи требований рынка и обеспечения успешной реализации проектов. Требования: — Опыт управления или наставничества в области пресейл или консалтинга решений не менее 2 лет. — Опыт работы в роли Solution Consultant или Pre-sales Engineer в B2B ПО не менее 7 лет, с поддержкой сложных корпоративных продаж. — Глубокие знания финансовой отрасли, особенно в области финансовых преступлений, управления рисками или предотвращения мошенничества. — Умение эффективно взаимодействовать с руководителями высокого уровня, включая региональных менеджеров, вице-президентов по продажам и топ-менеджеров клиентов. — Опыт создания процессов, устранения операционных барьеров и проведения масштабируемых программ обучения для технических продаж. — Опыт работы в быстрорастущей SaaS-компании. — Высшее образование в области компьютерных наук, STEM или эквивалентный опыт в корпоративном ПО. — Готовность к командировкам по региону EMEA до 30% времени. Условия: — Удаленная работа с возможностью путешествий по региону EMEA.